DRF Filtreerimine vs. Otsing: QuerySeti Filtreerimisstrateegiate Valdamine

Veebiarenduse valdkonnas on tõhusate ja kasutajasõbralike API-de loomine esmatähtis. Django REST Framework (DRF) pakub võimsat tööriistakomplekti RESTful API-de loomiseks, sealhulgas tugevaid funktsioone andmete filtreerimiseks ja otsimiseks. See põhjalik juhend süveneb DRF-i QuerySeti filtreerimisvõimaluste keerukusse, uurides erinevaid strateegiaid andmete hankimise optimeerimiseks ja API jõudluse parandamiseks globaalsele publikule. Me uurime, millal kasutada filtreerimist, millal otsingut ja kuidas neid tehnikaid maksimaalse efektiivsuse saavutamiseks kombineerida.

Filtreerimise ja Otsingu Olulisuse Mõistmine

Filtreerimine ja otsing on peaaegu igas API-s põhioperatsioonid. Need annavad klientidele (nt veebirakendused, mobiilirakendused) võimaluse hankida konkreetseid andmeid vastavalt nende kriteeriumidele. Ilma nende funktsioonideta oleksid API-d ebamugavad ja ebatõhusad, sundides kliente alla laadima terveid andmekogumeid ja seejärel neid oma poolt filtreerima. See võib viia:

• Aeglased Reageerimisajad: Eriti suurte andmekogumite puhul suurendab suurte andmemahtude hankimise ja töötlemise koormus reageerimisaegu.
• Suurenenud Ribalaiuse Tarbimine: Kliendid tarbivad rohkem ribalaiust tarbetute andmete allalaadimisel. See on oluline probleem piiratud internetiühenduse või kõrgete andmesidekuludega piirkondade kasutajate jaoks.
• Halb Kasutajakogemus: Aeglased API-d viivad pettunud kasutajateni ja mõjutavad negatiivselt rakenduse üldist kasutatavust.

Tõhusad filtreerimis- ja otsingumehhanismid on üliolulised sujuva ja jõudla kogemuse pakkumisel kasutajatele kogu maailmas. Mõelge tagajärgedele kasutajatele riikides nagu India, Brasiilia või Indoneesia, kus interneti infrastruktuur võib märkimisväärselt erineda. Andmete hankimise optimeerimine toob neile kasutajatele otsest kasu.

DRF-i Sisseehitatud Filtreerimisvõimalused

DRF pakub mitmeid sisseehitatud funktsioone QuerySetide filtreerimiseks:

1. `OrderingFilter`

Klass `OrderingFilter` võimaldab klientidel määrata tulemuste järjestuse ühe või mitme välja alusel. See on eriti kasulik andmete sorteerimiseks kuupäeva, hinna, nime või mis tahes muu asjakohase atribuudi järgi. Kliendid saavad järjestust tavaliselt kontrollida päringuparameetritega, nagu `?ordering=field_name` või `?ordering=-field_name` (kahanevas järjekorras).

Näide:

Oletame, et teil on mudel `Product`:

            
from django.db import models

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

            

              
                Copy
              
            
          

Ja vastav serialiseerija ning vaadekomplekt:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from rest_framework.filters import OrderingFilter

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [OrderingFilter]
    ordering_fields = ['name', 'price', 'created_at'] # Fields allowed for ordering

            

              
                Copy
              
            
          

Selles näites saavad kliendid kasutada parameetrit `ordering` toodete sortimiseks. Näiteks `?ordering=price` sorteerib hinna järgi kasvavas järjekorras ja `?ordering=-price` kahanevas järjekorras. See paindlikkus on kasutajate jaoks elutähtis andmete kuvamise kohandamiseks vastavalt nende vajadustele. Kujutage ette e-kaubanduse platvormi; kasutajad peaksid saama hõlpsalt sorteerida hinna (madalast kõrgeni või kõrgest madalani) või populaarsuse järgi.

2. `SearchFilter`

Klass `SearchFilter` võimaldab tekstipõhist otsingut teie mudeli määratud väljade kaudu. See võimaldab klientidel otsida andmeid märksõnade või fraaside alusel. See kasutab tavaliselt päringuparameetrit, näiteks `?search=märksõna`. DRF-i `SearchFilter` kasutab vaikimisi `icontains` otsingut, sooritades suurtähe- ja väiketähetundliku otsingu. Oluline on märkida, et optimaalse jõudluse saavutamiseks, eriti suurte andmekogumite puhul, kaaluge andmebaasispetsiifiliste täistekstiotsingu võimaluste kasutamist, nagu hiljem arutatakse.

