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:Elasticsearch 基础介绍及索引原理分析
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)
(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~
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新动态
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]

