【发布时间】:2018-07-22 16:08:50
【问题描述】:
我正在尝试为系统创建一个准确且高效的搜索算法。我安装了 Postgresql 以利用其三元相似度查询,这就是我搜索对象的方式:
objects_found = Question.objects.extra(where=["CHAR_LENGTH(answer) > 300"])).filter(question__trigram_similar=message
这非常快,执行大部分查询不到 0.5 秒。 objects_found queryset 的所有对象都与查询文本相似,但我需要找出最相似的一个。
我知道有两种算法在这种情况下非常好,第一种是Cosine Similarity,第二种是Ratcliff/Obershelp pattern recognition(which has built-in implementation in Python)。
我尝试进行迭代,对它们中的每一个进行测试,在大多数情况下,余弦相似度大约快 1.5 倍(正如预期的那样,考虑到向量的测量速度要快得多),但 SequenceMatcher 会给出更准确的结果。所以我还是选择了SequenceMatcher。请注意,此迭代花费了很长时间。
最后,我尝试在代码中实现 SequenceMatcher:
objects_found = (Question.objects.extra(where=["CHAR_LENGTH(answer) > 300"])).filter(question__trigram_similar=message).iterator()
zsim = ("", 0)
for i in objects_found:
rsim = _search.ratcliff_obershelp(querytext, i.question)
if zsim[1] < rsim:
zsim = (i.answer, rsim)
if rsim > 0.75: # works in most of the cases
break
response = zsim[0]
数据库中有约 1GB 约 500 万行,postgresql 只需不到 0.5 秒即可选择具有三元相似性的正确行。在大约 500 万行中,只有 10-90 行被过滤,查询集迭代大约需要 62 秒才能找到最相似的行。
即使迭代在开始时中断也是如此,例如,如果只有 4 行要迭代以达到 75% 以上的相似度,Django 仍会加载 90 行。
我真的怀疑相似度算法本身是否存在问题,它似乎只是查询集需要很长时间来加载行,一旦它们被加载,算法几乎可以立即完成所有事情。
为什么会这样?有什么方法可以让 Queryset 迭代更省时吗?数据库级迭代会产生更快的结果吗?
p.s 时间由 python 的时间模块测量。
【问题讨论】:
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@Evert 我从 python 的
time库中对其进行了计时。说t1是执行Question.objects.extra(where=["CHAR_LENGTH(answer) > 300"])).filter(question__trigram_similar=message之前的时间,而t2是之后的时间:然后我计算了t2 - t1。 -
@Evert 为误解道歉,这不是使迭代器内存高效吗?但我想知道,它会影响时间效率吗?
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@Evert 是的,这就是我所指的。
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Django 将 ORM 调用转换为 SQL 以在需要时执行。尝试计时
list(objects_found),以评估查询集。 -
看看queryset API。它会回答你到目前为止的所有问题。我将充实我的评论并将其作为答案发布,因为这似乎是您的问题。
标签: python django postgresql django-queryset