Stratégies pour accélérer les opérations ORM par lots dans Django

Question

Un de mes appels d'API peut entraîner des mises à jour d'un grand nombre d'objets (modèles Django). Je suis en cours d'exécution dans les problèmes de performance avec ce que je suis mise à jour chaque élément individuellement, d'économie et de passer à la suivante:

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

Parfois, mon critère de filtrage ressemble « où x dans (« a », » avant JC',...)". Il semble que le official answer to this is "won't fix". Je me demande quelles stratégies les gens utilisent pour améliorer la performance dans ces scénarios.

Answer 1

Le billet vous lié à est pour la création en vrac - si vous n'êtes pas compter sur une substitution save méthode ou pré/post enregistrer des signaux pour faire des morceaux de travailler à l'enregistrement, QuerySet has an update method que vous pouvez utiliser pour effectuer une UPDATE sur les lignes filtrées:

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

Answer 2

Vous devez utiliser des transactions ou créer l'instruction sql à la main. Vous pouvez également essayer SQLAlchemy qui prend en charge quelques fonctionnalités ORM géniales comme Unité de travail (ou transaction d'application).

transactions Django: http://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/transactions/?from=olddocs

SQLAlchemy: http://www.sqlalchemy.org/