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问在保存Django的ORM的同时处理Django中的大量时间序列数据
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Stack Overflow用户

提问于 2022-04-27 14:57:16

回答 2查看 325关注 0票数 0

我们使用Django和它的ORM连接底层的PostgreSQL数据库，并希望扩展数据模型和技术栈来存储大量的时间序列数据(~5 million entries per day )。

我发现的最接近的问题是this和this，它们建议将Django与TimescaleDB或InfluxDB等数据库结合起来。但是他创建了与Django内置的ORM并行的结构，因此看起来并不简单。

我们如何处理大量的时间序列数据，同时保持或真正接近Django的ORM？

任何关于已证实的技术栈和实现模式的提示都是欢迎的！

django

postgresql

redis

time-series

influxdb

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2022-04-28 14:34:01

最好的选择是将关系数据保存在Postgres中，将时间序列数据保存在单独的数据库中，并在需要时将它们合并到代码中。

使用InfluxDB，您可以通过将Django的ORM将执行的SQL以及数据库连接信息传递给Flux脚本来完成这个连接。这将以InfluxDB的格式返回数据，而不是Django模型。

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-09-05 10:10:44

为什么不对时间序列数据使用与现有postgres并行的时标b，而对后者使用此django集成：https://pypi.org/project/django-timescaledb/。

在django中使用多个数据库是可能的，而且到目前为止我还没有单独这样做。在这里查看一下，以方便的方式(将某些模型重新路由到另一个db，而不是默认的postgres ) Using Multiple Databases with django

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/72030958

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