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 、 So来@源gao*daima.com搞@代#码网lr 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。