【问题标题】：Django ORM vs PostgreSQL raw sqlDjango ORM 与 PostgreSQL 原始 sql
【发布时间】：2020-10-21 06:31:20
【问题描述】：
我的 django 应用程序在 服务器 1 上运行，该服务器连接到服务器 2 上的 Amazon RDS (PostgreSQL)。在日常工作中，我必须经常与数据库交互以写入/获取/查询数据。
目前，我在整个应用程序中遵循 django ORM 方式。我只是想知道如果我使用 PostgreSQL raw sql quereis using django.db connection cursor over ORM，性能是否会有任何改进？
以下是一个示例查询的建议方法。
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Django ORM
table_name.objects().all()
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使用 django.db 连接游标的 PostgreSQL 原始 sql 查询
如果我的数据库在另一台服务器上的 RDS 上运行，有人可以建议上述哪一项将导致更快地提高性能
【问题讨论】：
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Django 使用 psycopg2 与 PostgreSQL 通信。 Here's 对使用该库进行读写的不同方法进行了良好的性能比较。还有像this 这样的举措，试图在 Django 中实现最快的可用。但是，如果您已经考虑在原始 SQL 上进行操作，那么直接使用 psycopg2 可能比强制 Django 以某种方式为您使用它更容易、更快、更灵活。
标签：
sql
django
database
postgresql
optimization
【解决方案1】：
使用原始查询将导致接近没有性能差异。 ORM确实使用了几个周期来构造查询，但这与发送查询、数据库接收、解释和运行查询以及将结果发回的工作相比是微不足道的。
在某些情况下，ORM 可能确实会进行（过度）复杂的查询，但如果您获取所有记录，情况并非如此。有时需要 ORM 专业知识（就像它需要 SQL 专业知识一样）才能找到性能更好的查询。
您还可以使用.values() 让Django ORM 为您完成工作，从而更方便地构造DataFrame：
res = pd.DataFrame(table_name.objects.<b>values()</b>)