Полнотекстовый поиск в Django с помощью Postgres и Elasticsearch [TDD] [Jason Parent]
Полнотекстовый поиск в Django с помощью Postgres и Elasticsearch
Язык: Английский
Узнайте, как добавить полнотекстовый поиск в Django с помощью Postgres и Elasticsearch!
В этом курсе вы узнаете, как создать приложение для поиска, которое поможет пользователям просматривать большой каталог вин. Мы начнем с создания простого проекта Django с помощью Docker. Затем мы глубоко погрузимся в собственные возможности поиска, предлагаемые Postgres, и включим их в наше приложение, используя как библиотеку Django, так и наши собственные скрученные конструкции. Затем мы создадим приложение React, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем. Наконец, мы перейдем на новый уровень в нашем поисковом приложении и заменим Postgres на Elasticsearch. И, конечно же, мы будем использовать разработку через тестирование на каждом этапе.
Что ты построишь?
Бэкэнд Django: мы создадим RESTful API с Django REST Framework, который взаимодействует с источниками данных Postgres и Elasticsearch.
Интерфейс React: мы создадим приложение React, которое позволит пользователям искать в каталоге из 150 000 вин и отображать их результаты.
База данных Postgres: мы создадим модель данных, изучим SQL-запросы и изучим методы, которые помогут нам повысить производительность.
Elasticsearch: мы создадим индекс, настроим сопоставление и узнаем, как использовать Query DSL.
Полнотекстовый поиск в Django с помощью Postgres и Elasticsearch
Язык: Английский
Узнайте, как добавить полнотекстовый поиск в Django с помощью Postgres и Elasticsearch!
В этом курсе вы узнаете, как создать приложение для поиска, которое поможет пользователям просматривать большой каталог вин. Мы начнем с создания простого проекта Django с помощью Docker. Затем мы глубоко погрузимся в собственные возможности поиска, предлагаемые Postgres, и включим их в наше приложение, используя как библиотеку Django, так и наши собственные скрученные конструкции. Затем мы создадим приложение React, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем. Наконец, мы перейдем на новый уровень в нашем поисковом приложении и заменим Postgres на Elasticsearch. И, конечно же, мы будем использовать разработку через тестирование на каждом этапе.
Что ты построишь?
Бэкэнд Django: мы создадим RESTful API с Django REST Framework, который взаимодействует с источниками данных Postgres и Elasticsearch.
Интерфейс React: мы создадим приложение React, которое позволит пользователям искать в каталоге из 150 000 вин и отображать их результаты.
База данных Postgres: мы создадим модель данных, изучим SQL-запросы и изучим методы, которые помогут нам повысить производительность.
Elasticsearch: мы создадим индекс, настроим сопоставление и узнаем, как использовать Query DSL.
Learn how to add full-text search to Django with both Postgres and Elasticsearch!
In this course, you'll learn how to craft a search application that helps users peruse a large catalog of wines. We'll start by building a simple Django project using Docker. Then, we'll do a deep dive into the native search capabilities offered by Postgres, and we'll incorporate them into our app using both the Django library and our own hand rolled constructs. Next, we'll create a React app to drive the user experience. Finally, we'll take our search app to the next level and swap out Postgres for Elasticsearch. And of course we'll be using Test-driven Development every step of the way.
What will you build?
Django backend: We'll construct a RESTful API with Django REST Framework that communicates with both Postgres and Elasticsearch data sources
React frontend: We'll build a React app that lets users search a catalog of 150,000+ wines and displays their results
Postgres database: We'll make a data model, explore SQL queries, and learn techniques to help us boost performance
Elasticsearch: We'll create an index, tweak a mapping, and learn how to use the Query DSL
In this course, you'll learn how to craft a search application that helps users peruse a large catalog of wines. We'll start by building a simple Django project using Docker. Then, we'll do a deep dive into the native search capabilities offered by Postgres, and we'll incorporate them into our app using both the Django library and our own hand rolled constructs. Next, we'll create a React app to drive the user experience. Finally, we'll take our search app to the next level and swap out Postgres for Elasticsearch. And of course we'll be using Test-driven Development every step of the way.
What will you build?
Django backend: We'll construct a RESTful API with Django REST Framework that communicates with both Postgres and Elasticsearch data sources
React frontend: We'll build a React app that lets users search a catalog of 150,000+ wines and displays their results
Postgres database: We'll make a data model, explore SQL queries, and learn techniques to help us boost performance
Elasticsearch: We'll create an index, tweak a mapping, and learn how to use the Query DSL
https://testdriven.io/courses/django-full-text-search/