最近项目组需要对老的搜索项目进行迁移和改造，刚入职2个星期的我光荣的接受了这份工作，这也是我第一次接触Haystack和Elasticsearch，以下是记录下工作中的一些需求解决，具体haystack的玩法大家可以看查看官方文档：https://django-haystack.readthedocs.io/en/master/,查看本文默认你已经基本了解了haystack的使用
在开始之前，我还是有必要灌输几个概念：什么是ES，什么是Haystack，两者关系。
1.什么是ES？
在本文你只需要知道它是一个搜索服务器，存放着我们需要被搜索的数据，存储结构类似于我们的数据库，也可以对其记录进行curd的操作，重要的是能够进行‘分词’，同样是建立索引，数据库则需要把整个一句话作为索引，然后才能通过查询这一句话才能使用索引找到该记录，而ES通过‘分词’建立索引，可以建立多个单词索引指向同一记录，我们可以简单的键入一两个关键字就能调用索引弹出相关的信息，当然如果数据量少，就没必要使用ES了，毕竟这种情况下使用模糊查询也慢不了多少。
2.什么是Haystack？
Haystack 是以django的一个应用库，主要用来整合市场是的几大搜索后端作为django对它们操作的统一入口。
3.两者关系？
Haystack通过封装了各大搜索后端在python的操作库，如ES就是elasticsearch,让我们更专注于业务代码，不需要关注ES和python，django的对接。
实战需求一： 当我在表中更新了数据，我需要手动更新ES的索引
Haystack提供了 rebuild_index 和 update_index 两种方法 在你安装了haystack后 类似于这样使用: python manager.py rebuild_index（你必须配置好了haystack在django） ,分别是重建和更新。两者都是从数据库表中同步到ES服务器，中间人就是django-Haystack，所以这两者性能用起来非常差，并不是说update比rebuild一定要快很多，更新的原理就是删除原记录将新的记录再插入一边到ES中，所以在更新索引时因为ES中索引数目大时，更新无异于rebuild。庆幸的是update_index 可以传入参数 age=x ，以某个时间字段的距离现在x小时内的记录进行更新.具体设置见下图
设置好后，我们需要实现一个手动执行rebuild_update的方法，使用django的call_command
未完待续