前言：

在做一個(gè)商城項(xiàng)目的時(shí)候，需要實(shí)現(xiàn)商品搜索功能。

說到搜索，第一時(shí)間想到的是數(shù)據(jù)庫的 select * from tb_sku where name like %蘋果手機(jī)%

或者django的 SKU.objects.filter(name__contains="蘋果手機(jī)")

但是，假如你的數(shù)據(jù)庫有幾千萬條數(shù)據(jù)，name字段沒有索引，可能查詢需要十幾分鐘，用戶可能會等你？那為什么不給name字段增加索引？商品表不僅僅是用來查詢，也會經(jīng)常修改數(shù)據(jù)，新增刪除數(shù)據(jù)等。建立索引后，做增刪改操作時(shí)也會大大占用數(shù)據(jù)庫資源。所以應(yīng)該怎么解決呢？

Elasticsearch！

一個(gè)強(qiáng)大的基于Lucene的全文搜索服務(wù)器！維基百科、Stack Overflow、Github都在用。

如果想詳細(xì)了解其原理的話，可以參考：Elasticsearch 基礎(chǔ)介紹及索引原理分析

這里只是簡單說一下他的原理。

Elasticsearch原理：

部署好ElasticSearch服務(wù)器后，剛開始需要創(chuàng)建索引，ES索引庫會對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行一遍預(yù)處理，單獨(dú)建立起一份索引結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

理解：

假如你的商品表里有這幾個(gè)字段。id，名字，副標(biāo)題，價(jià)格，商品圖片鏈接地址，評論數(shù)，是否上架。

一般用戶會根據(jù)名字或者副標(biāo)題來搜索。此時(shí)名字、副標(biāo)題這個(gè)字段就需要建立索引（當(dāng)然，id也要，人家在mysql那里是主鍵總要給點(diǎn)面子吧）。但是后端返回給前端的數(shù)據(jù)，不僅僅是需要名字、副標(biāo)題啊。你還要價(jià)格什么的呢！所以我們還要指定需要的字段，不然直接找個(gè)名字或者副標(biāo)題出來有什么用？

所以剛開始創(chuàng)建索引庫時(shí)，ElasticSearch服務(wù)端會根據(jù)我們指定要作為索引的字段（名字、副標(biāo)題、id）、要返回的字段（價(jià)格...），同步一份到ES索引庫里面。為什么要同步到elasticsearch？因?yàn)椴檎铱煅?。至于為什么ElasticSearch查找這么快，可以參考一下上面鏈接的原理。

注意上面的圖，ElasticSearch是C/S架構(gòu)的軟件。下面說一下，服務(wù)端怎么搭建？

ElasticSearch服務(wù)端的搭建：

在搭建前說下，ElasticSearch建立索引時(shí)會分詞。什么是分詞呢？例如“我今天吃了一個(gè)漢堡包”。分詞后是“我”、“今天”、“吃了”、“一個(gè)”、“漢堡包”。你以為ElasticSearch會這么智能？沒錯(cuò)，它對英文是這么智能，但是對我們的中文，只會分成“我”、“今”、“天”、“吃”、“了”、“一”、“個(gè)”、“漢”、“堡”、“包”。這樣用戶還怎么搜索啊。。。所以我們需要一個(gè)在ElasticSearch服務(wù)端集成一個(gè)插件，ElasticSearch-ik插件。有了這個(gè)插件，真的可以這么智能了。

所以，帶有-ik插件的ElasticSearch服務(wù)端怎么裝呢？

太麻煩了，所以我選擇docker（滑稽.jpg）

（1）加載docker鏡像

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

（2）修改配置文件

elasticsearc-2.4.6/config/elasticsearch.yml第54行，更改ip地址為本機(jī)ip地址：

network.host: xxx.xxx.xxx.xxx

如果docker不是運(yùn)行在開發(fā)環(huán)境的本機(jī)，可以設(shè)為0.0.0.0。表示允許所有ip訪問此服務(wù)器。

（3）運(yùn)行容器

docker run -d -p 9200:9200 --network=host --name=elasticsearch -v /var/elasticsearch-2.4.6/config:/usr/share/elasticsearch/config delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

（4）測試ElasticSearch是否安裝成功

curl 'http://xxx.xxx.xxx.xxx:9200/' # IP地址是ElasticSearch的IP

如果測試成功，那么ElasticSearch服務(wù)器就已經(jīng)全部搭建完畢啦，而且這個(gè)鏡像集中了-ik插件，支持中文分詞。搭建完服務(wù)端后，就要用客戶端了。

