截至今天，有四种可用的方法，其中两种需要特定的存储后端：

1. Django-eav （原来的包不再托管，但有一些 蓬勃发展的分叉 ）

该解决方案基于实体属性值数据模型，本质上是使用多个表来存储对象的动态属性。这个解决方案的重要之处在于：

* 使用几个纯粹简单的 Django 模型来表示动态字段，这使其易于理解且与数据库无关；
* 允许您使用以下简单命令有效地将动态属性存储附加/分离到 Django 模型：

            eav.unregister(Encounter)
    eav.register(Patient)


* **[与 Django admin 完美集成](https://github.com/mvpdev/django-eav/blob/master/eav/admin.py)** ；

* 同时真的很强大。

缺点：

* 效率不是很高。这更像是对 EAV 模式本身的批评，它需要手动将数据从列格式合并到模型中的一组键值对。
* 更难维护。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低下。
* 您将需要选择[其中一个 fork](https://github.com/mvpdev/django-eav/network)，因为不再维护官方包并且没有明确的领导者。

用法非常简单：

    import eav
from app.models import Patient, Encounter

eav.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)

1. PostgreSQL 中的 Hstore、JSON 或 JSONB 字段

PostgreSQL 支持几种更复杂的数据类型。大多数都通过第三方包支持，但近年来 Django 已将它们纳入
django.contrib.postgres.fields。

HStore 字段 ：

Django-hstore最初是一个第三方包，但 Django
1.8 添加了
HStoreField
作为内置，以及其他几个 PostgreSQL 支持的字段类型。

从某种意义上说，这种方法很好，它可以让您拥有两全其美：动态字段和关系数据库。但是，hstore
在性能方面并不理想，尤其是当您最终要在一个字段中存储数千个项目时。它也只支持值的字符串。

    #app/models.py
from django.contrib.postgres.fields import HStoreField
class 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'

您可以针对 hstore 字段发出索引查询：

    # equivalence
Something.objects.filter(data={'a': '1', 'b': '2'})

# subset by key/value mapping
Something.objects.filter(data__a='1')

# subset by list of keys
Something.objects.filter(data__has_keys=['a', 'b'])

# subset by single key
Something.objects.filter(data__has_key='a')

JSON字段 ：

JSON/JSONB 字段支持任何可 JSON 编码的数据类型，不仅是键/值对，而且往往比 Hstore 更快且（对于 JSONB）更紧凑。几个包实现了
JSON/JSONB 字段，包括 django-pgfields ，但从 Django 1.9 开始，
JSONField
是使用 JSONB 进行存储的内置。 JSONField 与 HStoreField
类似，并且可能在大型字典中表现更好。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.py
from django.contrib.postgres.fields import JSONField
class 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}}
           )

索引查询几乎与 HStoreField 相同，但可以嵌套。复杂的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')

1. Django MongoDB

或者其他 NoSQL Django 改编——有了它们，你可以拥有完全动态的模型。

NoSQL Django 库很棒，但请记住，它们不是 100% 与 Django 兼容的，例如，要从标准 Django 迁移到Django-
nonrel，您需要将
ManyToMany 替换为ListField等。

查看这个 Django MongoDB 示例：

    from djangotoolbox.fields import DictField

class 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')]
)

1. 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。并且受到Will Hardy和 Michael Hall
令人难以置信但有些骇人听闻的解决方案的启发。

所有这些都基于 Django South 钩子，根据Will Hardy 在 DjangoCon 2011
上的演讲
（观看它！） ，它仍然是健壮的并且在生产中经过测试（相关源代码）。

首先实现这一点的是Michael
Hall。

是的，这很神奇，通过这些方法，您可以使用任何关系数据库后端实现 完全动态的 Django 应用程序、模型和字段。
但代价是什么？大量使用会影响应用程序的稳定性吗？这些都是需要考虑的问题。您需要确保保持适当的锁定以允许同时进行数据库更改请求。

如果您使用的是 Michael Halls lib，您的代码将如下所示：

    from dynamo import models

test_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',
               )