我有一个大规模更新应用程序,通过基于某种逻辑更新某些实体的字段来更新特定实体的记录。我使用TargetUpdate进行记录更新,因为我将一个工作流附加到我不想触发的实体的更新(万一我使用了正常的更新)。但更新这些记录需要很长时间。目前,更新1K记录大约需要1.5小时。在实际情况下,它需要在每天最多5-6小时的时间内更新大约10K记录(夜间作业)。有什么办法可以提高我的表现吗?{ {
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我正在将一个.NET应用程序重构为airflow。这个.NET应用程序使用多线程从mongoDB中提取和处理数据(如果没有多线程,这个过程大约需要10个小时,如果使用多线程,我可以减少这个时间)。Multi Task X Single Task (Multi Threading) 我知道使用MultiTask我会做更多的数据库读取(每个任务1个)。不过,使用Python多线程,我知道我必须在de task方法中进行大量的控制处理。最好、最快、最优化的方法是什么?