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分布式搜索引擎ElasticSearch学习笔记

分布式搜索引擎ElasticSearch学习笔记

一、Elasticsearch介绍

什么是elasticsearch?

  • 一个开源的分布式搜索引擎,可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是elastic stack(ELK)?

  • 是以elasticsearch为核心的技术栈,包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是Lucene?

  • 是Apache的开源搜索引擎类库,提供了搜索引擎的核心API
1、倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念:

  • 文档(Document):用来搜索的数据,其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
  • 词条(Term):对文档数据或用户搜索数据,利用某种算法分词,得到的具备含义的词语就是词条。例如:我是中国人,就可以分为:我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理,流程如下:

  • 将每一个文档的数据利用算法分词,得到一个个词条
  • 创建表,每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
  • 因为词条唯一性,可以给词条创建索引,例如hash表结构索引

倒排索引的搜索流程如下(以搜索"华为手机"为例):

1)用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2)对用户输入内容分词,得到词条:华为手机

3)拿着词条在倒排索引中查找,可以得到包含词条的文档id:1、2、3。

4)拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

虽然要先查询倒排索引,再查询正排索引,但是无论是词条、还是文档id都建立了索引,查询速度非常快!无需全表扫描。

2、正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引,一个叫做倒排索引呢?

  • 正向索引是最传统的,根据id索引的方式。但根据词条查询时,必须先逐条获取每个文档,然后判断文档中是否包含所需要的词条,是根据文档找词条的过程

  • 倒排索引则相反,是先找到用户要搜索的词条,根据词条得到保护词条的文档的id,然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程

那么两者方式的优缺点是什么呢?

正向索引

  • 优点:
    • 可以给多个字段创建索引
    • 根据索引字段搜索、排序速度非常快
  • 缺点:
    • 根据非索引字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。

倒排索引

  • 优点:
    • 根据词条搜索、模糊搜索时,速度非常快
  • 缺点:
    • 只能给词条创建索引,而不是字段
    • 无法根据字段做排序
3、ES中的概念

elasticsearch中有很多独有的概念,与mysql中略有差别,但也有相似之处。

(1)文档和字段

elasticsearch是面向**文档(Document)**存储的,可以是数据库中的一条商品数据,一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中

而Json文档中往往包含很多的字段(Field),类似于数据库中的列。

(2)索引和映射

索引(Index),就是相同类型的文档的集合。

例如:

  • 所有用户文档,就可以组织在一起,称为用户的索引;
  • 所有商品的文档,可以组织在一起,称为商品的索引;
  • 所有订单的文档,可以组织在一起,称为订单的索引;

因此,我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息,用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此,索引库中就有映射(mapping),是索引中文档的字段约束信息,类似表的结构约束。

(3)mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比:

MySQLElasticsearch说明
TableIndex索引(index),就是文档的集合,类似数据库的表(table)
RowDocument文档(Document),就是一条条的数据,类似数据库中的行(Row),文档都是JSON格式
ColumnField字段(Field),就是JSON文档中的字段,类似数据库中的列(Column)
SchemaMappingMapping(映射)是索引中文档的约束,例如字段类型约束。类似数据库的表结构(Schema)
SQLDSLDSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句,用来操作elasticsearch,实现CRUD

是不是说,我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢?

并不是如此,两者各自有自己的擅长支出:

  • Mysql:擅长事务类型操作,可以确保数据的安全和一致性

  • Elasticsearch:擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中,往往是两者结合使用:

  • 对安全性要求较高的写操作,使用mysql实现
  • 对查询性能要求较高的搜索需求,使用elasticsearch实现
  • 两者再基于某种方式,实现数据的同步,保证一致性
4、安装es、kibana
5、总结

分词器的作用是什么?

  • 创建倒排索引时对文档分词
  • 用户搜索时,对输入的内容分词

IK分词器有几种模式?

  • ik_smart:智能切分,粗粒度
  • ik_max_word:最细切分,细粒度

IK分词器如何拓展词条?如何停用词条?

