Пользователь
Наступила осень, и, несмотря на хорошую погоду, наши зрители потянулись за новым видеоконтентом. Бекенд-серверы, обслуживающие эмбеды с видео, стали упираться в CPU. С криками "а-а-а" прибежали системные администраторы и начали отбирать у отдела разработки ноутбуки и десктопы, грозясь поставить их в датацентры "на усиление". Разработке это конечно всё не понравилось и все поувольнялись с этой хренью решили что-нибудь сделать.
Добрый день, уважаемые читатели.
Сегодняшняя статья будет посвящена сравнению моделей работы с иерархическими данными в PostgreSQL, через Django приложение. В статья я специально не использую чистую реализацию в базе данных, т. к. меня интересует именно производительность в среде, приближенной к боевой.
Пользователи ищут товары в интернет-магазине, ищут стати, поиск это неотъемлемый компонент сайта. Быстрый и гибкий поиск сложно реализовать средствами реляционных баз данных. Для таких задач используют поисковые движки, один из которых Elasticsearch. Elasticsearch хорошо документирован и доступен из коробки на AWS.
Для работы с elasticsearch используется библиотека elasticsearch-py или elasticsearch-dsl-py. elasticsearch-dsl-py это надстройка над elasticsearch-py, она проста в использовании и поддерживает elasticsearch версии 5.x. На базе этой библиотеки была создана библиотека django-rest-elasticsearch, которая основана на идеологии существующего поиска в Django REST Framework. Ниже я детально распишу как реализовать поиск в Django REST Framework с помощью elasticsearch используя данную библиотеку.
В этом руководстве мы рассмотрим основные ошибки Django-разработчиков и узнаем, как их избежать. Статья может быть полезна даже опытным разработчикам, потому что и они совершают такие ошибки, как поддержка неподъёмно больших настроек или конфликтов имён в статических ресурсах.
Elasticsearch — поисковый движок с json rest api, использующий Lucene и написанный на Java. Описание всех преимуществ этого движка доступно на официальном сайте. Далее по тексту будем называть Elasticsearch как ES.
Подобные движки используются при сложном поиске по базе документов. Например, поиск с учетом морфологии языка или поиск по geo координатам.
В этой статье я расскажу про основы ES на примере индексации постов блога. Покажу как фильтровать, сортировать и искать документы.
Yii, но это не особо важно.
Если вы еще никогда не поддерживали чужие приложения, или пусть даже свои, но таких размеров, что уже не помещаются в одной голове, то прошу вас расслабиться, откинуться на спинку кресла и воспринимать прочитанное как поучительную сказку с надуманными проблемами, забавным сюжетом и очевидным счастливым концом. В противном случае, если реальный боевой опыт у вас имеется, добро пожаловать в ад, но с IDDQD и IDKFA.
К вашему сведению! В этой статье мы рассматриваем само явление docker-контейнеров, а не составляем список микросервисов, которые гнездятся внутри. Этим мы займемся в следующей серии, во имя справедливости!
UPDATE: пришлось заменить «докер» на «docker», иначе статья не ищется. Заранее прошу прощения за все «docker'ы» в тексте. Селяви.