18 సెప్టెంబర్, 2025తెలుగు

దృఢమైన మరియు స్కేలబుల్ APIలను రూపొందించడానికి Django REST Framework (DRF)లో సమర్థవంతమైన QuerySet ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన పద్ధతులను అన్వేషించండి.

DRF ఫిల్టరింగ్ vs. శోధన: QuerySet ఫిల్టరింగ్ వ్యూహాలను నేర్చుకోవడం

వెబ్ అభివృద్ధి రంగంలో, సమర్థవంతమైన మరియు యూజర్ ఫ్రెండ్లీ APIలను రూపొందించడం చాలా ముఖ్యమైనది. Django REST Framework (DRF) RESTful APIలను రూపొందించడానికి ఒక శక్తివంతమైన టూల్కిట్ను అందిస్తుంది, ఇందులో డేటాను ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు శోధించడానికి బలమైన ఫీచర్లు ఉన్నాయి. ఈ సమగ్ర గైడ్ DRF యొక్క QuerySet ఫిల్టరింగ్ సామర్థ్యాల చిక్కులను పరిశీలిస్తుంది, ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు డేటా పునరుద్ధరణను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు API పనితీరును మెరుగుపరచడానికి వివిధ వ్యూహాలను అన్వేషిస్తుంది. ఫిల్టరింగ్ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి, శోధనను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి మరియు గరిష్ట ప్రభావాన్ని పొందడానికి ఈ పద్ధతులను ఎలా కలపాలి అనే దానిని మేము పరిశీలిస్తాము.

ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన యొక్క ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడం

ఏదైనా APIలో ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన ప్రాథమిక కార్యకలాపాలు. ఇవి వారి ప్రమాణాల ఆధారంగా నిర్దిష్ట డేటాను తిరిగి పొందడానికి క్లయింట్లకు (ఉదా., వెబ్ అప్లికేషన్లు, మొబైల్ యాప్లు) అధికారం ఇస్తాయి. ఈ కార్యాచరణలు లేకపోతే, APIలు భారంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉండవు, క్లయింట్లను మొత్తం డేటాసెట్లను డౌన్లోడ్ చేయడానికి మరియు వాటిని వారి స్వంతంగా ఫిల్టర్ చేయడానికి బలవంతం చేస్తాయి. ఇది దారి తీయవచ్చు:

నెమ్మదిగా స్పందన సమయాలు: ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్లతో, పెద్ద మొత్తంలో డేటాను తీసుకురావడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం యొక్క భారం స్పందన సమయాలను పెంచుతుంది.
పెరిగిన బ్యాండ్విడ్త్ వినియోగం: క్లయింట్లు అనవసరమైన డేటాను డౌన్లోడ్ చేయడం ద్వారా ఎక్కువ బ్యాండ్విడ్త్ను వినియోగిస్తారు. పరిమిత ఇంటర్నెట్ యాక్సెస్ లేదా అధిక డేటా ఖర్చులు ఉన్న ప్రాంతాల్లోని వినియోగదారులకు ఇది ఒక ముఖ్యమైన సమస్య.
పేలవమైన వినియోగదారు అనుభవం: నెమ్మదిగా APIలు విసుగు చెందిన వినియోగదారులకు దారి తీస్తాయి మరియు మొత్తం అప్లికేషన్ వినియోగాన్ని ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేస్తాయి.

ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న వినియోగదారులకు అతుకులు లేని మరియు పనితీరు అనుభవాన్ని అందించడానికి సమర్థవంతమైన ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన విధానాలు చాలా కీలకం. భారతదేశం, బ్రెజిల్ లేదా ఇండోనేషియా వంటి దేశాల్లోని వినియోగదారుల కోసం పరిగణించండి, ఇక్కడ ఇంటర్నెట్ మౌలిక సదుపాయాలు గణనీయంగా మారవచ్చు. డేటా పునరుద్ధరణను ఆప్టిమైజ్ చేయడం నేరుగా ఈ వినియోగదారులకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది.