Näide:

Jätkates `Product` mudeliga:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from rest_framework.filters import SearchFilter

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [SearchFilter]
    search_fields = ['name', 'description'] # Fields allowed for searching

            

              
                Copy
              
            
          

Nüüd saavad kliendid tooteid otsida parameetri `search` abil. Näiteks `?search=sülearvuti` tagastaks tooted, mis sisaldavad oma nimes või kirjelduses 'sülearvutit'. Arvestage globaalse publiku vajadustega; toodete otsimine mitmes keeles nõuab hoolikat planeerimist teksti töötlemiseks ja indekseerimiseks.

3. `DjangoFilterBackend` (Kolmanda Osapoole Teek)

Pakett `django-filter` pakub täiustatud filtreerimisvõimalusi. See võimaldab teil luua kohandatud filtreid, mis põhinevad erinevatel väljatüüpidel, seostel ja keerukal loogikal. See on üldiselt kõige võimsam ja paindlikum lähenemine keeruliste filtreerimisnõuete käsitlemiseks.

Paigaldamine: `pip install django-filter`

Näide:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from django_filters import rest_framework as filters

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductFilter(filters.FilterSet):
    min_price = filters.NumberFilter(field_name='price', lookup_expr='gte')
    max_price = filters.NumberFilter(field_name='price', lookup_expr='lte')
    name = filters.CharFilter(field_name='name', lookup_expr='icontains')
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['name', 'created_at']

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [filters.DjangoFilterBackend]
    filterset_class = ProductFilter

            

              
                Copy
              
            
          

See näide võimaldab tooteid filtreerida miinimum- ja maksimumhinna järgi ning nime järgi, kasutades `icontains` otsingut. See näitab `django-filter` võimsust ja paindlikkust. See võib olla uskumatult kasulik e-kaubanduse või sisuhalduse rakendustes, võimaldades kasutajatel tulemusi täpsustada. Näiteks hinna, tootekategooria või loomiskuupäeva järgi filtreerimine on kõik hõlpsasti rakendatav. See mitmekülgsus teeb sellest populaarse valiku erinevate globaalsete vajaduste teenindamisel.

Õige Filtreerimisstrateegia Valimine: Filtreerimine vs. Otsing

Valik filtreerimise ja otsingu vahel sõltub teie API spetsiifilistest nõuetest. Peamine erinevus seisneb nende kavatsuses:

• Filtreerimine: Kasutatakse tulemuste kitsendamiseks eelnevalt määratletud kriteeriumide (nt hinnavahemik, kuupäevavahemik, kategooria) alusel. Filtrid põhinevad tavaliselt täpsetel või vahemikupõhistel vastetel. Kasutaja teab sageli, *mida* ta otsib.
• Otsing: Kasutatakse tulemuste leidmiseks, mis *vastavad* antud tekstistringile (nt märksõnadele). Otsing on paindlikum ja hõlmab sageli ligikaudset vastet. Kasutaja ei pruugi täpselt teada, mida ta otsib, kuid tal on alguspunkt.

Siin on tabel, mis võtab kokku peamised erinevused:

Millal mida kasutada:

• Kasutage Filtreerimist Kui: Kasutaja soovib tulemusi täpsustada teadaolevate väljade (nt hind, kuupäev, kategooria) diskreetsete väärtuste või vahemike alusel. Te teate saadaolevaid välju.
• Kasutage Otsingut Kui: Kasutaja esitab vaba teksti päringu ja teil on vaja leida vasteid mitmest väljast märksõnade abil.

Filtreerimise ja Otsingu Optimeerimine Jõudluse Nimel

Jõudlus on kriitilise tähtsusega, eriti suurte andmekogumitega töötamisel. Kaaluge neid optimeerimistehnikaid:

1. Andmebaasi Indekseerimine

Andmebaasi indekseerimine on filtreerimise ja otsingu optimeerimisel põhiline. Veenduge, et väljadel, mida te filtreerimiseks ja otsinguks kasutate, on asjakohased indeksid. Indekseerimine võimaldab andmebaasil kiiresti leida asjakohaseid andmeid ilma tervet tabelit skaneerimata. Indeksi tüübi valik (nt B-puu, täistekst) sõltub teie andmebaasisüsteemist ja teie päringute olemusest. Indekseerimine on teie rakenduse skaleerimiseks ülioluline, eriti globaalse kasutajaskonnaga tegelemisel.