  • 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
  • 在词典中添加拓展词条或者停用词条

二、索引库操作

索引库就类似数据库表,mapping映射就类似表的结构。

我们要向es中存储数据,必须先创建“库”和“表”。

1、mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束,常见的mapping属性包括:

  • type:字段数据类型,常见的简单类型有:
    • 字符串:text(可分词的文本)、keyword(精确值,例如:品牌、国家、ip地址)
    • 数值:long、integer、short、byte、double、float、
    • 布尔:boolean
    • 日期:date
    • 对象:object
  • index:是否创建索引,默认为true
  • analyzer:使用哪种分词器
  • properties:该字段的子字段

例如下面的json文档:

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}
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对应的每个字段映射(mapping):

  • age:类型为 integer;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器
  • weight:类型为float;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器
  • isMarried:类型为boolean;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器
  • info:类型为字符串,需要分词,因此是text;参与搜索,因此需要index为true;分词器可以用ik_smart
  • email:类型为字符串,但是不需要分词,因此是keyword;不参与搜索,因此需要index为false;无需分词器
  • score:虽然是数组,但是我们只看元素的类型,类型为float;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器
  • name:类型为object,需要定义多个子属性
    • name.firstName;类型为字符串,但是不需要分词,因此是keyword;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器
    • name.lastName;类型为字符串,但是不需要分词,因此是keyword;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器
2、索引库的CRUD
(1)创建索引库和映射

基本语法:

  • 请求方式:PUT
  • 请求路径:/索引库名,可以自定义
  • 请求参数:mapping映射

格式:

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}
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示例:

PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ... 略
    }
  }
}
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(2)查询索引库

基本语法

  • 请求方式:GET

  • 请求路径:/索引库名

  • 请求参数:无

格式

GET /索引库名
  • 1
(3)修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂,但是一旦数据结构改变(比如改变了分词器),就需要重新创建倒排索引,这简直是灾难。因此索引库一旦创建,无法修改mapping

虽然无法修改mapping中已有的字段,但是却允许添加新的字段到mapping中,因为不会对倒排索引产生影响。

语法说明

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}
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(4)删除索引库

语法:

  • 请求方式:DELETE

  • 请求路径:/索引库名

  • 请求参数:无

格式:

DELETE /索引库名
  • 1
3、文档操作
(1)新增文档

语法:

POST /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}
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示例:

POST /heima/_doc/1
{
    "info": "Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}
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(2)查询文档

根据rest风格,新增是post,查询应该是get,不过查询一般都需要条件,这里我们把文档id带上。

语法:

GET /{索引库名称}/_doc/{id}
  • 1

通过kibana查看数据:

GET /heima/_doc/1
  • 1
(3)删除文档

删除使用DELETE请求,同样,需要根据id进行删除:

语法:

DELETE /{索引库名}/_doc/id值
  • 1

示例:

# 根据id删除数据
DELETE /heima/_doc/1
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(4)修改文档

修改有两种方式:

  • 全量修改:直接覆盖原来的文档
  • 增量修改:修改文档中的部分字段
1)全量修改

全量修改是覆盖原来的文档,其本质是:

  • 根据指定的id删除文档
  • 新增一个相同id的文档

注意:如果根据id删除时,id不存在,第二步的新增也会执行,也就从修改变成了新增操作了。

语法:

PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

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示例:

PUT /heima/_doc/1
{
    "info": "程序员高级Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}
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2)增量修改

增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

语法:

POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}
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示例:

POST /heima/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "ZhaoYun@itcast.cn"
  }
}
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(5)总结

文档操作有哪些?

