Strategien zum Beschleunigen von Batch-ORM-Operationen in Django

Question

Einer meiner API-Aufrufe kann zu Updates für eine große Anzahl von Objekten (Django-Modelle) führen. Ich laufe in Performance-Probleme mit diesem, da ich jedes Element einzeln zu aktualisieren, Speichern und Bewegen auf die nächste:

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

Manchmal sieht mein Filterkriterium wie „wo x in (‚a‘,‘ b ',' c ', ...) ".

Es scheint die official answer to this is "won't fix". Ich frage mich, welche Strategien die Leute verwenden, um die Leistung in diesen Szenarien zu verbessern.

Answer 1

Das Ticket Sie für Massen Schöpfung verbunden ist - wenn Sie setzen nicht auf eine außer Kraft gesetzt save Verfahren oder Pre/Post-Signale speichern Bits zu tun arbeiten speichern, QuerySet has an update method, die Sie verwenden können, ein UPDATE auf den gefilterten Zeilen auszuführen:

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

Answer 2

Sie müssen Transaktionen verwenden oder die SQL-Anweisung von Hand erstellen. Sie könnten auch versuchen mit SQLAlchemy, die ein paar großartige ORM-Funktionen wie Unit of Work (oder Anwendungstransaktion) unterstützt.

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

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