djangoクエリとストアドプロシージャ（MySQL）のパフォーマンスの違いはありますか？

Question

私は離れて点（すなわち、ジオロケーションのもの）からDの距離にある点を算出するクエリを使用するので、クエリは幾分複雑である：ウェル上記

 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 // 

私のストアドプロシージャがあろうものです。何百万という行のデータではなく、何千もの行を処理するためにこれを使用しているので、ストアドプロシージャでdjangoクエリを使用したときのパフォーマンスがどのようなものになるのだろうか？私はdjangoがストアドプロシージャをサポートしていないことを認識しているので、ストアドプロシージャの使用を避けたいと考えています。しかし、クエリはdbでコンパイルされず、計算はPythonなどで行わなければなりません。djangoから呼び出されるdjangoクエリとストアプロシージャのパフォーマンスの違いは何ですか？

Answer 1

[編集] PostgisやMysql Spatial Extensionsのような特殊なデータベース機能を使用すると、Pythonのすべてを計算する場合に比べてパフォーマンスが大幅に向上します。

geodjangoをご覧ください。設定はやや苦痛ですが、ジオロケーションに必要なものはすべてあります。

geodjangoが多すぎる場合は、この特定のクエリでいつでもraw SQLにアクセスできます。