Python Django静止框架嵌套模型的性能

我使用分析了我的Django应用程序，结果表明，对于200000个db条目，GET list调用总共需要701ms，其中只有36ms用于查询（我使用

预回迁相关的

和

选择相关的

和分页）

由于我假设db查询将花费最多的时间，我想知道我是否做错了什么，因为95%的时间都没有花在查询上

我的主要度量模型非常嵌套，如下所示

等级测量（models.Model）：
filetype=models.ForeignKey（filetype）
传感器=型号。外键（传感器）
sensorpositions=models.ManyToManyField（'Sensorposition'））
实验=模型。外键（实验，相关_name=“测量实验”）
data=models.FileField（null=True）

前端希望每个字段都有详细的嵌套json输出，因此序列化程序不仅返回pk，还返回外部模型的所有子字段：

class MeasurementSerializer（MeasurementSerializer）：
sensor=SensorDetailSerializer（many=False，read\u only=True）
sensorpositions=SensorpositionSerializer（多个=真，只读=真）
实验=实验详细信息FormMeasurementSerializer（多个=假，只读=真）
filetype=FiletypeSerializer（many=False，read\u only=True）
类ExperimentDetailFormMeasurementSerializer（ExperimentSerializer）：
persons=PersonSerializer（多个=真，只读=真）
条件=条件序列化程序（多个=真，只读=真）
location=LocationSerializer（many=False，read\u only=True）
layout=LayoutSerializer（many=False，read\u only=True）

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那么，我只是因为嵌套序列化而浪费了很多时间，还是像701ms这样的响应时间很正常？

看起来序列化200k项需要大量CPU时间。Python在处理大量数据时不是很有效。通常约1米，is开始需要几秒钟。也许你应该缩小页面的大小。但是大小为100的分页不是每页一次只能序列化100个对象吗？问题是你检索了多少个相关的对象并将其放入响应中。对于所有这些相关对象，序列化也是必要的。对于相关对象，您指的是所有外键或仅具有

related\u name=？看起来序列化200k项将需要大量CPU时间。Python在处理大量数据时不是很有效。通常约1米，is开始需要几秒钟。也许你应该缩小页面的大小。但是大小为100的分页不是每页一次只能序列化100个对象吗？问题是你检索了多少个相关的对象并将其放入响应中。对于所有这些相关对象，序列化也是必要的。对于相关对象，您指的是所有外键或仅具有
related\u name=？