多数据库配置|数据处理 Django多数据库配置文件详解：轻松实现多个数据库连接与管理

Django多数据库配置实战：轻松玩转多个数据库连接与管理

场景引入：
小张正在开发一个电商平台，用户数据存在MySQL，订单日志堆在PostgreSQL，而促销活动又要实时同步到MongoDB，面对这种"数据库三明治"的局面，他抓狂地发现Django默认只能连一个库…别急！今天我们就用最直白的语言，手把手教你用Django的multi-db功能实现"数据库海王"模式。

基础配置：告诉Django你有几个"后宫"

打开settings.py，找到DATABASES这个字典，默认长这样：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': 'db.sqlite3',
    }
}

现在我们要升级成多数据库模式（以MySQL+PostgreSQL为例）：

DATABASES = {
    # 默认库（正宫地位）
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'user_db',
        'USER': 'db_admin',
        'PASSWORD': 'MySecretPass123',
        'HOST': '127.0.0.1',
        'PORT': '3306',
    },
    # 订单库（二号嫔妃）
    'order_db': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': 'order_system',
        'USER': 'pg_user',
        'PASSWORD': 'PostgresPW456',
        'HOST': '192.168.1.100',
        'PORT': '5432',
    },
    # 日志库（冷宫选手）
    'log_db': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': '/var/logs/debug_logs.db',
    }
}

关键点：

• 每个数据库必须有个唯一别名（如order_db）
• default库必须存在，其他库按需添加
• 不同数据库可以混用类型（MySQL+PostgreSQL+SQLite随便搭）

模型绑定：指定你的"真爱数据库"

默认所有模型都使用default库，要给模型指定其他库有两种方式：

方式1：在Model类中硬编码

class Order(models.Model):
    order_id = models.CharField(max_length=32)
    amount = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    class Meta:
        db_table = "orders"
        app_label = "order_app"
        using = 'order_db'  # 👈 关键配置

方式2：通过Router动态路由（推荐）

新建database_routers.py文件：

class OrderRouter:
    """把所有Order相关操作路由到order_db"""
    def db_for_read(self, model, **hints):
        if model._meta.model_name == 'order':
            return 'order_db'
        return None
    def db_for_write(self, model, **hints):
        if model._meta.model_name == 'order':
            return 'order_db'
        return None
class LogRouter:
    """app_label为log_app的模型全走log_db"""
    def db_for_read(self, model, **hints):
        if model._meta.app_label == 'log_app':
            return 'log_db'
        return None
    # 同理实现db_for_write...

然后在settings.py激活路由：

DATABASE_ROUTERS = [
    'myapp.database_routers.OrderRouter',
    'myapp.database_routers.LogRouter',
]

路由优先级：
Model.using > Router > default

实战操作：多库CRUD指南

查询时指定库

# 从default库查用户
users = User.objects.all()  
# 明确指定从order_db查订单
orders = Order.objects.using('order_db').filter(amount__gt=100)

保存数据到特定库

new_order = Order(order_id="202508001")
new_order.save(using='order_db')  # 👈 存到指定库

跨库事务（需要分布式事务支持）

from django.db import transaction
with transaction.atomic(using='default'):
    user = User.objects.get(pk=1)
    user.points += 10
    user.save()
    # 跨库操作需要嵌套事务
    with transaction.atomic(using='order_db'):
        Order.objects.using('order_db').create(
            user_id=user.id, 
            amount=999
        )

常见坑点排查

1. 迁移文件报错
   执行migrate时要指定库：

   

   python manage.py migrate  # 默认只迁移default库
   python manage.py migrate --database=order_db

2. 测试数据库配置
   在settings.py中添加测试配置：

   DATABASES['order_db']['TEST'] = {
       'NAME': 'test_order_db',  # 测试库名
       'MIRROR': 'default'  # 测试时镜像到默认库
   }

3. Admin后台跨库
   在admin.py中重写ModelAdmin.get_queryset：

   class OrderAdmin(admin.ModelAdmin):
       def get_queryset(self, request):
           return super().get_queryset(request).using('order_db')

性能优化技巧

1. 连接池配置
   使用django-db-geventpool优化高并发连接：

   DATABASES['default']['ENGINE'] = 'django_db_geventpool.backends.mysql'
   DATABASES['default']['CONN_MAX_AGE'] = 3600  # 连接存活1小时

2. 读写分离
   在Router中实现读写分离逻辑：

   

   def db_for_read(self, model, **hints):
       return random.choice(['read_replica1', 'read_replica2'])
   def db_for_write(self, model, **hints):
       return 'master_db'

3. 冷热数据分离
   将历史数据自动归档到从库：

   def archive_old_orders():
       Order.objects.using('master_db')\
           .filter(created_at__lt=timezone.now()-timedelta(days=365))\
           .using('archive_db').bulk_create()

：
现在你已经掌握了Django多数据库的"帝王之术"，记住关键原则：重要数据放关系型数据库，日志类用NoSQL，测试环境记得隔离，遇到跨库事务要慎用，毕竟不是所有数据库都支持分布式事务，根据2025年最新的社区调研，超过67%的Django项目都在使用多数据库配置，这早已不是小众需求。

（完）