Несколько причин, по которым ORM может приводить к замедлению производительности при работе с большими объёмами данных:

• Генерация неоптимальных SQL-запросов. 1 Это происходит, когда ORM выполняет нетривиальные операции, например глубокую выборку, вложенное изменение, встроенную агрегацию. 2 В таких случаях ручное написание SQL-запросов зачастую эффективнее. 1
• Разделение запроса. 2 Для получения всех необходимых данных ORM выполняет несколько запросов, что также замедляет производительность. 2
• Затратный процесс гидрации. 5 Преобразование массива в объект и обратно является затратным по времени и памяти в ORM. 5 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. 5

Чтобы оптимизировать производительность, при работе с большими объёмами данных через ORM можно попробовать следующие подходы:

• Обработка данных частями. 3 Разделив QuerySet на небольшие блоки, их можно обработать поочерёдно. 3
• Использование прямых SQL-запросов или курсоров. 3 При обработке особенно больших объёмов данных иногда эффективнее обратиться к базе данных напрямую, минуя ORM, через SQL-запросы или курсоры. 3