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。
我有一种方法可以对所有 100 条推文采取行动。这个方法有一个 for 循环，我从每个 Tweet 中创建一个模型实例，并分别在每个实例上调用 instance.save()。
我发现事情变慢了，并认为事务可能会使事情变得更快。
所以在方法之外我添加了@method_decorator(transaction.atomic)。我仍然有一个 for 循环，在其中创建模型实例并执行 instance.save() 但现在该方法用 transaction.atomic 装饰。
【问题讨论】：
标签： django database transactions
没有。数据库事务的目的是确保数据的完整性。请参阅Wikipedia 了解更多信息。
是的。使用事务不会影响这一点。
没有。
应该让您的代码更快的是在一个查询中一次提交所有新记录，而不是一次一个。查看 Django 的bulk_create。总是很难预测性能，但我怀疑这会显着改善情况。
【讨论】：
在原子事务中，一系列数据库操作要么全部发生，要么什么都不发生。
将方法装饰为atomic 将保证该方法中代码块在数据库上的原子性。如果该方法成功完成，则将更改提交到数据库。如果出现异常，则回滚更改。
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tweets 将被保存到数据库中，或者tweets 不会被保存在案例中的一个例外。
2。是的，每个instance.save() 调用都是一个数据库调用。因此，每次将有 100 个数据库调用。
3.同样，事务不会使您的用例更快。
那么如何让事情变得更快？
您可以使用 Django 的 bulk_create 在单个查询中创建所有 tweets。
Tweet.objects.bulk_create([tweet1, tweet2, ...., tweet100]) # single query
这仅在 1 个查询中以有效的方式将 tweet 对象列表插入数据库。
【讨论】：
bulk_create() 仍然是您提高性能的首选，一次可以处理 100 个项目，但不要仅仅将事务视为加快代码速度的一种手段。 （并测量它，总是测量它。）