  • 创建文档:POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
  • 查询文档:GET /{索引库名}/_doc/文档id
  • 删除文档:DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
  • 修改文档:
    • 全量修改:PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
    • 增量修改:POST /{索引库名}/_update/文档id { “doc”: {字段}}

三、RestAPI

ES官方提供了各种不同语言的客户端,用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句,通过http请求发送给ES。官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

其中的Java Rest Client又包括两种:

  • Java Low Level Rest Client
  • Java High Level Rest Client

我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API

1、导入数据

首先导入提供的数据库数据:

数据结构如下:

CREATE TABLE `tb_hotel` (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',
  `name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称;例:7天酒店',
  `address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址;例:航头路',
  `price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格;例:329',
  `score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分;例:45,就是4.5分',
  `brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌;例:如家',
  `city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市;例:上海',
  `star_name` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级,从低到高分别是:1星到5星,1钻到5钻',
  `business` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈;例:虹桥',
  `latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '纬度;例:31.2497',
  `longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '经度;例:120.3925',
  `pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片;例:/img/1.jpg',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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2、mapping映射分析

创建索引库,最关键的是mapping映射,而mapping映射要考虑的信息包括:

  • 字段名
  • 字段数据类型
  • 是否参与搜索
  • 是否需要分词
  • 如果分词,分词器是什么?

其中:

  • 字段名、字段数据类型,可以参考数据表结构的名称和类型
  • 是否参与搜索要分析业务来判断,例如图片地址,就无需参与搜索
  • 是否分词呢要看内容,内容如果是一个整体就无需分词,反之则要分词
  • 分词器,我们可以统一使用ik_max_word

来看下酒店数据的索引库结构:

PUT /hotel
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}
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几个特殊字段说明:

  • location:地理坐标,里面包含经度、纬度
  • all:一个组合字段,其目的是将多字段的值 利用copy_to合并,提供给用户搜索
3、初始化RestClient

在elasticsearch提供的API中,与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中,必须先完成这个对象的初始化,建立与elasticsearch的连接。

分为三步:

1)引入es的RestHighLevelClient依赖:

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>
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2)因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2,所以我们需要覆盖默认的ES版本:

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>
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3)初始化RestHighLevelClient:

初始化的代码如下:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
));
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这里为了单元测试方便,我们创建一个测试类HotelIndexTest,然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中:

package cn.itcast.hotel;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.IOException;

public class HotelIndexTest {
    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}
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4、创建索引库

创建索引库的API如下

代码分为三步:

  • 1)创建Request对象。因为是创建索引库的操作,因此Request是CreateIndexRequest。
  • 2)添加请求参数,其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长,这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE,让代码看起来更加优雅。
  • 3)发送请求,client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型,封装了所有与索引库操作有关的方法。

在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下,创建一个类,定义mapping映射的JSON字符串常量:

package cn.itcast.hotel.constants;

public class HotelConstants {
    public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
            "  \"mappings\": {\n" +
            "    \"properties\": {\n" +
            "      \"id\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"name\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"address\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"score\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"city\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"starName\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"business\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"location\":{\n" +
            "        \"type\": \"geo_point\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"pic\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"all\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";
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在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中,编写单元测试,实现创建索引:

@Test
void createHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.准备请求的参数:DSL语句
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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5、删除索引库

删除索引库的DSL语句非常简单:

DELETE /hotel
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与创建索引库相比:

  • 请求方式从PUT变为DELTE
  • 请求路径不变
  • 无请求参数

所以代码的差异,注意体现在Request对象上。依然是三步走:

  • 1)创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
  • 2)准备参数。这里是无参
  • 3)发送请求。改用delete方法

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中,编写单元测试,实现删除索引:

@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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6、判断索引库是否存在

判断索引库是否存在,本质就是查询,对应的DSL是:

GET /hotel
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因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走:

  • 1)创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
  • 2)准备参数。这里是无参
  • 3)发送请求。改用exists方法
@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.输出
    System.err.println(exists ? "索引库已经存在!" : "索引库不存在!");
}
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7、总结

JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。

索引库操作的基本步骤:

  • 初始化RestHighLevelClient
  • 创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
  • 准备DSL( Create时需要,其它是无参)
  • 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法,xxx是create、exists、delete
8、RestClient操作文档

为了与索引库操作分离,我们再次参加一个测试类,做两件事情:

  • 初始化RestHighLevelClient
  • 我们的酒店数据在数据库,需要利用IHotelService去查询,所以注入这个接口
package cn.itcast.hotel;

import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

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(1)新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来,写入elasticsearch中。

数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下:

