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Ich verwende MPTT in einem Modell ein Tagging-System zu verwalten (jeden Tag hat eine optionale TreeForeignKey zu einem Tag ‚Eltern‘)Django MPTT Postgres Update-Abfrage läuft langsam
Jedes Mal, wenn ich einen Tag Modell speichern muß, die folgende Abfrage läuft außerordentlich langsam (ab 45 Sekunden)
UPDATE "taxonomy_taxonomy" SET "tree_id" = ("taxonomy_taxonomy"."tree_id" + %s) WHERE "taxonomy_taxonomy"."tree_id" > %s
ich den Inhalt von Artikeln durch ein automatisiertes Tagging-System zu senden, die sich nach oben von 20 Tags erzeugen kann. Offensichtlich wird das nicht fliegen :)
Ich fügte die db_index = False in der Hoffnung, Schreibzeiten zu ändern (liest nicht scheinen, ein Problem sein), aber das Problem besteht weiter.
Hier ist das Modell in Frage:
class Taxonomy(MPTTModel):
parent = TreeForeignKey('self',blank=True,null=True,related_name='children',verbose_name='Parent', db_index=False)
parent_name = models.CharField(max_length=64, blank=True, null=True, editable=False)
name = models.CharField(verbose_name='Title', max_length=100, db_index=True)
slug = models.SlugField(verbose_name='Slug', blank=True)
primary = models.BooleanField(
verbose_name='Is Primary',
default=False,
db_index=True,
)
type = models.CharField(max_length=30, db_index=True)
created_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True, null=True)
updated_date = models.DateTimeField(auto_now=True, null=True)
publication_date = models.DateTimeField(null=True, blank=True)
scheduled_date = models.DateTimeField(null=True, blank=True)
workflowstate = models.CharField(max_length=30, default='draft')
created_by = models.ForeignKey(User, null=True)
paid_content = models.BooleanField(verbose_name='Is Behind the Paywall', default=False, blank=True)
publish_now = True
show_preview = False
temporary = models.BooleanField(default=False)
def save(self, *args, **kwargs):
if self.slug is None:
self.slug = self.name
if not self.slug:
self.slug = slugify(self.name)[:50]
if self.parent:
self.parent_name = self.parent.name
self.slug = slugify(self.slug)
self.workflowstate = "published"
super(Taxonomy, self).save(*args, **kwargs)
store_to_backend_mongo(self)
publish_to_frontend(self)
Und die Abfrage-Plan (wie von New Relic berichtete):
1) Update on taxonomy_taxonomy (cost=0.00..133833.19 rows=90515 width=139)
2) -> Seq Scan on taxonomy_taxonomy (cost=0.00..133833.19 rows=90515 width=139)
3) Filter: ?
Schließlich ist die Rückverfolgung von einer solchen Abfrage:
Traceback (most recent call last):
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/newrelic-2.54.0.41/newrelic/api/web_transaction.py", line 711, in __iter__
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/newrelic-2.54.0.41/newrelic/api/web_transaction.py", line 1087, in __call__
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/core/handlers/wsgi.py", line 189, in __call__
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/core/handlers/base.py", line 132, in get_response
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/newrelic-2.54.0.41/newrelic/hooks/framework_django.py", line 499, in wrapper
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/contrib/auth/decorators.py", line 22, in _wrapped_view
File "./editorial/views.py", line 242, in calculate_queryly
File "./editorial/views.py", line 292, in queryly_function
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/db/models/manager.py", line 127, in manager_method
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/db/models/query.py", line 348, in create
File "./taxonomy/models.py", line 179, in save
File "./taxonomy/models.py", line 58, in save
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/mptt/models.py", line 946, in save
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/mptt/models.py", line 702, in insert_at
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/mptt/managers.py", line 467, in insert_node
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/mptt/managers.py", line 491, in insert_node
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/mptt/managers.py", line 726, in _create_tree_space
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/mptt/managers.py", line 364, in _mptt_update
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/db/models/query.py", line 563, in update
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/db/models/sql/compiler.py", line 1062, in execute_sql
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/db/models/sql/compiler.py", line 840, in execute_sql
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 79, in execute
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 64, in execute
File "/data/www/nj-cms/venv/lib/python3.4/site-packages/newrelic-2.54.0.41/newrelic/hooks/database_dbapi2.py", line 22, in execute
Irgendeine Idee, wie ich diese Modell spart, um schneller zu sein?
EDIT für weitere Infos: Dies ist in Postgres, mit dem psycopg2 Motor 'MOTOR': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
ZWEITER EDIT: Wie gewünscht, lief ich die Abfrage mit ERKLÄREN SIE ANALYSE. Das Ergebnis ist wie folgt:
nj=# EXPLAIN ANALYZE UPDATE "taxonomy_taxonomy" SET "tree_id" = ("taxonomy_taxonomy"."tree_id" + 1) WHERE "taxonomy_taxonomy"."tree_id" > 1;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Update on taxonomy_taxonomy (cost=0.00..9588.75 rows=24582 width=132) (actual time=258718.550..258718.550 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on taxonomy_taxonomy (cost=0.00..9588.75 rows=24582 width=132) (actual time=59.956..8271.209 rows=24582 loops=1)
Filter: (tree_id > 1)
Rows Removed by Filter: 2
Planning time: 28.763 ms
Execution time: 258718.661 ms
(6 rows)
Whad DB benutzen Sie? ob MySQL, welche Engine, InnoDB oder MyISAM? –
Ah, sollte das enthalten. Ich werde es jetzt bearbeiten. Ich benutze Postgres. Von settings.py: 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2', –
sollten Sie die gleiche Abfrage auf psql mit EXPLAIN ANALYSE ausführen und die Ausgabe hier hinzufügen (die aus dem neuen Relikt ist unvollständig) –