haystack+Elasticsearch搜素引擎

搜索引擎原理

通过搜索引擎进行数据查询时，搜索引擎并不是直接在数据库中进行查询，而是搜索引擎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。

我们可以将索引结构数据想象成是字典书籍的索引检索页，里面包含了关键词与词条的对应关系，并记录词条的位置。

我们在通过搜索引擎搜索时，搜索引擎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。

Elasticsearch

开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。

它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elasticsearch 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

Elasticsearch 是用Java实现的。

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。如

我在广州。

‘我’、‘在’、‘广’、‘州’、‘广州’等都可以是这句话的关键词。

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。

使用Docker安装Elasticsearch及其扩展

获取镜像，可以通过网络pull

docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

修改elasticsearch的配置文件 elasticsearc-2.4.6/config/elasticsearch.yml第54行，更改ip地址为本机ip地址

network.host: 10.211.55.5

创建docker容器运行

docker run -dti --network=host --name=elasticsearch -v /home/python/elasticsearch-2.4.6/config:/usr/share/elasticsearch/config delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

使用haystack对接Elasticsearch

Haystack为Django提供了模块化的搜索。它的特点是统一的，熟悉的API，可以让你在不修改代码的情况下使用不同的搜索后端（比如 Solr, Elasticsearch, Whoosh, Xapian 等等）。

我们在django中可以通过使用haystack来调用Elasticsearch搜索引擎。

1）安装

pip install drf-haystack
pip install elasticsearch==2.4.1

drf-haystack是为了在REST framework中使用haystack而进行的封装（如果在Django中使用haystack，则安装django-haystack即可）。

2）注册应用

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'haystack',
    ...
]

3）配置

在配置文件中配置haystack使用的搜索引擎后端

# Haystack
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://10.211.55.5:9200/',  # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址，端口号固定为9200
        'INDEX_NAME': 'meiduo',  # 指定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'

注意：

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR 的配置保证了在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

4）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。

在应用中新建search_indexes.py文件，用于存放索引类

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)

在SKUIndex建立的字段，都可以借助haystack由elasticsearch搜索引擎查询。

其中text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，该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。其他字段都是通过model_attr选项指明引用数据库模型类的特定字段。

在REST framework中，索引类的字段会作为查询结果返回数据的来源。

6）在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

注意：templates/search/indexes/这个路径是固定的，goods是你使用的应用名，后缀_text.txt也是固定的，不能随便写

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

此模板指明当将关键词通过text参数名传递时，可以通过sku的name、caption、id来进行关键字索引查询。

7）手动生成初始索引

python manage.py rebuild_index

8）创建序列化器

在应用名/serializers.py中创建haystack序列化器

from drf_haystack.serializers import HaystackSerializer

class SKUSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """
    SKU序列化器
    """
    class Meta:
        model = SKU
        fields = ('id', 'name', 'price', 'default_image_url', 'comments')

class SKUIndexSerializer(HaystackSerializer):
    """
    SKU索引结果数据序列化器
    """
    object = SKUSerializer(read_only=True)

    class Meta:
        index_classes = [SKUIndex]
        fields = ('text', 'object')

说明：

SKUIndexSerializer序列化器中的object字段是用来向前端返回数据时序列化的字段。

Haystack通过Elasticsearch检索出匹配关键词的搜索结果后，还会在数据库中取出完整的数据库模型类对象，放到搜索结果的object属性中，并将结果通过SKUIndexSerializer序列化器进行序列化。所以我们可以通过声明搜索结果的object字段以SKUSerializer序列化的形式进行处理，明确要返回的搜索结果中每个数据对象包含哪些字段

9）创建视图

在应用名/views.py中创建视图

from drf_haystack.viewsets import HaystackViewSet

class SKUSearchViewSet(HaystackViewSet):
    """
    SKU搜索
    """
    index_models = [SKU]

    serializer_class = SKUIndexSerializer

10）定义路由

通过REST framework的router来定义路由

router = DefaultRouter()
router.register(...)

...

urlpatterns += router.urls

bug说明：

如果在配置完haystack并启动程序后，出现如下异常，是因为drf-haystack还没有适配最新版本的REST framework框架

可以通过修改REST framework框架代码，补充_get_count函数定义即可

文件路径虚拟环境下的 lib/python3.6/site-packages/rest_framework/pagination.py

def _get_count(queryset):
    """
    Determine an object count, supporting either querysets or regular lists.
    """
    try:
        return queryset.count()
    except (AttributeError, TypeError):
        return len(queryset)

本文链接：https://www.cnblogs.com/longguoliang/p/9320540.html

haystack+Elasticsearch搜素引擎

搜索引擎原理

使用Docker安装Elasticsearch及其扩展

使用haystack对接Elasticsearch

说明：

bug说明：

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