@Data
@TableName("tb_hotel")
public class Hotel {
    @TableId(type = IdType.INPUT)
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String longitude;
    private String latitude;
    private String pic;
}
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与我们的索引库结构存在差异:

  • longitude和latitude需要合并为location

因此,我们需要定义一个新的类型,与索引库结构吻合:

package cn.itcast.hotel.pojo;

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
    }
}
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新增文档的DSL语句如下:

POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}
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可以看到与创建索引库类似,同样是三步走:

  • 1)创建Request对象
  • 2)准备请求参数,也就是DSL中的JSON文档
  • 3)发送请求

变化的地方在于,这里直接使用client.xxx()的API,不再需要client.indices()了。

我们导入酒店数据,基本流程一致,但是需要考虑几点变化:

  • 酒店数据来自于数据库,我们需要先查询出来,得到hotel对象
  • hotel对象需要转为HotelDoc对象
  • HotelDoc需要序列化为json格式

因此,代码整体步骤如下:

  • 1)根据id查询酒店数据Hotel
  • 2)将Hotel封装为HotelDoc
  • 3)将HotelDoc序列化为JSON
  • 4)创建IndexRequest,指定索引库名和id
  • 5)准备请求参数,也就是JSON文档
  • 6)发送请求

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转json
    String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

    // 1.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    // 2.准备Json文档
    request.source(json, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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(2)查询文档

查询的DSL语句如下:

GET /hotel/_doc/{id}
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非常简单,因此代码大概分两步:

  • 准备Request对象
  • 发送请求

不过查询的目的是得到结果,解析为HotelDoc,因此难点是结果的解析。完整代码如下:

结果是一个JSON,其中文档放在一个_source属性中,因此解析就是拿到_source,反序列化为Java对象即可。

与之前类似,也是三步走:

  • 1)准备Request对象。这次是查询,所以是GetRequest
  • 2)发送请求,得到结果。因为是查询,这里调用client.get()方法
  • 3)解析结果,就是对JSON做反序列化

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
    // 2.发送请求,得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();

    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}
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(3)删除文档

删除的DSL为是这样的:

DELETE /hotel/_doc/{id}
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与查询相比,仅仅是请求方式从DELETE变成GET,可以想象Java代码应该依然是三步走:

  • 1)准备Request对象,因为是删除,这次是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
  • 2)准备参数,无参
  • 3)发送请求。因为是删除,所以是client.delete()方法

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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(4)修改文档

修改我们讲过两种方式:

  • 全量修改:本质是先根据id删除,再新增
  • 增量修改:修改文档中的指定字段值

在RestClient的API中,全量修改与新增的API完全一致,判断依据是ID:

  • 如果新增时,ID已经存在,则修改
  • 如果新增时,ID不存在,则新增

这里不再赘述,我们主要关注增量修改。

与之前类似,也是三步走:

  • 1)准备Request对象。这次是修改,所以是UpdateRequest
  • 2)准备参数。也就是JSON文档,里面包含要修改的字段
  • 3)更新文档。这里调用client.update()方法

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
        "price", "952",
        "starName", "四钻"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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(5)批量导入文档

案例需求:利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。

步骤如下:

  • 利用mybatis-plus查询酒店数据

  • 将查询到的酒店数据(Hotel)转换为文档类型数据(HotelDoc)

  • 利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理,实现批量新增文档

批量处理BulkRequest,其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。

其中提供了一个add方法,用来添加其他请求:

  • IndexRequest,也就是新增
  • UpdateRequest,也就是修改
  • DeleteRequest,也就是删除

因此Bulk中添加了多个IndexRequest,就是批量新增功能了。

其实还是三步走:

  • 1)创建Request对象。这里是BulkRequest
  • 2)准备参数。批处理的参数,就是其它Request对象,这里就是多个IndexRequest
  • 3)发起请求。这里是批处理,调用的方法为client.bulk()方法

我们在导入酒店数据时,将上述代码改造成for循环处理即可。

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
    // 批量查询酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();

    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备参数,添加多个新增的Request
    for (Hotel hotel : hotels) {
        // 2.1.转换为文档类型HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 2.2.创建新增文档的Request对象
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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(6)小结

