Avo资源搜索配置:自定义搜索结果数量限制
2025-07-10 02:19:50作者:贡沫苏Truman
引言
在Ruby on Rails应用开发中,Avo作为一个优秀的管理面板框架,提供了强大的资源管理功能。其中,搜索功能是管理后台不可或缺的一部分。本文将深入探讨如何在Avo中为不同资源配置独立的搜索结果数量限制,实现更灵活的搜索体验。
背景与需求
在管理后台的实际应用中,不同资源可能需要不同的搜索结果展示策略。例如:
- 用户资源可能需要展示更多结果以便快速查找
- 敏感资源可能需要限制结果数量以确保安全性
- 高频访问资源可能需要优化性能而减少结果数量
Avo框架虽然提供了全局的搜索结果数量配置(Avo.configuration.search_results_count),但缺乏资源级别的细粒度控制。本文将介绍如何实现资源级别的搜索结果数量定制。
技术实现方案
核心思路
实现资源级别的搜索结果数量控制需要以下几个关键步骤:
- 配置提取:从资源搜索选项中获取
results_count设置 - 执行上下文:使用
Avo::ExecutionContext处理Proc类型的配置 - 优先级处理:确保资源级配置优先于全局配置
- 类型兼容:支持整数和Proc两种配置形式
具体实现
配置定义
在资源类中,可以通过以下DSL方式定义搜索配置:
class Avo::Resources::User < Avo::BaseResource
self.search = {
query: -> { query.ransack(name_eq: params[:q]).result(distinct: false) },
results_count: -> { user.admin ? 30 : 10 } # 动态根据用户角色返回不同数量
# 或者直接使用固定值
# results_count: 15
}
end
执行流程
- 配置获取:首先检查资源是否定义了
results_count - 动态评估:如果是Proc,则在执行上下文中评估
- 回退机制:如果未定义,则使用全局配置
- 结果应用:将最终值应用于搜索查询
技术细节
- ExecutionContext使用:确保Proc在正确的上下文中执行,可以访问请求参数和当前用户等信息
- 类型转换:将配置结果统一转换为整数类型
- 边界处理:处理无效配置情况,确保始终有合理的默认值
实际应用场景
场景1:基于权限的动态限制
results_count: -> {
current_user.admin? ? 100 : 20
}
管理员可以看到更多结果,普通用户则有限制。
场景2:资源特性适配
results_count: -> {
# 对于大型表限制结果数量以提高性能
model.table_size > 1_000_000 ? 50 : 200
}
场景3:搜索类型适配
results_count: -> {
params[:q].present? ? 30 : 10 # 有搜索词时返回更多结果
}
最佳实践
- 性能考虑:对于大型数据集,合理限制结果数量
- 用户体验:高频搜索资源可适当增加结果数量
- 安全性:敏感数据资源应考虑更严格的结果限制
- 文档记录:为团队记录各资源的特殊配置原因
总结
通过实现资源级别的搜索结果数量控制,Avo管理员可以更精细地调优不同资源的搜索体验,平衡性能、安全性和可用性。这种灵活的配置方式特别适合包含多种资源类型、不同访问权限级别的复杂管理后台应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
271
2.55 K
暂无简介
Dart
561
125
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
170
12
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
128
105
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
357
1.85 K
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
440
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
606
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
732
70