Как да подобрим броя на текстовите заявки за Django с Postgres

Ако изпуснете SearchRank и просто филтрирайте с помощта на заявката, тя ще използва GIN индекса и ще работи много, много по-бързо:

query = SearchQuery(termo,config='portuguese')
entries = Article.objects.filter(search_vector=query)

Можете да добавите .explain() за да завършите, за да разгледате заявката и да видите дали се използва индексът:

print(entries.explain(analyze=True))

Трябва да видите заявката, използваща Bitmap Heap Scan и времето за изпълнение трябва да е много по-бързо.

Bitmap Heap Scan on your_table
...
Planning Time: 0.176 ms Execution Time: 0.453 ms

Когато правите анотации, както сте по-горе, вие анотирате всеки Article обект - така че postgres решава да извърши Seq Scan (или Parallel Seq Scan), което реши, че е по-ефективно. Повече информация тук

Опитайте да добавите .explain(verbose=True) или .explain(analyze=True) към вашия първоначален метод SearchRank за сравнение.

query = SearchQuery(termo,config='portuguese')
search_rank = SearchRank(F('search_vector'), query)
entries = Article.objects.annotate(rank=search_rank).filter(search_vector=query).order_by('-rank')

print(entries.explain(analyze=True))

Аз самият се сблъсквам с този проблем, с таблица с 990k записа, която отнема ~10 секунди. Ако можете да филтрирате заявката преди пояснението с помощта на други полета - това ще тласне планировчика на заявки обратно към използването на индекса.

От този отговор