使用haystack實現Django的全文搜尋 -- Elasticsearch搜尋引擎
全文搜尋：
在使用python進行web開發的時候，免不了需要使用到全文搜尋；全文搜尋和我們平常使用的資料庫的模糊搜尋查詢不一樣，例如在mysql資料庫中，如果進行模糊查詢，比如 name like '%wang%'這一類的，效率是非常低的；而我們需求的全文搜尋，在效率方面要求是很高的，而且必須能夠對中文進行分詞處理。
haystack：
1.介紹：
全文搜尋的框架；Haystack是 BSD許可的，可以很好地與第三方應用程式配合使用，無需修改原始碼，並支援Solr， Elasticsearch， Whoosh和 Xapian四種全文搜尋引擎；也就是說，我們在使用Solr， Elasticsearch， Whoosh和 Xapian這四種搜尋引擎的時候，不需要直接對它們直接進行操作，直接通過操作這個haystack框架，就可以進行進行全文搜尋；可以讓你在不修改程式碼的情況下使用不同的搜尋後端。
2.使用：
在Django中使用haystack，可以通過 pip install django-haystack 即可；
當然，如果你的Django專案中，使用到 REST framework，那麼可以直接安裝 pip install drf-haystack
搜尋引擎 Elasticsearch
1. 介紹：
Elasticsearch官網
Elasticsearch中文學習文件
開源的 Elasticsearch 是目前全文搜尋引擎的首選。
它可以快速地儲存、搜尋和分析海量資料。維基百科、Stack Overflow、Github 都採用它。
Elasticsearch 的底層是開源庫 Lucene。但是，你沒法直接用 Lucene，必須自己寫程式碼去呼叫它的介面。Elastic 是 Lucene 的封裝，提供了 REST API 的操作介面，開箱即用。所有的功能被整合到一個服務裡面，你的應用可以通過簡單的RESTful API、各種語言的客戶端甚至命令列與之互動。
Elasticsearch 是用Java實現的，Elasticsearch 不支援對中文進行分詞建立索引，需要配合擴充套件elasticsearch-analysis-ik來實現中文分詞處理。
2.專案環境介紹：
注意：本文所介紹和使用的Elasticsearch是基於python和Django進行操作演練的。
- 開發環境：
python：3.5
Django：1.11.11
djangorestframework ： 3.9.0
django-haystack ： 2.8.1
Docker （由於使用的是python，這裡演練不準備使用Java，所以用docker來執行Elasticsearch映象的）
3.Elasticsearch 安裝 和 執行：
使用java執行Elasticsearch可以參考：
https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/10_Installing_ES.html
我們這裡是使用映象在docker中執行，映象下載方式如下：
1.映象的獲取
1.1 可以通過網路pull
docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0
1.2 當然，可以直接下載我這邊提供的映象包：
連結: https://pan.baidu.com/s/1_9mQ9sFmGuPdcwBfHZ6Sxw
提取碼: yjee
docker load -i elasticsearch-ik-2.4.6_docker.tar
此處注意版本：版本是2.4.6
2.配置
修改elasticsearch的配置檔案 elasticsearc-2.4.6/config/elasticsearch.yml第54行，更改ip地址為本機ip地址，比如：
network.host: 127.0.0.1
3.建立docker容器並進行執行
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
注意：-v 後面的對映路徑
/home/python/elasticsearch-2.4.6/config：指的是進行修改過的配置檔案存在的路徑；
/usr/share/elasticsearch/config delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0：是映象檔案執行的路徑和版本；
檔案存放的位置不同，在進行對映的時候，是不一樣的。
再一次開啟這個Elasticsearch映象時，直接可以使用：
docker container start Elasticsearch 即可
haystack與Elasticsearch對接：
Elasticsearch到這一步，已經是執行起來了，那麼我們如何來對其進行操作呢？
當然是使用我們haystack來進行對接；想要進行對接的話，除了之前安裝過的drf-haystack，還需要在python中安裝elasticsearch==2.4.1：
1.基於python的客戶端的安裝：
pip install elasticsearch==2.4.1
這裡需要提醒的是，版本是需要特別注意的，如果在安裝的時候，後面不具體描述版本號，預設會下載最新的版本，但是相容問題有待提升，所以為了不必要的bug，可以按照我的版本進行對應。
2.配置
通過django的haystack來操作，所以在django中進行相關配置是必不可少的：
在settings.py中新增下面的配置資訊：
1.應用註冊：
INSTALLED_APPS = [
...
