Увеличение скорости сохранения в Django: работа с sqlite

Быстрый ответ

В Django для массового создания объектов применяется метод bulk_create, а для их изменения – bulk_update. Эти методы позволяют работать с базой данных "оптом", что значительно сокращает количество запросов.

Создание объектов:

from myapp.models import MyModel

# Всего один запрос на создание 100 объектов
MyModel.objects.bulk_create([MyModel(field='value') for _ in range(100)])

Обновление объектов:

# Мгновенное изменение значений поля
MyModel.objects.filter(some_field='old_value').update(some_field='new_value')

ВАЖНО: Следует помнить, что bulk_create и bulk_update обходят механизмы работы save(), поскольку не вызывают с ним связанные сигналы. Они ведут операции мимо обычного процесса, но делают это быстро.

Синглтоны остаются на своих местах

Даже если использование save() кажется излишне трудоемким, существуют способы повышения его эффективности:

• Для обертывания операций с множеством сохранений удобно использовать transaction.atomic() в качестве менеджера контекста или декоратора. Это как повышает эффективность, так и предоставляет защиту, обеспечивая откат в случае ошибок.

• Если вы имеете дело с огромными массивами данных, разбивайте операции на более мелкие транзакции. Это предотвратит перегрузку базы данных и ускорит обработку.

Визуализация

Взглянем на аналогию с переносом яблок из корзины, где каждый save() представляет собой одно яблоко:

Корзина до массового сохранения: 🍏🍏🍏🍏🍏🍏🍏🍏🍏🍏 (10 яблок)

Индивидуальное сохранение — это как если бы вы переносили яблоки по одному, что занимает много времени и утомительно:

Корзина после индивидуального сохранения: [🍏 ➡️🚶‍♂️🚪➡️🏚] * повторить 10 раз

Массовое сохранение — это как если бы у вас был умный грузчик, который вывезет все яблоки сразу:

Корзина после массового сохранения: [🍏🍏🍏🍏🍏🍏🍏🍏🍏🍏 ➡️🚶‍♂️🚪➡️🏚] * одна поездка

Так гораздо эффективнее!

Экономия на масштабе

Знаем свое хранилище

Если SQLite не справляется с объемами данных, применяемыми к bulk_create(), то настало время переключиться на мощную систему, такую как PostgreSQL, которая способна обрабатывать большие объемы и устойчива к нагрузке.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Асинхронность избавит от заторможенности

Объемные операции могут замедлять работу веб-интерфейса. Используйте Celery — систему очередей задач для выделения сложных операций в отдельные процессы, что ускорит выполнение веб-транзакций.

Планирование — залог успеха

Ваша база данных растет, и нужна масштабируемая схема обработки данных: разграничение на чтение и запись, кеширование данных, планирование миграций.

Будьте в курсе

Следите за обновлениями Django и не используйте устаревшие механизмы транзакций. Своевременное обновление знаний поможет избегать проблем.

Полезные материалы

1. Документация по API QuerySet | Django – подробности о методе bulk_create.
2. GitHub – django-bulk-update: эффективное групповое обновление – инструмент для bulk_update.
3. Об управлении транзакциями | Django – принципы работы с транзакциями.
4. Улучшение производительности ORM в Django | Medium – советы по оптимизации запросов QuerySet.
5. Сохранение объектов модели | Django – о применении метода save().
6. Использование F-выражений | Django – для эффективных операций с базами данных.