Näide (PostgreSQL):

            
CREATE INDEX product_name_idx ON myapp_product (name);
CREATE INDEX product_price_idx ON myapp_product (price);

            

              
                Copy
              
            
          

Näide (MySQL):

            
CREATE INDEX product_name_idx ON product (name);
CREATE INDEX product_price_idx ON product (price);

            

              
                Copy
              
            
          

Testige alati indeksite lisamise või eemaldamise jõudluse mõju. Kaaluge kompromissi: indeksid kiirendavad lugemist, kuid võivad aeglustada kirjutamist (sisestamine, värskendamine, kustutamine).

2. Andmebaasi-spetsiifiline Täistekstiotsing

Keeruliste otsingunõuete jaoks kasutage ära oma andmebaasisüsteemi täistekstiotsingu võimalusi. Täistekstiotsingu mootorid on spetsiaalselt loodud tekstandmete tõhusaks otsimiseks ja pakuvad sageli selliseid funktsioone nagu tüveleidete eemaldamine, stopp-sõnade eemaldamine ja järjestamine. Levinud andmebaasi täistekstiotsingu funktsioonid on:

• PostgreSQL: Kasutab laiendusi `pg_trgm` ja `fts` (täistekstiotsing)
• MySQL: Sisaldab sisseehitatud `FULLTEXT` indekseid.
• Elasticsearch: Spetsiaalne otsingumootor, mida saab integreerida Django'ga.

Näide (PostgreSQL, kasutades `pg_trgm` sarnasuse otsinguks):

            
CREATE EXTENSION pg_trgm;

-- In your Product model:
from django.contrib.postgres.search import TrigramSimilarity

Product.objects.annotate(
    similarity=TrigramSimilarity('name', search_term),
).filter(similarity__gt=0.3).order_by('-similarity')

            

              
                Copy
              
            
          

Täistekstiotsing on eriti väärtuslik mitmekeelse otsingu toetamisel, kuna see pakub paremat erinevate keelte ja märgistikute käsitlemist. See parandab kasutajakogemust globaalse publiku jaoks.

3. Vahemälu

Rakendage vahemälu, et salvestada sageli ligipääsetavaid andmeid või kulukate andmebaasipäringute tulemusi. DRF integreerub hästi vahemälu süsteemidega nagu Redis või Memcached. Vahemälu võib märkimisväärselt vähendada teie andmebaasi koormust ja parandada reageerimisaegu, eriti lugemist intensiivsetel operatsioonidel. Vahemälu rakendamisel arvestage värskenduste sagedusega – te ei taha pakkuda oma kasutajatele aegunud andmeid.

Näide (kasutades Django sisseehitatud vahemälu):

            
from django.core.cache import cache

def get_products(search_term=None):
    cache_key = f'products:{search_term}'
    products = cache.get(cache_key)

    if products is None:
        if search_term:
            products = Product.objects.filter(name__icontains=search_term)
        else:
            products = Product.objects.all()
        cache.set(cache_key, products, timeout=3600) # Cache for 1 hour
    return products

            

              
                Copy
              
            
          

4. Leheküljendamine

Kasutage suurte andmekogumite kuvamiseks alati leheküljendamist. Leheküljendamine jagab tulemused väiksemateks, hallatavateks lehtedeks, vältides kliendi ülekoormamist andmetega. DRF pakub sisseehitatud leheküljendamisklasse. Eeliste hulka kuuluvad kiirem esialgne laadimisaeg, vähenenud ribalaiuse tarbimine ja parem kasutajakogemus. Kaaluge erinevaid leheküljendamisstiile: lehepõhine, nihkepõhine ja kursoripõhine. Valige leheküljendamisstiil, mis vastab kõige paremini teie vajadustele. Nihkepõhine leheküljendamine võib suurte andmekogumite puhul muutuda ebatõhusaks; kaaluge kursoripõhise leheküljendamise kasutamist optimaalse jõudluse saavutamiseks äärmiselt suurte tulemuste hulkadega.

Näide:

            
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination

class StandardResultsSetPagination(PageNumberPagination):
    page_size = 10
    page_size_query_param = 'page_size'
    max_page_size = 100

            

              
                Copy
              
            
          

Seejärel kasutage seda leheküljendamisklassi oma vaatekomplektis:

            
from .pagination import StandardResultsSetPagination

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    pagination_class = StandardResultsSetPagination

            

              
                Copy
              
            
          

5. QuerySeti Meetodite Optimeerimine

Olge tähelepanelik oma andmebaasipäringute koostamisel. Vältige ebaefektiivseid QuerySeti meetodeid ja operatsioone. Näiteks:

