Django与Heroku PostgreSQL数据库水平扩展

问题背景

• 我正在从事Django项目，该项目使用PostgreSQL，托管在Heroku上（也使用Heroku postgres）。一段时间后，数据量变得非常大，这会减慢应用程序的速度
• 为了从多个数据库读取数据，我尝试了复制，这有助于减少队列和连接时间，但大表仍然是问题所在
• 我可以根据

  用户

  的

  组

  对数据进行拆分，不同的

  组

  不需要相互交互
• 我已经读到了切分。但是由于我们使用了heroku postgres，所以很难定制切分
• 因此，我在下面提出了两个不同的想法

1。具有多数据库的应用程序群集（尚不允许嵌入图像）

• 我们可以使用

  中间件

  和

  数据库路由器

  来实现这一点
• 但我不确定这对django是否友好

2。具有多个子应用程序的网关应用程序（尚不允许嵌入图像）

• 这比以前的设计需要更少的工作量
• 也可以在将来设置基于区域的子应用程序

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我的问题是：从长远来看，这两种方法中，哪一种更适合django，并且更具可扩展性？

您有多少数据（行和/或大小）以及哪些查询变得缓慢？您是否对数据进行了适当的索引并优化了查询？@IainShelvington存在问题的表的大小已经在15GB左右，并且呈指数级增长。缓慢的查询主要是列表（应用了排序和分页）。不能说查询已完全优化，但随着数据量的不断增长，我们总有一天会对其进行水平扩展。优化查询始终是您应该做的第一件事，它将提高查询时间、应用程序响应时间并减少资源使用，无论您是否扩展，都是双赢的。如果您扩展了一个非优化的解决方案，那么您只是在推迟不可避免的问题，很快，当您的查询再次开始表现糟糕时，您将不得不重构这个新的设计，但这将非常困难。15GB不是很多数据您有多少数据（行和/或大小）以及哪些查询变得缓慢？您是否对数据进行了适当的索引并优化了查询？@IainShelvington存在问题的表的大小已经在15GB左右，并且呈指数级增长。缓慢的查询主要是列表（应用了排序和分页）。不能说查询已完全优化，但随着数据量的不断增长，我们总有一天会对其进行水平扩展。优化查询始终是您应该做的第一件事，它将提高查询时间、应用程序响应时间并减少资源使用，无论您是否扩展，都是双赢的。如果您扩展了一个非优化的解决方案，那么您只是在推迟不可避免的问题，很快，当您的查询再次开始表现糟糕时，您将不得不重构这个新的设计，但这将非常困难。15GB不是很多数据