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在使用python的过程中，必然会设计到如何创建web应用，而搜索功能却最为常见，该文档包含了如何整合haystack，elasticsearch、ik中文分词到django应用中。
测试应用版本
安装
python包安装
elasticsearch安装
elasticsearch基于java，所以需要先安装java。
elasticsearch-analysis-ik安装
安装maven
注意安装必须使用对应的版本，测试也是如此，比如此处使用1.9.5版本。
下载，安装elasticsearch-analysis-ik
注意 在使用中不用刻意选择高版本的elasticsearch，可以有效避免版本不兼容。
另外一定要注意你使用的elasticsearch版本是否和elasticsearch-analysis-ik对应。
开始使用
简单版本
使用whoosh作为后端索引存储(基于文件系统)，该操作参考官方文档即可。
加入中文的支持
1、将文件haystack中的whoosh_backend.py（该文件路径为python安装路径下/lib/python2.7.6/site-packages/haystack/backends/whoosh_backend.py）拷贝到你创建的应用下面，并重命名为whoosh_cn_backend.py，例如blog/whoosh_cn_backend.py。 编辑blog/whoosh_cn_backend.py导入中文分析库ChineseAnalyzer
修改blog/whoosh_cn_backend.py大概163行位置
2、在settings.py中修改之前使用的默认的whooshEngine为修改后的WhooshEngine。
3、重建索引python manage.py rebuild_index，在进行搜索中文试试吧。
注意索引的自动更新：
默认索引没有自动更新，那么每当有新数据添加到数据库，就要手动执行update_index命令是不科学的。
自动更新索引的最简单方法在settings.py添加一个信号。
升级版本
由于whoosh是基于文件系统的，所有在索引数据量过大时必然引起性能问题。
从官方描述也可以看得出Whoosh is pure Python, so it’s a great option for getting started quickly and for development, though it does work for small scale live deployments。
需要提前安装好elasticsearch和elasticsearch-analysis-ik，并通过测试。 在之前的项目的基础上修改settings.py 前：
创建索引名
如果rebuild_index中出错，请仔细查看出错日志。
部分代码
urls.py：
views.py:
总结：
通过对比两种方式，可以发现：
whoosh使用jieba分词做处理，然后基于文件存储。
elasticsearch使用ik分词作为插件，提供中文分词的能力，haystack通过下层抽象，在不修改代码的同时做到了可以选择不同后端索引存储的目的。
本文作者：我还是猴子
