是否应依赖Django _prefetched_objects_cache解决N+1查询问题？

一、是否应该依赖_prefetched_objects_cache？ #

不建议依赖。_prefetched_objects_cache是Django内部用于存储预取数据的属性，并未在官方文档中公开其结构与兼容性承诺。Django版本迭代可能修改该内部实现，直接依赖会导致代码在未来版本出现兼容性问题，属于非官方的hack手段，维护风险较高。

二、更优的解决方案 #

针对你的场景，有几种官方稳定的方案可以消除N+1查询，同时满足排序需求：

方案1：预取时通过Prefetch对象指定排序 #

在查询TheObject时，使用Prefetch类明确指定关联parts的排序规则，让预取的数据直接是排好序的，无需在模型方法中额外触发查询。

修改查询代码：

from django.db.models import Prefetch

ofs = ObjectFormSet(
    queryset=TheObject.objects
    .filter(objectset=os)
    .prefetch_related(
        Prefetch(
            "parts",
            queryset=Part.objects.order_by("pk")
        )
    )
)

修改TheObject的parts_ordered方法：

class TheObject(models.Model):
    # ...
    def parts_ordered(self) -> list["Part"]:
        # 直接返回预取好的排序后的数据，不会触发新查询
        return list(self.parts.all())

优点：灵活性高，仅在当前查询场景生效，不会影响其他地方对Part模型的查询逻辑。

方案2：给Part模型设置默认排序 #

如果按pk排序是Part模型的全局业务默认规则，可以在Part的Meta类中指定默认排序，所有关联查询都会自动应用该规则，预取数据也会保持有序。

修改Part模型：

class Part(models.Model):
    theobject = models.ForeignKey(
        TheObject, on_delete=models.CASCADE, related_name="parts"
    )
    # ... 其他字段

    class Meta:
        ordering = ["pk"]

修改parts_ordered方法：

class TheObject(models.Model):
    # ...
    def parts_ordered(self) -> list["Part"]:
        # 此时self.parts.all()默认按pk排序，预取数据也会遵循该规则
        return list(self.parts.all())

优点：一劳永逸，所有涉及Part的查询都会自动按pk排序，无需重复编写排序逻辑。

方案3：使用自定义管理器实现关联排序 #

如果不想给Part全局设置排序，但希望特定关联关系（如TheObject.parts）默认排序，可以自定义模型管理器。

首先定义自定义管理器：

class OrderedPartManager(models.Manager):
    def get_queryset(self):
        return super().get_queryset().order_by("pk")

将其应用到Part模型：

class Part(models.Model):
    theobject = models.ForeignKey(
        TheObject, on_delete=models.CASCADE, related_name="parts"
    )
    # ... 其他字段
    # 全局使用排序管理器
    objects = OrderedPartManager()

之后parts_ordered方法同样可以直接返回list(self.parts.all())，无需额外排序。

优点：可以局部控制排序规则，既不影响全局Part查询，也无需在每次预取时重复配置。

三、总结 #

优先选择上述官方方案替代依赖_prefetched_objects_cache的hack手段，其中**方案1（Prefetch指定排序）**是最通用、风险最低的选择，适合大多数场景；如果排序是全局默认规则，则方案2更简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dfrankow