Odoo系统大型业务优化实战

目录

  1. 背景说明
  2. ORM与模型优化
  3. 数据量处理策略
  4. 接口与报表优化
  5. 系统架构优化
  6. 监控与诊断工具
  7. 项目实战总结（案例）
  8. 后续优化建议
  9. 性能优化检查清单
  10. 总结

一、背景说明

在 Odoo 项目中，随着业务不断扩展，系统常常面临如下挑战：

  • 模型数据量爆炸（百万级记录）
  • 用户并发量高，接口响应慢
  • 报表统计卡顿或失败
  • 后台任务执行效率低

本总结文档归纳了我们在 Odoo 实战中应对大型业务系统常见性能问题的优化策略。

二、ORM与模型优化

1. 字段索引优化

  • 为常用于搜索、排序、过滤的字段添加索引：
    field_name = fields.Char(index=True)
  • 使用 PostgreSQL 手动添加联合索引：
    CREATE INDEX idx_order_partner_date ON sale_order (partner_id, date_order);

2. 避免 Python 层过滤

  • 替换 .filtered() / .mapped() 逻辑，改为 .search(domain) 下推到数据库：
    records = model.search([('state', '=', 'done')])

3. 使用 with_prefetch 优化权限机制

  • 避免 N+1 查询：
    records = self.env["model"].with_prefetch().search([...])

三、数据量处理策略

1. 分页加载与游标优化

  • 所有列表接口使用 limit/offset 控制分页：
    self.env['model'].search(domain, limit=100, offset=0)
  • 对于大数据量，使用游标分页避免深度分页性能问题：
    # 基于ID的游标分页
last_id = request.params.get('last_id', 0)
records = self.env['model'].search([('id', '>', last_id)], limit=100, order='id')
  • 使用 search_read() 代替 search() + read() 减少数据库查询：
    data = self.env['model'].search_read(domain, fields=['name', 'date'], limit=100)

2. 批量操作优化

  • 使用 create() 批量创建，避免逐条插入：
    # 批量创建，一次性创建多条记录
vals_list = [{'name': f'record_{i}'} for i in range(1000)]
records = self.env['model'].create(vals_list)
  • 批量更新使用 write() 或 SQL 语句：
    # 批量更新
records = self.env['model'].search([('state', '=', 'draft')])
records.write({'state': 'confirmed'})# 直接SQL更新（更高效）
self.env.cr.execute("""UPDATE model_table SET state = 'confirmed' WHERE state = 'draft' AND date < %s
""", (cutoff_date,))
  • 使用 unlink() 批量删除：
    # 分批删除避免内存溢出
batch_size = 1000
total_deleted = 0
while True:records = self.env['model'].search([('to_delete', '=', True)], limit=batch_size)if not records:breakrecords.unlink()total_deleted += len(records)self.env.cr.commit()  # 分批提交

3. 历史数据归档与生命周期管理

  • 将历史记录归档到归档模型或外部数据库：
    from odoo import models, fields, api
from datetime import timedeltaclass SaleOrderArchive(models.Model):_name = 'sale.order.archive'_description = 'Sale Order Archive'_auto = False  # 不自动创建表_table = 'sale_order_archive'  # 指向归档表# 归档逻辑
@api.model
def archive_old_records(self):cutoff_date = fields.Date.today() - timedelta(days=365)old_orders = self.env['sale.order'].search([('date_order', '<', cutoff_date),('state', 'in', ['done', 'cancel'])])# 复制到归档表for order in old_orders:self.env.cr.execute("""INSERT INTO sale_order_archive SELECT * FROM sale_order WHERE id = %s""", (order.id,))# 删除原记录old_orders.unlink()self.env.cr.commit()
  • 定期清理临时数据和日志：
    @api.model
def clean_old_data(self):# 清理超过30天的错误日志self.env['ir.logging'].search([('create_date', '<', fields.Datetime.now() - timedelta(days=30))]).unlink()# 清理过期的会话数据self.env.cr.execute("DELETE FROM ir_sessions WHERE expiry < NOW()")

4. 数据分区与水平扩展

4.1 PostgreSQL 分区表实现详解

步骤1：创建分区主表

-- 1. 备份原表数据
CREATE TABLE sale_order_backup AS SELECT * FROM sale_order;-- 2. 重建主表为分区表
DROP TABLE IF EXISTS sale_order CASCADE;
CREATE TABLE sale_order (id SERIAL,name VARCHAR,date_order DATE NOT NULL,partner_id INTEGER,state VARCHAR,amount_total NUMERIC,company_id INTEGER,-- 其他字段...PRIMARY KEY (id, date_order)  -- 分区键必须包含在主键中
) PARTITION BY RANGE (date_order);-- 3. 重建索引
CREATE INDEX idx_sale_order_partner_date ON sale_order (partner_id, date_order);
CREATE INDEX idx_sale_order_state ON sale_order (state);

步骤2：创建分区子表

-- 创建历史分区（按年）
CREATE TABLE sale_order_2022 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2022-01-01') TO ('2023-01-01');CREATE TABLE sale_order_2023 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01');-- 创建当前年份的月分区
CREATE TABLE sale_order_2024_01 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-02-01');CREATE TABLE sale_order_2024_02 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-02-01') TO ('2024-03-01');CREATE TABLE sale_order_2024_03 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-03-01') TO ('2024-04-01');-- 继续创建其他月份分区...
CREATE TABLE sale_order_2024_04 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-04-01') TO ('2024-05-01');CREATE TABLE sale_order_2024_05 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-05-01') TO ('2024-06-01');CREATE TABLE sale_order_2024_06 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-06-01') TO ('2024-07-01');CREATE TABLE sale_order_2024_07 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-07-01') TO ('2024-08-01');CREATE TABLE sale_order_2024_08 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-08-01') TO ('2024-09-01');CREATE TABLE sale_order_2024_09 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-09-01') TO ('2024-10-01');CREATE TABLE sale_order_2024_10 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-10-01') TO ('2024-11-01');CREATE TABLE sale_order_2024_11 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-11-01') TO ('2024-12-01');CREATE TABLE sale_order_2024_12 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2024-12-01') TO ('2025-01-01');-- 创建下年度分区
CREATE TABLE sale_order_2025_01 PARTITION OF sale_order
FOR VALUES FROM ('2025-01-01') TO ('2025-02-01');

步骤3：数据迁移

-- 将备份数据插入分区表
INSERT INTO sale_order SELECT * FROM sale_order_backup;-- 验证数据完整性
SELECT schemaname,tablename,pg_size_pretty(pg_total_relation_size(schemaname||'.'||tablename)) as size,(SELECT COUNT(*) FROM sale_order WHERE date_order >= (SELECT MIN(date_order) FROM sale_order_backup) ANDdate_order < (SELECT MIN(date_order) FROM sale_order_backup) + interval '1 month') as record_count
FROM pg_tables 
WHERE tablename LIKE 'sale_order_2024%'
ORDER BY tablename;
4.2 Odoo 中的分区表配置

方法1：使用视图模型（推荐）

from odoo import models, fields, toolsclass SaleOrderPartitioned(models.Model):_name = 'sale.order'_description = 'Sale Order (Partitioned)'_table = 'sale_order'  # 使用分区主表_order = 'date_order desc, id desc'# 字段定义保持不变name = fields.Char('Order Reference', required=True)date_order = fields.Datetime('Order Date', required=True)partner_id = fields.Many2one('res.partner', 'Customer')state = fields.Selection([('draft', 'Quotation'),('sent', 'Quotation Sent'),('sale', 'Sales Order'),('done', 'Locked'),('cancel', 'Cancelled'),], default='draft')# 优化查询方法@api.modeldef search(self, args, offset=0, limit=None, order=None, count=False):# 如果查询条件包含日期范围，PostgreSQL会自动进行分区裁剪return super().search(args, offset=offset, limit=limit, order=order, count=count)

方法2：月度分区模型

class SaleOrderMonthly(models.Model):_name = 'sale.order.monthly'_description = 'Sale Order Monthly View'_auto = False@api.modeldef get_monthly_data(self, year, month):"""获取指定月份的订单数据"""table_name = f'sale_order_{year}_{month:02d}'# 检查分区表是否存在self.env.cr.execute("""SELECT EXISTS (SELECT FROM information_schema.tables WHERE table_name = %s)""", (table_name,))if not self.env.cr.fetchone()[0]:return []# 直接查询分区表self.env.cr.execute(f"""SELECT id, name, date_order, partner_id, amount_total, stateFROM {table_name}WHERE date_order >= %s AND date_order < %sORDER BY date_order DESC""", (f'{year}-{month:02d}-01',f'{year}-{month+1:02d}-01' if month < 12 else f'{year+1}-01-01'))return self.env.cr.dictfetchall()
4.3 自动分区管理

创建分区管理函数

-- 创建自动分区函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION create_monthly_partition(table_name TEXT, start_date DATE)
RETURNS VOID AS $$
DECLAREpartition_name TEXT;end_date DATE;
BEGIN-- 生成分区表名partition_name := table_name || '_' || to_char(start_date, 'YYYY_MM');end_date := start_date + interval '1 month';-- 检查分区是否已存在IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM information_schema.tables WHERE table_name = partition_name) THEN-- 创建分区EXECUTE format('CREATE TABLE %I PARTITION OF %I FOR VALUES FROM (%L) TO (%L)',partition_name, table_name, start_date, end_date);-- 创建分区索引EXECUTE format('CREATE INDEX %I ON %I (partner_id, date_order)','idx_' || partition_name || '_partner_date', partition_name);RAISE NOTICE 'Created partition: %', partition_name;END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;-- 批量创建未来12个月的分区
DO $$
DECLAREi INTEGER;start_date DATE;
BEGINstart_date := date_trunc('month', CURRENT_DATE);FOR i IN 0..11 LOOPPERFORM create_monthly_partition('sale_order', start_date + (i || ' months')::interval);END LOOP;
END;
$$;

Odoo 定时任务创建分区

from datetime import datetime, timedelta
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import logging_logger = logging.getLogger(__name__)class PartitionManager(models.Model):_name = 'partition.manager'_description = 'Database Partition Manager'@api.modeldef create_future_partitions(self):"""创建未来3个月的分区"""current_date = datetime.now().date()for i in range(3):future_date = current_date + relativedelta(months=i+1)partition_name = f"sale_order_{future_date.strftime('%Y_%m')}"# 检查分区是否存在self.env.cr.execute("""SELECT EXISTS (SELECT FROM information_schema.tables WHERE table_name = %s)""", (partition_name,))if not self.env.cr.fetchone()[0]:# 创建分区start_date = future_date.replace(day=1)end_date = start_date + relativedelta(months=1)self.env.cr.execute(f"""CREATE TABLE {partition_name} PARTITION OF sale_orderFOR VALUES FROM ('{start_date}') TO ('{end_date}')""")# 创建索引self.env.cr.execute(f"""CREATE INDEX idx_{partition_name}_partner_date ON {partition_name} (partner_id, date_order)""")_logger.info(f"Created partition: {partition_name}")@api.modeldef cleanup_old_partitions(self):"""清理旧分区（保留2年数据）"""cutoff_date = datetime.now().date() - relativedelta(years=2)cutoff_month = cutoff_date.strftime('%Y_%m')# 查找需要清理的分区self.env.cr.execute("""SELECT tablename FROM pg_tables WHERE tablename LIKE 'sale_order_____%%' AND tablename < 'sale_order_%s'""", (cutoff_month,))old_partitions = [row[0] for row in self.env.cr.fetchall()]for partition in old_partitions:# 备份到归档表archive_table = f"{partition}_archive"self.env.cr.execute(f"""CREATE TABLE {archive_table} AS SELECT * FROM {partition}""")# 删除分区self.env.cr.execute(f"DROP TABLE {partition}")_logger.info(f"Archived and dropped partition: {partition}")
4.4 查询优化实践

分区裁剪查询示例

class SaleOrderOptimized(models.Model):_inherit = 'sale.order'@api.modeldef get_monthly_statistics(self, year, month):"""获取月度统计（自动分区裁剪）"""start_date = f'{year}-{month:02d}-01'end_date = f'{year}-{month+1:02d}-01' if month < 12 else f'{year+1}-01-01'# PostgreSQL会自动选择正确的分区self.env.cr.execute("""SELECT state,COUNT(*) as order_count,SUM(amount_total) as total_amount,AVG(amount_total) as avg_amountFROM sale_order WHERE date_order >= %s AND date_order < %sGROUP BY state""", (start_date, end_date))return self.env.cr.dictfetchall()@api.modeldef get_customer_orders_range(self, partner_id, date_from, date_to):"""获取客户订单范围查询（跨分区优化）"""# 这个查询会自动跨多个分区return self.search([('partner_id', '=', partner_id),('date_order', '>=', date_from),('date_order', '<=', date_to)], order='date_order desc')

性能监控查询

-- 查看分区裁剪效果
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 
SELECT COUNT(*) FROM sale_order 
WHERE date_order >= '2024-01-01' AND date_order < '2024-02-01';-- 查看分区大小
SELECT schemaname,tablename,pg_size_pretty(pg_total_relation_size(schemaname||'.'||tablename)) as size,pg_total_relation_size(schemaname||'.'||tablename) as bytes
FROM pg_tables 
WHERE tablename LIKE 'sale_order_%'
ORDER BY pg_total_relation_size(schemaname||'.'||tablename) DESC;-- 查看查询计划中的分区使用情况
SELECT query,calls,total_exec_time,mean_exec_time,rows
FROM pg_stat_statements 
WHERE query LIKE '%sale_order%' 
ORDER BY total_exec_time DESC;
4.5 性能提升原理

为什么分区能提升10倍性能？

  1. 分区裁剪（Partition Pruning）：

    • 查询时只扫描相关分区，减少IO
    • 例：查询1月数据时，只扫描 sale_order_2024_01 表

  2. 并行查询：

    • 跨分区查询可以并行执行
    • 每个分区独立处理，提高CPU利用率

  3. 索引优化：

    • 每个分区有独立的索引，索引更小更快
    • 减少索引碎片和维护开销

  4. 内存效率：

    • 查询缓存更有效，热数据留在内存中
    • 减少不必要的数据页面加载

实际测试对比：

-- 测试：查询单月订单统计
-- 分区前（500万记录）
EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*), SUM(amount_total) 
FROM sale_order_old 
WHERE date_order >= '2024-01-01' AND date_order < '2024-02-01';
-- 执行时间: 8.2 秒，扫描全表-- 分区后（同样数据量）
EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*), SUM(amount_total) 
FROM sale_order 
WHERE date_order >= '2024-01-01' AND date_order < '2024-02-01';
-- 执行时间: 0.8 秒，只扫描1月分区

这就是为什么按月分区能够实现10倍性能提升的原因！

5. 数据库连接池与事务优化

  • 配置数据库连接池参数：
    # odoo.conf
db_maxconn = 64
db_template = template0# PostgreSQL配置
max_connections = 200
shared_buffers = 256MB
effective_cache_size = 1GB
  • 长事务拆分，避免锁表：
    def process_large_dataset(self):batch_size = 1000processed = 0while True:# 使用新的环境和cursorwith self.env.registry.cursor() as cr:env = self.env(cr=cr)records = env['model'].search([('processed', '=', False)], limit=batch_size)if not records:breakfor record in records:# 处理单条记录record.process()processed += 1if processed % 100 == 0:cr.commit()  # 定期提交

6. 内存管理与缓存策略

  • 使用 invalidate_cache() 清理ORM缓存：
    def process_large_batch(self):for i in range(0, total_records, batch_size):batch = records[i:i+batch_size]# 处理批次batch.process()# 清理缓存避免内存泄漏self.env.invalidate_all()# 强制垃圾回收import gcgc.collect()
  • 使用 with_context() 优化权限检查：
    # 跳过权限检查提升性能
records = self.env['model'].with_context(active_test=False).search(domain)# 批量操作时跳过触发器
records = self.env['model'].with_context(skip_triggers=True).create(vals_list)

7. 数据导入导出优化

  • 大文件导入使用流式处理：
    def import_large_csv(self, file_path):import pandas as pd# 分块读取大文件chunk_size = 10000for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size):vals_list = []for _, row in chunk.iterrows():vals_list.append({'name': row['name'],'value': row['value']})# 批量创建self.env['model'].create(vals_list)self.env.cr.commit()
  • 数据导出使用游标和分页：
    def export_large_data(self):import csvwith open('export.csv', 'w', newline='') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile)writer.writerow(['ID', 'Name', 'Date'])  # 写入表头offset = 0batch_size = 10000while True:records = self.env['model'].search([], limit=batch_size, offset=offset)if not records:breakfor record in records:writer.writerow([record.id, record.name, record.date])offset += batch_size# 清理缓存self.env.invalidate_all()

8. 并发控制与锁机制

  • 使用数据库级别的锁避免并发冲突：
    def process_with_lock(self, record_id):# 使用行级锁self.env.cr.execute("""SELECT id FROM model_table WHERE id = %s FOR UPDATE NOWAIT""", (record_id,))try:record = self.env['model'].browse(record_id)record.process()self.env.cr.commit()except Exception:self.env.cr.rollback()raise
  • 使用Redis分布式锁：
    import redisdef process_with_redis_lock(self, key):redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)lock_key = f"lock:{key}"# 获取分布式锁if redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=300):try:# 执行业务逻辑self.process_business_logic()finally:# 释放锁redis_client.delete(lock_key)else:raise UserError("资源正在处理中，请稍后再试")

9. 数据压缩与存储优化

  • 使用PostgreSQL的TOAST机制存储大字段：
    # 大文本字段使用压缩存储
large_text = fields.Text(compress=True)
  • 文件存储使用对象存储服务：
    def store_large_file(self, file_data):# 使用阿里云OSS或AWS S3存储大文件import oss2bucket = oss2.Bucket(auth, endpoint, bucket_name)file_key = f"files/{self.id}/{filename}"# 上传文件bucket.put_object(file_key, file_data)# 只在数据库中存储文件路径self.file_url = f"https://{bucket_name}.{endpoint}/{file_key}"

10. 监控与预警机制

  • 监控数据库表大小和增长趋势：
    -- 查看表大小
SELECT schemaname,tablename,pg_size_pretty(pg_total_relation_size(schemaname||'.'||tablename)) as size
FROM pg_tables 
WHERE schemaname = 'public'
ORDER BY pg_total_relation_size(schemaname||'.'||tablename) DESC;
  • 设置数据量预警：
    @api.model
def check_data_volume(self):# 检查关键表的数据量large_tables = ['sale.order','account.move','stock.move']for table in large_tables:count = self.env[table].search_count([])if count > 1000000:  # 超过100万条记录# 发送预警邮件self.send_alert_email(f"表 {table} 数据量过大: {count} 条记录")

11. 数据质量与清理策略

  • 定期清理重复数据：
    def clean_duplicate_records(self):# 查找重复记录self.env.cr.execute("""SELECT name, email, array_agg(id) as ids, count(*)FROM res_partner WHERE email IS NOT NULLGROUP BY name, emailHAVING count(*) > 1""")duplicates = self.env.cr.dictfetchall()for dup in duplicates:ids = dup['ids']# 保留第一条，删除其他self.env['res.partner'].browse(ids[1:]).unlink()
  • 数据一致性检查：
    @api.model
def check_data_consistency(self):# 检查订单明细总额与订单总额是否一致inconsistent_orders = self.env['sale.order'].search([('amount_total', '!=', 0)]).filtered(lambda o: abs(o.amount_total - sum(o.order_line.mapped('price_subtotal'))) > 0.01)if inconsistent_orders:# 记录日志或发送通知import logging_logger = logging.getLogger(__name__)_logger.warning(f"发现 {len(inconsistent_orders)} 个金额不一致的订单")

四、接口与报表优化

1. Redis 缓存热点数据

  • 使用 ir.cache 或集成 Redis 缓存频繁访问的统计数据，如看板、图表等。

2. 异步任务处理

  • 导入导出、批量操作、报表生成等使用 Odoo ir.cron、Celery + Redis 或外部服务异步执行。

3. 大报表处理策略

  • 拆分子模块单独处理数据，使用 Pandas / SQL 脚本分析后再写入 Odoo。
  • 可结合 QWeb 报表批量输出 PDF / Excel 文件。

五、系统架构优化

1. 多 Worker 支持并发

  • 启动参数设置：
    --workers=8 --max-cron-threads=2
  • workers 数量建议为：(CPU核心数 * 2) + 1

2. 数据库读写分离

  • 使用 PostgreSQL 主从架构，结合 Nginx / 自定义 DB Router 读写分离。

3. 服务拆分与微服务

  • 将 Odoo 作为主业务系统，重计算部分拆出为 FastAPI / Flask 微服务。
  • 使用 RabbitMQ/Kafka 做数据桥接。

六、监控与诊断工具

1. SQL 分析

  • 使用 EXPLAIN ANALYZE、pg_stat_statements 插件查看慢 SQL。

2. 性能监控

  • 配置 Prometheus + Grafana 监控数据库连接数、IO、接口耗时。
  • 使用 Odoo logger.setLevel(logging.DEBUG) 捕获 ORM 行为。

3. 压力测试

  • 使用 locust, wrk, ab 工具做接口并发测试，评估系统负载能力。

七、项目实战总结（案例）

案例一：电商订单系统优化

某电商客户订单系统月处理订单超 1000 万条，用户并发上百。

挑战：

  • 订单表 5000 万条记录，单表查询超时
  • 用户下单高峰期系统响应缓慢
  • 财务月结报表生成耗时 8+ 小时

解决方案：

  • 数据分区：按月对订单表进行分区，查询性能提升 10 倍
  • 批量优化：订单导入改为批量创建，从 1000 条/分钟提升到 50000 条/分钟
  • 异步处理：报表生成改为 Celery 异步 + Redis 缓存，生成时间降至 30 分钟
  • 历史归档：3 年前订单数据归档到历史表，主表数据量减少 60%

效果：

  • 接口响应时间从 3-5 秒降至 200-500ms
  • 系统支持并发用户数从 100 提升到 500+
  • 数据库查询性能整体提升 5-8 倍

案例二：制造业ERP系统大数据处理

某制造企业 ERP 系统，库存移动记录日增长 100 万条。

挑战：

  • 库存移动表 2 亿条记录，库存计算严重超时
  • 生产计划报表生成失败，数据量过大
  • 系统内存占用过高，频繁崩溃

解决方案：

  • 数据生命周期管理：历史库存移动按年归档，保留 2 年热数据
  • 内存管理优化：大批量处理增加缓存清理和垃圾回收
  • 并发控制：关键业务操作增加分布式锁，避免数据冲突
  • 数据压缩：大文本字段启用压缩存储，减少 40% 存储空间

效果：

  • 库存计算时间从 2 小时缩短到 15 分钟
  • 系统内存使用率降低 50%
  • 数据一致性问题减少 95%

案例三：金融交易系统优化

某金融公司交易系统，日处理交易记录 500 万条。

挑战：

  • 交易记录实时同步延迟高
  • 风控计算涉及大量历史数据查询
  • 监管报表生成需要全量数据分析

解决方案：

  • 流式处理：大文件导入改为流式分块处理
  • 预计算缓存：风控指标预计算并缓存到 Redis
  • 数据质量监控：建立自动化数据质量检查和修复机制
  • 读写分离：报表查询使用只读副本，减少主库压力

效果：

  • 数据同步延迟从 30 分钟降至 5 分钟
  • 风控计算响应时间提升 20 倍
  • 监管报表生成时间从 6 小时降至 1 小时

案例四：大型采购管理系统优化

某大型集团采购管理系统，管理数百万级采购记录，涉及全球多个子公司。

挑战：

  • 采购记录表超过 800 万条数据，查询响应时间 8+ 秒
  • 采购统计报表生成耗时超过 30 分钟，用户体验极差
  • 高峰期（月末结算）系统经常超时崩溃
  • 采购数据导出功能因数据量过大频繁失败
  • 多维度统计查询（按供应商、类别、时间等）性能极差

详细解决方案：

  1. 关键字段索引优化：

    -- 采购订单核心索引
CREATE INDEX idx_purchase_order_supplier_date ON purchase_order (partner_id, date_order);
CREATE INDEX idx_purchase_order_state_company ON purchase_order (state, company_id);
CREATE INDEX idx_purchase_order_category_date ON purchase_order (category_id, date_order);-- 采购明细索引
CREATE INDEX idx_purchase_line_product_date ON purchase_order_line (product_id, date_planned);
CREATE INDEX idx_purchase_line_amount ON purchase_order_line (price_subtotal) WHERE price_subtotal > 0;

  2. 异步报表生成系统：

    from odoo import api, models, fields
import json
from datetime import datetime, timedeltaclass PurchaseReportGenerator(models.Model):_name = 'purchase.report.generator'_description = '采购报表异步生成器'@api.modeldef generate_monthly_report_async(self, month, year):"""异步生成月度采购报表"""# 创建异步任务task = self.env['ir.cron'].create({'name': f'采购月报生成_{year}_{month}','model_id': self.env.ref('purchase.model_purchase_report_generator').id,'state': 'code','code': f'model.execute_monthly_report({month}, {year})','interval_number': 1,'interval_type': 'minutes','numbercall': 1,'active': True,})return {'type': 'ir.actions.client','tag': 'display_notification','params': {'message': f'月度报表生成任务已启动，任务ID: {task.id}','type': 'success',}}def execute_monthly_report(self, month, year):"""执行月度报表生成"""start_date = datetime(year, month, 1)end_date = (start_date + timedelta(days=32)).replace(day=1) - timedelta(days=1)# 分批查询数据避免内存溢出batch_size = 10000offset = 0report_data = []while True:orders = self.env['purchase.order'].search([('date_order', '>=', start_date),('date_order', '<=', end_date),('state', 'in', ['purchase', 'done'])], limit=batch_size, offset=offset)if not orders:break# 处理批次数据batch_data = self._process_batch_data(orders)report_data.extend(batch_data)offset += batch_size# 清理缓存self.env.invalidate_all()# 保存报表到文件或数据库self._save_report_data(report_data, month, year)

  3. Redis 缓存统计数据：

    import redis
import json
from datetime import datetime, timedeltaclass PurchaseStatistics(models.Model):_name = 'purchase.statistics'_description = '采购统计缓存'def _get_redis_client(self):"""获取Redis客户端"""return redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)@propertydef cache_timeout(self):return 3600  # 1小时缓存@api.modeldef get_supplier_statistics(self, date_from, date_to):"""获取供应商统计数据（带缓存）"""redis_client = self._get_redis_client()cache_key = f"supplier_stats:{date_from}:{date_to}"# 尝试从缓存获取cached_data = redis_client.get(cache_key)if cached_data:return json.loads(cached_data)# 缓存不存在，查询数据库stats = self._calculate_supplier_statistics(date_from, date_to)# 存入缓存redis_client.setex(cache_key, self.cache_timeout, json.dumps(stats, default=str))return statsdef _calculate_supplier_statistics(self, date_from, date_to):"""计算供应商统计数据"""self.env.cr.execute("""SELECT rp.name as supplier_name,COUNT(po.id) as order_count,SUM(po.amount_total) as total_amount,AVG(po.amount_total) as avg_amountFROM purchase_order poJOIN res_partner rp ON po.partner_id = rp.idWHERE po.date_order >= %s AND po.date_order <= %sAND po.state IN ('purchase', 'done')GROUP BY rp.id, rp.nameORDER BY total_amount DESCLIMIT 100""", (date_from, date_to))return self.env.cr.dictfetchall()

  4. 分页导出优化：

    import csv
import io
import zipfile
from odoo import http
from odoo.http import request, Responseclass PurchaseExportController(http.Controller):@http.route('/purchase/export/large', type='http', auth='user', methods=['POST'])def export_large_data(self, **kwargs):"""大数据量分页导出"""domain = json.loads(kwargs.get('domain', '[]'))# 创建临时zip文件zip_buffer = io.BytesIO()with zipfile.ZipFile(zip_buffer, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) as zip_file:batch_size = 50000offset = 0file_count = 1while True:# 分批查询orders = request.env['purchase.order'].search(domain, limit=batch_size, offset=offset,order='date_order desc')if not orders:break# 创建CSV文件csv_buffer = io.StringIO()writer = csv.writer(csv_buffer)# 写入表头if offset == 0:writer.writerow(['订单号', '供应商', '订单日期', '状态', '总金额', '币种'])# 写入数据for order in orders:writer.writerow([order.name,order.partner_id.name,order.date_order.strftime('%Y-%m-%d'),dict(order._fields['state'].selection)[order.state],order.amount_total,order.currency_id.name])# 添加到zip文件zip_file.writestr(f'采购订单_{file_count:03d}.csv',csv_buffer.getvalue().encode('utf-8-sig'))offset += batch_sizefile_count += 1# 清理缓存request.env.invalidate_all()# 返回zip文件zip_buffer.seek(0)return Response(zip_buffer.read(),headers=[('Content-Type', 'application/zip'),('Content-Disposition', 'attachment; filename="采购数据导出.zip"')])

  5. 多维度查询优化：

    from odoo import models, toolsclass PurchaseAnalysis(models.Model):_name = 'purchase.analysis'_description = '采购分析'_auto = False# 创建物化视图提升查询性能def init(self):tools.drop_view_if_exists(self.env.cr, self._table)self.env.cr.execute("""CREATE OR REPLACE VIEW %s AS (SELECT row_number() OVER () AS id,po.id as order_id,po.name as order_name,po.date_order,extract(year from po.date_order) as year,extract(month from po.date_order) as month,po.partner_id,rp.name as partner_name,po.company_id,po.state,po.amount_total,po.currency_id,COUNT(pol.id) as line_count,AVG(pol.price_unit) as avg_priceFROM purchase_order poLEFT JOIN purchase_order_line pol ON po.id = pol.order_idLEFT JOIN res_partner rp ON po.partner_id = rp.idWHERE po.state IN ('purchase', 'done')GROUP BY po.id, rp.name)""" % self._table)

优化效果：

  • 查询响应时间：从 8+ 秒优化到 800ms 以内
  • 报表生成时间：从 30+ 分钟缩短到 3-5 分钟
  • 数据导出成功率：从 60% 提升到 99%+
  • 系统稳定性：月末高峰期零崩溃，支持 200+ 并发用户
  • 用户满意度：显著提升，投诉率降低 90%
  • 服务器资源使用：CPU 使用率降低 40%，内存使用更加稳定

关键技术指标：

  • 处理数据量：800+ 万采购记录
  • 并发用户数：200+
  • 查询响应时间：< 1 秒
  • 报表生成时间：< 5 分钟
  • 数据导出速度：50,000 条/分钟
  • 系统可用性：99.9%+

八、后续优化建议

  • 增加模型数据生命周期管理模块，定期清理无效数据。
  • 自定义 ORM 缓存中间层，降低重复查询。
  • 引入 ClickHouse / Elasticsearch 做大数据分析。

九、性能优化检查清单

🔍 数据库层面

  • 关键字段已添加索引
  • 复合查询已创建联合索引
  • 大表已实施分区策略
  • 慢查询已识别并优化
  • 数据库连接池已优化配置

🔧 代码层面

  • 避免使用 .filtered() 和 .mapped() 进行数据过滤
  • 批量操作使用 create()、write()、unlink()
  • 大数据查询使用 search_read()
  • 分页查询使用游标而非深度分页
  • 长事务已拆分为小批次处理

🗄️ 数据管理

  • 历史数据已设置归档策略
  • 临时数据有定期清理机制
  • 重复数据有检测和清理
  • 数据一致性有监控机制

🚀 性能监控

  • 关键接口响应时间 < 2 秒
  • 数据库查询平均耗时 < 500ms
  • 系统内存使用率 < 80%
  • 数据库连接数在合理范围
  • 定期生成性能报告

📊 系统架构

  • Worker 数量根据 CPU 核心数配置
  • 读写分离已实施（如需要）
  • 缓存策略已部署
  • 异步任务处理已配置
  • 监控告警系统已建立

📌 总结

Odoo 是一个强大的框架，但在面对高并发、高数据量业务时，必须结合数据库优化、异步架构、缓存机制和运维监控手段进行系统性的优化。

本指南提供了从基础优化到高级架构的完整解决方案，包含：

  • 11个核心数据处理策略
  • 4个完整实战案例
  • 详细的分区表实施指南
  • 性能优化检查清单

通过系统性地应用这些优化策略，您的 Odoo 项目能够：

  • 支持百万级数据量
  • 处理200+并发用户
  • 实现秒级响应时间
  • 保持99.9%+系统可用性】

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