PostgresでDjangoのテキストクエリの数を改善する方法

SearchRankを削除した場合 クエリを使用してフィルタリングするだけで、GINインデックスが使用され、はるかに高速に実行されます。

query = SearchQuery(termo,config='portuguese')
entries = Article.objects.filter(search_vector=query)

.explain()を追加できます 終了してクエリを確認し、インデックスが使用されているかどうかを確認します。

print(entries.explain(analyze=True))

ビットマップヒープスキャンを使用してクエリが表示され、実行時間がはるかに速くなるはずです。

Bitmap Heap Scan on your_table
...
Planning Time: 0.176 ms Execution Time: 0.453 ms

上記のように注釈を付けると、すべてに注釈を付けることになります。 Article オブジェクト-したがって、postgresはSeqスキャン（またはParallel Seq Scan）を実行することを決定します。これはより効率的であると判断します。詳細情報こちら

.explain(verbose=True)を追加してみてください または.explain(analyze=True) 比較する最初のSearchRankメソッドに。

query = SearchQuery(termo,config='portuguese')
search_rank = SearchRank(F('search_vector'), query)
entries = Article.objects.annotate(rank=search_rank).filter(search_vector=query).order_by('-rank')

print(entries.explain(analyze=True))

私はこの問題に自分で直面しています。テーブルには、約10秒かかる990kエントリが含まれています。他のフィールドを使用してアノテーションの前にクエリをフィルタリングできる場合は、クエリプランナーをインデックスの使用に戻します。

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