Несколько причин, по которым ORM может приводить к замедлению производительности при работе с большими объёмами данных:
- Генерация неоптимальных SQL-запросов. optimalgroup.ru Это происходит, когда ORM выполняет нетривиальные операции, например глубокую выборку, вложенное изменение, встроенную агрегацию. www.edgedb.com В таких случаях ручное написание SQL-запросов зачастую эффективнее. optimalgroup.ru
- Разделение запроса. www.edgedb.com Для получения всех необходимых данных ORM выполняет несколько запросов, что также замедляет производительность. www.edgedb.com
- Затратный процесс гидрации. stfalcon.com Преобразование массива в объект и обратно является затратным по времени и памяти в ORM. stfalcon.com Поэтому при получении большого количества данных из базы данных только для их отображения, например, при выводе списка, гидрировать всё в объекты сущностей будет очень затратно. stfalcon.com
Чтобы оптимизировать производительность, при работе с большими объёмами данных через ORM можно попробовать следующие подходы:
- Обработка данных частями. sky.pro Разделив QuerySet на небольшие блоки, их можно обработать поочерёдно. sky.pro
- Использование прямых SQL-запросов или курсоров. sky.pro При обработке особенно больших объёмов данных иногда эффективнее обратиться к базе данных напрямую, минуя ORM, через SQL-запросы или курсоры. sky.pro