在Phabricator文档中可以找到问题的简短解释：

N+1查询问题是一个常见的性能反模式。它看起来像这样：$cats=load_cats（）；foreach（$cat作为$cat）{$cats_hats=>load_hats_for_cat（$cat）；// ...}假设load_cats（）的实现归结为：从猫的位置选择*。。。..和load_hats_for_cat（$cat）的实现如下：SELECT*FROM hat WHERE catID=。。。..当代码执行时，您将发出“N+1”个查询，其中N是猫的数量：从猫的位置选择*。。。SELECT*FROM hat WHERE catID=1SELECT*FROM hat WHERE catID=2SELECT*FROM hat WHERE catID=3从帽子中选择*，其中catID=4...

解决方案：

发出一个返回100个结果的查询比发出发出100个查询，每个查询返回1个结果。

在迭代之前加载所有数据。

与产品有一对多关系的供应商。一个供应商拥有（供应）许多产品。

***** Table: Supplier *****
+-----+-------------------+
| ID  |       NAME        |
+-----+-------------------+
|  1  |  Supplier Name 1  |
|  2  |  Supplier Name 2  |
|  3  |  Supplier Name 3  |
|  4  |  Supplier Name 4  |
+-----+-------------------+

***** Table: Product *****
+-----+-----------+--------------------+-------+------------+
| ID  |   NAME    |     DESCRIPTION    | PRICE | SUPPLIERID |
+-----+-----------+--------------------+-------+------------+
|1    | Product 1 | Name for Product 1 |  2.0  |     1      |
|2    | Product 2 | Name for Product 2 | 22.0  |     1      |
|3    | Product 3 | Name for Product 3 | 30.0  |     2      |
|4    | Product 4 | Name for Product 4 |  7.0  |     3      |
+-----+-----------+--------------------+-------+------------+

因素：

供应商的懒惰模式设置为“true”（默认）用于查询产品的获取模式为Select获取模式（默认）：访问供应商信息缓存第一次不起作用访问供应商

提取模式为选择提取（默认）

// It takes Select fetch mode as a default
Query query = session.createQuery( "from Product p");
List list = query.list();
// Supplier is being accessed
displayProductsListWithSupplierName(results);

select ... various field names ... from PRODUCT
select ... various field names ... from SUPPLIER where SUPPLIER.id=?
select ... various field names ... from SUPPLIER where SUPPLIER.id=?
select ... various field names ... from SUPPLIER where SUPPLIER.id=?

结果：

1个产品选择语句供应商的N个选择语句

这是N+1选择问题！

因为这个问题，我们离开了Django的ORM。基本上，如果你尝试

for p in person:
    print p.car.colour

ORM将很高兴地返回所有人（通常作为Person对象的实例），但随后需要为每个Person查询car表。

一种简单且非常有效的方法是我称之为“扇形折叠”的方法，它避免了来自关系数据库的查询结果应该映射回组成查询的原始表的荒谬想法。

步骤1：宽选择

  select * from people_car_colour; # this is a view or sql function

这将返回类似

  p.id | p.name | p.telno | car.id | car.type | car.colour
  -----+--------+---------+--------+----------+-----------
  2    | jones  | 2145    | 77     | ford     | red
  2    | jones  | 2145    | 1012   | toyota   | blue
  16   | ashby  | 124     | 99     | bmw      | yellow

第2步：客观化

将结果吸入通用对象创建器中，并在第三项之后添加一个要拆分的参数。这意味着“jones”对象不会被制作多次。

步骤3：渲染

for p in people:
    print p.car.colour # no more car queries

有关python的扇形折叠的实现，请参阅此网页。

我不能直接评论其他答案，因为我没有足够的声誉。但值得注意的是，这个问题本质上只会出现，因为从历史上看，很多dbm在处理连接时都非常糟糕（MySQL是一个特别值得注意的例子）。因此，n+1通常比join快得多。然后有一些方法可以改进n+1，但仍然不需要连接，这就是最初的问题所在。

然而，在连接方面，MySQL现在比过去好了很多。当我第一次学习MySQL时，我经常使用联接。然后我发现它们有多慢，并在代码中改用n+1。但是，最近，我又回到了连接，因为MySQL现在在处理它们方面比我刚开始使用它时要好得多。

现在，从性能角度来看，在一组索引正确的表上进行简单联接很少有问题。如果它确实影响了性能，那么使用索引提示通常可以解决这些问题。

MySQL的一个开发团队在这里讨论了这一点：

http://jorgenloland.blogspot.co.uk/2013/02/dbt-3-q3-6-x-performance-in-mysql-5610.html

所以总结是：如果您过去一直在避免连接，因为MySQL的性能糟糕，那么请在最新版本上重试。你可能会感到惊喜。

N+1的推广

N+1问题是一个ORM特有的问题名称，它将可以在服务器上合理执行的循环移动到客户端。通用问题不是ORM特有的，您可以通过任何远程API解决。在本文中，我展示了如果您调用一个API N次而不是仅调用1次，JDBC往返是如何代价高昂的。示例中的区别在于您是否调用Oracle PL/SQL过程：

dbms_output.get_lines（调用一次，接收N个项目）dbms_output.get_line（调用N次，每次接收1项）

它们在逻辑上是等价的，但由于服务器和客户端之间的延迟，您需要在循环中添加N个延迟等待，而不是只等待一次。

ORM案例

事实上，ORM-y N+1问题甚至不是ORM特有的，您也可以通过手动运行自己的查询来实现，例如，当您在PL/SQL中执行以下操作时：

-- This loop is executed once
for parent in (select * from parent) loop

  -- This loop is executed N times
  for child in (select * from child where parent_id = parent.id) loop
    ...
  end loop;
end loop;

使用联接（在本例中）实现这一点会更好：

for rec in (
  select *
  from parent p
  join child c on c.parent_id = p.id
)
loop
  ...
end loop;

现在，循环只执行一次，并且循环的逻辑已经从客户端（PL/SQL）移动到服务器（SQL），这甚至可以以不同的方式对其进行优化，例如，通过运行哈希连接（O（N））而不是嵌套循环连接（带索引的O（N log N））

自动检测N+1个问题

如果您使用的是JDBC，可以在后台使用jOOQ作为JDBC代理来自动检测N+1问题。jOOQ的解析器规范化您的SQL查询，并缓存有关连续执行父查询和子查询的数据。如果您的查询不完全相同，但在语义上是等价的，这甚至可以起作用。

在不深入技术堆栈实现细节的情况下，从架构上讲，N+1问题至少有两种解决方案：

只有1个-大查询-带有联接。这使得大量信息从数据库传输到应用程序层，特别是如果有多个子记录。数据库的典型结果是一组行，而不是对象图（有不同的DB系统的解决方案）有两个（或更多需要连接的子级）查询-1个用于父级，在有了它们之后-通过ID查询子级并映射它们。这将最大限度地减少DB和APP层之间的数据传输。