使用docker安裝elasticsearch
1.獲取elasticsearch-ik映象
#從倉庫拉取映象
$ sudo docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0
#解壓教學資料中本地映象
$ sudo docker load -i elasticsearch-ik-2.4.6_docker.tar
2.配置elasticsearch-ik
將教學資料中的elasticsearc-2.4.6目錄拷貝到home目錄下。
修改/home/python/elasticsearc-2.4.6/config/elasticsearch.yml第54行。
更改ip位址為本機真實ip位址。
3.使用docker執行elasticsearch-ik
haystack介紹和安裝配置
1.haystack介紹
haystack 是在django中對接搜尋引擎的框架,搭建了使用者和搜尋引擎之間的溝通橋梁。
我們在django中可以通過使用 haystack 來呼叫 elasticsearch 搜尋引擎。
haystack 可以在不修改**的情況下使用不同的搜尋後端(比如 elasticsearch、whoosh、solr等等)。
2.haystack安裝
$ pip install django-haystack
$ pip install elasticsearch==
2.4.1
3.haystack註冊應用和路由
# settings.py中配置
['haystack'
,# 全文檢索
]
path(
'search/'
, include(
'haystack.urls'))
,
4.haystack配置在配置檔案中配置haystack為搜尋引擎後端
#haystack
haystack_connections =
,}
#額外的配置,可加可以不加#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 配置項保證了在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
haystack建立資料索引
1.建立索引類
通過建立索引類,來指明讓搜尋引擎對哪些字段建立索引,也就是可以通過哪些欄位的關鍵字來檢索資料。
本專案中對sku資訊進行全文檢索,所以在goods應用中新建search_indexes.py檔案(注意名字必須相同),用於存放索引類。
**:
from haystack import indexes
from
.models import 模型名稱
class 模型名稱index(indexes.searchindex, indexes.indexable)
:"""模型名稱索引資料模型類"""
text = indexes.charfield(document=
true
, use_template=
true
)def
get_model
(self)
:"""返回建立索引的模型類"""
return 模型名稱
defindex_queryset
(self, using=
none):
"""返回要建立索引的資料查詢集"""
return self.get_model(
).objects.
filter
(is_launched=
true
)
2.建立text欄位索引值模板檔案
在templates目錄中建立text欄位使用的模板檔案
具體在templates/search/indexes/goods/sku_text.txt檔案(需要建立的資料夾,注意檔名相同)中定義}}
}#先再資料庫中新增資料,再執行生成索引
python manage.py rebuild_index
在view檢視中的實現es查詢的檢視
#呼叫時需要用get傳入q=查詢的內容
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