到目前为止，有四种可用的方法，其中两种需要特定的存储后端：
- Django-eav（原始软件包已不再使用，但有一些兴旺的fork）
此解决方案基于实体属性值数据模型，实质上，它使用多个表来存储对象的动态属性。关于此解决方案的重要之处在于：
- 使用几个简单的纯Django模型来表示动态字段，这使它易于理解并且与数据库无关。
- 允许你使用以下简单命令将动态属性存储有效地附加/分离到Django模型：
eav.unregister(Encounter)eav.register(Patient)
与Django admin很好地集成 ;
同时真正强大。
缺点：
- 不是很有效。这更多地批评了EAV模式本身，这需要手动将数据从列格式合并到模型中的一组键值对。
- 难以维护。维护数据完整性需要多列唯一键约束，这在某些数据库上可能效率不高。
- 你将需要选择其中一个分支，因为不再维护官方软件包，也没有明确的领导者。
用法非常简单：
import eavfrom app.models import Patient, Encountereav.register(Encounter)eav.register(Patient)Attribute.objects.create(name='age', datatype=Attribute.TYPE_INT)Attribute.objects.create(name='height', datatype=Attribute.TYPE_FLOAT)Attribute.objects.create(name='weight', datatype=Attribute.TYPE_FLOAT)Attribute.objects.create(name='city', datatype=Attribute.TYPE_TEXT)Attribute.objects.create(name='country', datatype=Attribute.TYPE_TEXT)self.yes = EnumValue.objects.create(value='yes')self.no = EnumValue.objects.create(value='no')self.unkown = EnumValue.objects.create(value='unkown')ynu = EnumGroup.objects.create(name='Yes / No / Unknown')ynu.enums.add(self.yes)ynu.enums.add(self.no)ynu.enums.add(self.unkown)Attribute.objects.create(name='fever', datatype=Attribute.TYPE_ENUM, enum_group=ynu)# When you register a model within EAV,# you can access all of EAV attributes:Patient.objects.create(name='Bob', eav__age=12, eav__fever=no, eav__city='New York', eav__country='USA')# You can filter queries based on their EAV fields:query1 = Patient.objects.filter(Q(eav__city__contains='Y'))query2 = Q(eav__city__contains='Y') | Q(eav__fever=no)
- PostgreSQL中的Hstore，JSON或JSONB字段
PostgreSQL支持几种更复杂的数据类型。大多数组件都通过第三方软件包获得支持，但近年来Django已将它们引入django.contrib.postgres.fields。
HStoreField：
Django-hstore最初是第三方软件包，但是Django 1.8将HStoreField作为内置组件以及其他几种PostgreSQL支持的字段类型添加了。
从某种意义上说，这种方法很不错，它可以让你同时兼顾两个方面：动态字段和关系数据库。但是，hstore 并不是理想的性能选择，特别是如果你最终要在一个字段中存储数千个项目时。它还仅支持值字符串。
#app/models.pyfrom django.contrib.postgres.fields import HStoreFieldclass Something(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) data = models.HStoreField(db_index=True)
在Django的shell中，你可以像这样使用它：
>>> instance = Something.objects.create( name='something', data={'a': '1', 'b': '2'})>>> instance.data['a']'1' >>> empty = Something.objects.create(name='empty')>>> empty.data{}>>> empty.data['a'] = '1'>>> empty.save()>>> Something.objects.get(name='something').data['a']'1'你可以对hstore字段发出索引查询：
# equivalenceSomething.objects.filter(data={'a': '1', 'b': '2'})# subset by key/value mappingSomething.objects.filter(data__a='1')# subset by list of keysSomething.objects.filter(data__has_keys=['a', 'b'])# subset by single keySomething.objects.filter(data__has_key='a') JSONField：
JSON / JSONB字段支持任何JSON可编码的数据类型，不仅是键/值对，而且比Hstore更快，并且（对于JSONB）更紧凑。一些软件包实现了JSON / JSONB字段，包括django-pgfields，但是从Django 1.9开始，JSONField是使用JSONB进行存储的内置方法。 JSONField与HStoreField相似，并且在使用大字典时可能会表现更好。它还支持字符串以外的类型，例如整数，布尔值和嵌套字典。
#app/models.pyfrom django.contrib.postgres.fields import JSonFieldclass Something(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) data = JSonField(db_index=True)
在外壳中创建：
>>> instance = Something.objects.create( name='something', data={'a': 1, 'b': 2, 'nested': {'c':3}})索引查询与HStoreField几乎相同，除了可以嵌套。复杂索引可能需要手动创建（或脚本迁移）。
>>> Something.objects.filter(data__a=1)>>> Something.objects.filter(data__nested__c=3)>>> Something.objects.filter(data__has_key='a')
- Django MongoDB
或其他NoSQL Django改编版-借助它们，你可以拥有完全动态的模型。
NoSQL Django库很棒，但是请记住它们不是100％与Django兼容的，例如，要从标准Django 迁移到Django-nonrel，你将需要用ListField替换ManyToMany 。
看看这个Django MongoDB示例：
from djangotoolbox.fields import DictFieldclass Image(models.Model): exif = DictField()...>>> image = Image.objects.create(exif=get_exif_data(...))>>> image.exif{u'camera_model' : 'Spamcams 4242', 'exposure_time' : 0.3, ...}你甚至可以创建任何Django模型的嵌入式列表：
class Container(models.Model): stuff = ListField(EmbeddedModelField())class FooModel(models.Model): foo = models.IntegerField()class BarModel(models.Model): bar = models.CharField()...>>> Container.objects.create( stuff=[FooModel(foo=42), BarModel(bar='spam')])Django-mutant：基于syncdb和South-hooks的动态模型
- Django-mutant实现了完全动态的外键和m2m字段。灵感来自于Will Hardy和Michael Hall 令人难以置信但有些骇人听闻的解决方案。
所有这些都基于Django South hooks，根据Will Hardy在DjangoCon 2011上的演讲 （观看！），它仍然很健壮并已在生产中进行了测试（相关的源代码）。
首先实现这一点的是迈克尔·霍尔。
是的，这是神奇的事情，通过这些方法，你可以使用任何关系数据库后端来实现完全动态的Django应用，模型和字段。但是要花多少钱呢？大量使用会损害应用的稳定性吗？这些是要考虑的问题。你需要确保维护适当的锁定，以允许同时进行数据库更改请求。
如果你使用的是Michael Halls lib，则代码将如下所示：
from dynamo import modelstest_app, created = models.DynamicApp.objects.get_or_create(name='dynamo' )test, created = models.DynamicModel.objects.get_or_create( name='Test', verbose_name='Test Model', app=test_app )foo, created = models.DynamicModelField.objects.get_or_create( name = 'foo', verbose_name = 'Foo Field', model = test, field_type = 'dynamiccharfield', null = True, blank = True, unique = False, help_text = 'Test field for Foo', )bar, created = models.DynamicModelField.objects.get_or_create( name = 'bar', verbose_name = 'Bar Field', model = test, field_type = 'dynamicintegerfield', null = True, blank = True, unique = False, help_text = 'Test field for Bar', )
