策略在Django加快一批ORM操作 [英] Strategies for speeding up batch ORM operations in Django

问题描述

我的一个API调用可能导致更新大量对象（Django模型）。我遇到性能问题与此，因为我单独更新每一个项目，保存和移动到下一个：

One of my API calls can result in updates to a large number of objects (Django models). I'm running into performance issues with this since I'm updating each item individually, saving, and moving on to the next:

for item in Something.objects.filter(x='y'):
    item.a="something"
    item.save()

有时我的过滤条件看起来像，其中x在（'A'，'B'，'C'，......）。

Sometimes my filter criterion looks like "where x in ('a','b','c',...)".

看来这个官方的回答是不会修复。我想知道的策略的人使用，以提高在这些情况下的表现是什么。

It seems the official answer to this is "won't fix". I'm wondering what strategies people are using to improve performance in these scenarios.

推荐答案

您链接到门票是用于批量创建 - 如果你不依赖于一个重写保存方法或pre /后保存信号做保存工作位，<一个href=\"http://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/queries/#updating-multiple-objects-at-once\"><$c$c>QuerySet有一个更新，你可以用它来对滤波行执行更新方法：

The ticket you linked to is for bulk creation - if you're not relying on an overridden save method or pre/post save signals to do bits of work on save, QuerySet has an update method which you can use to perform an UPDATE on the filtered rows:

Something.objects.filter(x__in=['a', 'b', 'c']).update(a='something')

这篇关于策略在Django加快一批ORM操作的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！