在 jsonfields 中递增的 Django 更新方法超级慢

问：

我有一个使用 json 字段的模型，虽然这在 99% 的时间里就像一个魅力，但我现在有一个有点烦人的问题，即执行时间。

我需要使用 Django 的 ORM 方法增加大量记录，我不知道如果数据库使用 json 字段以外的其他内容应该有多快，但基本上这里有一些我面临的时间示例：update

• JSON 字段中仅 +1 的 4000 条记录更新就需要 20 秒
• 6000 条记录更新花了将近 2 分钟

这些都是小的，我预计一些更新会有超过 100000 条记录，甚至可能达到 100 万条。

对于我正在做的事情的技术方面：

我在 jsonfield 值内使用范围来提取需要更新的记录，在获取我用来将其中一个 jsonfield 值递增 1 的查询集后，这运行得很好。filterupdate

这种行为非常具体，可能不是最优化的，但这就是我现在所拥有的，为此，我使用 进行原始 sql 查询，作为参考，这里是生成所述查询的函数：RawSQL

def jsonfield_increment(field_name: str, key: str, increment_by: int = 1, operator: str = "+") -> RawSQL:
    sql = f"""
        jsonb_set(
            {field_name},
            '{{{key}}}',
            (COALESCE({field_name}->>'{key}','12')::int {operator} {increment_by})::text::jsonb
        )
    """

    return RawSQL(sql, [])

这种方法基本上提取 inside 的值，然后递增它。keyfield

然后，我只需在之前使用 过滤的查询集上运行该方法。updatefield=jsonfield_increment(args)

所以这就是我想知道的，

• 有没有办法优化更新记录的方式？此更新需要经常运行。

• 我是否应该拆分查询集中每条X记录的更新并使用线程池保存每个块？

• 我应该使用其他方法而不是存储实例，然后使用？updatebulk_update

• 我是否应该花时间完全重新设计这些 int 的存储方式而不使用 jsonfield ？

虽然最后一个听起来是最好的选择，但我有点害怕这样做 因为我在那里存储的东西有点动态，所以它需要一个整体 带有关系的新表，它最终可能会超过 100 个 millons 记录带有 like ， ， （必需的 jsonfield） 和 where parent would 是当前存储 int 的对象。索引可以使它变得更快，但在该表上写入可能需要一些时间。nameintdataparent

如果有帮助，我可以尝试提供该方法生成的 SQL。update