文档操作的基本步骤:

  • 初始化RestHighLevelClient
  • 创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
  • 准备参数(Index、Update、Bulk时需要)
  • 发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法,xxx是index、get、update、delete、bulk
  • 解析结果(Get时需要)

四、DSL查询文档

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1、DSL查询分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括:

  • 查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:match_all

  • 全文检索(full text)查询:利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如:

    • match_query
    • multi_match_query
  • 精确查询:根据精确词条值查找数据,一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如:

    • ids
    • range
    • term
  • 地理(geo)查询:根据经纬度查询。例如:

    • geo_distance
    • geo_bounding_box
  • 复合(compound)查询:复合查询可以将上述各种查询条件组合起来,合并查询条件。例如:

    • bool
    • function_score

查询的语法基本一致:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}
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我们以查询所有为例,其中:

  • 查询类型为match_all
  • 没有查询条件
// 查询所有
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}
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其它查询无非就是查询类型查询条件的变化。

2、全文检索查询

全文检索查询的基本流程如下:

  • 对用户搜索的内容做分词,得到词条
  • 根据词条去倒排索引库中匹配,得到文档id
  • 根据文档id找到文档,返回给用户

比较常用的场景包括:

  • 商城的输入框搜索
  • 百度输入框搜索

因为是拿着词条去匹配,因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

常见的全文检索查询包括

  • match查询:单字段查询
  • multi_match查询:多字段查询,任意一个字段符合条件就算符合查询条件

match查询语法如下:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}
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mulit_match语法如下:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}
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GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "上海", # 要查询的内容
      "fields": ["name", "brand"] # 被查询的字段
    }
  }
}
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可以看到,两种查询结果是一样的,为什么?

因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索,和根据all字段搜索效果当然一样了。

但是,搜索字段越多,对查询性能影响越大,因此建议采用copy_to,然后单字段查询的方式。

总结

match和multi_match的区别是什么?

  • match:根据一个字段查询
  • multi_match:根据多个字段查询,参与查询字段越多,查询性能越差
3、精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有:

  • term:根据词条精确值查询
  • range:根据值的范围查询
(1)term查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段,因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时,用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多,反而搜索不到数据。

语法说明:

// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}
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示例:

当我搜索的是精确词条时,能正确查询出结果:

但是,当我搜索的内容不是词条,而是多个词语形成的短语时,反而搜索不到

(2)range查询

范围查询,一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。

基本语法:

// range查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于,gt则代表大于
        "lte": 20 // lte代表小于等于,lt则代表小于
      }
    }
  }
}
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示例:

总结

精确查询常见的有哪些?

  • term查询:根据词条精确匹配,一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
  • range查询:根据数值范围查询,可以是数值、日期的范围
4、地理坐标查询

所谓的地理坐标查询,其实就是根据经纬度查询,官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html

常见的使用场景包括:

  • 携程:搜索我附近的酒店
  • 滴滴:搜索我附近的出租车
  • 微信:搜索我附近的人
(1)矩形范围查询

矩形范围查询,也就是geo_bounding_box查询,查询坐标落在某个矩形范围的所有文档:

查询时,需要指定矩形的左上右下两个点的坐标,然后画出一个矩形,落在该矩形内的都是符合条件的点。

语法如下:

// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "FIELD": {
        "top_left": { // 左上点
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": { // 右下点
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
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这种并不符合“附近的人”这样的需求,所以我们就不做了。

(2)附近查询

附近查询,也叫做距离查询(geo_distance):查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。

换句话来说,在地图上找一个点作为圆心,以指定距离为半径,画一个圆,落在圆内的坐标都算符合条件:

语法说明:

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}
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示例:

我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店:

发现共有47家酒店。

然后把半径缩短到3公里:

可以发现,搜索到的酒店数量减少到了5家。

5、复合查询

复合(compound)查询:复合查询可以将其它简单查询组合起来,实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种:

