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Django集成搜索引擎Elasticserach的方法示例

程序员文章站 2023-11-21 10:34:52
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...

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。*、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。

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

$ 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:

  • 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。

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
<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:

  • 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 }}/" 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。