Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / Почему ORM приводит к замедлению производительности при работе с большими объемами данных?
Вопрос для Поиска с Алисой
17 февраля

Почему ORM приводит к замедлению производительности при работе с большими объемами данных?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

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
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Mon Jul 28 2025 17:04:21 GMT+0300 (Moscow Standard Time)