Sem o código de classe é difícil encontrar a melhor maneira de otimizar sua consulta.
Você pode adicionar um Gin ou Gist index para acelerar a similaridade do trigrama.
Você pode criar uma anotação com o SearchVector como abaixo:
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)
)
Você pode acelerar a pesquisa de texto completo usando um SearchVectorField
Para saber mais sobre pesquisa de texto completo e trigrama, você pode ler o artigo que escrevi sobre o assunto:
"Pesquisa de texto completo em Django com PostgreSQL"
