Django的cursor.execute（查詢）比Postgres數據庫

我有一個PostgreSQL的查詢返回的120行{integer, boolean, integer, varchar(255), varchar(255), bigint, text}運行查詢慢得多在數據庫中運行psql完成後約70ms的。Django的cursor.execute（查詢）比Postgres數據庫

使用python/django與django.db.connection.cursor.execute()它需要10s在同一臺機器上運行。

我試圖把所有的行到一個數組，一個字符串（18K字，但只返回第500採用相同的時間），所以只有一個返回行，但沒有收穫。

任何想法，爲什麼會出現在從蟒蛇內，並在數據庫運行查詢這樣的大幅放緩？

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我不得不增加work_mem獲得在PSQL及時運行的功能。其他函數/查詢不顯示相同的模式，psql和python之間的區別只有幾毫秒。

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砍伐work_mem到1MB顯示PSQL和Django的外殼類似的數字。難道django不會在work_mem中設置的內存？

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唉。問題是在psql中設置的work_mem在全局無效，如果我在函數中設置了內存，則該調用是及時的。我想在配置文件中設置它可以在全局工作。

來源

2012-09-24 parmenides

這是怎麼測量的？還有什麼是你的數據庫設置（例如，他們說「本地主機」，或包括完整的主機名）？有關環境，連接，Django安裝的任何其他細節？ – Tadeck

我在python中使用psql和timeit.Timer中的解釋分析。我迄今爲止運行的其他查詢不顯示此模式。服務器在本地運行，所以沒有連接，例如localhost，環境是osx mountain lion，我使用的是django 1.3。 – parmenides

它不應該這麼慢......我們經常做的是比用那種時間附近沒有地方更大的取... –

如果「原位」查詢和psql查詢之間的時間相差太大，則第一和常規疑似是這樣的：如果框架使用預處理語句，那麼你就必須檢查使用預處理語句太PSQL時機。例如：

prepare foo as select * from sometable where intcolumn = $1; 
execute foo(42);

如果execute的時機是在同一個球場爲您現場查詢，那麼你就可以explain和explain analyse的execute線。

如果定時不在你必須尋找別的同一個球場。

來源

2012-09-24 17:51:44

即使查詢已準備好，時序仍然相同。我創建了一個函數來運行它，但無論查詢是否直接運行，結果都是相同的。 – parmenides

Django的cursor.execute（查詢）比Postgres數據庫

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