'haystack',
...
]
2.使用haystack需要進行的配置：
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
'default': {
'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
'URL': 'http://127.0.0.1:9200/', # 此處為elasticsearch執行的伺服器ip地址，埠號固定為9200
'INDEX_NAME': 'djangotest', # 指定elasticsearch建立的索引庫的名稱
},
}
#當新增、修改、刪除資料時，自動生成索引
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'
HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR 的配置保證了在Django執行起來後，有新的資料產生時，haystack仍然可以讓Elasticsearch實時生成新資料的索引；當然，而歐盟也是可以手動進行索引的生成：
python manage.py rebuid_index
3.索引的建立
1.索引檔案建立：
在子應用目錄下，新增一個索引，名為： search_indexes.py；
下面的程式碼在goods/search_indexes.py中
from haystack import indexes
① # 修改此處，改成你自己的model
from goods.models import Goods (Goods是子應用goods中的一個模型類)
② #修改此處，類名為模型類的名稱+Index，比如模型類為Goods,則這裡類名為GoodsIndex
class GoodsIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
# 指明哪些欄位產生索引，產生索引的欄位，會作為前端檢索查詢的關鍵字；
# document是指明text是使用的文件格式，產生欄位的內容在文件中進行描述；
# use_template是指明在模板中被宣告需要產生索引；
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
③ # 此外可以存在，可以不存在，看具體需要的資料
"""下面這些欄位，在索引類中進行申明，在REST framework中，索引類的欄位可以被作為索引查詢結果返回資料額來源"""
id = indexes.IntegerField(model_attr='id')
name = indexes.CharField(model_attr='name')
price = indexes.DecimalField(model_attr='price')
"""也就是說，前端在索引的時候，可以按照text=xxx,也可以按照id=xxx,name=xxx等，我們的資料返回也是返回id,name,price """
④ # 修改此處，返回的是你自己的model
def get_model(self):
"""獲取模型類"""
return Goods
⑤# 修改return 可以修改返回查詢集的內容，比如返回時，有什麼條件限制的時候
def index_queryset(self, using=None):
"""宣告滿足索引要求的返回的查詢集"""
return Goods.objects.all()
說明：
1.在進行索引類的使用時，修改上述程式碼中的①②③④⑤即可；
2.此檔案指定如何通過已有資料來建立索引。get_model處，直接將django中的model放過來，便可以直接完成索引啦，無需關注資料庫讀取、索引建立等細節。
3.text=indexes.CharField一句，指定了將模型類中的哪些欄位建立索引，而use_template=True說明後續我們還要指定一個模板檔案，告知具體是哪些欄位；
2.指定索引使用的模板檔案/指名需要建立索引的欄位：
在專案的“templates/search/indexes/應用名稱/”下建立“模型類名稱_text.txt”檔案
比如：
templates/search/indexes/goods/sku_text.txt:
這個是模板檔案的路徑，此檔案指定將模型中的哪些欄位建立索引
indexes: 用於索引；
goods: 有索引的子應用名稱；
sku_text: sku是指明那個模型類，text是指明那個欄位
檔案中寫入的內容如下：
{{ object.欄位1 }}
{{ object.欄位2 }}
{{ object.欄位3 }}
3.檢視函式和序列化器：
（下面的檢視函式和序列化器，如果你沒有使用REST Framework，直接使用的Django話，那麼可以直接寫django中的檢視函式，進行請求和響應資料的處理）
RESTFramewirk中的haystack中提供了相應的檢視集和序列化器，可以直接進行使用：
建立haystack序列化器：
from drf_haystack.serializers import HaystackSerializer
class GoodsIndexSerializer(HaystackSerializer):
"""
Goods索引結果資料序列化器
"""
class Meta:
index_classes = [GoodsIndex]
fields = ('text', 'id', 'name', 'price')
注意fields屬性的欄位名與GoodsIndex類的欄位對應；
建立檢視：
from drf_haystack.viewsets import HaystackViewSet
class GoodsSearchViewSet(HaystackViewSet):
"""
Goods搜尋
"""
index_models = [Goods]
serializer_class = GoodsIndexSerializer
4.路由
路由（檢視函式用的是檢視集，所以通過下面的方式新增路由）：
from rest_framework.routers import DefaultRouter
router = DefaultRouter()
router.register('skus/search', views.SKUSearchViewSet, base_name='skus_search')
urlpatterns += router.urls