使用Haystack對接Elasticsearch客戶端：

如果直接在Django項(xiàng)目直接編寫代碼作為ElasticSearch的客戶端，比較復(fù)雜，所以借助第三方包Haystack來對接ELasticSearch的客戶端。而且使用了Haystack后，以后你換其他的全文搜索服務(wù)器時(shí)（雖然不太可能換），也不用修改Django項(xiàng)目已經(jīng)寫好的代碼。

（1）安裝Haystack和ElasticSearch客戶端。

pip install drf-haystack # 因?yàn)樵擁?xiàng)目是用DRF寫的前后端分離，所以安裝的是drf-haystack。如果不用DRF的話，安裝的是django-haystack
pip install elasticsearch==2.4.1

（2）配置

1.注冊應(yīng)用

  INSTALLED_APPS = [
    ...
    'haystack',
    ...
  ]

2.在項(xiàng)目的配置文件中配置haystack

  # 配置haystack全文檢索框架
  HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
      'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
      # 此處為elasticsearch運(yùn)行的服務(wù)器ip地址，端口號默認(rèn)為9200
      'URL': 'http://xxx.xxx.xxx.xxx:9200/', 
      # 指定elasticsearch建立的索引庫的名稱
      'INDEX_NAME': 'meiduo', 
    },
  }
  # 當(dāng)添加、修改、刪除數(shù)據(jù)時(shí)，自動更新索引
  HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

（3）創(chuàng)建索引類

創(chuàng)建索引類的目的是指定要保存的字段，ElasticSearch服務(wù)器會把mysql的這些字段的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步。方便查詢出來時(shí)進(jìn)行返回。

# goods(應(yīng)用名)/search_indexes.py  # search_indexes名字不能改，固定
from haystack import indexes
from .models import SKU

class SKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
  """
  SKU索引類
  """  # text表示被查詢的字段，用戶搜索的是這些字段的值，具體被索引的字段寫在另一個(gè)文件里。
  text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

  # 保存在索引庫中的字段
  id = indexes.IntegerField(model_attr='id')
  name = indexes.CharField(model_attr='name')
  price = indexes.DecimalField(model_attr='price')
  default_image_url = indexes.CharField(model_attr='default_image_url')
  comments = indexes.IntegerField(model_attr='comments')

  def get_model(self):
    """返回建立索引的模型類"""
    return SKU

  def index_queryset(self, using=None):
    """返回要建立索引的數(shù)據(jù)查詢集"""
    return self.get_model().objects.filter(is_launched=True)

（4）指定被索引的字段

# templates/search/indexes/goods(應(yīng)用名)/sku_text.txt  # 路徑和名字是固定的
{{ object.name }}
{{ object.caption }}
{{ object.id }}

（5）生成索引庫

python manage.py rebuild_index

此時(shí)，索引庫成功生成了。接下來就是后端接受用戶存過來的查詢參數(shù)，并返回相應(yīng)的字段了。

完善后端：

剛剛寫的SKUIndex可以當(dāng)做是我們平時(shí)寫DRF時(shí)的model類，接下來還要寫序列化器，視圖，注冊路由。

（1）Haystack序列化器類

from drf_haystack.serializers import HaystackSerializer

class SKUIndexSerializer(HaystackSerializer):
  """
  SKU索引結(jié)果數(shù)據(jù)序列化器
  """
  class Meta:
    index_classes = [SKUIndex]
    fields = ('text', 'id', 'name', 'price', 'default_image_url', 'comments')

（2）Haystack視圖

from drf_haystack.viewsets import HaystackViewSet

class SKUSearchViewSet(HaystackViewSet):  # HaystackViewSet繼承了RetrieveModelMixin, ListModelMixin, ViewSetMixin, HaystackGenericAPIView，所以可以查一條或多條數(shù)據(jù)
  """
  SKU搜索
  HaystackViewSet： 查一條，查多條
  """
  index_models = [SKU]
  serializer_class = SKUIndexSerializer

（3）注冊路由

router = DefaultRouter()
router.register('skus/search', views.SKUSearchViewSet, base_name='skus_search')
...
urlpatterns += router.urls

（4）訪問：127.0.0.1:8080/skus/search/?text=Apple

就可以查詢出帶有Apple的數(shù)據(jù)了～

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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