如何使用django-树胡子的MP_Node预取后代？

Question

我正在django-rest-framework中使用django-treebeard开发一个具有分层数据结构的应用程序。我的(简化的)主要模型如下

class Task(MP_Node):
    name = models.CharField(_('name'), max_length=64)
    started = models.BooleanField(default=True)

我目前试图实现的是所有根节点的列表视图，其中显示额外的字段(例如是否所有子节点都已启动)。为此，我指定了一个视图：

class TaskViewSet(viewsets.ViewSet):

    def retrieve(self, request, pk=None):
        queryset = Task.get_tree().filter(depth=1, job__isnull=True)
        operation = get_object_or_404(queryset, pk=pk)
        serializer = TaskSerializer(operation)
        return Response(serializer.data)

串行化

class TaskSerializer(serializers.ModelSerializer):
    are_children_started = serializers.SerializerMethodField()

    def get_are_children_started(self, obj):
        return all(task.started for task in Task.get_tree(obj))

这一切都成功了，我得到了预期的结果。但是，我遇到了一个N+1查询问题，对于每个根任务，我需要分别获取所有的子任务。通常情况下，使用prefetch_related可以解决这个问题，但是由于我使用了来自django-treebeard的物化路径结构，任务模型之间没有Django关系，因此prefetch_related不知道该做什么。我尝试过使用自定义Prefetch对象，但由于这仍然需要Django关系路径，所以无法使其工作。

我目前的想法是使用指向根节点的外键扩展Task模型，如下所示：

root_node = models.ForeignKey('self', null=True,
                              related_name='descendant_tasks',
                              verbose_name=_('root task')
                              )

为了使MP关系变得明确，所以可以查询它。然而，这确实让人觉得这是一种不干的方法，所以我想知道是否有人对如何解决这个问题有另外的建议。

Answer 1

最后，我向每个任务添加了一个外键，指向其根节点，如下所示：

root_node = models.ForeignKey('self', null=True,
                          related_name='descendant_tasks',
                          verbose_name=_('root task')
                          )

我更新了任务模型上的保存方法，以确保始终指向正确的根节点

def save(self, force_insert=False, force_update=False, using=None, update_fields=None):
    try:
        self.root_task = self.get_root()
    except ObjectDoesNotExist:
        self.root_task = None

    return super(Task, self).save(force_insert=False, force_update=False, using=None,
                                  update_fields=None
                                  )

这允许我使用prefetch_related('descendants')预取所有的后代。

每当需要以嵌套方式嵌套后代时，我都会使用以下函数再次嵌套扁平的后代列表

def build_nested(tasks):

    def get_basepath(path, depth):
        return path[0:depth * Task.steplen]

    container, link = [], {}
    for task in sorted(tasks, key=attrgetter('depth')):
        depth = int(len(task.path) / Task.steplen)
        try:
            parent_path = get_basepath(task.path, depth - 1)
            parent_obj = link[parent_path]
            if not hasattr(parent_obj, 'sub_tasks'):
                parent_obj.sub_tasks = []
            parent_obj.sub_tasks.append(task)
        except KeyError:  # Append it as root task if no parent exists
            container.append(task)

        link[task.path] = task

    return container

Answer 2

如果要避免使用外键，可以遍历查询集并在内存中重新创建树结构。

在我的例子中，我希望有一个模板标记(很像 templatetag)来显示多个层次的嵌套页面，其中只有一个数据库查询。基本上，复制mptt.utils.get_cached_trees --我最终得到的结果是：

def get_cached_trees(queryset: QuerySet) -> list:
    """Return top-most pages / roots.

    Each page will have its children stored in `_cached_children` attribute
    and its parent in `_cached_parent`. This avoids having to query the database.
    """
    top_nodes: list = []
    path: list = []
    for obj in queryset:
        obj._cached_children = []
        if obj.depth == queryset[0].depth:
            add_top_node(obj, top_nodes, path)
        else:
            while not is_child_of(obj, parent := path[-1]):
                path.pop()
            add_child(parent, obj)

        if obj.numchild:
            path.append(obj)

    return top_nodes

def add_top_node(obj: MP_Node, top_nodes: list, path: list) -> None:
    top_nodes.append(obj)
    path.clear()

def add_child(parent: MP_Node, obj: MP_Node) -> None:
    obj._cached_parent = parent
    parent._cached_children.append(obj)

def is_child_of(child: MP_Node, parent: MP_Node) -> bool:
    """Return whether `child` is a sub page of `parent` without database query.

    `_get_children_path_interval` is an internal method of MP_Node.
    """
    start, end = parent._get_children_path_interval(parent.path)
    return start < child.path < end

可以像这样使用它来避免可怕的N+1查询问题：

for page in get_cached_trees(queryset):
    for child in page._cached_children:
        ...