  • fuction score:算分函数查询,可以控制文档相关性算分,控制文档排名
  • bool query:布尔查询,利用逻辑关系组合多个其它的查询,实现复杂搜索
(1)相关性算分

当我们利用match查询时,文档结果会根据与搜索词条的关联度打分(_score),返回结果时按照分值降序排列。

例如,我们搜索 “虹桥如家”,结果如下:

[
  {
    "_score" : 17.850193,
    "_source" : {
      "name" : "虹桥如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 12.259849,
    "_source" : {
      "name" : "外滩如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 11.91091,
    "_source" : {
      "name" : "迪士尼如家酒店真不错",
    }
  }
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在elasticsearch中,早期使用的打分算法是TF-IDF算法,在后来的5.1版本升级中,elasticsearch将算法改进为BM25算法。

TF-IDF算法有一各缺陷,就是词条频率越高,文档得分也会越高,单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限,曲线更加平滑。

小结

elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分,算法由两种:

  • TF-IDF算法
  • BM25算法,elasticsearch5.1版本后采用的算法
(2)算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求,但合理的不一定是产品经理需要的。

以百度为例,你搜索的结果中,并不是相关度越高排名越靠前,而是谁掏的钱多排名就越靠前。如图。

要想认为控制相关性算分,就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

function score 查询中包含四部分内容:

  • 原始查询条件:query部分,基于这个条件搜索文档,并且基于BM25算法给文档打分,原始算分(query score)
  • 过滤条件:filter部分,符合该条件的文档才会重新算分
  • 算分函数:符合filter条件的文档要根据这个函数做运算,得到的函数算分(function score),有四种函数
    • weight:函数结果是常量
    • field_value_factor:以文档中的某个字段值作为函数结果
    • random_score:以随机数作为函数结果
    • script_score:自定义算分函数算法
  • 运算模式:算分函数的结果、原始查询的相关性算分,两者之间的运算方式,包括:
    • multiply:相乘
    • replace:用function score替换query score
    • 其它,例如:sum、avg、max、min

function score的运行流程如下:

  • 1)根据原始条件查询搜索文档,并且计算相关性算分,称为原始算分(query score)
  • 2)根据过滤条件,过滤文档
  • 3)符合过滤条件的文档,基于算分函数运算,得到函数算分(function score)
  • 4)将原始算分(query score)和函数算分(function score)基于运算模式做运算,得到最终结果,作为相关性算分。

因此,其中的关键点是:

  • 过滤条件:决定哪些文档的算分被修改
  • 算分函数:决定函数算分的算法
  • 运算模式:决定最终算分结果

示例

需求:给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

翻译一下这个需求,转换为之前说的四个要点:

  • 原始条件:不确定,可以任意变化
  • 过滤条件:brand = “如家”
  • 算分函数:可以简单粗暴,直接给固定的算分结果,weight
  • 运算模式:比如求和

因此最终的DSL语句如下:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 原始查询,可以是任意条件
      "functions": [ // 算分函数
        {
          "filter": { // 满足的条件,品牌必须是如家
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          "weight": 2 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "sum" // 加权模式,求和
    }
  }
}
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测试,在未添加算分函数时,如家得分如下:

添加了算分函数后,如家得分就提升了:

小结

function score query定义的三要素是什么?

  • 过滤条件:哪些文档要加分
  • 算分函数:如何计算function score
  • 加权方式:function score 与 query score如何运算
6、布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合,每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有:

  • must:必须匹配每个子查询,类似“与”
  • should:选择性匹配子查询,类似“或”
  • must_not:必须不匹配,不参与算分,类似“非”
  • filter:必须匹配,不参与算分

比如在搜索酒店时,除了关键字搜索外,我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤。

每一个不同的字段,其查询的条件、方式都不一样,必须是多个不同的查询,而要组合这些查询,就必须用bool查询了。

需要注意的是,搜索时,参与打分的字段越多,查询的性能也越差。因此这种多条件查询时,建议这样做:

