【愚公系列】2022年02月 Django商城项目 26-搜索引擎功能实现

【愚公系列】2022年02月 Django商城项目 26-搜索引擎功能实现

文章目录

一、全文检索和搜索引擎原理

1.商品搜索需求2.商品搜索实现3.全文检索方案4.搜索引擎原理 二、Elasticsearch介绍三、Docker安装Elasticsearch四、haystack扩展建立索引

1. Haystack介绍和安装配置

1.1 Haystack介绍1.2 Haystack安装1.3 Haystack注册应用和路由1.4测试 五、自定义页面访问

1.创建索引类2.创建序列化器3.最后创建建立索引的数据4.创建视图5.创建索引的序列器6.在我们应用的路由中进行注册

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一、全文检索和搜索引擎原理 1.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奂的商品搜索结果。

2.商品搜索实现

可以选择使用模糊查询like突键字实现。

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。

3.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。

4.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。

索引结构数据类似新华字典的索引检索页，里面包含了关键词与词条的对应失系，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。

二、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奂键词。 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 三、Docker安装Elasticsearch

获取镜像，可以通过网络pull

docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

或者用自己拉取好的镜像文件:

docker load -i elasticsearch-ik-2.4.6_docker.tar

修改elasticsearch的配置文件 elasticsearc-2.4.6/config/elasticsearch.yml第54行，更改ip地址为本机ip地址

network.host: 127.0.0.1

创建docker容器运行

docker run -dti --network=host --name=elasticsearch -v /home/python/elasticsearch-2.4.6/config:/usr/share/elasticsearch/config Desktop/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

出现如下表示服务已经成功运行了

四、haystack扩展建立索引 1. Haystack介绍和安装配置 1.1 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)。 1.2 Haystack安装

pip install django-haystack
pip install elasticsearch==2.4.6

1.3 Haystack注册应用和路由

应用配置中加上如下应用

INSTALLED_APPS = [
	"haystack'，#全文检索
]

# Haystack
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',  # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址，端口号固定为9200
        'INDEX_NAME': 'xxshopping',  # 指定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'

创建search_indexes.py在对应的商品目录下

from haystack import indexes

from apps.goods.models import SKU


class SKUIndex(indexes.SearchIndex,indexes.Indexable):
    # 每个都SearchIndex需要有一个（也是唯一一个）字段 document=True。
    # 这向Haystack和搜索引擎指示哪个字段是用于在其中搜索的主要字段。

    #允许我们使用数据模板（而不是容易出错的串联）来构建搜索引擎将索引的文档
    # 'name,caption,id'

    #惯例是命名此字段text
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)


    def get_model(self):
        # 返回对哪个模型进行检索
        return SKU

    def index_queryset(self, using=None):
        #对哪些数据进行检索
        return self.get_model().objects.filter(is_launched=True)
        # return self.get_model().objects.all()
        # return SKU.objects.all()
        # pass

# class SPUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
#     # 每个都SearchIndex需要有一个（也是唯一一个）字段 document=True。
#     # 这向Haystack和搜索引擎指示哪个字段是用于在其中搜索的主要字段。
#
#     # 惯例是命名此字段text
#     text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

在模板里新建sku_text.txt文件

# 在这里我们指定 对模型的哪些字段进行检索
# object 可以理解为 SKU的实例对象

{{ object.name }}
{{ object.caption }}
{{ object.id }}

在全局路由文件下添加

re_path('^search/', include('haystack.urls'))

添加视图search.html

	
	
    
    
	
    
	
    


    
	
		
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