Django集成搜索引擎Elasticserach的方法示例

2023-08-22 15:53:04 79

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、StackOverflow、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、Solr等等）。

Haystack安装

$pipinstalldjango-haystack
$pipinstallelasticsearch==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。

3.2Haystack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.

fromhaystackimportindexes

from.modelsimportSKU


classSKUIndex(indexes.SearchIndex,indexes.Indexable):
"""SKU索引数据模型类"""
text=indexes.CharField(document=True,use_template=True)

defget_model(self):
"""返回建立索引的模型类"""
returnSKU

defindex_queryset(self,using=None):
"""返回要建立索引的数据查询集"""
returnself.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

$pythonmanage.pyrebuild_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。

3.3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






...
...

然后在templates/search/目录下新建search.html接收和渲染全文检索的结果.

3.4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。




{%forresultinpage%}

{#object取得才是sku对象#}

{{result.object.name}}

￥{{result.object.price}}
{{result.object.comments}}评价

{%else%}

没有找到您要查询的商品。

{%endfor%}

Django集成搜索引擎Elasticserach的方法示例

{{result.object.name}}

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