  • 搜索框的关键字搜索,是全文检索查询,使用must查询,参与算分
  • 其它过滤条件,采用filter查询。不参与算分

语法示例

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海" }}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": "皇冠假日" }},
        {"term": {"brand": "华美达" }}
      ],
      "must_not": [
        { "range": { "price": { "lte": 500 } }}
      ],
      "filter": [
        { "range": {"score": { "gte": 45 } }}
      ]
    }
  }
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示例

需求:搜索名字包含“如家”,价格不高于400,在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

分析:

  • 名称搜索,属于全文检索查询,应该参与算分。放到must中
  • 价格不高于400,用range查询,属于过滤条件,不参与算分。放到must_not中
  • 周围10km范围内,用geo_distance查询,属于过滤条件,不参与算分。放到filter中

小结

bool查询有几种逻辑关系?

  • must:必须匹配的条件,可以理解为“与”
  • should:选择性匹配的条件,可以理解为“或”
  • must_not:必须不匹配的条件,不参与打分
  • filter:必须匹配的条件,不参与打分

五、搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

1、排序

elasticsearch默认是根据相关度算分(_score)来排序,但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有:keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

(1)普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

语法

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}
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排序条件是一个数组,也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序,当第一个条件相等时,再按照第二个条件排序,以此类推

示例

需求描述:酒店数据按照用户评价(score)降序排序,评价相同的按照价格(price)升序排序

(2)地理坐标排序

地理坐标排序略有不同。

语法说明

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度,经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
          "order" : "asc", // 排序方式
          "unit" : "km" // 排序的距离单位
      }
    }
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这个查询的含义是:

  • 指定一个坐标,作为目标点
  • 计算每一个文档中,指定字段(必须是geo_point类型)的坐标 到目标点的距离是多少
  • 根据距离排序

示例:

需求描述:实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序

提示:获取你的位置的经纬度的方式:https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/

假设我的位置是:31.034661,121.612282,寻找我周围距离最近的酒店。

2、分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果:

  • from:从第几个文档开始
  • size:总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

(1)基本的分页

分页的基本语法如下:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置,默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}
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(2)深度分页问题

现在,我要查询990~1000的数据,查询逻辑要这么写:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 990, // 分页开始的位置,默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}
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这里是查询990开始的数据,也就是 第990~第1000条 数据。

不过,elasticsearch内部分页时,必须先查询 0~1000条,然后截取其中的990 ~ 1000的这10条

查询TOP1000,如果es是单点模式,这并无太大影响。

但是elasticsearch将来一定是集群,例如我集群有5个节点,我要查询TOP1000的数据,并不是每个节点查询200条就可以了。

因为节点A的TOP200,在另一个节点可能排到10000名以外了。

因此要想获取整个集群的TOP1000,必须先查询出每个节点的TOP1000,汇总结果后,重新排名,重新截取TOP1000。

那如果我要查询9900~10000的数据呢?是不是要先查询TOP10000呢?那每个节点都要查询10000条?汇总到内存中?

当查询分页深度较大时,汇总数据过多,对内存和CPU会产生非常大的压力,因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页,ES提供了两种解决方案,官方文档

  • search after:分页时需要排序,原理是从上一次的排序值开始,查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
  • scroll:原理将排序后的文档id形成快照,保存在内存。官方已经不推荐使用。
(3)小结

分页查询的常见实现方案以及优缺点:

  • from + size

    • 优点:支持随机翻页
    • 缺点:深度分页问题,默认查询上限(from + size)是10000
    • 场景:百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索
  • after search

    • 优点:没有查询上限(单次查询的size不超过10000)
    • 缺点:只能向后逐页查询,不支持随机翻页
    • 场景:没有随机翻页需求的搜索,例如手机向下滚动翻页
  • scroll

    • 优点:没有查询上限(单次查询的size不超过10000)
    • 缺点:会有额外内存消耗,并且搜索结果是非实时的
    • 场景:海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐,建议用 after search方案。
3、高亮
(1)高亮原理

什么是高亮显示呢?

