Кэширование карт сайта в django

Я реализовал простой класс карты сайта с помощью приложения карты сайта django по умолчанию. Поскольку требовалось много времени для выполнения, я добавил ручное кэширование:

class ShortReviewsSitemap(Sitemap):
    changefreq = "hourly"
    priority = 0.7

    def items(self):
        # try to retrieve from cache
        result = get_cache(CACHE_SITEMAP_SHORT_REVIEWS, "sitemap_short_reviews")
        if result!=None:
            return result

        result = ShortReview.objects.all().order_by("-created_at")

        # store in cache
        set_cache(CACHE_SITEMAP_SHORT_REVIEWS, "sitemap_short_reviews", result)

        return result

    def lastmod(self, obj):
        return obj.updated_at

Проблема состоит в том, что кэш-память позволяет только макс. объект 1 МБ. Этот был больше что 1 МБ, таким образом храня в отказавший кэш:

>7 SERVER_ERROR object too large for cache

Проблема состоит в том, что django имеет автоматизированный способ решить, когда он должен разделить файл карты сайта на запаха. Согласно документам (http://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/contrib/sitemaps/):

Необходимо создать индексный файл, если одна из карт сайта имеет больше чем 50 000 URL. В этом случае Django будет автоматически нумеровать страницы карту сайта, и индекс отразит это.

То, что Вы думаете, было бы лучшим способом позволить кэшировать карты сайта? - Взламывающий django платформу карт сайта для ограничения единственный размер карты сайта, скажем, 10 000 записей походят на лучшую идею. Почему 50,000 был выбран во-первых? Совет Google? случайное число? - Или возможно существует способ позволить memcached, хранят большие файлы? - Или возможно onces сохраненный, карты сайта должны быть сделаны доступными как статические файлы? Это означало бы, что вместо того, чтобы кэшироваться с memcached я должен буду вручную сохранить результаты в файловой системе и получить их оттуда в следующий раз, когда карту сайта требуют (возможно, очистка каталога ежедневно в задании крона).

Все они кажутся очень низким уровнем и я задаюсь вопросом, существует ли очевидное решение...