在 2026 年的现代 Web 开发环境中，尽管 Django ORM 已经进化得极其智能，但在处理超大规模数据聚合、复杂报表统计以及利用数据库特定的高性能特性时，原生 SQL 依然是我们在后端开发手中不可或缺的“利器”。我们经常发现，当 ORM 生成的查询计划不够优化，或者需要调用数据库的存储过程和特定窗口函数时，手写 SQL 往往是解决性能瓶颈的唯一途径。
在这篇文章中，我们将不仅回顾基础用法，更会结合 2026 年主流的开发范式——如 AI 辅助编码、云原生架构以及现代可观测性实践，深入探讨如何在 Django 视图中安全、高效地使用原生 SQL。我们将一起走过从基础原理到生产级代码实现的全过程，分享我们在实际项目中的避坑指南。
为什么原生 SQL 在 2026 年依然重要？
在我们正式深入代码之前，让我们先探讨一下，在 AI 编程助手（如 Cursor 或 GitHub Copilot）如此普及的今天，为什么我们还需要“脱离” Django 优雅的 ORM 系统？
- 极致性能调优：在涉及十亿级数据的联表（JOIN）和复杂聚合时，ORM 往往会生成冗余的 SQL。通过手写 SQL，我们可以精确控制执行计划，利用数据库的 Hint（提示）来强制索引，这是 ORM 难以做到的。
- 数据库特性的深度利用：现代 PostgreSQL 和 MySQL 都在快速迭代，许多 2025-2026 年的新特性（如增强的 JSON 路径查询、全文检索的向量混合搜索）在 ORM 中支持滞后。原生 SQL 让我们第一时间享用这些特性。
- 遗留系统的“外科手术”：当我们接手复杂的遗留系统时，完全重写为 ORM 既昂贵又危险。通过原生 SQL，我们可以像做外科手术一样，精准地替换核心查询逻辑，而无需重构整个模型层。
准备工作：构建演示环境
为了演示，我们依然使用经典的“图书管理系统”作为示例，但我们将采用更严格的类型提示和企业级的目录结构。首先，确保你的环境已经安装了 Django 6.x（假设版本）：
django-admin startproject book_project
cd book_project
python manage.py startapp library
``
记得在 `settings.py` 中注册 `library` 应用。接下来，我们定义一个带有更多字段的模型，以便演示复杂的查询场景。
### 定义数据模型与基础架构
在 `library/models.py` 中，我们定义 `Book` 模型。注意，这里我们增加了 ISBN 字段，这在原生 SQL 查询中常用于演示索引覆盖扫描。
python
目录
library/models.py
from django.db import models
class Book(models.Model):
title = models.CharField(maxlength=255, verbosename="书名")
author = models.CharField(maxlength=100, verbosename="作者", db_index=True)
isbn = models.CharField(maxlength=13, unique=True, verbosename="ISBN")
publicationyear = models.PositiveIntegerField(verbosename="出版年份")
price = models.DecimalField(maxdigits=10, decimalplaces=2, null=True, verbose_name="价格")
class Meta:
# 定义复合索引，这对后续的原生 SQL 性能优化至关重要
indexes = [
models.Index(fields=[‘author‘, ‘-publication_year‘]),
]
def str(self):
return f"{self.title} ({self.author})"
### 方法一：直接执行自定义 SQL（Cursor 深度实战）
使用 `django.db.connection.cursor` 是最接近底层的操作。在 2026 年，我们推荐在大型应用中将其封装为 Service 层或 Repository 层的方法，而不是直接写在 View 中。
让我们来看一个包含参数化查询和字典映射游标的进阶示例：
python
library/views.py
from django.shortcuts import render
from django.db import connection
from django.core.exceptions import ImproperlyConfigured
def booklistwith_stats(request):
"""
使用 cursor 执行带有聚合和窗口函数的原生 SQL。
演示如何处理复杂的结果集映射。
"""
# 动态获取表名，避免硬编码带来的维护风险
tablename = Book.meta.db_table
# 复杂查询：计算每本书的价格排名（使用窗口函数）
# 这在普通 ORM 中较难直观表达
query = f"""
SELECT
id,
title,
author,
price,
RANK() OVER (PARTITION BY author ORDER BY price DESC) as price_rank
FROM {table_name}
WHERE price IS NOT NULL
ORDER BY author, price_rank;
"""
books_stats = []
# 使用 dictfetchall 辅助函数（见下方），让结果变成字典列表而非元组
# 这极大地提高了模板渲染时的可读性
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute(query)
columns = [col[0] for col in cursor.description]
books_stats = [
dict(zip(columns, row))
for row in cursor.fetchall()
]
return render(request, ‘library/bookstats.html‘, {‘booksstats‘: books_stats})
在这个例子中，我们展示了如何处理复杂的业务逻辑。你可能会遇到的情况是：ORM 在处理 `RANK()` 或 `DENSE_RANK()` 等窗口函数时生成的 SQL 语句极其冗长，而手写 SQL 则清晰明了。这不仅让代码更易维护，还能让 DBA（数据库管理员）更容易进行审查和优化。
