這篇文章主要介紹如何使用Django和Postgres進(jìn)行全文搜索,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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您可能已經(jīng)注意到,我正在運(yùn)行工作板。 Voorjob基本上是從lever.co聚合工作,并讓用戶搜索它。目前,我在數(shù)據(jù)庫(kù)中大約有25,000個(gè)工作,這個(gè)數(shù)字增長(zhǎng)緩慢,每增加2或3個(gè)工作,就會(huì)關(guān)閉另一個(gè)工作。是的,如果我采用了彈性搜索路徑,那將是一本教科書(shū)過(guò)度設(shè)計(jì)的情況。
實(shí)施
從9.4版開(kāi)始,postgres添加了一些允許全文本搜索的功能。不久之后,Django在postgres特定功能中鏡像了這些功能。
要開(kāi)始使用此新功能,我基本上需要在模型中使用SearchVectorField,并需要使用矢量化的職位描述來(lái)更新此字段的方法:
from django.contrib.postgres.search import SearchVectorField, SearchVector class Job(models.Model): title = models.CharField(max_length=200, blank=True) location = models.CharField(max_length=50, blank=True) body = models.TextField(null=True) body_vector = SearchVectorField(null=True) def make_search_vector(): self.body_vector=SearchVector('body') def save(self, *args, **kwargs): self.make_search_vector() super(Model, self).save(*args, **kwargs)
這種方法適用于很少更新的工作,例如工作板,但是如果您的應(yīng)用程序經(jīng)常更新,則應(yīng)避免使用此策略,并應(yīng)定期執(zhí)行一些任務(wù)來(lái)填充向量:
Job.objects.all().update(body_vector=SearchVector('body'))
甚至更好的是,您可以通過(guò)閱讀本文檔,使用postgres觸發(fā)器直接進(jìn)行操作。
查詢工作
現(xiàn)在您已經(jīng)準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)庫(kù),現(xiàn)在可以查詢它了,讓我們看一下voorjob搜索視圖的教學(xué)版本:
from django.contrib.postgres.search import SearchQuery class Index(ListView): model = Job paginate_by = 30 def get_queryset(self): search = self.request.GET.get("search", None) queryset = Job.objects.all() if search: if '"' in search: query = SearchQuery(search.replace('"', ''), search_type='phrase') else: query = SearchQuery(search) queryset = queryset.filter(body_vector=query) else: queryset = queryset return queryset
我基本上在這里考慮兩種查詢:?jiǎn)卧~存在和“精確表達(dá)式”。是的,該邏輯中存在一些缺陷,請(qǐng)繼續(xù)起訴我:D
還有很多可以改進(jìn)的地方,django支持加權(quán)查詢:
vector = SearchVector('title',weight ='A')+ SearchVector('body',weight ='B') Job.objects.all()。update(body_vector = vector)
這最終將以更好的順序返回結(jié)果,其中標(biāo)題中的匹配比正文中的匹配更重。
查詢系統(tǒng)也更加靈活,允許進(jìn)行邏輯運(yùn)算OR / AND和NOT。在不久的將來(lái),我將改善對(duì)工作板的搜索,并更新此帖子以描述所做的更改。
性能
在開(kāi)發(fā)過(guò)程中,我使用了具有16GB內(nèi)存和不錯(cuò)的NVMe的I5。對(duì)本地計(jì)算機(jī)中的25k作業(yè)運(yùn)行查詢基本上是瞬時(shí)的。
當(dāng)我將項(xiàng)目轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境時(shí)(每滴5美元),事情變得越來(lái)越慢了。
運(yùn)行密西西比基準(zhǔn)測(cè)試,我得到以下結(jié)果:
在/ django rest framework上搜索((1個(gè)密西西比州以掃描5K條目))
在/ full /上搜索“ django rest framework”(-3個(gè)密西西比州,掃描25K條目)
不是最好的性能,但現(xiàn)在可以使用。本文將進(jìn)行更新以反映任何性能改進(jìn)。
考慮到我的搜索需求不高-超過(guò)25k的條目,且字?jǐn)?shù)過(guò)多的文章并不比本文大很多-使用postgres作為我的全文搜索的后端,對(duì)于此早期MVP來(lái)說(shuō)效果很好?,F(xiàn)在,我比每天給我20個(gè)用戶提供最快的體驗(yàn),對(duì)嘗試事物和擴(kuò)大董事會(huì)成員更感興趣。
更新(2020年2月9日)
好消息! 我了解到可以將索引添加到SearchVectorField中:
from django.contrib.postgres.indexes import GinIndex class Job(models.Model): class Meta: indexes = (GinIndex(fields=["body_vector"]),) title = models.CharField(max_length=200, blank=True) location = models.CharField(max_length=50, blank=True) body = models.TextField(null=True) body_vector = SearchVectorField(null=True) def make_search_vector(): self.body_vector=SearchVector('body') def save(self, *args, **kwargs): self.make_search_vector() super(Model, self).save(*args, **kwargs)
現(xiàn)在,所有情況下的搜索時(shí)間均降至1個(gè)密西西比州。 由于我的數(shù)據(jù)很小,因此用于該索引的內(nèi)存量可以忽略不計(jì)。
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網(wǎng)站標(biāo)題:如何使用Django和Postgres進(jìn)行全文搜索-創(chuàng)新互聯(lián)
本文鏈接:http://www.rwnh.cn/article10/ccjogo.html
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