没有其他答案涵盖这个方法，所以:

我发现迄今为止最有用、最简单、最可靠的方法是询问您的数据库。例如，在Linux的Postgres上，你可能会这样做:

sudo su postgres
tail -f /var/log/postgresql/postgresql-8.4-main.log

每个数据库的过程略有不同。在数据库日志中，你不仅可以看到原始SQL，还可以看到django在系统上设置的任何连接或事务开销。

查询实际上嵌入在模型API中:

q = Query.objects.values('val1','val2','val_etc')

print(q.query)

另一个选项，请参阅本文中描述的settings.py中的日志记录选项

http://dabapps.com/blog/logging-sql-queries-django-13/

Debug_toolbar会降低开发服务器上每个页面的加载速度，而日志记录则不会，因此速度更快。输出可以转储到控制台或文件，所以UI不是很好。但是对于包含大量sql的视图，通过debug_toolbar调试和优化sql可能需要很长时间，因为每个页面加载都非常慢。

为CREATE / UPDATE / DELETE /命令生成SQL，这在Django中是即时的

from django.db.models import sql

def generate_update_sql(queryset, update_kwargs):
    """Converts queryset with update_kwargs
    like : queryset.update(**update_kwargs) to UPDATE SQL"""

    query = queryset.query.clone(sql.UpdateQuery)
    query.add_update_values(update_kwargs)
    compiler = query.get_compiler(queryset.db)
    sql, params = compiler.as_sql()
    return sql % params

from django.db.models import sql

def generate_delete_sql(queryset):
    """Converts select queryset to DELETE SQL """
    query = queryset.query.chain(sql.DeleteQuery)
    compiler = query.get_compiler(queryset.db)
    sql, params = compiler.as_sql()
    return sql % params

from django.db.models import sql

def generate_create_sql(model, model_data):
    """Converts queryset with create_kwargs
    like if was: queryset.create(**create_kwargs) to SQL CREATE"""
    
    not_saved_instance = model(**model_data)
    not_saved_instance._for_write = True

    query = sql.InsertQuery(model)

    fields = [f for f in model._meta.local_concrete_fields if not isinstance(f, AutoField)]
    query.insert_values(fields, [not_saved_instance], raw=False)

    compiler = query.get_compiler(model.objects.db)
    sql, params = compiler.as_sql()[0]
    return sql % params

测试和使用

    def test_generate_update_sql_with_F(self):
        qs = Event.objects.all()
        update_kwargs = dict(description=F('slug'))
        result = generate_update_sql(qs, update_kwargs)
        sql = "UPDATE `api_event` SET `description` = `api_event`.`slug`"
        self.assertEqual(sql, result)

    def test_generate_create_sql(self):
        result = generate_create_sql(Event, dict(slug='a', app='b', model='c', action='e'))
        sql = "INSERT INTO `api_event` (`slug`, `app`, `model`, `action`, `action_type`, `description`) VALUES (a, b, c, e, , )"
        self.assertEqual(sql, result)

Django SQL Sniffer是查看(和查看)从Django ORM的任何进程中执行的原始查询的另一种选择。我已经构建了它来满足我所拥有的一个特定用例，我在任何地方都没有看到过，即:

不需要更改目标进程正在执行的源代码(不需要在django设置中注册一个新的应用程序，到处导入装饰器等)。 不更改日志配置(例如，因为我对一个特定的进程感兴趣，而不是配置应用的整个进程群) 不需要重新启动目标进程(例如，因为它是一个重要的组件，重新启动可能会导致一些停机时间)

因此，Django SQL Sniffer可以特别使用，并附加到已经运行的进程。然后，该工具“嗅探”已执行的查询，并在执行时将它们打印到控制台。当工具停止时，将显示一个统计摘要，其中包含基于某些可能的度量(计数、最大持续时间和总组合持续时间)的异常值查询。

这是我附加到Python shell的示例的截图

你可以在github页面上查看现场演示和更多细节。

虽然可以使用提供的代码来完成，但我发现使用调试工具栏应用程序是显示查询的一个很好的工具。你可以从github下载。

这使您可以选择显示在给定页面上运行的所有查询以及查询所花费的时间。它还汇总了页面上的查询数量以及用于快速查看的总时间。当你想了解Django ORM在幕后做了什么时，这是一个很好的工具。它也有很多其他不错的功能，你可以使用，如果你喜欢。