如何解决Python 函数调用 vs 数据库查询django ORM开销
在 Django 项目中工作时，当我发现如果使用函数调用（例如 datetime.today()）可以减少某些情况下的数据库查询时，我选择这样做以获得更高的效率，因为就我而言要知道，数据库查询是生产环境中开销最大的操作。
我说得对吗？考虑一个具有数十万条记录的 postgres 数据库，我使用 datetime.today() 函数并检查它是否是今天，如果不是则不要运行数据库查询（filter exists() 查询 ）。
一直执行数据库查询也符合我的逻辑目的，但我添加 datetime 函数调用只是为了提高效率，因为仅在今天执行查询对于这种情况就足够了。这段代码在一个循环中。
解决方法
一般来说，数据库查询会比 python 函数或 django 更快，因为与 python 相比，数据库的级别非常低。
这部分是因为 python 有许多不同的抽象，系统必须通过它们来执行功能，而数据库通常都是用低级语言创建的（postgresql 是用 C 创建的，通常被称为仍可用于编程的最低级别语言）。
此外，python 不会被编译而是被解释，这意味着它永远不会转换为更快的汇编代码，而是由虚拟机解释的字节码，而数据库是在 c 中制作的，它编译为直接在 CPU 上运行的汇编
如果您想节省时间并进行优化，我建议您查看 caching framework，就好像您每天运行一次此查询一样，您可以将其添加到缓存中，有效期为一天，然后检查它
编辑：
检查 benchmark django ORM 可以管理大约 2073.64 Get 事务，大约每 30 毫秒 1 次，而 datetime benchmarks 显示它可以在 0.01 毫秒内解析，因此在这种情况下可能是 datetime.today
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