1. 全文检索和搜索引擎原理商品搜索需求
- 当用户在搜索框输入商品关键字后，我们要为用户提供相关的商品搜索结果。
商品搜索实现
- 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。
全文检索方案
- 我们引入全文检索的方案来实现商品搜索。
- 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。
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。
- 比如：我是中国人
- 分词后：我、是、中、国、人、中国等等都可以是这句话的关键字。
- 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. Haystack介绍和安装配置1.Haystack介绍
- 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）。
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