Suche¶
Für die Suche kommt django-haystack zum Einsatz, das eine einfache Abstraktion zu Systemen wie Solr und Whoosh bietet. Um die Suche auch tatsächlich verwenden zu können, muss dabei noch zusätzlich entweder Whoosh oder Solr eingerichtet werden. Für die lokale Entwicklung sollte hierbei in der Regel ersteres genügen, jedoch mit der Einschränkung, dass Facettensuche nicht untertützt wird.
Aus diesem Grund wird Solr empfohlen. Beispiel-Settings für beide Systeme finden sich in der global_settings.py.
Sobald man entweder Solr oder Whoosh konfiguriert hat (Details siehe weiter unten), muss man mit python manage.py rebuild_index Daten in den Suchindex laden.
Setup¶
Suchen mit Whoosh¶
Für Whoosh muss nichts weiter konfiguriert werden, da die Entsprechenden Einstellungen bereits in der global_settings.py als Fallback eingetragen sind:
HAYSTACK_SEARCH_ENGINE = 'whoosh'
HAYSTACK_WHOOSH_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'whoosh_index')
Suchen mit Solr¶
Für Solr müssen ein paar Extra-Schritte durchgeführt werden:
Zunächst muss pysolr installiert werden (pip install pysolr).
Dann muss haystack von Whoosh auf Solr umgestellt werden:
HAYSTACK_SEARCH_ENGINE = 'solr' HAYSTACK_SOLR_URL = 'http://localhost:8983/solr/main'
Da Solr ein eigenständiger Dienst ist, muss dieser seperat installiert werden. Details dazu finden sich zum Beispiel im Solr 4.0 Tutorial.
Für die Einrichtung unter OSX empfiehlt sich Homebrew. Zusätzlich existiert im solr.dist-Verzeichnis eine Beispielkonfiguration, die dann einfach mittels solr /absoluter/pfad/zu/solr.dist gestartet werden kann.
Indexers¶
Derzeit werden folgende Inhalte indiziert:
- Speakers
- CMS-Seiten (nur einsprachig)
- Sessions
Details zu den jeweils indizierten Daten finden sich in der search_indexes.py der entsprechenden Applikation.
Daten-Aktualisierung¶
Die Index-Aktualisierung muss derzeit über Cronjob durchgeführt werden. Hierbei würde sich ein Job anbieten, der alle 30min. den update_index-Befehl ausführt, wodurch sämtliche Daten erneut indiziert werden.
Da dieser Vorgang sehr schnell ist, existiert derzeit noch kein Post-Save-Handler, der einzelne Dokumente im Index nach deren Speicherung aktualisiert:
> time python manage.py update_index
Indexing 19 pages.
Indexing 56 speakers.
Indexing 74 sessions.
python manage.py update_index 1.94s user 0.18s system 81% cpu 2.585 total
