导读 Elasticsearch可以使我们快速，近乎实时地存储，搜索和分析大量数据，并在几毫秒内给出答复。之所以能够获得快速的搜索响应，是因为它可以直接搜索索引，而不是直接搜索文本。

什么是Elasticsearch？

Elasticsearch是基于Lucene库的搜索引擎。它提供了具有HTTP Web界面和无模式JSON文档的分布式，多租户功能的全文本搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的。

Elasticsearch的用途是什么？

Elasticsearch可以使我们快速，近乎实时地存储，搜索和分析大量数据，并在几毫秒内给出答复。之所以能够获得快速的搜索响应，是因为它可以直接搜索索引，而不是直接搜索文本。

Elasticsearch-一些基本概念

索引—不同类型的文档和文档属性的集合。例如，文档集可以包含社交网络应用程序的数据。

类型/映射-共享共享同一索引中存在的一组公共字段的文档集合。例如，索引包含社交网络应用程序的数据；对于用户个人资料数据，可以有一种特定的类型，对于消息传递数据，可以有另一种类型，对于注释数据，可以有另一种类型。

文档-以特定方式以JSON格式定义的字段的集合。每个文档都属于一种类型，并且位于索引内。每个文档都与唯一的标识符（称为UID）相关联。

字段-Elasticsearch字段可以包含多个相同类型的值（本质上是一个列表）。另一方面，在SQL中，一列可以恰好包含所述类型的一个值。

在Django中使用Elasticsearch

安装和配置，安装Django Elasticsearch DSL：

$ pip install django-elasticsearch-dsl

然后将django_elasticsearch_dsl添加到INSTALLED_APPS

必须在django设置中定义ELASTICSEARCH_DSL。

例如：

ELASTICSEARCH_DSL={  
    'default': {  
        'hosts': 'localhost:9200'  
    },  
}

声明要索引的数据，然后创建model：

# models.py  
class Category(models.Model):  
    name = models.CharField(max_length=30)  
    desc = models.CharField(max_length=100, blank=True)  
def __str__(self):  
    return '%s' % (self.name)  
要使该模型与Elasticsearch一起使用，请创建django_elasticsearch_dsl.Document的子类，在Document类中创建一个Index类以定义我们的Elasticsearch索引，名称，设置等，最后使用Registry.register_document装饰器注册该类。它需要在应用目录中的documents.py中定义Document类。 
# documents.py  
from django_elasticsearch_dsl import Document  
from django_elasticsearch_dsl.registries import registry  
from .models import Category  
@registry.register_document  
class CategoryDocument(Document):  
    class Index:  
        name = 'category'  
    settings = {  
        'number_of_shards': 1,  
        'number_of_replicas': 0  
    }  
    class Django:  
         model = Category  
         fields = [  
             'name',  
             'desc',  
         ]  
填充：  
要创建和填充Elasticsearch索引和映射，请使用search_index：  
$python manage.py search_index — rebuild  
要获得更多帮助，请使用：  
$ python manage.py search_index —help  
现在，当执行以下操作时：  
category = Category(  
    name="Computer and Accessories",  
    desc="abc desc"  
)  
category.save()  
该对象也将保存在Elasticsearch中（使用信号处理程序）。  
搜索：  
要获取elasticsearch-dsl-py搜索实例，请使用：  
s = CategoryDocument.search().filter("term", name="computer")  
# or  
s = CategoryDocument.search().query("match", description="abc")  
for hit in s:  
    print(  
        "Category name : {}, description {}".format(hit.name, hit.desc)  
    )  
要将弹性搜索结果转换为真实的Django查询集，请注意，这会花费一个SQL请求来检索具有由Elasticsearch查询返回的ID的模型实例。  
s = CategoryDocument.search().filter("term", name="computer")[:30]  
qs = s.to_queryset()  
# qs is just a django queryset and it is called with order_by to keep  
# the same order as the elasticsearch result.  
for cat in qs:  
    print(cat.name)

完毕，如果有任何疑问，欢迎留言交流。

原文来自：

本文地址：//q13zd.cn/using-elasticsearch-in-django.html编辑：KSJXAXOAS，审核员：逄增宝

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