Django DRF项目中使用Elasticsearch搜索引擎的相关配置

一.搜索引擎原理

通过搜索引擎进行数据查询时，搜索引擎并不是直接在数据库中进行查询，而是搜索引擎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。

我们可以将索引结构数据想象成是字典书籍的索引检索页，里面包含了关键词与词条的对应关系，并记录词条的位置。我们在通过搜索引擎搜索时，搜索引擎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

开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。

它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elasticsearch 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

Elasticsearch 是用Java实现的。

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。如

[code]我是中国人。

'我'、'是'、'中'、'国'、'人'、'中国'等都可以是这句话的关键词。

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。

三.使用Docker安装Elasticsearch及其扩展

获取镜像，可以通过网络pull(最好找到压缩包，否则需要付出时间代价)

[code]docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

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

[code]network.host: xx.xx.xx.xx

创建docker容器运行,以下为我的乌班图下的路径

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

四. 使用haystack对接Elasticsearch

Haystack为Django提供了模块化的搜索。它的特点是统一的，熟悉的API，可以让你在不修改代码的情况下使用不同的搜索后端（比如 Solr, Elasticsearch, Whoosh, Xapian 等等）。

我们在django中可以通过使用haystack来调用Elasticsearch搜索引擎。

1）安装

[code]pip install drf-haystack
pip install elasticsearch==2.4.1

drf-haystack是为了在REST framework中使用haystack而进行的封装（如果在Django中使用haystack，则安装django-haystack即可）。

2）注册应用

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

3）配置

在配置文件中配置haystack使用的搜索引擎后端

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

注意：

HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR 的配置保证了在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

4）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。