Django中的事务处理是否加快了速度

我有一个Django应用程序

这个Django应用程序对Twitter进行api调用，并获取我最近的100条推文。我需要将推文插入数据库

我有一个方法来处理所有100条推文。这个方法有一个for循环，我从每个Tweet中创建一个模型实例，并分别对每个实例调用instance.save（）

我发现事情变慢了，并认为事务处理可能会使事情变得更快

因此，在方法之外，我添加了

@method\u decorator（transaction.atomic）

。我仍然有一个for循环，我在其中创建了model instance和do instance.save（），但现在该方法用transaction.atomic修饰

transaction.atomic应该让我更快地插入数据库吗

每个instance.save（）调用是否仍会发出一个数据库调用

如果它能让事情变得更快，那怎么办

否。数据库事务的目的是确保数据完整性。有关更多信息，请参阅

对。使用事务不会影响这一点

没有

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让您的代码更快的是在一个查询中一次提交所有新记录，而不是一次提交一个记录。看看Django的。总是很难预测性能，但我怀疑这会显著改善情况。

在原子事务中，一系列数据库操作要么全部发生，要么什么也不发生。

将一个方法装饰为

atomic

将保证该方法中的代码块在数据库中的原子性。如果方法成功完成，更改将提交到数据库。如果出现异常，将回滚更改

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1。根据您的用例，事务不会使您的代码更快。事实上，它只会保证所有

推文

都将保存到数据库中，或者在异常情况下不会保存任何

推文

2。是的，每个

实例.save（）

调用都将是一个数据库调用。因此，每次将有100个数据库调用

3。同样，对于您的用例来说，事务不会使其更快。

那么如何让事情变得更快？

您可以使用Django在一个查询中创建所有的

tweets

Tweet.objects.bulk_create([tweet1, tweet2, ...., tweet100]) # single query

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这将以一种高效的方式将

tweet

对象列表插入数据库，只需一次查询。

“事务不会使您的代码更快。”——实际上，这通常是不正确的。简单地说，打开和关闭一个交易要比打开和关闭100个交易少很多工作。根据您的后端和存储引擎，这可能涉及磁盘I/O，这可能是一个主要瓶颈

bulk_create（）

仍然是提高性能的首选，一次可以容纳100个项目，但不要将事务视为加速代码的一种手段。（测量它，总是测量它。）是的，我同意你的观点。稍微修改了ans，使其不能泛化。是的，在这两种情况下测量时间会得到更好的结果。这在以前是不可能的，这导致为每个对象调用save（）。