Question

有问题的表包含大约一千万行。

for event in Event.objects.all():
    print event

这会导致内存使用量稳定增加到4 GB左右，此时行会快速打印。第一行打印之前的漫长延迟令我感到惊讶 - 我预计它会立即打印出来。

我也试过Event.objects.iterator()，行为方式相同。

我不明白Django加载到内存中的原因或为什么会这样做。我期望Django在数据库级别迭代结果，这意味着结果将以大致恒定的速率打印（而不是在漫长的等待之后立即打印）。

我误解了什么？

（我不知道它是否相关，但我正在使用PostgreSQL。）

Answer 1

Nate C很接近，但并不完全。

来自the docs：

您可以通过以下方式评估QuerySet：
迭代。 QuerySet是可迭代的，并且在您第一次迭代它时执行其数据库查询。例如，这将打印数据库中所有条目的标题：
for e in Entry.objects.all():
    print e.headline

因此，当您第一次进入该循环并获取查询集的迭代形式时，将同时检索您的一千万行。您遇到的等待是Django加载数据库行并为每个行创建对象，然后返回您可以实际迭代的内容。然后你就拥有了记忆中的一切，结果就会消失。

从我对文档的阅读中，iterator()只会绕过QuerySet的内部缓存机制。我认为它可能是一个一个接一个的事情，但相反，你的数据库需要1000万次点击。也许不是那么可取。

有效地迭代大型数据集是我们仍然没有做到的事情，但是有一些片段可能会对您的目的有用：

Answer 2

可能不是更快或更有效，但作为现成的解决方案，为什么不使用django core的Paginator和Page对象记录在这里：

https://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/pagination/

这样的事情：

from django.core.paginator import Paginator
from djangoapp.models import model

paginator = Paginator(model.objects.all(), 1000) # chunks of 1000, you can 
                                                 # change this to desired chunk size

for page in range(1, paginator.num_pages + 1):
    for row in paginator.page(page).object_list:
        # here you can do whatever you want with the row
    print "done processing page %s" % page

Answer 3

Django的默认行为是在评估查询时缓存QuerySet的整个结果。您可以使用QuerySet的迭代器方法来避免此缓存：

for event in Event.objects.all().iterator():
    print event

https://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/models/querysets/#iterator

iterator（）方法计算查询集，然后直接读取结果，而不在QuerySet级别进行缓存。当迭代您只需要访问一次的大量对象时，此方法可以获得更好的性能并显着减少内存。请注意，缓存仍在数据库级别完成。

使用iterator（）减少了我的内存使用量，但它仍然高于我的预期。使用mpaf建议的分页器方法使用的内存要少得多，但对于我的测试用例来说要慢2-3倍。

from django.core.paginator import Paginator

def chunked_iterator(queryset, chunk_size=10000):
    paginator = Paginator(queryset, chunk_size)
    for page in range(1, paginator.num_pages + 1):
        for obj in paginator.page(page).object_list:
            yield obj

for event in chunked_iterator(Event.objects.all()):
    print event

Answer 4

这是来自文档： http://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/models/querysets/

在您执行评估查询集的操作之前，实际上不会发生数据库活动。

因此，当print event运行时，查询将触发（根据您的命令进行全表扫描）并加载结果。你要求所有的对象，没有办法得到第一个对象而没有获得所有对象。

但如果你这样做：

Event.objects.all()[300:900]

http://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/queries/#limiting-querysets

然后它会在内部为sql添加偏移和限制。

Answer 5

对于大量记录，database cursor表现更好。你需要在Django中使用原始SQL，Django-cursor与SQL cursur不同。

Nate C建议的LIMIT - OFFSET方法可能足以满足您的需求。对于大量数据，它比光标慢，因为它必须反复运行相同的查询，并且必须跳过越来越多的结果。

Answer 6

Django没有很好的解决方案来从数据库中获取大型项目。

import gc
# Get the events in reverse order
eids = Event.objects.order_by("-id").values_list("id", flat=True)

for index, eid in enumerate(eids):
    event = Event.object.get(id=eid)
    # do necessary work with event
    if index % 100 == 0:
       gc.collect()
       print("completed 100 items")

values_list可用于获取数据库中的所有ID，然后单独获取每个对象。有一段时间，大型对象将在内存中创建，并且不会被垃圾收集直到退出循环。上面的代码在每消耗100个项目后进行手动垃圾收集。

Answer 7

因为这样整个查询集的对象一次性加载到内存中。您需要将查询集分成较小的可消化位。这样做的模式称为勺子喂食。这是一个简短的实现。

def spoonfeed(qs, func, chunk=1000, start=0):
    ''' Chunk up a large queryset and run func on each item.

    Works with automatic primary key fields.

    chunk -- how many objects to take on at once
    start -- PK to start from

    >>> spoonfeed(Spam.objects.all(), nom_nom)
    '''
    while start < qs.order_by('pk').last().pk:
        for o in qs.filter(pk__gt=start, pk__lte=start+chunk):
            yeild func(o)
        start += chunk

要使用此功能，您需要编写一个对对象执行操作的函数：

def set_population_density(town):
    town.population_density = calculate_population_density(...)
    town.save()

并在您的查询集上运行该函数：

spoonfeed(Town.objects.all(), set_population_density)

这可以通过多处理进一步改进，以并行地对多个对象执行func。

Answer 8

这里包含len和count的解决方案：

class GeneratorWithLen(object):
    """
    Generator that includes len and count for given queryset
    """
    def __init__(self, generator, length):
        self.generator = generator
        self.length = length

    def __len__(self):
        return self.length

    def __iter__(self):
        return self.generator

    def __getitem__(self, item):
        return self.generator.__getitem__(item)

    def next(self):
        return next(self.generator)

    def count(self):
        return self.__len__()

def batch(queryset, batch_size=1024):
    """
    returns a generator that does not cache results on the QuerySet
    Aimed to use with expected HUGE/ENORMOUS data sets, no caching, no memory used more than batch_size

    :param batch_size: Size for the maximum chunk of data in memory
    :return: generator
    """
    total = queryset.count()

    def batch_qs(_qs, _batch_size=batch_size):
        """
        Returns a (start, end, total, queryset) tuple for each batch in the given
        queryset.
        """
        for start in range(0, total, _batch_size):
            end = min(start + _batch_size, total)
            yield (start, end, total, _qs[start:end])

    def generate_items():
        queryset.order_by()  # Clearing... ordering by id if PK autoincremental
        for start, end, total, qs in batch_qs(queryset):
            for item in qs:
                yield item

    return GeneratorWithLen(generate_items(), total)

用法：

events = batch(Event.objects.all())
len(events) == events.count()
for event in events:
    # Do something with the Event

Answer 9

我通常使用原始的MySQL原始查询代替Django ORM进行此类任务。

MySQL支持流模式，因此我们可以安全快速地遍历所有记录，而不会出现内存错误。

import MySQLdb
db_config = {}  # config your db here
connection = MySQLdb.connect(
        host=db_config['HOST'], user=db_config['USER'],
        port=int(db_config['PORT']), passwd=db_config['PASSWORD'], db=db_config['NAME'])
cursor = MySQLdb.cursors.SSCursor(connection)  # SSCursor for streaming mode
cursor.execute("SELECT * FROM event")
while True:
    record = cursor.fetchone()
    if record is None:
        break
    # Do something with record here

cursor.close()
connection.close()

价：

为什么要遍历占用大量内存的大型Django QuerySet？

9 个答案: