在我们构建现代 Web 应用的过程中，经常会遇到需要在 Django 模型中存储列表数据的场景。无论你是在处理用户的标签、记录坐标点，还是存储复杂的配置参数，如何高效、优雅地在关系型数据库中存储这些非关系型的数据，一直是我们在开发架构会议上讨论的热点话题。
随着数据库技术的演进和 Django 框架的不断成熟，到了 2026 年，我们有了更多成熟的方案。在这篇文章中，我们将不仅回顾经典的存储方式，还会结合最新的开发趋势，深入探讨在 Django 模型中存储列表的最有效方法。
目录
在 Django 中使用 ArrayField (PostgreSQL) 存储列表
如果你的技术栈允许你使用 PostgreSQL，那么恭喜你，ArrayField 几乎总是处理简单列表的最佳原生选择。在 2026 年，PostgreSQL 依然是开源关系型数据库的王者，其对数组的原生支持经过了数十年的打磨，非常稳健。
为什么它是高效的？
ArrayField 的核心优势在于它是数据库层面的原生类型。这意味着我们在 Python 代码中看到的列表，在数据库中是以高效的二进制形式存储的。我们不需要序列化和反序列化的开销，也不需要为了读取列表中的一个元素而把整个大文档加载到内存中。
实战中的代码示例
让我们看一个实际的例子。假设我们正在构建一个 SaaS 平台，需要记录用户登录的 IP 地址历史。
from django.contrib.postgres.fields import ArrayField
from django.db import models
class UserActivity(models.Model):
"""
记录用户的活动轨迹，使用原生数组存储 IP 列表。
"""
user = models.ForeignKey(‘auth.User‘, on_delete=models.CASCADE)
login_ips = ArrayField(models.GenericIPAddressField(), default=list)
last_updated = models.DateTimeField(auto_now=True)
def __str__(self):
return f"User {self.user_id} - {self.login_ips}"
2026 年开发视角的 CRUD 操作
虽然基础的增删改查很简单，但在生产环境中，我们需要利用 Django 的强大功能来避免竞态条件。以下是我们推荐的处理方式：
from .models import UserActivity
from django.db.models import F
def add_login_ip(user_id, new_ip):
"""
原子性地添加一个新的 IP。
避免了 ‘Race Condition‘：如果在多线程/多Worker环境下，
直接取出列表 -> append -> save 可能会导致数据覆盖。
"""
# 使用 F 表达式和数据库层面的追加操作
UserActivity.objects.filter(
user_id=user_id
).update(
login_ips=F(‘login_ips‘).append([new_ip]) # 注意：不同PG版本语法可能有差异，django封装较好
)
我们的决策建议
- 适用场景：存储结构简单、类型统一的列表，如标签、IP、小数 ID 集合。
- 性能提示：在 INLINECODEff2c1833 上使用 GIN 或 GiST 索引可以极大提升包含特定元素的查询速度（例如：INLINECODE77d03c86）。这是 MongoDB 难以比拟的关系型组合查询优势。
在 Django 中使用 JSONField 存储列表
当我们需要的列表结构更加复杂，或者我们的应用需要支持多种数据库（如 MySQL、SQLite 开发环境，PostgreSQL 生产环境）时，JSONField 是最灵活的解决方案。
灵活性 vs. 性能
在 2026 年，MySQL 8.0+ 和 PostgreSQL 对 JSON 的支持都已经非常出色。INLINECODE3ca3d6dd 允许我们存储嵌套的列表和字典，这在处理如“调查问卷答案”或“动态表单配置”时非常有用。然而，代价是数据库无法对 JSON 内部的具体数值进行强类型的约束，且写入性能通常略低于 INLINECODEbb8fc6cc。
生产级代码示例
让我们考虑一个电商场景，需要存储购买商品时的变体信息（例如：颜色、尺寸、材质），这些信息是动态的。
from django.db import models
class OrderItem(models.Model):
order_id = models.IntegerField()
product_name = models.CharField(max_length=255)
# 存储动态属性列表，例如 [{"attr": "color", "val": "red"}, {"attr": "size", "val": "L"}]
attributes = models.JSONField(default=list, null=True, blank=True)
class Meta:
# 在现代数据库中，我们可以对 JSON 的 Key 进行索引
# 以下是 Postgres 特有的索引优化示例
indexes = [
models.Index(fields=[‘attributes‘]),
]
JSONField 的 CRUD 最佳实践
处理 JSON 数据时，数据清洗至关重要。我们不能盲目信任客户端传来的数据。
def update_item_attributes(item_id, new_attributes):
"""
更新订单属性，包含严格的数据校验。
"""
try:
item = OrderItem.objects.get(id=item_id)
# 1. 数据类型校验：确保传入的是列表
if not isinstance(new_attributes, list):
raise ValueError("Attributes must be a list of dictionaries.")
# 2. 数据结构清洗：过滤掉无效的条目
cleaned_attrs = [
attr for attr in new_attributes
if isinstance(attr, dict) and ‘val‘ in attr
]
# 3. 保存并触发信号
item.attributes = cleaned_attrs
item.save()
return item
except OrderItem.DoesNotExist:
print(f"Error: Item with id {item_id} not found.")
return None
企业级进阶：使用自定义关联模型存储列表
当我们处理的是“海量”列表，或者列表中的每一项本身就是需要被追踪、被查询的独立实体时，INLINECODE892aaa2e 和 INLINECODE8c7d64e7 都不是最优解。这时候，我们需要回归关系型数据库的本质——规范化。
为什么这是最“复杂”但也最“强大”的方式？
想象一下，一个博客文章拥有成千上万条评论。如果我们把评论 IDs 存在文章的一个 JSON 列表中，查询“某用户的所有评论”将变得极其痛苦。通过建立一个 ForeignKey 反向关系，我们将列表拆解成了独立的数据库行。
真实场景下的代码实现
在我们的一个高并发社交平台项目中，我们需要管理用户的“关注列表”。虽然可以用 Array 存储，但当列表达到数万级别时，数据库的行锁和 TOAST 机制会导致性能瓶颈。
from django.db import models
class User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=150)
# 获取关注列表通过 reverse relation: user.following.all()
class Follow(models.Model):
"""
这是一个典型的“多对多”中间表，但我们需要记录额外的元数据。
"""
follower = models.ForeignKey(User, related_name=‘following‘, on_delete=models.CASCADE)
followed = models.ForeignKey(User, related_name=‘followers‘, on_delete=models.CASCADE)
created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
class Meta:
# 复合唯一索引，防止重复关注，同时极大提升查询效率
unique_together = (‘follower‘, ‘followed‘)
indexes = [
models.Index(fields=[‘follower‘]),
models.Index(fields=[‘followed‘]),
]
处理关联数据的技巧
def get_following_list(user):
"""
获取关注列表，并使用 Prefetch 减少数据库查询次数（N+1 问题）。
这是 2026 年 Django 开发者必须具备的优化意识。
"""
# 这种写法会触发数据库查询，并且当数据量大时分页很关键
return user.following.all().select_related(‘followed‘)
2026 年趋势：边缘计算、向量搜索与 AI 原生存储
作为技术专家，我们必须放眼未来。现在的“列表”不仅仅是一串字符串。
1. 向量嵌入列表
随着 RAG（检索增强生成） 和 Agentic AI 的普及，我们在 Django 中存储的往往是“向量列表”或 Embeddings。
# 假设使用了 pgvector 或类似扩展
class Article(models.Model):
content = models.TextField()
# 存储一个代表文章语义的高维向量列表（通常是浮点数数组）
embedding = ArrayField(models.FloatField())
# 2026年的现代做法可能是利用专门的 VectorField
# embedding = VectorField(dimensions=1536)
在这种场景下，ArrayField (PostgreSQL) 配合向量索引是目前最主流的方案，因为它允许我们在 SQL 层面直接进行“语义相似度搜索”，这是 JSON 结构难以高效实现的。
2. 性能监控与可观测性
无论选择哪种方法，在生产环境中，我们都必须监控其性能。如果 JSONField 的大小持续增长导致页面变慢，我们需要尽早发现。
我们建议集成 Sentry 或 Prometheus 来监控字段大小。例如，我们可以编写一个 Django 系统检查命令：
from django.core.management.base import BaseCommand
class Command(BaseCommand):
help = ‘Check for oversized JSON fields that might impact performance‘
def handle(self, *args, **kwargs):
for item in LargeModel.objects.all():
# 假设我们存储了大量数据的 JSON 字段
size_mb = len(str(item.data_json)) / (1024 * 1024)
if size_mb > 1: # 阈值：1MB
self.stdout.write(self.style.WARNING(
f"Item {item.id} has a massive JSON field ({size_mb:.2f}MB). Consider migrating to a related model."
))
总结：如何在 2026 年做出选择
在这篇文章中，我们探讨了从原生数组到灵活 JSON，再到规范化关联表的各种方案。让我们来总结一下我们的决策流程图，帮助你在下一个项目中做出正确的选择：
- 你需要复杂的嵌套结构吗？ -> 是 -> 使用
JSONField（灵活性最高，跨数据库支持最好）。 - 你的列表是简单数据类型且数据量中等，追求极致查询性能？ -> 是 -> 使用
ArrayField(PostgreSQL)（原生支持，索引性能最强）。 - 列表中的项本身是业务实体，或者列表可能增长到数万条？ -> 是 -> 使用
ForeignKey关联模型（最符合数据库范式，扩展性最好）。 - 你在做 AI 相关开发？ -> 考虑 ArrayField + pgvector 或者专门的向量数据库。
希望这份深入的指南能帮助你构建更健壮的 Django 应用。记住，没有银弹，只有最适合当前业务场景的权衡。