Question

我使用Django ORM查询两个模型，每个模型返回大量数据（1500个记录/模型），然后我遍历记录并将其存储在python字典中。这需要很长时间才能执行视图，因此用户只是等待页面加载，而所有这些处理都在视图中进行。有什么方法可以让我快速完成这个过程吗？

meter = ostk_vm_tenant_quota_stats.objects.filter(cluster=site, collected_at=time.strftime("%Y-%m-%d"))
records = []
for record in meter:
    record_dict = {}
    record_dict['cluster'] = record.cluster
    record_dict['tenant'] = record.tenant
    record_dict['instances_limit'] = record.instances_limit
    record_dict['instances_used'] = record.instances_used
    record_dict['vcpu_limit'] = record.vcpu_limit
    record_dict['vcpu_used'] = record.vcpu_used
    record_dict['memory_limit'] = record.memory_limit
    record_dict['memory_used'] = record.memory_used
    record_dict['disk_limit'] = record.disk_limit
    record_dict['disk_used'] = record.disk_used
    records.append(record_dict)
return render_to_response('tabs1.html', {'data': records})

我为其他模特做同样的事情。＆＃34;米＆＃34;有大量的记录，我正在迭代存储在字典中。我可以更快地完成这个过程吗？

Answer 1

因为（正如您在评论中提到的）record.cluster是一个外键，每次访问它时，django都会执行另一个数据库查找。这意味着您将在循环的每次迭代中访问数据库。查看select_related上的文档以获取更多信息。

您可以使用select_related预取相关群集，也可以使用record.cluster_id（如果您只需要主键值）。

# using select related
meter = ostk_vm_tenant_quota_stats.objects \
                                  .select_related('cluster') \
                                  .filter(cluster=site, collected_at=time.strftime("%Y-%m-%d"))

# or only use the pk value in the result dict
record_dict['cluster'] = record.cluster_id

Answer 2

meter = ostk_vm_tenant_quota_stats.objects.filter(cluster=site,
            collected_at=time.strftime("%Y-%m-%d")).values()

将为您提供一个ValueQuerySet，它基本上是一个Python字典列表。每个字典都将是与您的查询匹配的每个项目的所有字段;基本上和你上面的一模一样。

迭代django数据库记录并存储在python字典中的最快方法

2 个答案: