django插入数据库前比较时间 如何调高效率？

问题遇到的现象和发生背景

批量导入数据，比较最后列的时间，时间是更新的则更新，没有则创建

遇到的现象和发生背景，请写出第一个错误信息

导入90多万行的数据，效率很低

用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图。 不用代码块回答率下降 50%

class IpAddr(models.Model):
    ip_addr = models.CharField(verbose_name='IP地址', max_length=16)
    mac_addr = models.CharField(verbose_name='MAC地址', max_length=14)
    interface = models.CharField(verbose_name='接口', max_length=16)
    cap_datetime = models.DateTimeField(verbose_name='采集时间')

    class Meta:
        # 模型对象返回的记录结果按照哪个字段排序
        ordering = ['cap_datetime']
        # 模型类在后台管理中显示的名称
        verbose_name = 'ARP表'
def ip_multi(request):
    """
    ip arp 地址对应关系导入
    :param request:
    :return:
    """
    if request.method == 'GET':
        return HttpResponse('请post上传csv文件!')
    # 是否上传空文件
    csv_File = request.FILES.get('csv_file', None)
    if not csv_File:
        return redirect('/ip/list/')
    elif os.path.splitext(csv_File.name)[1] != '.csv':
        return redirect('/ip/list/')
    path = 'media/uploads/'
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path)
    # 保存文件
    with open(os.path.join(path, csv_File.name), 'wb+') as fp:
        for chunk in csv_File.chunks():
            fp.write(chunk)
    with open(os.path.join(path, csv_File.name), encoding='utf-8') as fp:
        count = 0
        csv_read = csv.reader(fp)
        for row in csv_read:

            # 先把字符串转成不带时区的datetime
            dt = datetime.strptime(row[3], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            # 把不带时区的datetime转成timestamp再转成秒
            ts = int(dt.timestamp())
            # 把秒转成带时区的datetime
            t = datetime.fromtimestamp(ts, pytz.timezone('Asia/Shanghai'))

            data_dict = {
                'ip_addr': row[0],
                'mac_addr': row[1],
                'interface': row[2],
                # 解决时区问题 时间字符串转为时间 datetime.strptime('2018-03-02 17:41:20', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                'cap_datetime': t
                # 'cap_datetime': datetime.strptime(row[3], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            }


            queryset = models.IpAddr.objects.filter(ip_addr=data_dict['ip_addr'],
                                                    mac_addr=data_dict['mac_addr'],
                                                    interface=data_dict['interface'],
                                                    # cap_datetime__lte=data_dict['cap_datetime']
                                                    )
            count += 1
            print('count:', count)
            if queryset.exists():
                print('找到:', queryset.count())
                for query_obj in queryset:
                    print("data_dict['cap_datetime']", data_dict['cap_datetime'])
                    print('query_obj.cap_datetime', query_obj.cap_datetime)
                    if query_obj.cap_datetime <= data_dict['cap_datetime']:

                        query_obj.cap_datetime = data_dict['cap_datetime']
                        query_obj.save()
            else:
                print('新增数据:', end='')
                pprint(data_dict)
                models.IpAddr.objects.create(**data_dict)

    return redirect('/ip/list/')

csv 文件的的格式：
10.155.88.121,a471-743f-b926,GE1/0/1,2022-04-01 00:00:01

运行结果及详细报错内容

能正常插入，但是效率很低

我的解答思路和尝试过的方法，不写自己思路的，回答率下降 60%

是不是先插入前，先处理下csv文件，之找出最新的数据？

我想要达到的结果，如果你需要快速回答，请尝试 “付费悬赏”

慢是因为频繁执行sql,消耗了大量的iO，建议是将数据全部从库里面取出来，分更新和新增两组，计算之后，然后通过批量更新新增方法