Haystack扩展建立索引

提示：

• 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。

思考：

• 我们如何对接 Elasticsearch服务端？

解决方案：

• Haystack

1. 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）。

2.Haystack安装

$ pip install django-haystack
$ pip install elasticsearch==2.4.1

3.Haystack注册应用和路由

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

4.Haystack配置

• 在配置文件中配置Haystack为搜索引擎后端
• 文档

# 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': 'meiduo_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'

重要提示：

• 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

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SKU信息进行全文检索，所以在goods应用中新建search_indexes.py文件，用于存放索引类。

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

{{ 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

3. 全文检索测试

1.准备测试表单

• 请求方法：GET
• 请求地址：/search/
• 请求参数：q

4. 添加后端逻辑

在 goods.views.py 文件中添加如下代码:

# 导入: 
from haystack.views import SearchView
from django.http import JsonResponse

class MySearchView(SearchView):
    '''重写SearchView类'''
    def create_response(self):
        # 获取搜索结果
        context = self.get_context()
        data_list = []
        for sku in context['page'].object_list:
            data_list.append({
                'id':sku.object.id,
                'name':sku.object.name,
                'price':sku.object.price,
                'default_image_url':sku.object.default_image.url,
                'searchkey':context.get('query'),
                'page_size':context['page'].paginator.num_pages,
                'count':context['page'].paginator.count
            })
        # 拼接参数, 返回
        return JsonResponse(data_list, safe=False)

5. 添加子路由

goods.urls.py

# 搜索路由--千万注意: 没有as_view()
    path('search/', views.MySearchView()),