DRF యొక్క అంతర్నిర్మిత ఫిల్టరింగ్ సామర్థ్యాలు

DRF QuerySetsను ఫిల్టర్ చేయడానికి అనేక అంతర్నిర్మిత ఫీచర్లను అందిస్తుంది:

1. `OrderingFilter`

`OrderingFilter` తరగతి క్లయింట్లకు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఫీల్డ్ల ఆధారంగా ఫలితాలను ఆర్డర్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. తేదీ, ధర, పేరు లేదా ఏదైనా ఇతర సంబంధిత లక్షణాల ద్వారా డేటాను క్రమబద్ధీకరించడానికి ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. క్లయింట్లు సాధారణంగా `?ordering=field_name` లేదా `?ordering=-field_name` (అవరోహణ క్రమంలో) వంటి ప్రశ్న పరామితులను ఉపయోగించి ఆర్డర్ను నియంత్రించవచ్చు.

ఉదాహరణ:

మీకు `Product` కోసం ఒక మోడల్ ఉందని అనుకుందాం:

            
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)

మరియు తదనుగుణంగా సీరియలైజర్ మరియు వ్యూసెట్:

            
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

ఈ ఉదాహరణలో, ఉత్పత్తులను క్రమబద్ధీకరించడానికి క్లయింట్లు `ordering` పరామితిని ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, `?ordering=price` ధర ప్రకారం ఆరోహణ క్రమంలో క్రమబద్ధీకరిస్తుంది మరియు `?ordering=-price` ధర ప్రకారం అవరోహణ క్రమంలో క్రమబద్ధీకరిస్తుంది. వారి అవసరాలకు అనుగుణంగా డేటా ప్రదర్శనను రూపొందించడానికి వినియోగదారులకు ఈ సౌలభ్యం చాలా ముఖ్యం. ఒక ఇ-కామర్స్ ప్లాట్ఫారమ్ను ఊహించండి; వినియోగదారులు సులభంగా ధర (తక్కువ నుండి ఎక్కువ లేదా ఎక్కువ నుండి తక్కువ) లేదా ప్రజాదరణ ఆధారంగా క్రమబద్ధీకరించాలి.

2. `SearchFilter`

`SearchFilter` మీ మోడల్లోని పేర్కొన్న ఫీల్డ్లలో టెక్స్ట్ ఆధారిత శోధనను ప్రారంభిస్తుంది. ఇది కీలక పదాలు లేదా పదబంధాల ఆధారంగా డేటాను శోధించడానికి క్లయింట్లను అనుమతిస్తుంది. ఇది సాధారణంగా `?search=keyword` వంటి ప్రశ్న పరామితిని ఉపయోగిస్తుంది. DRF యొక్క `SearchFilter` డిఫాల్ట్గా `icontains` లుకప్ను ఉపయోగిస్తుంది, కేస్-ఇన్సెన్సిటివ్ శోధనలను నిర్వహిస్తుంది. ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్లతో, సరైన పనితీరు కోసం, తరువాత చర్చించిన విధంగా డేటాబేస్-నిర్దిష్ట పూర్తి-టెక్స్ట్ శోధన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం విలువైనది.

ఉదాహరణ:

`Product` మోడల్ను కొనసాగిస్తూ:

            
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

ఇప్పుడు, క్లయింట్లు `search` పరామితిని ఉపయోగించి ఉత్పత్తులను శోధించవచ్చు. ఉదాహరణకు, `?search=laptop` 'laptop'ని వారి పేరు లేదా వివరణలో కలిగి ఉన్న ఉత్పత్తులను చూపుతుంది. గ్లోబల్ ప్రేక్షకుల అవసరాలను పరిగణించండి; బహుళ భాషలలో ఉత్పత్తుల కోసం శోధించడం టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ మరియు ఇండెక్సింగ్ కోసం జాగ్రత్తగా ప్రణాళికను కోరుతుంది.

3. `DjangoFilterBackend` (థర్డ్-పార్టీ లైబ్రరీ)

`django-filter` ప్యాకేజీ మరింత అధునాతన ఫిల్టరింగ్ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. ఇది వివిధ ఫీల్డ్ రకాలు, సంబంధాలు మరియు సంక్లిష్టమైన తర్కం ఆధారంగా అనుకూల ఫిల్టర్లను సృష్టించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. సంక్లిష్ట ఫిల్టరింగ్ అవసరాలను నిర్వహించడానికి ఇది సాధారణంగా అత్యంత శక్తివంతమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన విధానం.

