使用haystack实现Django的全文搜索 -- Elasticsearch搜索引擎

全文搜索：

在使用python进行web开发的时候，免不了需要使用到全文搜索；全文搜索和我们平常使用的数据库的模糊搜索查询不一样，例如在mysql数据库中，如果进行模糊查询，比如 name like '%wang%'这一类的，效率是非常低的；而我们需求的全文搜索，在效率方面要求是很高的，而且必须能够对中文进行分词处理。

haystack

1.介绍：

全文搜索的框架；Haystack是 BSD许可的，可以很好地与第三方应用程序配合使用，无需修改源代码，并支持Solr， Elasticsearch， Whoosh和 Xapian四种全文搜索引擎；也就是说，我们在使用Solr， Elasticsearch， Whoosh和 Xapian这四种搜索引擎的时候，不需要直接对它们直接进行操作，直接通过操作这个haystack框架，就可以进行进行全文搜索；可以让你在不修改代码的情况下使用不同的搜索后端。
haystack官网

2.使用：

在Django中使用haystack，可以通过 pip install django-haystack 即可；
当然，如果你的Django项目中，使用到 REST framework，那么可以直接安装 pip install drf-haystack

搜索引擎 Elasticsearch

1. 介绍：

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。所有的功能被集成到一个服务里面，你的应用可以通过简单的RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。

Elasticsearch 是用Java实现的，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。

2.项目环境介绍：

注意：本文所介绍和使用的Elasticsearch是基于python和Django进行操作演练的。

开发环境：
python：3.5
Django：1.11.11
djangorestframework ： 3.9.0
django-haystack ： 2.8.1
Docker （由于使用的是python，这里演练不准备使用Java，所以用docker来运行Elasticsearch镜像的）

3.Elasticsearch 安装 和 运行：

使用java运行Elasticsearch可以参考：
https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/10_Installing_ES.html

我们这里是使用镜像在docker中运行，镜像下载方式如下：

1.镜像的获取

1.1 可以通过网络pull

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

2.配置

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，比如：

network.host: 127.0.0.1

3.创建docker容器并进行运行

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

注意：-v 后面的映射路径
/home/python/elasticsearch-2.4.6/config：指的是进行修改过的配置文件存在的路径；
/usr/share/elasticsearch/config delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0：是镜像文件运行的路径和版本；
文件存放的位置不同，在进行映射的时候，是不一样的。

再一次开启这个Elasticsearch镜像时，直接可以使用：
docker container start Elasticsearch 即可

haystack与Elasticsearch对接：

Elasticsearch到这一步，已经是运行起来了，那么我们如何来对其进行操作呢？
当然是使用我们haystack来进行对接；想要进行对接的话，除了之前安装过的drf-haystack，还需要在python中安装elasticsearch==2.4.1：

1.基于python的客户端的安装：

pip install elasticsearch==2.4.1

这里需要提醒的是，版本是需要特别注意的，如果在安装的时候，后面不具体描述版本号，默认会下载最新的版本，但是兼容问题有待提升，所以为了不必要的bug，可以按照我的版本进行对应。

2.配置

通过django的haystack来操作，所以在django中进行相关配置是必不可少的：

在settings.py中添加下面的配置信息：

1.应用注册：

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

2.使用haystack需要进行的配置：

HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',  # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址，端口号固定为9200
        'INDEX_NAME': 'djangotest',  # 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'

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；当然，也是可以手动进行索引的生成：

python manage.py rebuild_index

3.索引的创建

1.索引文件创建：
在子应用目录下，添加一个索引，名为： search_indexes.py；
下面的代码在goods/search_indexes.py中

from haystack import indexes
 # 修改此处，改成你自己的model
from goods.models import Goods    (Goods是子应用goods中的一个模型类) 

#修改此处，类名为模型类的名称+Index，比如模型类为Goods,则这里类名为GoodsIndex
class GoodsIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    # 指明哪些字段产生索引，产生索引的字段，会作为前端检索查询的关键字；
    # document是指明text是使用的文档格式，产生字段的内容在文档中进行描述；
    # use_template是指明在模板中被声明需要产生索引；
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

# 此外可以存在，可以不存在，看具体需要的数据
    """下面这些字段，在索引类中进行申明，在REST framework中，索引类的字段可以被作为索引查询结果返回数据额来源"""
    id = indexes.IntegerField(model_attr='id')
    name = indexes.CharField(model_attr='name')
    price = indexes.DecimalField(model_attr='price')

    """也就是说，前端在索引的时候，可以按照text=xxx,也可以按照id=xxx,name=xxx等，我们的数据返回也是返回id,name,price """# 修改此处，返回的是你自己的model
    def get_model(self):
        """获取模型类"""
        return Goods
        
# 修改return 可以修改返回查询集的内容，比如返回时，有什么条件限制的时候
    def index_queryset(self, using=None):
        """声明满足索引要求的返回的查询集"""
        return Goods.objects.all()

说明：

1.在进行索引类的使用时，修改上述代码中的①②③④⑤即可；
2.此文件指定如何通过已有数据来建立索引。get_model处，直接将django中的model放过来，便可以直接完成索引啦，无需关注数据库读取、索引建立等细节。
3.text=indexes.CharField一句，指定了将模型类中的哪些字段建立索引，而use_template=True说明后续我们还要指定一个模板文件，告知具体是哪些字段；

2.指定索引使用的模板文件/指名需要建立索引的字段：

在项目的“templates/search/indexes/应用名称/”下创建“模型类名称_text.txt”文件
比如：
templates/search/indexes/goods/sku_text.txt:

这个是模板文件的路径，此文件指定将模型中的哪些字段建立索引
indexes:　用于索引；　
goods: 有索引的子应用名称；　
sku_text: sku是指明那个模型类，text是指明那个字段

 文件中写入的内容如下：

{{ object.字段1 }}
{{ object.字段2 }}
{{ object.字段3 }}

3.视图函数和序列化器：

（下面的视图函数和序列化器，如果你没有使用REST Framework，直接使用的Django话，那么可以直接写django中的视图函数，进行请求和响应数据的处理）

RESTFramework中的haystack中提供了相应的视图集和序列化器，可以直接进行使用：

创建haystack序列化器：

from drf_haystack.serializers import HaystackSerializer

class GoodsIndexSerializer(HaystackSerializer):
    """
    Goods索引结果数据序列化器
    """
    class Meta:
        index_classes = [GoodsIndex]
        fields = ('text', 'id', 'name', 'price')

注意fields属性的字段名与GoodsIndex类的字段对应

创建视图：

from drf_haystack.viewsets import HaystackViewSet

class GoodsSearchViewSet(HaystackViewSet):
    """
    Goods搜索
    """
    index_models = [Goods]

    serializer_class = GoodsIndexSerializer

4.路由

路由（ haystack 视图函数用的是视图集，所以通过下面的方式添加路由）：

from rest_framework.routers import DefaultRouter

router = DefaultRouter()
router.register('skus/search', views.SKUSearchViewSet, base_name='skus_search')
urlpatterns += router.urls

原文地址：https://www.cnblogs.com/tracydzf/p/12910978.html