如何使用Django和Postgres進(jìn)行全文搜索-創(chuàng)新互聯(lián)
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)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
項目及其要求
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)庫中大約有25,000個工作，這個數(shù)字增長緩慢，每增加2或3個工作，就會關(guān)閉另一個工作。是的，如果我采用了彈性搜索路徑，那將是一本教科書過度設(shè)計的情況。
實施
從9.4版開始，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)來填充向量：
Job.objects.all().update(body_vector=SearchVector('body'))甚至更好的是，您可以通過閱讀本文檔，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，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：單詞存在和“精確表達(dá)式”。是的，該邏輯中存在一些缺陷，請繼續(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，我將改善對工作板的搜索，并更新此帖子以描述所做的更改。
性能
在開發(fā)過程中，我使用了具有16GB內(nèi)存和不錯的NVMe的I5。對本地計算機(jī)中的25k作業(yè)運(yùn)行查詢基本上是瞬時的。
當(dāng)我將項目轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境時（每滴5美元），事情變得越來越慢了。
運(yùn)行密西西比基準(zhǔn)測試，我得到以下結(jié)果：
在/ django rest framework上搜索（（1個密西西比州以掃描5K條目））
在/ full /上搜索“ django rest framework”（-3個密西西比州，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25k的條目，且字?jǐn)?shù)過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，對于此早期MVP來說效果很好。現(xiàn)在，我比每天給我20個用戶提供最快的體驗，對嘗試事物和擴(kuò)大董事會成員更感興趣。
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間均降至1個密西西比州。 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。
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