Docker中安装Elasticsearch及如何设置通过关键字的查找

需求分析:

当用户在一些网上购物时,需要时通过搜索框来查找需要的商品,而要搜索的商品就是用户查找的关键字，用户通过关键字的查找,我们要为用户提供相关的搜索结果。

这种需求依赖数据库的模糊查询like关键字可以实现，但是like关键字的效率极低，而且查询需要在多个字段中进行，使用like关键字也不方便。

我们引入搜索引擎来实现全文检索。全文检索即在指定的任意字段中进行检索查询。

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。

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。

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;

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。

使用Docker安装Elasticsearch及其扩展

由于Elasticsearch 是用 java来写的,所以我们需要在我们的环境中有对应的java,然后把java环境搭建好之后, 把elasticsearch组件安装进去,在将对中文扩展的支持在安装进去name一整套的方案才能实现; 但是如果我们换台电脑的话又得重新安装这些环境,, 使用Docker 的话可以将其做成一个镜像, 将其分发出去就是现成的饭, 直接吃就ok了;简化了我们安装的过程;

获取镜像，可以通过网络pull

docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

或者用自己拉取好的镜像文件:

docker load -i elasticsearch-ik-2.4.6_docker.tar

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

network.host: 127.0.0.1

创建docker容器运行

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

使用haystack对接Elasticsearch

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

安装

pip install drf-haystack
pip install elasticsearch==2.4.1   # 指定版本

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）。

注册应用

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

配置

在配置文件中配置haystack使用的搜索引擎后端

# Haystack
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',  # 此处为elasticsearch运行的服务器ip地址，端口号固定为9200
        'INDEX_NAME': 'xxshopping',  # 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;

创建索引类:

商品SKU: 一个商品的详细信息;

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。

在应用中新建 search_indexes.py 文件，这个文件名字是会被 hastack多去索引的, 里面用于存放索引类;