Python 考虑到您只能使用一个数据库，您真的可以使用Django进行扩展吗？（在models.py和settings.py中）

Django只允许您在settings.py中使用一个数据库。

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这会阻止你扩大规模吗？（数百万用户）

Django现在有了。

数据库不是你的瓶颈

仔细检查你的浏览器

对于每个HTML页面，您（平均）发送8个其他文件，其中一些文件可能相当大。这些是你的JS、CSS、图形等等

实际的性能瓶颈是浏览器请求这些文件并接受字节。。。Lo、 。。。WLy、

为了扩大规模，那么就这样做

使用多个前端，与wackamole等纯软件解决方案相平衡

使用squid等代理服务器发送“其他”文件。它们基本上是静态的。这是完成7/8工作下载到客户端的地方。不要吝啬于把这些做好

使用多个并发mod_wsgi/Django来创建基于DB查询的动态HTML，这是很少见的。确保mod_wsgi处于守护程序模式，这样您就可以有多个Django服务器可用于Apache。根据需要构建尽可能多的这些。它们都是相同的，都是平行的，都是怪人所共有的

使用一个单一的、快速的数据库，比如MySQL，来完成必须来自数据库的一些事情。MySQL将在其服务器上使用多个内核，因此它可以很好地扩展，而无需购买内存。把这个放在一个单独的盒子里，所有的东西都是单独的，专门为这个而调整的

你会发现这个比例很好。您会发现，squid、apache、Django守护进程和实际数据库之间很好地共享了负载。您还将发现负载的每一部分（从枯燥的静态部分到有趣的数据库查询）都是分别并发发生的

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最后，购买Schlossnagle的书

如果你发现DB是你应用的瓶颈，而他们现在已经绕过了它（比如使用缓存），那么你也应该扩展你的DB。Django与此无关

读取扩展到数百万用户并不是数据库问题，而是通过负载平衡和缓存等修复的，请参见上面的S.Lott

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写扩展确实可能是一个数据库问题。“分片”和拥有多个数据库可以是一个解决方案，但这对于SQL来说很难，同时仍然保持数据库的相关性。流行的解决方案有新型的“nosql”数据库。但如果你真的有这些问题，那么你就需要专业人士的帮助，而不仅仅是老兄们的回答

已经有了一些很好的答案（例如，S.洛特），但我认为我应该再补充一些东西：

确保不要将数据库用于逻辑操作

我理解

orderby

或

SQL过程的吸引力，但是您只有一个数据库，但有多个django服务器，如果可以的话，让服务器来处理

当然，如果根据某个标准（日期），您只需要最后十行，那么请务必在请求中精确指定它；）只需确保数据库不会因其他地方可以处理的操作而过载

为这个问题投入更多的硬件

MySQL和Oracle可以很好地扩展硬件，如果性能有小问题，可以从添加更多硬件开始

拆分数据库

我知道，对于关系和所有需要一起管理的表，如果遇到负载问题，请尝试对表进行分组，例如，如果您有一组“历史记录”表，那么它可能在没有其他表的情况下工作，并且位于单独的服务器上

请考虑调整，并注意您的请求/索引

在这里，您需要专家的建议，但我可以从经验中看出，即使是一个调整不当的请求也可能造成严重破坏。。。而且很难找到答案。你可以考虑诊断/微调的例子。< /P>
<>不要孤立地决定表结构，但请考虑请求

分层请求和多个连接可能会非常昂贵。您不必建立完全规范化的关系模式，可以考虑一些非规范化，以便更好地适应数据库所面临的请求类型。
只是一些想法：）
一些杂项建议：


我很惊讶还没有人提到这件事。使用memcached。如果你得到很多重复类型的查询（大多数网络应用都会这样做），这会带来巨大的不同

考虑使用Oracle的。它允许您在单个数据库连接上添加对多个数据库的支持

另一件需要考虑的是使用A。这解决了“我们如何在不中断整个世界的情况下更改数据库？”这一问题

这是一个很好的建议，但似乎有点因地制宜。在某一点上，拥有一个数据库会导致可伸缩性问题。当然，这一点的容易程度取决于具体情况。@Jason Baker:我不明白为什么一个数据库必须是一个限制。对于Oracle和DB2等商业产品，您可以拥有一个跨多个处理器（每个处理器都有多个内核）的数据库。为什么单一数据库是一个限制？@S.Lott-singleanything在可伸缩性方面是一个限制。首先，对于单个数据库，您只有一个故障点。其次，限制数据库的不仅仅是CPU时间。还有一些I/O问题需要处理。也就是说，很有可能（甚至可能）你不需要扩大到一个问题的程度。但在某一点上它确实成为了一个问题。@Jason Baker：我很确定，当你说“单一”数据库时，你不是在看集群解决方案