0.前提准备

环境

1. 准备好django2.2
2. 创建一个app
3.elasticsearch7.5启动
4.可视化工具(实在没有,也没啥)

 models.py

from django.db import models


# Create your models here.

class Article(models.Model):
    title = models.CharField(verbose_name='文章标题', max_length=225, db_index=True)
    content = models.TextField(verbose_name='内容')
    # 外键
    tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to='Tag', on_delete=models.DO_NOTHING)

    def __str__(self):
        return self.title


class Tag(models.Model):
    name = models.CharField(verbose_name='标签', max_length=225)

    def __str__(self):
        return self.name

1.安装

pip3 install jieba  -i https://pypi.douban.com/simple/           
pip3 install django-haystack -i https://pypi.douban.com/simple/
pip3 install drf-haystack -i https://pypi.douban.com/simple/
pip3 install elasticsearch==7.6.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
pip3 install django==2.2 -i https://pypi.douban.com/simple/

 2.setting.py

es其他版本配置

Haystack 入门 — Haystack 2.5.0 文档 (django-haystack.readthedocs.io)https://django-haystack.readthedocs.io/en/master/tutorial.html

# 注册
INSTALLED_APPS = [
    ...
    'haystack',
    'rest_framework',
    ...
]
# 配置7.x
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch7_backend.Elasticsearch7SearchEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',
        'INDEX_NAME': 'haystack',
    },
}

3.配置 drf_haystack

3.1 目录介绍

文字介绍

app01/templates/search/indexes/app01/article_text.txt
indexes:是你要建立的索引的app，article是你要建立索引的那个模型名（小写）

图解

3.2 article.text.txt

给这几个字段建立索引，用作全文检索

{{ object.tile}}
{{ object.tag.name}}
{{ object.content }}

4. search_indexes.py

4.1 介绍

search_indexes.py固定写法，必须叫这个名字

位置：在自己的app下创建即可

4.2 search_indexes.py

索引模型类的名称必须是 模型类名称 + Index

from haystack import indexes
from .models import Article


# 必须继承  indexes.SearchIndex, indexes.Indexable

# ArticleIndex是固定格式命名，Article是你models.py中的类名
class ArticleIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    # document=True:将为text字段内容建立索引,此字段内容,可以由多个字段内容联合而成,有且只有一个
    # use_template=True决定建立索引的字段内容,可以自定义模板
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
    # 下面的就是和你model里面的一样了
    # python manage.py rebuild_index
    # model_attr指定为对应模型的哪个字段
    # 以下字段作为辅助字段,我也不知道辅助什么
    id = indexes.IntegerField(model_attr='id')
    title = indexes.CharField(model_attr='title')
    tag = indexes.CharField(model_attr='tag')

    #  必须这个写，返回的就是你的model名称
    def get_model(self):
        """返回建立索引的模型类"""
        # 每次查询都走这个
        return Article

    # 返回你的查询的结果，可以改成一定的条件的，但是格式就是这样
    def index_queryset(self, using=None):
        """返回要建立索引的数据查询集"""
        # 写入es的数据
        query_set = self.get_model().objects.all()
        return query_set

5. serializers.py

from haystack.utils import Highlighter

from rest_framework import serializers
from drf_haystack.serializers import HaystackSerializer, HighlighterMixin

from .search_indexes import *


class ArticleSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """
    序列化器
    """
    tag = serializers.CharField(source='tag.name')

    class Meta:
        model = Article
        # 返回除了搜索字段外的所需要的其他字段数据, 可以将所有需要返回的字段数据写上,便于提取
        fields = ('id', 'title', 'tag', 'content')


# 写法一:普通序列化,使用内置的高亮
class ArticleIndexSerializer(HaystackSerializer):
    """
    SKU索引结果数据序列化器
    """

    # 变量名称必须为 object 否则无法返回
    # 变量名称必须为 object 否则无法返回,
    # 返回除搜索字段以外的字段,由上面ArticleSerializer自定义返回字段
    object = ArticleSerializer(read_only=True)  # 只读,不可以进行反序列化

    class Meta:
        index_classes = [ArticleIndex]  # 索引类的名称,可以有多个

        # text 由索引类进行返回, object 由序列化类进行返回,第一个参数必须是text
        # 返回字段,不写默认全部返回
        # text字段必须有,不然无法实现搜索
        # 控制的是建立的索引字段
        fields = ['text', object]
        # fields = ['text']
        # 忽略字段
        # ignore_fields = ['title']
        # 除了该字段,其他的都返回,
        # exclude = ['title']


