我有一个postgresql查询，当在运行{integer, boolean, integer, varchar(255), varchar(255), bigint, text}的数据库中完成时，它在大约70ms内返回120行psql。
使用python/django和django.db.connection.cursor.execute()在同一台机器上运行需要10秒。
我试着把所有的行放入一个数组中，一个字符串（18k个字符，但是只返回前500个字符需要相同的时间），所以只返回一行，但没有任何收获。
有什么想法可以解释为什么在python和db中运行查询的速度会显著减慢？
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为了使函数在psql中及时运行，我不得不增加工作内存。其他函数/查询不显示相同的模式，psql和python之间的差别只有几毫秒。
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将work-mem减少到1MB在psql和django shell中显示了类似的数字。是不是django不按工作记忆去做？
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呃。问题是psql中的work_mem设置在全局上无效，如果我在函数中设置内存，则调用是及时的。我想在配置文件中设置这个可以在全局范围内工作。
最佳答案
如果“原位”查询和psql查询之间的时间相差很大，那么第一个常见的问题是：如果框架使用了prepared语句，那么您还必须使用prepared语句检查psql中的时间。例如：
prepare foo as select * from sometable where intcolumn = $1;
execute foo(42);
如果
execute的计时与原位查询在同一个范围内，则可以explain和explain analyse行。如果时机不一样，你就得另谋高就。