Full-text search with PostgreSQL
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 68/100
調査の方向性
Start in supabase/schema.sql at the game table to see the searchable columns (title, developer, genre, description) and how the existing genre/price filters are shaped. Add a generated tsvector column plus a GIN index and a ranking database function, then call it from backend/queries.py via rpc while keeping the current filters composable. Done means a search term returns ranked matches and the genre/price filters still work, with the migration steps written up in the PR.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Store search should match words anywhere in the title, developer, genre and description, with the best matches first.
- Add a generated
tsvectorcolumn (or index) togameinsupabase/schema.sql - Query it from
backend/queries.py(e.g. via a database function called withrpc) - Keep the existing genre/price filters working alongside search
- Explain the migration steps in the PR
- 主要言語
- CSS
- スター
- 1
- フォーク
- 1
- 平均マージ
- 39分
- マージ済み PR（30日）
- 6
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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