В чем разница между select related и prefetch related в Django ORM?

ваше понимание в основном правильно. Вы используете select_related когда объект, который вы собираетесь выбрать один объект, так OneToOneField или ForeignKey. Вы используете prefetch_related когда вы собираетесь получить "набор" вещей, так ManyToManyFields как вы сказали или наоборот ForeignKeys. просто чтобы уточнить, что я имею в виду под "обратным ForeignKeys " Вот пример:

class ModelA(models.Model):
    pass

class ModelB(models.Model):
    a = ForeignKey(ModelA)

ModelB.objects.select_related('a').all() # Forward ForeignKey relationship
ModelA.objects.prefetch_related('modelb_set').all() # Reverse ForeignKey relationship

разница в том, что select_related выполняет SQL-соединение и поэтому возвращает результаты как часть таблицы с SQL-сервера. prefetch_related С другой стороны выполняет другой запрос и, следовательно, уменьшает избыточные столбцы в исходном объекте (ModelA в приведенном выше примере). Вы можете использовать prefetch_related за все, что вы можете использовать select_related for.

компромиссы заключаются в том, что prefetch_related должен создать и отправить список идентификаторов, чтобы выбрать обратно на сервер, это может занять некоторое время. Я не уверен, что есть хороший способ сделать это в транзакции, но я понимаю, что Django всегда просто отправляет список и говорит ВЫБИРАТЬ... Где pk в (...,...,...) в основном. В этом случае, если предварительно выбранные данные разрежены (скажем, объекты штата США, связанные с адресами людей), это может быть очень хорошо, однако если он ближе к одному к одному, это может привести к потере большого количества коммуникаций. Если вы сомневаетесь, попробуйте оба и посмотрите, что работает лучше.

все, что обсуждалось выше, в основном касается связи с базой данных. На стороне питона, однако prefetch_related имеет дополнительное преимущество, что используется один и тот же объект для представления каждого объекта в базе данных. С select_related дубликаты объектов будут созданы в Python для каждого "родительского" объекта. Поскольку объекты в Python имеют приличный бит памяти, это также может быть рассмотрено.