Question

这涉及学生电子日记。学生页面包含当天所有学习时段，每个时段可以附加一段或多段时间。

目前我的代码是：

notes = []
for note in db.StudentPeriodNote.objects.all():
    if student_id == note.student_id:
        if day == note.day:
            if period == note.period_text:
                notes.append(note)

或者可能是： -

notes = db.StudentPeriodNote.objects.filter(student_id=student_id, day=day, period=period)

在学年结束时，表中可能有10-100,000个笔记。每个句点调用一次此查询，因此每天查询10-12次，或一周查询的5次。

我担心的是，对于学生每次显示一天或几周时间表的请求，多次调用此查询将会很慢。

我可以在三个字段上使用index_together来加速搜索（注意：如果我将index_together添加到models.py然后运行dbsync，是否会创建索引或者我是否需要再次加载数据？）

我没有使用干草堆，这是否适合干草堆使用？

Answer 1

我不知道index_together或haystack是否更适合您的问题，但我可以回答您关于将index_together添加到模型中的问题。

对于Django＆lt; 1.7，Django不会在初始syncdb之后更改数据库。如果要迁移模型和数据，则必须使用South，第三方Django应用程序。

http://south.aeracode.org/

网站上的文档非常好，一旦您学习了基础知识，它就很容易使用。我在我的所有Django项目中使用它来随着需求和功能的变化慢慢变形模型和数据。

对于Django＆gt; = 1.7（尚未发布），模型和数据迁移将包含在Django中，您不必使用South。

https://docs.djangoproject.com/en/1.7/topics/migrations/

django表搜索方法，过滤器，index_together或haystack

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