Павел Голубев

Для этого git на проде должен быть + весь код проекта должен в нём хранится. А во многих проектах git или нет вообще или только часть кода в нём.

Слышу эту песню про программирование — уже с лет 20 точно.

Но пока «мы» даже сверстать макет не можем автоматически, чтобы можно было в продакшен отправить и это с учётом того, что в Figma уже готов css.

commerceML 3 официально у 1С нигде не анонсирован

Понял, спасибо

Если не сложно, то какие вопросики? Мне реально интересно.

Vuetify живее всех живых github.com/vuetifyjs/vuetify

По cron поставить очистку таблицы

Vue/React не делают шаг назад. Добавили серверного рендеринга, чтобы банально быстрее грузилось, чтобы пользователь быстрее мог увидеть интерфейс, а не белый лист с индикатором загрузки.

Проблемы с расширяемостью готовых Vue/React/Svelte компонент действительно существует, проблема не решается в лоб. Но об этом знает любой front-end разработчик с релевантным опытом.

А почему всю корзину не хранить в LocalStorage? А при оформлении заказа прокидывать в процессор создающий заказ данные из LocalStorage. Там и событие есть на изменение, можно сразу все корзины офовлять по нему.

@Илья Уткин При попытке поставить на MacOS
Error response from daemon: error while mounting volume '/var/lib/docker/volumes/doodle_nfsmount/_data': failed to mount local volume: mount :/Users/catsmeatman/Projects/doodle:/var/lib/docker/volumes/doodle_nfsmount/_data, data: addr=192.168.65.254,nolock,hard,nointr,nfsvers=3: connection refused

Спасибо, ребята. Афигенно вышло!

а в Elastic схожим образом добавляются новые индексы manual.manticoresearch.com/Updating_index_schema#Updating-index-schema-in-RT-mode?

Кайф!

А рассматривался вариант ManticoreSearch, который форк Sphinx github.com/manticoresoftware/manticoresearch?

нет

ок, тогда можно рассмотреть типа такой штуки manticoresearch.com. Фасетный поиск из коробки manual.manticoresearch.com/Searching/Faceted_search и php клиент есть github.com/manticoresoftware/manticoresearch-php

Можно попробовать вариант заранее просчитывать все возможные пересечения для фасетного фильтра и хранить эти варианты в кеш-таблице, которую в mysql сделать in-memory. Кажется так работает «умный фильтр» в Битрикс www.intervolga.ru/blog/projects/bitrix-smart-filter-citilink-style/

Тот же подход но для Redis habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/316652/

Да и индексирует новые товары крайне медленно. А дефолтный внешний вид — страх и ужас.

В Magento попрежнему использует EAV, но потом таки транслирует их в обычные плоские таблицы, чтобы делать быструю фильтрацию и выборки по индексам.

И тут получается нюанс, в котором жертвуем нормализацией данных, в угоду производительности и каким-то макаром нужно следить за консистентностью данных в EAV. плоских таблицах, таблицах фасетных фильтров.

Спасибо, полезно.

После обновления — полёт нормальный? Баги всплыли какие-нибудь?