Django集成搜索引擎Elasticserach的方法示例

1.背景

当用户在搜索框输入关键字后，我们要为用户提供相关的搜索结果。可以选择使用模糊查询 like 关键字实现，但是 like 关键字的效率极低。查询需要在多个字段中进行，使用 like 关键字也不方便,另外分词的效果也不理想。

全文检索方案

• 全文检索即在指定的任意字段中进行检索查询。
• 全文检索方案需要配合搜索引擎来实现。

搜索引擎原理

• 搜索引擎 进行全文检索时，会对数据库中的数据进行一遍预处理，单独建立起一份 索引结构数据 。
• 索引结构数据 类似字典的索引检索页 ，里面包含了关键词与词条的对应关系，并记录词条的位置。
• 搜索引擎进行全文检索时，将 关键字在索引数据中进行快速对比查找，进而找到数据的真实存储位置 。

2.Elasticsearch介绍

实现全文检索的搜索引擎，首选的是 Elasticsearch 。

• Elasticsearch 是用 Java 实现的，开源的搜索引擎。
• 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github等都采用它。
• Elasticsearch 的底层是开源库Lucene。但是，没法直接使用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。

分词说明

搜索引擎在对数据构建索引时，需要进行分词处理。

分词是指将一句话拆解成 多个单字 或 词 ，这些字或词便是这句话的关键词。

Elasticsearch 不支持对中文进行分词建立索引，需要配合扩展 elasticsearch-analysis-ik 来实现中文分词处理。

3.集成Elasticsearch

3.1. Haystack介绍和安装配置

• Haystack 是在Django中对接搜索引擎的框架，搭建了用户和搜索引擎之间的沟通桥梁。
  • 我们在Django中可以通过使用 Haystack 来调用 Elasticsearch 搜索引擎。
• Haystack 可以在不修改代码的情况下使用不同的搜索后端（比如 Elasticsearch 、 Whoosh 、 Solr 等等）。

Haystack安装

 $ pip install django-haystack $ pip install elasticsearch==2.4.1 

Haystack注册应用和路由

在 django 的配置文件中注册。

 INSTALLED_APPS = [ 'haystack', # 全文检索注册]​ 

在总路由中新建 haystack 的路由。

 urlpatterns = [url(r'^search/', include('haystack.urls')),] 

Haystack配置

在配置文件中配置Haystack为搜索引擎后端

 # Haystack HAYSTACK_CONNECTIONS = { 'default': { 'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine', 'URL': 'http://192.168.103.158:9200/', # Elasticsearch服务器ip地址，端口号固定为9200 'INDEX_NAME': 'serach_mall', # Elasticsearch建立的索引库的名称 }, } # 当添加、修改、删除数据时，自动生成索引 HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor' # 搜索的每页大小 HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 3 

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR 配置项保证了在Django运行起来后，有新的数据产生时，Haystack仍然可以让Elasticsearch实时生成新数据的索引。

3.2 Haystack建立数据索引

1.创建索引类

通过创建索引类，来指明让搜索引擎对哪些字段建立索引，也就是可以通过哪些字段的关键字来检索数据。

本项目中对模型类SKU信息进行全文检索，所以在 该模型类的应用（goods）中 新建 search_indexes.py 文件，用于存放索引类。索引类必须继承 haystack.indexes.SearchIndex 与 haystack.indexes.Indexable .

 from haystack import indexes from .models import SKU class SKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable): """SKU索引数据模型类""" text = indexes.CharField(document=True, use_template=True) def get_model(self): """返回建立索引的模型类""" return SKU def index_queryset(self, using=None): """返回要建立索引的数据查询集""" return self.get_model().objects.filter(is_launched=True) 

索引类 SKUIndex 说明：

• 在 SKUIndex 建立的字段，都可以借助 Haystack 由 Elasticsearch 搜索引擎查询。
• 其中 t来源gaodai#ma#com搞@代~码网ext 字段我们声明为 document=True ，表名该字段是主要进行关键字查询的字段。
• text 字段的索引值可以由多个数据库模型类字段组成，具体由哪些模型类字段组成，我们用 use_template=True 表示后续通过模板来指明。

2.创建text字段索引值模板文件

在项目 templates 目录中创建 text字段 使用的模板文件

具体在 templates/search/indexes/goods/sku_text.txt 文件中定义,其中 goods 为应用名， sku_text.txt 中的 sku 为模型类小写。

 {{ object.id }} {{ object.name }} {{ object.caption }} 

模板文件说明：当将关键词通过text参数名传递时

此模板指明SKU的 id 、 name 、 caption 作为 text 字段的索引值来进行关键字索引查询。

3.手动生成初始索引

 $ python manage.py rebuild_index 

第一次需要生成索引需要执行上述命令，后续会自动生成索引。

3.3 全文检索测试

准备测试表单

• 请求方法： GET
• 请求地址： /search/
• 请求参数： q

 <div class="search_wrap fl">   ... ... </div>

然后在 templates/search/ 目录下新建 search.html 接收和渲染全文检索的结果 .

3.4 渲染搜索结果

Haystack返回的数据包括：

• query ：搜索关键字
• paginator ：分页paginator对象
• page ：当前页的page对象（遍历 page 中的对象，可以得到 result 对象）
• result.objects : 当前遍历出来的SKU对象。

这里Elasticsearch替我们把django中的视图函数写了。

搜索页分页器

 <div class="main_wrap clearfix"> <div class="clearfix"> ...... <div class="pagenation"> <div id="pagination" class="page"></div></div></div></div>

这里使用的 jquery.pagination.js 接收要渲染的数据，当然也可以使用其他框架的分页器或自定义的来接收。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。