'''
# 写法二:自定义高亮,比内置的要慢一点
class ArticleIndexSerializer(HighlighterMixin, HaystackSerializer):
    """
    SKU索引结果数据序列化器
    """

    # 变量名称必须为 object 否则无法返回,
    # 返回除搜索字段以外的字段,由上面ArticleSerializer自定义返回字段
    object = ArticleSerializer(read_only=True)  # 只读,不可以进行反序列化
    # 高亮显示字段配置
    # highlighter_class = Highlighter
    # 前端自定义css名称
    highlighter_css_class = "my-highlighter-class"
    # html
    highlighter_html_tag = "em"
    # 最宽
    highlighter_max_length = 200

    class Meta:
        index_classes = [ArticleIndex]  # 索引类的名称,可以有多个
        fields = ['text', object]
'''

6. views.py

from django.shortcuts import HttpResponse
from drf_haystack.viewsets import HaystackViewSet
from drf_haystack.filters import HaystackOrderingFilter, HaystackHighlightFilter

from .models import *
from .paginations import ArticleSearchPageNumberPagination
from .serializers import ArticleIndexSerializer


class ArticleSearchViewSet(HaystackViewSet):
    """
    文章搜索
    """
    index_models = [Article]  # 表模型,可以添加多个
    serializer_class = ArticleIndexSerializer
    pagination_class = ArticleSearchPageNumberPagination
    # 高亮,排序
    # HaystackOrderingFilter:排序,
    # HaystackHighlightFilter:内置高亮,如果使用了方式自定义高亮,就不要配置这个了
    filter_backends = [HaystackOrderingFilter, HaystackHighlightFilter]
    ordering_fields = ('id',)
    """    """

    # 重写,自己可以构造数据
    def list(self, request, *args, **kwargs):
        response = super(ArticleSearchViewSet, self).list(request, *args, **kwargs)
        data = response.data
        # 本文修改返回数据,把返回的索引字段去掉,您可以根据自己的需求,把这一句注释掉
        [item.pop('text') for item in data['results']]
        return response

7.urls.py

from django.contrib import admin
from django.urls import path, re_path
from app01 import views

# 路由方式一,首页即可看到数据
# http://127.0.0.1:8000/search/?text=中国&ordering=id
# http://127.0.0.1:8000/search/?text=中国
from rest_framework.routers import SimpleRouter

router = SimpleRouter()
router.register('search', views.ArticleSearchViewSet, basename='search_api')
# router.register("", views.ArticleAPIView)

urlpatterns = [
    # re_path(r'^$', views.ArticleSearchViewSet.as_view({'get': 'list'})),
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('update/', views.update)

]
urlpatterns += router.urls

# 路由方式二,大黄页
"""
# http://127.0.0.1:8000/search/?text=中国&ordering=id
# http://127.0.0.1:8000/search/?text=中国
urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    re_path(r'search_one/(?P<pk>\d+)/', views.ArticleSearchViewSet.as_view({'get': 'retrieve'})),
    path('search/', views.ArticleSearchViewSet.as_view({'get': 'list'})),

]
"""

8.paginations

from rest_framework.pagination import PageNumberPagination


class ArticleSearchPageNumberPagination(PageNumberPagination):
    """文章搜索分页器"""
    # 每页显示几条
    page_size = 10
    # 最大数量
    max_page_size = 5000
    # 前端自定义查询的数量，?size=10
    page_size_query_param = "size"
    # 查询参数
    page_query_param = "page"

9.执行

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

# 重新创建索引,删掉之前的,进行数据同步
python manage.py rebuild_index

10. 验证是从es中查询的数据

1.直接修改mysql数据库数据,查看查询的数据会不会改变,不改就是es,改了就是mysql

11.换成ik分词器

11.1安装

基于docker安装Elasticsearch+ElasticSearch-Head+IK分词器_骑台风走的博客-CSDN博客基于docker安装Elasticsearch+ElasticSearch-Head+IK分词器https://blog.csdn.net/qq_52385631/article/details/126567059?spm=1001.2014.3001.5501ES--IK分词器安装_骑台风走的博客-CSDN博客ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合，适合 Term Query；ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”，适合 Phrase 查询。......https://blog.csdn.net/qq_52385631/article/details/126392092?spm=1001.2014.3001.5501

11.2 使用ik重写es7.5引擎

10.2.1 新建elasticsearch_ik_backend.py(在自己的app下)

