Cómo aumentar el rendimiento del proyecto Django con grandes datos

También puedes intentar usar

  • Base de datos PostgreSQL.
  • Apio múltiple con alto nivel de concurrencia. (Cuando use apio, siempre verifique la latencia de la red y otros parámetros de la url del agente. Dado que servicios como aws tienen un sistema de control de tráfico incorporado que podría crear demoras en la asignación de tareas al servidor de apio)
  • Optimización de lógica de código (para más detalles, puede consultar Rendimiento y optimización)
  • El almacenamiento en caché es una buena opción (verifique si su aplicación está almacenando en caché correctamente, de lo contrario, llevará mucho tiempo cargarla).

En mi caso, mientras trabajaba en un sitio de comercio electrónico con gran cantidad de datos, estos pasos me ayudaron a mejorar el rendimiento de la aplicación. La mayor optimización del rendimiento se puede lograr optimizando la lógica del código fuente.

¡¡¡Espero eso ayude!!!

No puede haber una respuesta perfecta a esta pregunta. El rendimiento depende de varios factores y hay una solución específica para cada factor. Por ejemplo, si se trata de grandes cantidades de datos, entonces pocas de las características que debe haber implementado o deberían implementarse, tales como:

  1. Almacenamiento en caché
  2. Multi Threading
  3. Normalización

Si discute el problema específico que enfrenta, sería más fácil encontrar una solución.