用Django逼近对象统计

如果我说有70000个对象，想对它们进行统计，但统计数据不需要100%准确，那么最好的方法是什么？比如说1000个对象，对这些对象进行统计，然后将其缩放到接近70000个对象的统计数据？我似乎找不到一种有效的方法从查询集中获取1000个随机对象

您可以使用以下工具获取随机对象：

objs = list(MyModel.objects().order_by("?")[:1000])

---

但是，为SQL生成的基本的随机排序并不是特别有效。

我知道这不是您想要的答案，但有时在执行大量报告时，您需要Django的ORM所不能提供的更多。我曾与一位使用Django作为其主要应用程序的人共事，但对于一些报告工具（和JSON服务），他使用了Flask和SQLAlchemy，并且能够完成更多的工作，而无需编写SQL。

关于从数据库中获取随机行的问题存在争议（注释中也没有什么优点）

---

我唯一要检查的是通过“批量”方法获取一些对象，因为这样可能会更快。

这正是我遇到的问题。我读过的文档说，.order_by（“？”）速度很慢，如果我试图通过采样集来加快速度，这是没有帮助的。