在 blog应用下新建名为 elasticsearch7_ik_backend.py 的文件，

继承 Elasticsearch7SearchBackend（后端） 和 Elasticsearch7SearchEngine（搜索引擎） 并重写建立索引时的分词器设置

elasticsearch7_ik_backend.py

from haystack.backends.elasticsearch7_backend import Elasticsearch7SearchBackend, Elasticsearch7SearchEngine
 
"""
分析器主要有两种情况会被使用：
第一种是插入文档时，将text类型的字段做分词然后插入倒排索引，
第二种就是在查询时，先对要查询的text类型的输入做分词，再去倒排索引搜索
如果想要让 索引 和 查询 时使用不同的分词器，ElasticSearch也是能支持的，只需要在字段上加上search_analyzer参数
在索引时，只会去看字段有没有定义analyzer，有定义的话就用定义的，没定义就用ES预设的
在查询时，会先去看字段有没有定义search_analyzer，如果没有定义，就去看有没有analyzer，再没有定义，才会去使用ES预设的
"""
 
DEFAULT_FIELD_MAPPING = {
    "type": "text",
    "analyzer": "ik_max_word",
    # "analyzer": "ik_smart",
    "search_analyzer": "ik_smart"
 
}
 
 
class Elasticsearc7IkSearchBackend(Elasticsearch7SearchBackend):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.DEFAULT_SETTINGS['settings']['analysis']['analyzer']['ik_analyzer'] = {
            "type": "custom",
            "tokenizer": "ik_max_word",
            # "tokenizer": "ik_smart",
        }
        super(Elasticsearc7IkSearchBackend, self).__init__(*args, **kwargs)
 
 
class Elasticsearch7IkSearchEngine(Elasticsearch7SearchEngine):
    backend = Elasticsearc7IkSearchBackend

11.3 修改settings.py(切换成功)

# es 7.x配置
HAYSTACK_CONNECTIONS = {
    'default': {
        # 'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch7_backend.Elasticsearch7SearchEngine',
        'ENGINE': 'app01.elasticsearch_ik_backend.Elasticsearch7IkSearchEngine',
        'URL': 'http://127.0.0.1:9200/',
        # elasticsearch建立的索引库的名称，一般使用项目名作为索引库
        'INDEX_NAME': 'ha_drf',
    },
}

11.4 重建索引，同步数据

python manage.py rebuild_index

11.5 补充

11.5.1 未成功切换成ik

haystack 原先加载的是 ...\venv\Lib\site-packages\haystack\backends 文件夹下的 elasticsearch7_backend.py 文件，打开即可看到 elasticsearch7 引擎的默认配置 

若用上述方法建立出来的索引字段仍使用 snowball 分词器，则将原先elasticsearch7_backend.py 文件中的 DEFAULT_FIELD_MAPPING 也修改为 ik 分词器（或许是因为版本问题）

位置：D:\py_virtualenv\dj_ha\Lib\site-packages\haystack\backends\elasticsearch7_backend.py

修改内容：

DEFAULT_FIELD_MAPPING = {
    "type": "text",
    "analyzer": "ik_max_word",
    "search_analyzer": "ik_smart",
}

11.5.2 es6版本加入ik，重写引擎

from haystack.backends.elasticsearch_backend import ElasticsearchSearchBackend
from haystack.backends.elasticsearch_backend import ElasticsearchSearchEngine
class IKSearchBackend(ElasticsearchSearchBackend):
    DEFAULT_ANALYZER = "ik_max_word" # 这里将 es 的 默认 analyzer 设置为 ik_max_word
 
    def __init__(self, connection_alias, **connection_options):
        super().__init__(connection_alias, **connection_options)
 
    def build_schema(self, fields):
        content_field_name, mapping = super(IKSearchBackend, self).build_schema(fields)
        for field_name, field_class in fields.items():
            field_mapping = mapping[field_class.index_fieldname]
            if field_mapping["type"] == "string" and field_class.indexed:
                if not hasattr(
                    field_class, "facet_for"
                ) and not field_class.field_type in ("ngram", "edge_ngram"):
                    field_mapping["analyzer"] = getattr(
                        field_class, "analyzer", self.DEFAULT_ANALYZER
                    )
            mapping.update({field_class.index_fieldname: field_mapping})
        return content_field_name, mapping
 
 
class IKSearchEngine(ElasticsearchSearchEngine):
    backend = IKSearchBackend