ఇన్స్టాలేషన్: `pip install django-filter`

ఉదాహరణ:

            
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

ఈ ఉదాహరణ కనీస మరియు గరిష్ట ధర మరియు `icontains` లుకప్ను ఉపయోగించి పేరు ద్వారా ఉత్పత్తులను ఫిల్టర్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది `django-filter` యొక్క శక్తి మరియు సౌలభ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది ఇ-కామర్స్ లేదా కంటెంట్ మేనేజ్మెంట్ అప్లికేషన్లలో చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఇది వినియోగదారులను ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ధర పరిధి, ఉత్పత్తి వర్గం లేదా సృష్టించిన తేదీ ద్వారా ఫిల్టరింగ్ అన్నీ సులభంగా అమలు చేయబడతాయి. ఈ బహుముఖ ప్రజ్ఞ ప్రపంచ అవసరాలను తీర్చడానికి ఇది ఒక ప్రముఖ ఎంపికగా చేస్తుంది.

సరైన ఫిల్టరింగ్ వ్యూహాన్ని ఎంచుకోవడం: ఫిల్టరింగ్ vs. శోధన

ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన మధ్య ఎంపిక మీ API యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. వాటి ఉద్దేశంలో ప్రధాన వ్యత్యాసం ఉంది:

ఫిల్టరింగ్: నిర్దిష్ట ప్రమాణాల ఆధారంగా ఫలితాలను తగ్గించడానికి ఉపయోగిస్తారు (ఉదా., ధర పరిధి, తేదీ పరిధి, వర్గం). ఫిల్టర్లు సాధారణంగా ఖచ్చితమైన లేదా పరిధి ఆధారిత సరిపోలికలపై ఆధారపడి ఉంటాయి. వినియోగదారుడు సాధారణంగా వారు *ఏమి* వెతుకుతున్నారో తెలుసుకుంటారు.
శోధన: ఇచ్చిన టెక్స్ట్ స్ట్రింగ్తో *సరిపోయే* ఫలితాలను కనుగొనడానికి ఉపయోగిస్తారు (ఉదా., కీలక పదాలు). శోధన మరింత సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది మరియు తరచుగా అస్పష్టమైన సరిపోలికను కలిగి ఉంటుంది. వినియోగదారుకు వారు ఏమి వెతుకుతున్నారో ఖచ్చితంగా తెలియకపోవచ్చు, కానీ వారికి ఒక ప్రారంభ స్థానం ఉంది.

కీలక వ్యత్యాసాలను సంగ్రహించే ఒక పట్టిక ఇక్కడ ఉంది:

ఫీచర్	ఫిల్టరింగ్	శోధన
ఉద్దేశ్యం	నిర్దిష్ట ప్రమాణాల ఆధారంగా ఫలితాలను తగ్గించండి.	ఇచ్చిన టెక్స్ట్ స్ట్రింగ్తో సరిపోయే ఫలితాలను కనుగొనండి.
సరిపోలిక	ఖచ్చితమైన లేదా పరిధి ఆధారితం.	అస్పష్టమైన సరిపోలిక (ఉదా., కలిగి ఉంటుంది, ప్రారంభమవుతుంది, ముగుస్తుంది).
వినియోగ కేసు	ధర పరిధి, తేదీ పరిధి, వర్గ ఎంపిక.	కీలకపద శోధన, ఉత్పత్తి పేరు శోధన, కంటెంట్ శోధన.
సాధారణ ప్రశ్న పరామితులు	`?price__gte=10&price__lte=100`	`?search=keyword`

ప్రతి ఒక్కటి ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి:

వినియోగదారుడు తెలిసిన ఫీల్డ్లలో వివిక్త విలువలు లేదా శ్రేణుల ఆధారంగా ఫలితాలను మెరుగుపరచాలనుకున్నప్పుడు ఫిల్టరింగ్ను ఉపయోగించండి (ఉదా., ధర, తేదీ, వర్గం). మీకు అందుబాటులో ఉన్న ఫీల్డ్లు తెలుసు.

