django使用haystack对接Elasticsearch实现商品搜索

# 原创，转载请留言联系

前言：

在做一个商城项目的时候，需要实现商品搜索功能。

说到搜索，第一时间想到的是数据库的 select * from tb_sku where name like %苹果手机%

或者django的 SKU.objects.filter(name__contains="苹果手机")

但是，假如你的数据库有几千万条数据，name字段没有索引，可能查询需要十几分钟，用户可能会等你？那为什么不给name字段增加索引？商品表不仅仅是用来查询，也会经常修改数据，新增删除数据等。建立索引后，做增删改操作时也会大大占用数据库资源。所以应该怎么解决呢？

Elasticsearch！

一个强大的基于Lucene的全文搜索服务器！维基百科、Stack Overflow、Github都在用。

如果想详细了解其原理的话，可以参考：https://www.cnblogs.com/dreamroute/p/8484457.html

这里只是简单说一下他的原理。

Elasticsearch原理：

部署好ElasticSearch服务器后，刚开始需要创建索引，ES索引库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。

理解：

假如你的商品表里有这几个字段。id，名字，副标题，价格，商品图片链接地址，评论数，是否上架。

一般用户会根据名字或者副标题来搜索。此时名字、副标题这个字段就需要建立索引（当然，id也要，人家在mysql那里是主键总要给点面子吧）。但是后端返回给前端的数据，不仅仅是需要名字、副标题啊。你还要价格什么的呢！所以我们还要指定需要的字段，不然直接找个名字或者副标题出来有什么用？

所以刚开始创建索引库时，ElasticSearch服务端会根据我们指定要作为索引的字段（名字、副标题、id）、要返回的字段（价格...），同步一份到ES索引库里面。为什么要同步到elasticsearch？因为查找快呀。至于为什么ElasticSearch查找这么快，可以参考一下上面链接的原理。

注意上面的图，ElasticSearch是C/S架构的软件。下面说一下，服务端怎么搭建？

ElasticSearch服务端的搭建：

在搭建前说下，ElasticSearch建立索引时会分词。什么是分词呢？例如“我今天吃了一个汉堡包”。分词后是“我”、“今天”、“吃了”、“一个”、“汉堡包”。你以为ElasticSearch会这么智能？没错，它对英文是这么智能，但是对我们的中文，只会分成“我”、“今”、“天”、“吃”、“了”、“一”、“个”、“汉”、“堡”、“包”。这样用户还怎么搜索啊。。。所以我们需要一个在ElasticSearch服务端集成一个插件，ElasticSearch-ik插件。有了这个插件，真的可以这么智能了。

所以，带有-ik插件的ElasticSearch服务端怎么装呢？

太麻烦了，所以我选择docker（滑稽.jpg）

（需要此镜像和配置文件的可以留言）

（1）加载docker镜像

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地址为本机ip地址：
    network.host: xxx.xxx.xxx.xxx

如果docker不是运行在开发环境的本机，可以设为0.0.0.0。表示允许所有ip访问此服务器。

（3）运行容器

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）测试ElasticSearch是否安装成功

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

如果测试成功，那么ElasticSearch服务器就已经全部搭建完毕啦，而且这个镜像集中了-ik插件，支持中文分词。搭建完服务端后，就要用客户端了。

使用Haystack对接Elasticsearch客户端：

如果直接在Django项目直接编写代码作为ElasticSearch的客户端，比较复杂，所以借助第三方包Haystack来对接ELasticSearch的客户端。而且使用了Haystack后，以后你换其他的全文搜索服务器时（虽然不太可能换），也不用修改Django项目已经写好的代码。

（1）安装Haystack和ElasticSearch客户端。

pip install drf-haystack    # 因为该项目是用DRF写的前后端分离，所以安装的是drf-haystack。如果不用DRF的话，安装的是django-haystack
pip install elasticsearch==2.4.1

（2）配置

1.注册应用
    INSTALLED_APPS = [
        ...
        'haystack',
        ...
    ]
    
2.在项目的配置文件中配置haystack   
    # 配置haystack全文检索框架
    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
            # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址，端口号默认为9200
            'URL': 'http://xxx.xxx.xxx.xxx:9200/',  
            # 指定elasticsearch建立的索引库的名称
            'INDEX_NAME': 'meiduo',  
        },
    }
    # 当添加、修改、删除数据时，自动更新索引
    HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

（3）创建索引类

创建索引类的目的是指定要保存的字段，ElasticSearch服务器会把mysql的这些字段的数据进行同步。方便查询出来时进行返回。

# goods(应用名)/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索引类
    """
    # text表示被查询的字段，用户搜索的是这些字段的值，具体被索引的字段写在另一个文件里。
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

    # 保存在索引库中的字段
    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)

（4）指定被索引的字段

# templates/search/indexes/goods(应用名)/sku_text.txt   # 路径和名字是固定的
{{ object.name }}
{{ object.caption }}
{{ object.id }}

（5）生成索引库

python manage.py rebuild_index

此时，索引库成功生成了。接下来就是后端接受用户存过来的查询参数，并返回相应的字段了。

完善后端：

刚刚写的SKUIndex可以当做是我们平时写DRF时的model类，接下来还要写序列化器，视图，注册路由。

（1）Haystack序列化器类

from drf_haystack.serializers import HaystackSerializer

class SKUIndexSerializer(HaystackSerializer):
    """
    SKU索引结果数据序列化器
    """
    class Meta:
        index_classes = [SKUIndex]
        fields = ('text', 'id', 'name', 'price', 'default_image_url', 'comments')

（2）Haystack视图

from drf_haystack.viewsets import HaystackViewSet

class SKUSearchViewSet(HaystackViewSet):    # HaystackViewSet继承了RetrieveModelMixin, ListModelMixin, ViewSetMixin, HaystackGenericAPIView，所以可以查一条或多条数据
    """
    SKU搜索
    HaystackViewSet： 查一条，查多条
    """
    index_models = [SKU]
    serializer_class = SKUIndexSerializer

（3）注册路由

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

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

就可以查询出带有Apple的数据了～

END~~