• Vältige N+1 Päringuid: Uurige hoolikalt oma koodi, et veenduda, et te ei tee liigseid andmebaasikutseid (nt seotud objektide hankimine tsüklis). Kasutage `select_related()` ja `prefetch_related()` seotud objektide hankimise optimeerimiseks.
• Kasutage `values()` ja `values_list()`: Kui vajate ainult väljade alamhulka, kasutage `values()` või `values_list()` kogu mudeli eksemplari hankimise asemel.
• Kasutage `annotate()` ja `aggregate()` asjakohaselt: Kasutage neid meetodeid andmebaasitaseme arvutusteks, selle asemel et teha arvutusi Pythonis.
• Kaaluge `defer()` ja `only()`: Kasutage neid meetodeid konkreetsete väljade hankimise optimeerimiseks, vältides tarbetute andmete hankimist.

6. Filtreerimine Kliendi Pool (Kaalumine)

Mõnel juhul kaaluge, kas osa filtreerimisloogikast saab viia kliendi poolele (nt filtreerimine väikese eelnevalt hangitud valikute loendi alusel). See strateegia sõltub andmete suurusest ja vajaliku filtreerimise tüübist ning võib mõnikord vähendada serveri koormust. Siiski pidage meeles kliendile edastatava andmemahu ja potentsiaalsete kliendipoolse jõudluse kitsaskohtade suhtes. Kliendipoolse filtreerimise rakendamisel tagage asjakohased turvameetmed.

Täiustatud Strateegiad: Filtreerimise ja Otsingu Kombineerimine

Paljudes reaalmaailma stsenaariumides peate võib-olla kombineerima filtreerimist ja otsingut. Näiteks võite soovida tooteid filtreerida kategooria järgi ja seejärel otsida selles kategoorias kindlat märksõna.

Näide (filtreerimise ja otsingu kombineerimine `django-filter` abil):

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from django_filters import rest_framework as filters

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductFilter(filters.FilterSet):
    category = filters.CharFilter(field_name='category__name', lookup_expr='exact')
    search = filters.CharFilter(field_name='name', lookup_expr='icontains')
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['category', 'search']

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [filters.DjangoFilterBackend]
    filterset_class = ProductFilter

            

              
                Copy
              
            
          

Selles näites saavad kliendid filtreerida `category` järgi ja seejärel otsida `search` (märksõnade) järgi selles kategoorias. See näide annab aimu, kuidas erinevaid filtritüüpe saab kombineerida. See lähenemine annab kasutajale keerulisema päringuvõimaluse. Mõelge, kuidas need tööriistad saavad parandada kasutajakogemust globaalselt, võimaldades täpsemaid päringuid.

Rahvusvahelistamise ja Lokaliseerimise (I18n & L10n) Kaalutlused

API-de arendamisel globaalsele publikule on õige rahvusvahelistamine (I18n) ja lokaliseerimine (L10n) üliolulised. See hõlmab teie API kohandamist erinevate keelte, kultuuride ja piirkondadega.

• Teksti Kodeerimine: Veenduge, et teie andmebaas ja API kasutavad UTF-8 kodeeringut, et käsitleda laia valikut erinevate keelte märke.
• Kuupäeva ja Kellaaja Formaadid: Kasutage ISO 8601 kuupäeva- ja kellaajaformaate, et vältida ebaselgust ja tagada ühilduvus erinevates lokaatides.
• Numbrite Formaatimine: Käsitlege numbrite vormindamist (nt koma- ja tuhandeteneraldajad) asjakohaselt.
• Stringide Võrdlus: Olge teadlik, kuidas stringide võrdlus erinevates keeltes töötab. Kaaluge suurtähe- ja väiketähetundlikku vastet ning kasutage oma andmebaasis asjakohaseid kollatsiooniseadeid. Kui kasutaja otsib näiteks araabia keeles, peab tema päring tõhusalt töötama sobivate märgistikega.
• Tõlge: Rakendage tõlkeid kasutajatele nähtavate stringide, veateadete ja muu tekstisisu jaoks.
• Valuuta Käitlemine: Toetage mitut valuutat, kui teie API tegeleb finantsandmetega.
• Paremalt Vasakule (RTL) Tugi: Kui teie rakendus peab toetama keeli nagu araabia või heebrea, kaaluge RTL paigutuse rakendamist.

DRF ei paku algupäraselt kõikehõlmavaid I18n ja L10n funktsioone, kuid see integreerub Django I18n/L10n süsteemiga. Kasutage Django tõlkefunktsioone (nt `gettext`, `ugettext`, `{% load i18n %}`) tekstisisu tõlkimiseks. I18n/L10n korrektne planeerimine ja rakendamine on hädavajalik globaalse publiku kaasamiseks ning lokaliseeritud ja intuitiivse kasutajakogemuse pakkumiseks.