వినియోగదారుడు ఉచిత-టెక్స్ట్ ప్రశ్నను అందిస్తున్నప్పుడు శోధనను ఉపయోగించండి మరియు కీలక పదాలను ఉపయోగించి బహుళ ఫీల్డ్లలో సరిపోలికలను కనుగొనాలి.

పనితీరు కోసం ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధనను ఆప్టిమైజ్ చేయడం

ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు పనితీరు చాలా కీలకం. ఈ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులను పరిగణించండి:

1. డేటాబేస్ ఇండెక్సింగ్

ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధనను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి డేటాబేస్ ఇండెక్సింగ్ ప్రాథమికమైనది. మీరు ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన కోసం ఉపయోగిస్తున్న ఫీల్డ్లకు తగిన సూచికలు ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి. ఇండెక్సింగ్ మొత్తం పట్టికను స్కాన్ చేయకుండా సంబంధిత డేటాను త్వరగా గుర్తించడానికి డేటాబేస్ను అనుమతిస్తుంది. మీ డేటాబేస్ సిస్టమ్ మరియు మీ ప్రశ్నల స్వభావాన్ని బట్టి ఇండెక్స్ రకం (ఉదా., B-tree, పూర్తి-టెక్స్ట్) ఎంపిక ఆధారపడి ఉంటుంది. మీ అప్లికేషన్ను స్కేలింగ్ చేయడానికి ఇండెక్సింగ్ చాలా కీలకం, ముఖ్యంగా ప్రపంచ వినియోగదారు స్థావరంను నిర్వహించేటప్పుడు.

ఉదాహరణ (PostgreSQL):

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

ఉదాహరణ (MySQL):

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

సూచికలను జోడించడం లేదా తీసివేయడం యొక్క పనితీరు ప్రభావాన్ని ఎల్లప్పుడూ పరీక్షించండి. ట్రేడ్-ఆఫ్ను పరిగణించండి: సూచికలు రీడ్లను వేగవంతం చేస్తాయి కాని వ్రాతలను (ఇన్సర్ట్, అప్డేట్, డిలీట్) నెమ్మదిస్తాయి.

2. డేటాబేస్-నిర్దిష్ట పూర్తి-టెక్స్ట్ శోధన

సంక్లిష్ట శోధన అవసరాల కోసం, మీ డేటాబేస్ సిస్టమ్ యొక్క పూర్తి-టెక్స్ట్ శోధన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించండి. పూర్తి-టెక్స్ట్ శోధన ఇంజిన్లు ప్రత్యేకంగా టెక్స్ట్ డేటాను సమర్థవంతంగా శోధించడానికి రూపొందించబడ్డాయి మరియు తరచుగా స్టెమ్మింగ్, స్టాప్ వర్డ్ తొలగింపు మరియు ర్యాంకింగ్ వంటి ఫీచర్లను అందిస్తాయి. సాధారణ డేటాబేస్ పూర్తి-టెక్స్ట్ శోధన ఫీచర్లు:

PostgreSQL: `pg_trgm` మరియు `fts` (పూర్తి టెక్స్ట్ శోధన) పొడిగింపులను ఉపయోగిస్తుంది

MySQL: అంతర్నిర్మిత `FULLTEXT` సూచికలను కలిగి ఉంది.

Elasticsearch: డిజాంగోతో అనుసంధానించగలిగే ఒక ప్రత్యేక శోధన ఇంజిన్.

ఉదాహరణ (PostgreSQL, `pg_trgm`ని ఉపయోగించి సారూప్యత శోధన కోసం):

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')

పూర్తి-టెక్స్ట్ శోధన బహుభాషా శోధనకు మద్దతు ఇచ్చేటప్పుడు చాలా విలువైనది, ఎందుకంటే ఇది విభిన్న భాషలు మరియు అక్షర సెట్లను బాగా నిర్వహిస్తుంది. ఇది ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.

