Python2.7+Django1.9.2中，大QuerySet的if判断为何远慢于exists()？

你的猜测完全正确！这背后的核心原因在于Django QuerySet的惰性求值机制，以及两种判断方式触发的截然不同的数据库操作：

1. 为什么if records:会慢到离谱？ #

在你使用的Django 1.9版本中，当用if records:判断QuerySet是否为空时，会触发QuerySet的__nonzero__()方法（Python 2的布尔判断逻辑），而这个方法最终会调用__len__()——也就是计算QuerySet的总长度。

计算长度意味着什么？Django会执行完整的SQL查询，把所有匹配的56000条记录全部加载到内存，并转换成对应的Record模型实例，之后才会返回结果数量。这个过程包含：

• 数据库执行全量查询并返回所有数据
• Django把数据库返回的原始数据序列化生成模型对象
• 把这些对象存储到QuerySet的内部缓存中

这一系列操作的IO和内存开销都极大，所以才会耗时近5秒。对应的SQL大致是这样的：

SELECT * FROM record_record WHERE result = 0;

2. 为什么records.exists()能做到毫秒级响应？ #

exists()是Django专门为“判断QuerySet是否有匹配项”这个场景设计的优化方法。它不会加载任何数据到内存，而是直接让数据库执行一个高效的EXISTS查询：

SELECT EXISTS(SELECT 1 FROM record_record WHERE result = 0);

数据库执行这个查询时，只需要找到第一条匹配的记录就会立即返回True，不需要遍历所有56000条数据，也不需要把任何数据返回给应用层。整个过程完全在数据库层面完成，开销极小，所以速度快到毫秒级。

而且exists()不会触发QuerySet的缓存，也不会生成任何模型实例，纯粹是做存在性判断。

额外小贴士 #

如果你之后还需要使用records中的数据，需要注意：

• 先用exists()判断，之后再访问records依然会触发全量查询（因为QuerySet是惰性的），不过查询结果会被缓存，第二次访问就会快很多
• 如果只是需要判断存在性，不需要后续处理数据，exists()绝对是最优选择；如果后续要处理数据，也建议先用exists()判断，避免空QuerySet的无效处理

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dean Christian Armada