Estrategias para acelerar las operaciones de ORM por lotes en Django

Question

Una de mis llamadas de API puede dar como resultado actualizaciones a una gran cantidad de objetos (modelos de Django). Estoy corriendo en problemas de rendimiento con este ya que estoy actualizando cada artículo individualmente, guardar y pasar a la siguiente:

for item in Something.objects.filter(x='y'): 
    item.a="something" 
    item.save() 

veces mi criterio de filtro se parece a "donde x en ('a',' antes de Cristo',...)".

Parece que el official answer to this is "won't fix". Me pregunto qué estrategias usan las personas para mejorar el rendimiento en estos escenarios.

Answer 1

El billete se ha vinculado a la creación es mayor - si usted no está confiando en un save método anulado o pre/post guardar señales que hacer trozos de trabajar en guardar, QuerySet has an update method que se puede utilizar para realizar una UPDATE en las filas filtradas:

Something.objects.filter(x__in=['a', 'b', 'c']).update(a='something') 

Answer 2

Debe usar transacciones o crear la instrucción SQL a mano. También puede intentar usar SQLAlchemy, que es compatible con algunas características de ORM geniales, como la Unidad de trabajo (o la transacción de la aplicación).

transacciones

Django: http://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/transactions/?from=olddocs

SQLAlchemy: http://www.sqlalchemy.org/