3. కాషింగ్

తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడే డేటాను లేదా ఖరీదైన డేటాబేస్ ప్రశ్నల ఫలితాలను నిల్వ చేయడానికి కాషింగ్ను అమలు చేయండి. DRF Redis లేదా Memcached వంటి కాషింగ్ సిస్టమ్లతో బాగా అనుసంధానిస్తుంది. కాషింగ్ మీ డేటాబేస్పై లోడ్ను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు మరియు ప్రతిస్పందన సమయాలను మెరుగుపరుస్తుంది, ముఖ్యంగా రీడ్-హెవీ కార్యకలాపాల కోసం. కాషింగ్ను అమలు చేసేటప్పుడు నవీకరణల ఫ్రీక్వెన్సీని పరిగణించండి - మీరు మీ వినియోగదారులకు పాత డేటాను అందించకూడదనుకుంటున్నారు.

ఉదాహరణ (డిజాంగో యొక్క అంతర్నిర్మిత కాషింగ్ను ఉపయోగించడం):

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

4. పేజీకరణ

పెద్ద డేటాసెట్లను ప్రదర్శించడానికి ఎల్లప్పుడూ పేజీకరణను ఉపయోగించండి. పేజీకరణ ఫలితాలను చిన్నవిగా, నిర్వహించదగిన పేజీలుగా విభజిస్తుంది, క్లయింట్ ఒకేసారి ఎక్కువ మొత్తంలో డేటాను స్వీకరించకుండా నిరోధిస్తుంది. DRF అంతర్నిర్మిత పేజీకరణ తరగతులను అందిస్తుంది. ప్రయోజనాలు వేగవంతమైన ప్రారంభ లోడ్ సమయాలు, తగ్గిన బ్యాండ్విడ్త్ వినియోగం మరియు మెరుగైన వినియోగదారు అనుభవం. వివిధ పేజీకరణ శైలులను పరిగణించండి: పేజీ ఆధారిత, ఆఫ్సెట్ ఆధారిత మరియు కర్సర్ ఆధారిత. మీ అవసరాలకు బాగా సరిపోయే పేజీకరణ శైలిని ఎంచుకోండి. ఆఫ్సెట్ ఆధారిత పేజీకరణ పెద్ద డేటాసెట్లతో సమర్థవంతంగా మారవచ్చు; చాలా పెద్ద ఫలితాల సెట్లతో సరైన పనితీరు కోసం కర్సర్ ఆధారిత పేజీకరణను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.

ఉదాహరణ:

from rest_framework.pagination import PageNumberPagination class StandardResultsSetPagination(PageNumberPagination): page_size = 10 page_size_query_param = 'page_size' max_page_size = 100

అప్పుడు, మీ వ్యూసెట్లో ఈ పేజీకరణ తరగతిని ఉపయోగించండి:

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

5. QuerySet పద్ధతులను ఆప్టిమైజ్ చేయండి

మీరు మీ డేటాబేస్ ప్రశ్నలను ఎలా నిర్మిస్తున్నారో తెలుసుకోండి. అసమర్థ QuerySet పద్ధతులు మరియు కార్యకలాపాలను నివారించండి. ఉదాహరణకు:

N+1 ప్రశ్నలను నివారించండి: మీరు అధిక డేటాబేస్ కాల్స్ చేయకుండా చూసుకోవడానికి మీ కోడ్ను జాగ్రత్తగా పరిశీలించండి (ఉదా., లూప్లో సంబంధిత వస్తువులను తిరిగి పొందడం). సంబంధిత వస్తువుల పునరుద్ధరణను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి `select_related()` మరియు `prefetch_related()`ని ఉపయోగించండి.

`values()` మరియు `values_list()`ని ఉపయోగించండి: మీకు ఫీల్డ్ల ఉపసమితి మాత్రమే అవసరమైతే, మొత్తం మోడల్ ఉదాహరణను తిరిగి పొందడానికి బదులుగా `values()` లేదా `values_list()`ని ఉపయోగించండి.

`annotate()` మరియు `aggregate()`ని తగిన విధంగా ఉపయోగించండి: పైథాన్లో గణనలు చేయడానికి బదులుగా డేటాబేస్-స్థాయి గణనల కోసం ఈ పద్ధతులను ఉపయోగించండి.

`defer()` మరియు `only()`ని పరిగణించండి: నిర్దిష్ట ఫీల్డ్ల పునరుద్ధరణను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, అనవసరమైన డేటా పునరుద్ధరణను నిరోధించడానికి ఈ పద్ధతులను ఉపయోగించండి.

6. క్లయింట్-సైడ్లో ఫిల్టరింగ్ (పరిశీలన)

కొన్ని సందర్భాల్లో, కొన్ని ఫిల్టరింగ్ తర్కాన్ని క్లయింట్-సైడ్కు తరలించవచ్చో లేదో పరిగణించండి (ఉదా., ముందుగా తెచ్చిన ఎంపికల చిన్న జాబితాలో ఫిల్టరింగ్). ఈ వ్యూహం డేటా పరిమాణం మరియు చేయవలసిన ఫిల్టరింగ్ రకాన్ని బట్టి ఉంటుంది మరియు ఇది కొన్నిసార్లు సర్వర్ లోడ్ను తగ్గించవచ్చు. అయితే, క్లయింట్కు బదిలీ చేయబడిన డేటా వాల్యూమ్ మరియు క్లయింట్-సైడ్ పనితీరు లోపాల సంభావ్యతను గమనించండి. క్లయింట్-సైడ్ ఫిల్టరింగ్ను అమలు చేసేటప్పుడు తగిన భద్రతా చర్యలను నిర్ధారించండి.

అధునాతన వ్యూహాలు: ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధనను కలపడం

అనేక వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో, మీరు ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధనను కలపవలసి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, మీరు వర్గం ద్వారా ఉత్పత్తులను ఫిల్టర్ చేయాలనుకోవచ్చు మరియు ఆ వర్గంలో నిర్దిష్ట కీలక పదం కోసం శోధించవచ్చు.

ఉదాహరణ (`django-filter`ని ఉపయోగించి ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధనను కలపడం):

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

ఈ ఉదాహరణలో, క్లయింట్లు `category` ద్వారా ఫిల్టర్ చేయవచ్చు మరియు ఆ వర్గంలో `search` (కీలకపదాలు) ద్వారా శోధించవచ్చు. ఈ ఉదాహరణ వివిధ ఫిల్టర్ రకాలను ఎలా కలపవచ్చో ఒక సంగ్రహావలోకనం ఇస్తుంది. ఈ విధానం వినియోగదారుకు మరింత సంక్లిష్టమైన ప్రశ్నించే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది. ఈ సాధనాలు మరింత నిర్దిష్ట ప్రశ్న అభ్యర్థనలను అనుమతించడం ద్వారా ప్రపంచవ్యాప్తంగా వినియోగదారు అనుభవాన్ని ఎలా మెరుగుపరుస్తాయో పరిగణించండి.

అంతర్జాతీయీకరణ మరియు స్థానికీకరణ (I18n & L10n) పరిగణనలు

ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు APIలను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు, సరైన అంతర్జాతీయీకరణ (I18n) మరియు స్థానికీకరణ (L10n) చాలా కీలకం. ఇందులో మీ APIని విభిన్న భాషలు, సంస్కృతులు మరియు ప్రాంతాలకు అనుగుణంగా మార్చుకోవడం జరుగుతుంది.

టెక్స్ట్ ఎన్కోడింగ్: విభిన్న భాషల నుండి విస్తృత శ్రేణి అక్షరాలను నిర్వహించడానికి మీ డేటాబేస్ మరియు API UTF-8 ఎన్కోడింగ్ను ఉపయోగిస్తున్నాయని నిర్ధారించుకోండి.

తేదీ మరియు సమయ ఫార్మాట్లు: గందరగోళాన్ని నివారించడానికి మరియు విభిన్న లోకేల్స్లో అనుకూలతను నిర్ధారించడానికి ISO 8601 తేదీ మరియు సమయ ఫార్మాట్లను ఉపయోగించండి.

సంఖ్య ఫార్మాటింగ్: సంఖ్య ఫార్మాటింగ్ను తగిన విధంగా నిర్వహించండి (ఉదా., దశాంశ విభజకాలు, వేల విభజకాలు).