### 方法二：使用 Manager.raw() 与类型安全
虽然直接执行 SQL 很灵活，但 `Manager.raw()` 提供了一个绝佳的折中方案：它执行原生 SQL，但返回模型实例。这意味着你依然可以调用模型的方法，保持代码的一致性。
python
def searchbooksadvanced(request):
"""
使用 Manager.raw() 并结合参数化查询，展示 2026 年最佳实践：
动态表名 + 防注入。
"""
search_term = request.GET.get(‘q‘, ‘‘)
# 安全检查：防止 SQL 注入
if not search_term.isalnum():
# 在生产环境中，这里应该记录安全警告日志
return render(request, ‘library/book_list.html‘, {‘books‘: []})
tablename = Book.meta.db_table
# 使用 %s 占位符，这是防 SQL 注入的铁律
# 即使使用了 AI 辅助编程，也绝不能让它生成 f-string 拼接 SQL 的代码
query = f"SELECT * FROM {table_name} WHERE title ILIKE %s OR author ILIKE %s"
# ILIKE 是 PostgreSQL 的不区分大小写匹配，Django ORM 默认不直接支持
# 这里体现了原生 SQL 的便利性
likepattern = f"%{searchterm}%"
books = Book.objects.raw(query, [likepattern, likepattern])
return render(request, ‘library/book_list.html‘, {‘books‘: books})
### 2026 新趋势：AI 辅助开发与 Raw SQL
在我们最近的几个高并发项目中，我们发现 AI 编程工具（如 Cursor 或 Windsurf）在处理原生 SQL 时表现出了惊人的潜力。我们可以这样描述现代的工作流：
1. **意图描述**：我们在 IDE 中输入注释：“查询销量最高的前 10 本书及其类别名称，使用左连接”。
2. **AI 生成 SQL**：AI 生成复杂的 `LEFT JOIN` 和 `GROUP BY` SQL 语句。
3. **人工审查**：我们作为开发者，必须审查生成的 SQL 是否使用了正确的索引，是否存在笛卡尔积风险。
但是，这里有一个巨大的陷阱：**AI 有时会忽略上下文中的表名配置**。例如，Django 默认的表名是 `app_model`，但如果你在 `Meta` 类中修改了 `db_table`，AI 可能会生成错误的表名。因此，在我们的代码中，使用 `Model._meta.db_table` 变量比硬编码字符串更能兼容 AI 生成的代码，也更具鲁棒性。
### 性能优化与边缘情况处理
在生产环境中，性能是我们的首要关注点。让我们思考一下如何优化原生 SQL 的性能。
#### 1. 避免 N+1 问题
使用 `select_related` 和 `prefetch_related` 是 ORM 的做法。在原生 SQL 中，如果你不处理关联查询，很容易在后续循环中触发 N+1 次数据库访问。我们的建议是：**一次性取出所有需要的数据**。
python
反面教材（可能引发 N+1）
books = Book.objects.raw("SELECT * FROM library_book")
for book in books:
print(book.category.name) # 如果没有 JOIN category 表，这里会额外查询
正确示范（使用 JOIN 一次性取出）
query = """
SELECT b.*, c.name as category_name
FROM library_book b
LEFT JOIN librarycategory c ON b.categoryid = c.id
"""
注意：需要在模型中处理额外的字段 category_name，或者创建一个特殊的视图模型
#### 2. 事务管理与只读副本
如果你在原生 SQL 中执行写操作，务必使用 `transaction.atomic`。而在 2026 年的云原生架构中，我们可能会将读操作分流到只读副本，以防主库过载。
python
from django.db import transaction
def updatebookprices(request):
"""
使用事务保证数据一致性，并演示如何处理事务回滚。
"""
try:
with transaction.atomic():
with connection.cursor() as cursor:
# 批量更新：将所有 2023 年以前的书降价 10%
update_query = """
UPDATE library_book
SET price = price * 0.9
WHERE publication_year < 2023
"""
cursor.execute(update_query)
affected_rows = cursor.rowcount
# 模拟业务逻辑校验
if affected_rows > 10000:
raise Exception("更新范围过大，人为触发回滚以保证安全")
except Exception as e:
# 在这里记录日志，并发送告警到可观测性平台（如 Sentry 或 Datadog）
return HttpResponse(f"操作失败: {str(e)}")
return HttpResponse(f"成功更新了 {affected_rows} 本书的定价。")
“INLINECODE1d13e69egetINLINECODE80b7db49filterINLINECODE7ef09e0fModel.meta.dbtableINLINECODE601b8219%s` 占位符。
- 类型提示：即使是原生 SQL 返回的结果，也要在代码中明确类型提示，这能利用静态检查工具（如 mypy）减少 Bug。
- 可观测性：对于复杂的原生 SQL，确保在日志中记录执行时间。如果某条 SQL 慢于 100ms，应该触发告警。
原生 SQL 是一把双刃剑，它赋予了开发者打破常规的能力。在 AI 辅助编程的时代，掌握 SQL 的底层原理能让我们更有效地与 AI 协作，写出既高效又安全的代码。让我们继续保持探索精神，在代码的世界里精益求精！