Senza il codice della classe è difficile trovare il modo migliore per ottimizzare la tua query.
Puoi aggiungere un Gin o Gist index per velocizzare la somiglianza del trigramma.
Puoi creare un'annotazione con SearchVector come di seguito:
from django.contrib.postgres.aggregates import StringAgg
from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchVector
search_vectors = (
SearchVector('vision_expertise') +
SearchVector('bio_description') +
SearchVector(StringAgg('experiences__description', delimiter=' ')) +
SearchVector(StringAgg('educations__description', delimiter=' ')) +
SearchVector(StringAgg('publications__description', delimiter=' '))
)
Profile.objects.annotate(
search=search_vectors
).filter(
Q(search=SearchQuery(search_term)) |
Q(first_name__trigram_similar=search_term) |
Q(last_name__trigram_similar=search_term) |
Q(educations__degree__trigram_similar=search_term) |
Q(educations__field_of_study__trigram_similar=search_term) |
Q(educations__school__trigram_similar=search_term) |
Q(experiences__title__trigram_similar=search_term) |
Q(experiences__company__trigram_similar=search_term) |
Q(publications__title__trigram_similar=search_term) |
Q(certification__certification_name__trigram_similar=search_term) |
Q(certification__certification_authority__trigram_similar=search_term)
)
Puoi velocizzare la ricerca full-text utilizzando un Campo vettoriale di ricerca
Per conoscere la ricerca full-text e il trigramma puoi leggere l'articolo che ho scritto sull'argomento:
"Ricerca full-text in Django con PostgreSQL"