స్ట్రింగ్ సరిపోలిక: విభిన్న భాషల్లో స్ట్రింగ్ పోలిక ఎలా పనిచేస్తుందో తెలుసుకోండి. కేస్-ఇన్సెన్సిటివ్ సరిపోలికను పరిగణించండి మరియు మీ డేటాబేస్లో తగిన క్రమబద్ధీకరణ సెట్టింగ్లను ఉపయోగించండి. ఉదాహరణకు, ఒక వినియోగదారు అరబిక్లో శోధిస్తుంటే, వారి ప్రశ్న తగిన అక్షర సమితులతో సమర్థవంతంగా పని చేయాలి.

అనువాదం: వినియోగదారు-ముఖ స్ట్రింగ్లు, లోపం సందేశాలు మరియు ఇతర టెక్స్ట్ కంటెంట్ కోసం అనువాదాన్ని అమలు చేయండి.

కరెన్సీ నిర్వహణ: మీ API ఆర్థిక డేటాతో వ్యవహరిస్తుంటే బహుళ కరెన్సీలకు మద్దతు ఇవ్వండి.

కుడి నుండి ఎడమకు (RTL) మద్దతు: మీ అప్లికేషన్ అరబిక్ లేదా హీబ్రూ వంటి భాషలకు మద్దతు ఇవ్వవలసి వస్తే, RTL లేఅవుట్ను అమలు చేయడాన్ని పరిగణించండి.

DRF స్థానికంగా సమగ్ర I18n మరియు L10n లక్షణాలను అందించదు, కానీ ఇది డిజాంగో యొక్క I18n/L10n సిస్టమ్తో అనుసంధానిస్తుంది. టెక్స్ట్ కంటెంట్ను అనువదించడానికి డిజాంగో యొక్క అనువాద లక్షణాలను ఉపయోగించండి (ఉదా., `gettext`, `ugettext`, `{% load i18n %}`). ప్రపంచ ప్రేక్షకులను చేరుకోవడానికి మరియు స్థానికీకరించబడిన మరియు సహజమైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందించడానికి I18n/L10nని సరిగ్గా ప్లాన్ చేయడం మరియు అమలు చేయడం చాలా అవసరం.

ఉత్తమ పద్ధతులు మరియు ఆచరణీయ అంతర్దృష్టులు

DRF QuerySet ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు మరియు ఆచరణీయ అంతర్దృష్టుల సారాంశం ఇక్కడ ఉంది:

సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోండి: మీ అవసరాలకు ఫిల్టరింగ్ లేదా శోధన సరైన పద్ధతి అని జాగ్రత్తగా అంచనా వేయండి. అవసరమైనప్పుడు వాటిని కలపండి.

ఇండెక్సింగ్తో ఆప్టిమైజ్ చేయండి: మీ డేటాబేస్లో ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన కోసం ఉపయోగించే ఫీల్డ్లను ఎల్లప్పుడూ సూచిక చేయండి. క్రమం తప్పకుండా సూచికలను సమీక్షించండి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయండి.

డేటాబేస్-నిర్దిష్ట లక్షణాలను ఉపయోగించండి: సంక్లిష్ట శోధన అవసరాల కోసం డేటాబేస్-నిర్దిష్ట పూర్తి-టెక్స్ట్ శోధన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించండి.

కాషింగ్ను అమలు చేయండి: డేటాబేస్ లోడ్ను తగ్గించడానికి తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడే డేటాను కాష్ చేయండి.

పేజీకరణను ఉపయోగించండి: పనితీరు మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఎల్లప్పుడూ పెద్ద ఫలితాల సెట్లను పేజీకరించండి.

QuerySetsను ఆప్టిమైజ్ చేయండి: సమర్థవంతమైన డేటాబేస్ ప్రశ్నలను రాయండి మరియు N+1 ప్రశ్నలను నివారించండి.

పనితీరుకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి: API పనితీరును పర్యవేక్షించండి మరియు సంభావ్య లోపాలను గుర్తించండి. మీ కోడ్ను విశ్లేషించడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి.

I18n/L10nని పరిగణించండి: ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ప్రారంభం నుంచే అంతర్జాతీయీకరణ మరియు స్థానికీకరణ కోసం ప్లాన్ చేయండి.

