Как работает полнотекстовый поиск в Django?

Полнотекстовый поиск в Django работает с помощью интеграции с механизмами полнотекстового поиска PostgreSQL. habr.com Для работы с текстовыми данными используются следующие инструменты: tenchat.ru

• SearchVector. tenchat.ru Преобразует текстовые поля в «векторы», которые можно анализировать. tenchat.ru Это позволяет находить даже частичные совпадения или слова в разных формах. tenchat.ru
• SearchQuery. tenchat.ru Представляет запрос пользователя. tenchat.ru Переводит слова, предоставленные в виде запроса из формы, пропускает их через алгоритм стемминга и ищет совпадения для всех полученных терминов. testdriven.io
• SearchRank. tenchat.ru Оценивает релевантность каждого найденного элемента. tenchat.ru Учитывает, как часто термины запроса встречаются в документе, насколько близко они расположены и насколько важна часть документа, в которой они встречаются. testdriven.io

Процесс полнотекстового поиска в Django включает следующие этапы: tenchat.ru

1. Анализ текста. tenchat.ru SearchVector анализирует текстовые поля. tenchat.ru
2. Ранжирование результатов. tenchat.ru SearchRank гарантирует, что пользователи увидят наиболее подходящие результаты первыми. tenchat.ru
3. Динамическая конкатенация данных. tenchat.ru Чтобы сделать результаты более понятными, связанные данные (например, название книги, номер главы и стиха) объединяются в единый формат с помощью Concat. tenchat.ru
4. Пагинация. tenchat.ru Для удобства пользователей результаты разбиваются на страницы. tenchat.ru Это особенно важно при работе с большими наборами данных. tenchat.ru