Question

我正在尝试优化大型表（250K对象）上的迁移速度。目标是根据与该行相关的对象的用户，向每行添加一个用户字段：

我尝试使用F表达式，但可惜django不允许它们之间存在关系。请注意，我主要是SQL的初学者：）

## models.py
class Band(models.Model):
    user = models.ForeignKey(
        settings.AUTH_USER_MODEL,
        on_delete=models.CASCADE,
        null=True,
        default=None)
    ...

class Album(models.Model):
    band = models.ForeignKey(
        Band
        on_delete=models.CASCADE,
        null=True,
        default=None)

    user = models.ForeignKey(
        settings.AUTH_USER_MODEL,
        on_delete=models.CASCADE,
        null=True,
        default=None)
    ...

## 0035_album_add_user.py
def forwards_add_user(apps, schema_editor):
    Album = apps.get_model('band', 'Album')
    db_alias = schema_editor.connection.alias

    albums = Album.objects \
        .using(db_alias) \
        .filter(band__isnull=False) \
        .select_related('band', 'band__user')

    for each in albums:
        each.user = each.band.user

    Album.objects \
        .using(db_alias) \
        .bulk_update(albums, ['user'])

class Migration(migrations.Migration):
    dependencies = [ ... ]

    operations = [
        migrations.RunPython(forwards_add_user, reverse_add_user),
    ]

当前，此迁移在我的本地系统上需要一个小时，并且在整个过程中数据库使用率均为100％。我有一个更好的CPU，感谢我的生产数据库，所以这让我很担心，将生产数据库停机一个小时实际上不是一种选择。

我正在寻找两个不同的解决方案，但我都不知道如何实现： -优化更多的python代码以使其运行更快 -在迁移过程中限制数据库的CPU消耗，使其保持可用状态。两者都是最好的情况：）

我正在生产中的RDS上运行带有Django2.2.9和PostgreSQL10.6的Python3.6.9，并在本地Docker中运行。

谢谢！

Answer 1

使用子查询来更新字段，类似于以下操作，因为您无法在更新联接表中使用F（）函数

Album.objects.update(
    user=Subquery(
        Band.objects.filter(
            id=OuterRef('band')
        ).values('user')[:1]
    )
)

Django：在相关模型上的RunPython迁移确实很慢

1 个答案: