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。
  
  

1.集成Elasticsearch1.1. 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

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
  
  

1.2  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。
  • 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。

1.3 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">
    <form method="get" action="/search/" class="search_con">
        <input type="text" class="input_text fl" name="q" placeholder="搜索商品">
        <input type="submit" class="input_btn fr" name="" value="搜索">
    </form>
</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.

1.4 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。
  
  

<div class="main_wrap clearfix">
    <div class=" clearfix">
        <ul class="goods_type_list clearfix">
            {% for result in page %}
            <li>
                {# object取得才是sku对象 #}
                <a href="/detail/{{ result.object.id }}/"><img src="{{ result.object.default_image.url }}"></a>                                                            
                <h4><a href="/detail/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.name }}</a></h4>
                <div class="operate">
                    <span class="price">￥{{ result.object.price }}</span>
                    <span>{{ result.object.comments }}评价</span>
                </div>
            </li>
            {% else %}
                <p>没有找到您要查询的商品。</p>
            {% endfor %}
        </ul>
        <div class="pagenation">
            <div id="pagination" class="page"></div>
        </div>
    </div>
</div>

准备搜索页分页器

<div class="main_wrap clearfix">
    <div class=" clearfix">
        ......
        <div class="pagenation">
            <div id="pagination" class="page"></div>
        </div>
    </div>
</div>
​
<script type="text/javascript">
    $(function () {
        $('#pagination').pagination({
            currentPage: {{ page.number }},
            totalPage: {{ paginator.num_pages }},
            callback:function (current) {
                window.location.href = '/search/?q={{ query }}&page=' + current;
            }
        })
    });
</script>

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。

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。
  
  

1.集成Elasticsearch1.1. 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

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
  
  

1.2  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。
  • 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。

1.3 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">
    <form method="get" action="/search/" class="search_con">
        <input type="text" class="input_text fl" name="q" placeholder="搜索商品">
        <input type="submit" class="input_btn fr" name="" value="搜索">
    </form>
</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.

1.4 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。
  
  

<div class="main_wrap clearfix">
    <div class=" clearfix">
        <ul class="goods_type_list clearfix">
            {% for result in page %}
            <li>
                {# object取得才是sku对象 #}
                <a href="/detail/{{ result.object.id }}/"><img src="{{ result.object.default_image.url }}"></a>                                                            
                <h4><a href="/detail/{{ result.object.id }}/">{{ result.object.name }}</a></h4>
                <div class="operate">
                    <span class="price">￥{{ result.object.price }}</span>
                    <span>{{ result.object.comments }}评价</span>
                </div>
            </li>
            {% else %}
                <p>没有找到您要查询的商品。</p>
            {% endfor %}
        </ul>
        <div class="pagenation">
            <div id="pagination" class="page"></div>
        </div>
    </div>
</div>

准备搜索页分页器

<div class="main_wrap clearfix">
    <div class=" clearfix">
        ......
        <div class="pagenation">
            <div id="pagination" class="page"></div>
        </div>
    </div>
</div>
​
<script type="text/javascript">
    $(function () {
        $('#pagination').pagination({
            currentPage: {{ page.number }},
            totalPage: {{ paginator.num_pages }},
            callback:function (current) {
                window.location.href = '/search/?q={{ query }}&page=' + current;
            }
        })
    });
</script>

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。