django查询和存储过程（MySQL）之间的性能差异？

我想使用的计算，是一个d距离从一个点（即地理位置的东西）远点的查询，所以查询有些复杂：django查询和存储过程（MySQL）之间的性能差异？

 DELIMITER // 

    CREATE PROCEDURE geodist (IN m_lat double, IN m_lng double, IN dist int, IN lim int) 
    BEGIN 
    DECLARE lon1 double; DECLARE lon2 double; 
    DECLARE lat1 double; DECLARE lat2 double; 

    -- calculate lon lat for the rectangle 
    SET lon1 = m_lon-dist/abs(cos(radians(m_lat))*69); 
    SET lon2 = m_lon+dist/abs(cos(radians(m_lat))*69); 
    SET lat1 = m_lat-(dist/69); 
    SET lat2 = m_lat+(dist/69); 

    -- run query; 
    SELECT post.id, 3956 * 2 * ASIN(SQRT(POWER(SIN((m_lat - post.geo_lat) * pi()/180/2), 2) +COS(m_lat * pi()/180) * COS(post.geo_lat * pi()/180) *POWER(SIN((m_lng - post.geo_lng) * pi()/180/2), 2))) as distance 
    FROM post_post as post 
    WHERE 
    post.geo_lng BETWEEN lon1 AND lon2 
    AND post.geo_lat BETWEEN lat1 AND lat2 
    HAVING distance < dist ORDER BY Distance limit lim; 

    END //

远高于正是我的存储过程会。由于我将使用这个来通过数千甚至数百万行数据，我想知道在存储过程中使用django查询时性能会怎样？我意识到，Django不支持存储过程，所以这就是为什么我希望避免使用存储过程。然而，那么查询将不会被编译到数据库中，并且计算将不得不在python中完成......等等。django查询和从django调用的存储过程之间的性能有什么区别？

来源

2012-01-09 Derek

你问了这个问题3次。这是一个交叉点。 – Bytemain 2012-01-10 02:04:16

如果您使用Postgis或Mysql Spatial Extensions中的专用数据库函数（与计算python中的所有内容相比）有巨大的性能改进。

看看geodjango，设置有点痛苦，但它拥有您可能需要的任何地理位置。

如果geodjango太多，您可以随时使用raw SQL来进行此特定查询。

来源

2012-01-09 05:41:07

我不想使用geodjango，因为您需要的额外组件的设置/数量以及我真的只需要这一个功能的事实......我知道您正在尝试提供帮助，但请回答所提问题第一个 – Derek 2012-01-09 05:56:13

是的，我意识到有一个与Django的原始SQL，以及如何使用它，笏我感兴趣的是执行从Django的原始查询和普通的Django查询之间的性能差异... – Derek 2012-01-09 06:16:15

@Derek：我会如果使用Postgis或Mysql Spatial Extensions，请说一个数量级。否则，更多地取决于数据库服务器和Web服务器的设置。对于数百万条记录，我会将它保留在数据库层，因为不匹配记录的数据传输会很昂贵。 – 2012-01-09 06:23:46

django查询和存储过程（MySQL）之间的性能差异？

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