Django の全文検索エンジンの比較
Django サイトの検索エンジンを選択するときは、次の基準を考慮してください: 結果の精度、インデックス作成と検索の速度、統合の容易さ、リソース要件、スケーラビリティ、その他の
Lucene/Lucene with Compass/Solr
- 結果ランキング: Lucene は高度な関連性ランキング アルゴリズムを提供します。
- 速度: Lucene が提供する高いインデックス作成と検索速度。
- 統合: との統合Django は Compass または Solr を通じて利用できます。
- リソース: 特に大規模なデータセットの場合、リソースを大量に消費する可能性があります。
- スケーラビリティ: 分散アーキテクチャにより拡張可能です。
- 機能: 機能をサポートします。 「つまり?」みたいな。
Sphinx
- 結果ランキング: デフォルトの関連性ランキングが利用可能です。カスタムの並べ替えと重み付けがサポートされています。
- 速度: データベースの直接通信により、非常に高速なインデックス作成と検索。
- 統合: Python API を介して機能します。
- リソース: 低メモリ検索サービスとインデクサーの両方の要件。
- スケーラビリティ: 複数の検索デーモンによる優れたスケーラビリティ
- 機能: 辞書を使用したステミングですが、「つまり?」はサポートされません。
Postgresql 組み込み全文検索
- 結果ランキング: 基本的な関連性ランキングを提供します。
- 速度: 大規模な場合は Lucene や Sphinx よりも遅くなる可能性がありますデータセット。
- 統合: Postgresql に組み込まれています。
- リソース: Lucene や Sphinx よりもリソース使用量が低い。
- スケーラビリティ: 他のオプションと比較して、スケーラビリティが制限されています。
- 機能: 最小限の追加機能
MySQl 組み込み全文検索
- 結果ランキング: 基本的な関連性ランキングを提供します。
- 速度: 遅い他のオプションよりも優れています。
- 統合: に組み込まれています。 MySQl.
- リソース: Sphinx より多くのリソースを使用しますが、Lucene よりは少ないです。
- スケーラビリティ: 低いスケーラビリティ。
- 特徴: 「やったでしょうか」などの高度な機能が欠けています。
推奨事項
指定された基準に基づくと、Sphinx は Django サイトに適した選択肢であると思われます。高速なインデックス作成と検索速度、低いリソース使用量、優れたスケーラビリティを実現し、基本的な関連性ランキングを提供します。さらに、その Python API により、Django との統合が簡素化されます。
高度な結果ランキングと機能の豊富さが主な関心事である場合は、Lucene を検討してください。ただし、より高いリソース要件と潜在的なスケーラビリティの課題に注意してください。 Postgresql または MySQl の組み込み全文検索は、利用可能なリソースが限られている小規模なデータセットやプロジェクトに適している可能性があります。
以上が私の Django プロジェクトにはどの全文検索エンジンが最適ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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mysqlofferseightStringDatatypes:char、varchar、binary、varbinary、blob、text、enum、andset.1)charisfixed-length、yealforconsistent datalikecountrycodes.2)varcharisvariable length、efficational forvaryingdatalikenames.3)binaryandvanterbinarydata a similati

toaddauserinmysql、usethecreateuserstatement.1)usecreateuser'newuser '@' localhost'ident'identifidedby'password '; tocreateauser.2)exestrongPolicieswithieswithieSwithvalidate_passwordworuginsettings

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。


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