优化在django中获取大量对象的时间和内存？

Question

有多个表包含超过100万条记录，我必须执行以下操作：

for record in GiantTable.objects.all():
    doSomethingAwesome(record)

我试过了：

1. Django paginator，但它再次对DB进行多次调用。
2. 迭代器，但它并没有真正帮助优化时间和内存。
3. 还使用了建议here的偏移和限制，但它再次进行了多次数据库调用。

最后我最终编写了一个函数并在postgreSQL中创建了游标：

CREATE FUNCTION reffunc(refcursor) RETURNS refcursor AS $$
BEGIN
    OPEN $1 FOR SELECT * FROM giantTable;
    RETURN $1;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

如psycopg2中所述，并将此光标称为：

import psycopg2

conn = psycopg2.connect("dbname=test user=root")
cur1 = conn.cursor() cur1.callproc('reffunc', ['curname']) 
cur2= conn.cursor('curname') 
for rec in cur2.fetchall():
    doSomethingAwesome(rec)

我有两个疑问：

1. 正如psycopg2中所述，

     

   默认值2000允许每次往返获取大约100KB，假设记录了10-20列混合数字和字符串

   但是这是否意味着postgreSQL每次在2000条记录之后都会命中DB，它如何返回结果？因为当我len(cur2.fetchall())时，需要花费时间并返回总记录数。我应该在postgreSQL FETCH 2000 FROM gigantic_cursor;中编写另一个函数，并在每2000个记录后从django调用此函数吗？

2. 我应该采用这种方法，并对所有其他表做同样的事情。这是减少记忆和时间的最佳方式，还是我误解了什么？