Django .nd PostgreSQL を活用した効率的な地域ターゲット評価 API

先週、私は HTTP ベースの REST API の開発に関わるケーススタディを詳しく見る機会がありました。この API の中心的な機能は、指定された地理的位置間の平均評価を計算することでした。ロケーションにはリージョン、リージョン内のポートが含まれており、API により、ポート間、リージョン間、ポート間、リージョン間など、さまざまな組み合わせでの評価の取得が容易になりました。

バックエンドには、Python 3.12 で実行される Django REST Framework (DRF) を備えた Django 5.1.1 という強力な技術スタックを選択しました。選択したデータベースは PostgreSQL 16 インスタンスで、Docker を使用して簡単にデプロイされました。この組み合わせは、シームレスな開発者エクスペリエンスと優れたパフォーマンスを提供する、優れた選択肢であることが判明しました。

Django 5.1.1: パフォーマンスの飛躍的向上

最後に Django を利用してからしばらく経ちました。私のこれまでの経験は、メタ バックエンド開発者専門分野に由来しており、当時の最新バージョンである Django 4.1 を採用していました。

Django 5.1.1 に足を踏み入れると、明らかにパフォーマンスが向上したという感覚は否定できません。これにより、データベースの対話を合理化し続ける Django の優れたオブジェクト リレーショナル マッパー (ORM) に対する私の感謝の気持ちがさらに強まりました。

PostgreSQL 16: 内部のパワー

このケーススタディでは特に複雑なクエリを作成する必要はありませんでしたが、それでも PostgreSQL 16 の機能は印象的でした。並列実行機能により、結合、集計、スキャンなどのさまざまな操作のクエリ実行速度が大幅に向上しました。さらに、一括データ読み込み機能は、新しいバイナリ形式を使用して大規模なデータセットを迅速に読み込むための魅力的なソリューションを提供しました。

開発者中心の技術スタック

Dockerized 環境内での Django 5.1.1、DRF、Python 3.12、PostgreSQL 16 の組み合わせは、他のフレームワークで経験したものを超える開発者エクスペリエンスをもたらしました。これらのテクノロジー間の全体的な相乗効果により、効率的で合理化された開発プロセスが促進されました。

結論

結論として、このプロジェクトは、Django と PostgreSQL の最新の進歩についての貴重な調査として役立ちました。 Django 5.1.1 のパフォーマンスの最適化は、PostgreSQL 16 の機能セット、特に並列実行と一括データ読み込みと組み合わせることで、この技術スタックを堅牢でスケーラブルな REST API を構築するための魅力的な選択肢にしています。 Docker化された環境内でのシームレスな統合により、開発効率がさらに向上します。優れたパフォーマンスとスムーズな開発者エクスペリエンスを必要とする次のプロジェクトでは、この組み合わせを検討することを強くお勧めします。

API を見てみたい場合は、私の github にアクセスしてください。私についてもっと知ることもできます

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