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Django集成搜索引擎Elasticserach的方法示例

作者：Simon_Zhou

这篇文章主要介绍了Django集成搜索引擎Elasticserach的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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

搜索引擎原理

2.Elasticsearch介绍

实现全文检索的搜索引擎，首选的是 Elasticsearch 。

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安装

$ pip install django-haystack
$ pip install elasticsearch==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。

3.2 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：

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。

3.3 全文检索测试

准备测试表单

<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 .

3.4 渲染搜索结果

Haystack返回的数据包括：

<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 }}/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ><img src="{{ result.object.default_image.url }}"></a>    
    <h4><a href="/detail/{{ result.object.id }}/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >{{ 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>

这里Elasticsearch替我们把django中的视图函数写了。

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。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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