స్పష్టమైన API డాక్యుమెంటేషన్ను అందించండి: మీ API డాక్యుమెంటేషన్లో అందుబాటులో ఉన్న ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన ఎంపికలు మరియు ప్రశ్న పరామితులను డాక్యుమెంట్ చేయండి. ఇది వినియోగదారులు మీ APIని ఎలా ఉపయోగించాలో అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. స్వేగర్ లేదా ఓపెన్ API వంటి సాధనాలు ఇక్కడ చాలా సహాయపడతాయి.

పూర్తిగా పరీక్షించండి: ఇది సరిగ్గా పనిచేస్తుందని నిర్ధారించుకోవడానికి వివిధ డేటా మరియు ఎడ్జ్ కేసులతో మీ ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన తర్కాన్ని పరీక్షించండి. రిగ్రెషన్లను నివారించడానికి యూనిట్ పరీక్షలను రాయండి.

ఈ ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించడం ద్వారా, మీరు అధిక పనితీరు మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక APIలను సృష్టించవచ్చు, ఇది డేటాను సమర్థవంతంగా ఫిల్టర్ చేస్తుంది మరియు శోధిస్తుంది, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న వినియోగదారులకు సానుకూల అనుభవాన్ని అందిస్తుంది. ప్రపంచ వినియోగదారు స్థావరం యొక్క అవసరాలను పరిగణించండి. రూపకల్పన దశలో మీ ఎంపికలు జపాన్ నుండి జర్మనీ వరకు అర్జెంటీనా వరకు వినియోగదారులపై ప్రభావం చూపుతాయి మరియు మీ APIని ప్రపంచ విజయంగా మార్చడంలో సహాయపడతాయి.

ఆచరణీయ దశలు:

ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన అవసరాలను గుర్తించండి: మీ API యొక్క అవసరాలను విశ్లేషించండి మరియు ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన అవసరాలను గుర్తించండి.

తగిన ఫిల్టరింగ్ బ్యాకెండ్ను ఎంచుకోండి: తగిన DRF ఫిల్టరింగ్ బ్యాకెండ్ను ఎంచుకోండి (ఉదా., `OrderingFilter`, `SearchFilter`, `DjangoFilterBackend`).

ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధనను అమలు చేయండి: మీ వ్యూసెట్లలో ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన కార్యాచరణను అమలు చేయండి.

QuerySets మరియు డేటాబేస్ సూచికలను ఆప్టిమైజ్ చేయండి: మీ ప్రశ్నలు సమర్థవంతంగా ఉన్నాయని మరియు తగిన డేటాబేస్ సూచికలు ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి.

పూర్తిగా పరీక్షించండి: వివిధ డేటా మరియు ప్రశ్న పరామితులతో మీ ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన అమలులను పరీక్షించండి.

మీ APIని డాక్యుమెంట్ చేయండి: మీ API డాక్యుమెంటేషన్లో అందుబాటులో ఉన్న ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన ఎంపికలను డాక్యుమెంట్ చేయండి.

ముగింపు

దృఢమైన మరియు స్కేలబుల్ APIలను రూపొందించడానికి DRF యొక్క QuerySet ఫిల్టరింగ్ వ్యూహాలను నేర్చుకోవడం చాలా అవసరం. ఫిల్టరింగ్ మరియు శోధన మధ్య తేడాలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, DRF యొక్క అంతర్నిర్మిత ఫీచర్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా మరియు అంతర్జాతీయీకరణను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా, మీరు ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు సమర్థవంతంగా సేవ చేసే APIలను సృష్టించవచ్చు. వెబ్ అభివృద్ధి యొక్క ఎప్పటికప్పుడు అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రకృతి దృశ్యంలో నిరంతర అభ్యాసం మరియు అనుసరణ చాలా కీలకం. మీ APIలు ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న వినియోగదారులకు సమర్థవంతంగా మరియు యూజర్ ఫ్రెండ్లీగా ఉండేలా ఉత్తమ పద్ధతులు మరియు తాజా పురోగతి గురించి తెలుసుకుంటూ ఉండండి.