Parimad Praktikad ja Teostatavad Põhimõtted

Siin on kokkuvõte parimatest praktikatest ja teostatavatest põhimõtetest DRF QuerySeti filtreerimise ja otsingu kohta:

• Valige Õige Tööriist: Hinnake hoolikalt, kas filtreerimine või otsing on teie vajadustele sobiv meetod. Kombineerige neid vajadusel.
• Optimeerige Indekseerimisega: Indekseerige alati andmebaasis filtreerimiseks ja otsinguks kasutatavad väljad. Vaadake regulaarselt üle ja optimeerige indekseid.
• Kasutage Andmebaasi-spetsiifilisi Funktsioone: Kasutage keeruliste otsingunõuete jaoks andmebaasi-spetsiifilisi täistekstiotsingu võimalusi.
• Rakendage Vahemälu: Vahemälustage sageli ligipääsetavaid andmeid, et vähendada andmebaasi koormust.
• Kasutage Leheküljendamist: Kasutage alati suurte tulemuste hulkade leheküljendamist jõudluse ja kasutajakogemuse parandamiseks.
• Optimeerige QuerySette: Kirjutage tõhusaid andmebaasipäringuid ja vältige N+1 päringuid.
• Prioriteerige Jõudlust: Jälgige API jõudlust ja tuvastage potentsiaalsed kitsaskohad. Kasutage profileerimistööriistu oma koodi analüüsimiseks ja optimeerimiseks.
• Kaaluge I18n/L10n: Planeerige rahvusvahelistamine ja lokaliseerimine algusest peale, et toetada globaalset publikut.
• Pakkuge Selget API Dokumentatsiooni: Dokumenteerige saadaolevad filtreerimis- ja otsinguvõimalused ning päringuparameetrid oma API dokumentatsioonis. See aitab kasutajatel mõista, kuidas teie API-t kasutada. Sellised tööriistad nagu Swagger või OpenAPI saavad siin suureks abiks olla.
• Testige Põhjalikult: Testige oma filtreerimis- ja otsinguloogikat erinevate andmete ja äärmuslike juhtumitega, et veenduda selle korrektses toimimises. Kirjutage ühikuteste, et vältida regressioone.

Järgides neid parimaid praktikaid, saate luua väga jõudsaid ja kasutajasõbralikke API-sid, mis filtreerivad ja otsivad andmeid tõhusalt, pakkudes positiivset kogemust kasutajatele kogu maailmas. Arvestage globaalse kasutajaskonna vajadustega. Teie valikud disainifaasis mõjutavad kasutajaid Jaapanist Saksamaani ja Argentinani ning aitavad teie API-l saavutada globaalset edu.

Teostatavad Sammud:

1. Tuvastage Filtreerimis- ja Otsingunõuded: Analüüsige oma API vajadusi ja tuvastage filtreerimis- ja otsingunõuded.
2. Valige Sobiv Filtreerimise Backend: Valige sobiv DRF filtreerimise backend (nt `OrderingFilter`, `SearchFilter`, `DjangoFilterBackend`).
3. Rakendage Filtreerimine ja Otsing: Rakendage filtreerimise ja otsingu funktsionaalsus oma vaatekomplektides.
4. Optimeerige QuerySette ja Andmebaasi Indekseid: Veenduge, et teie päringud on tõhusad ja et asjakohased andmebaasi indeksid on paigas.
5. Testige Põhjalikult: Testige oma filtreerimis- ja otsingurakendusi erinevate andmete ja päringuparameetritega.
6. Dokumenteerige Oma API: Dokumenteerige saadaolevad filtreerimis- ja otsinguvõimalused oma API dokumentatsioonis.

Kokkuvõte

DRF-i QuerySeti filtreerimisstrateegiate valdamine on oluline tugevate ja skaleeritavate API-de loomiseks. Mõistes filtreerimise ja otsingu erinevusi, kasutades DRF-i sisseehitatud funktsioone, optimeerides jõudlust ja arvestades rahvusvahelistamist, saate luua API-sid, mis teenindavad tõhusalt globaalset publikut. Pidev õppimine ja kohanemine on veebiarenduse pidevalt muutuvas maastikus elutähtis. Hoidke end kursis parimate praktikate ja uusimate edusammudega, et tagada teie API-de tõhusus ja kasutajasõbralikkus kasutajatele kogu maailmas.