私の Django プロジェクトに最適な検索エンジンは、Lucene、Sphinx、PostgreSQL、または MySQL のどれですか?

検索エンジンの評価: Lucene、Sphinx、Postgresql、MySQL

Django サイトに最適な検索エンジンを見つけるには、次の主要な基準を考慮してください。 : 結果の関連性、インデックス作成速度、統合の容易さ、リソース要件、スケーラビリティ、その他機能。

Lucene

• カスタマイズ可能なランキングと結果の並べ替えを提供します。
• インデックス作成の速度は、複雑な SQL クエリに直接関係します。
• Django の統合にはサードパーティが必要ですツール。
• リソースの使用量が膨大になる可能性があります。
• 分散インデックスによってスケーラビリティが実現されます。
• 拡張機能はサードパーティを通じて利用できます。 plugins.

Sphinx

• デフォルトでは、結果は関連性によってランク付けされます。
• データベースの直接通信により、非常に高速なインデックス作成が可能です。
• との統合のための Python API Django.
• 検索デーモンによるメモリ使用量が少ない。
• 複数のサーバー展開によりスケーラビリティが簡単である。
• 部分的なインデックス更新や「did you」のような機能はサポートされていない。どういう意味ですか?"。

Postgresql

• 結果ランキングを備えた組み込みの全文検索。
• インデックス作成の速度は、次の条件によって異なります。クエリの複雑さについて。
• Django と統合されています。ボックス。
• リソースの使用量は一般的に低い。
• 垂直分割による拡張性。
• 他のオプションと比較して追加機能が制限されている。

MySQL

• による全文検索をサポート結果のランキング。
• 大規模なデータセットではインデックス作成が遅くなる可能性があります。
• Django の統合は簡単です。
• メモリ使用量は一般に低くなります。
• レプリケーションによるスケーラビリティ。
• 他のものと比べて機能が制限されています

追加の考慮事項

• インデックスの更新: Lucene、Sphinx、Postgresql は、ほぼリアルタイムのインデックス作成をサポートします。 MySQL には定期的なインデックスの再作成が必要です。
• 継続的インテグレーション: Lucene では、継続的なインデックス作成のための追加ツールが必要です。 Sphinx と Postgresql では、定期的なデルタ インデックス作成が可能です。

結論

提供された基準に基づくと、Sphinx は、その優れた結果の関連性、迅速なインデックス作成の強力な候補として浮上します。 、Django 統合の容易さ、およびリソース要件の低さ。 Lucene ではさらに多くのカスタマイズが可能ですが、より複雑な設定が必要になる場合があります。 Postgresql は Django とのシームレスな統合を提供しますが、インデックス作成速度が低下する可能性があります。リソースの使用率が主な懸念事項である場合、MySQL は実行可能なオプションです。最終的に、最適な選択は、Django サイトの特定の要件によって異なります。

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