我们在百度,京东搜索时,关键字会变成红色,比较醒目,这叫高亮显示。

高亮显示的实现分为两步:

  • 1)给文档中的所有关键字都添加一个标签,例如<em>标签
  • 2)页面给<em>标签编写CSS样式
(2)实现高亮

高亮的语法

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT" // 查询条件,高亮一定要使用全文检索查询
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { // 指定要高亮的字段
      "FIELD": {
        "pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签
        "post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
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注意:

  • 高亮是对关键字高亮,因此搜索条件必须带有关键字,而不能是范围这样的查询。
  • 默认情况下,高亮的字段,必须与搜索指定的字段一致,否则无法高亮
  • 如果要对非搜索字段高亮,则需要添加一个属性:required_field_match=false

示例

六、RestClient查询文档

文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象,基本步骤包括:

  • 1)准备Request对象
  • 2)准备请求参数
  • 3)发起请求
  • 4)解析响应
1、快速入门

我们以match_all查询为例

代码解读:

  • 第一步,创建SearchRequest对象,指定索引库名

  • 第二步,利用request.source()构建DSL,DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等

    • query():代表查询条件,利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL
  • 第三步,利用client.search()发送请求,得到响应

这里关键的API有两个,一个是request.source(),其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能:

另一个是QueryBuilders,其中包含match、term、function_score、bool等各种查询:

响应结果的解析:

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串,结构包含:

  • hits:命中的结果
    • total:总条数,其中的value是具体的总条数值
    • max_score:所有结果中得分最高的文档的相关性算分
    • hits:搜索结果的文档数组,其中的每个文档都是一个json对象
      • _source:文档中的原始数据,也是json对象

因此,我们解析响应结果,就是逐层解析JSON字符串,流程如下:

  • SearchHits:通过response.getHits()获取,就是JSON中的最外层的hits,代表命中的结果
    • SearchHits#getTotalHits().value:获取总条数信息
    • SearchHits#getHits():获取SearchHit数组,也就是文档数组
      • SearchHit#getSourceAsString():获取文档结果中的_source,也就是原始的json文档数据

完整代码如下:

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}
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小结

查询的基本步骤是:

  1. 创建SearchRequest对象

  2. 准备Request.source(),也就是DSL。

    ① QueryBuilders来构建查询条件

    ② 传入Request.source() 的 query() 方法

  3. 发送请求,得到结果

  4. 解析结果(参考JSON结果,从外到内,逐层解析)

2、match查询

全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件,也就是query的部分。

因此,Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法:

而结果解析代码则完全一致,可以抽取并共享。

完整代码如下:

    @Test
    public void testMatch() throws IOException {
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 查询全部matchAllQuery
        // request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 单字段查询matchQuery(查询字段, 查询内容)
        //request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "如家"));
        // 多字段查询
        request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("如家", "name", "brand"));
        SearchResponse res = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        handleResponse(res);
    }
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3、精确查询

精确查询主要是两者:

  • term:词条精确匹配
  • range:范围查询

与之前的查询相比,差异同样在查询条件,其它都一样。

查询条件构造的API如下:

    @Test
    public void testTermAndRange() throws IOException {
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // term词条精确匹配
        // request.source().query(QueryBuilders.termQuery("city", "北京"));
        // range 范围查询
        request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(1000).lte(2000));
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        handleResponse(response);
    }
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4、布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询,代码示例如下

可以看到,API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建,QueryBuilders,结果解析等其他代码完全不变。

完整代码如下:

@Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.添加term
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));
    // 2.3.添加range
    boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));

    request.source().query(boolQuery);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}
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5、排序、分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数,因此同样是使用request.source()来设置。

完整代码示例:

@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    // 页码,每页大小
    int page = 1, size = 5;

    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 2.2.排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页 from、size
    request.source().from((page - 1) * size).size(5);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
    // 结果的total是总条数,但是数据只有size条

}
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6、高亮

高亮的代码与之前代码差异较大,有两点:

  • 查询的DSL:其中除了查询条件,还需要添加高亮条件,同样是与query同级。
  • 结果解析:结果除了要解析_source文档数据,还要解析高亮结果

高亮查询必须使用全文检索查询,并且要有搜索关键字,将来才可以对关键字高亮。

完整代码如下:

@Test
void testHighlight() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 2.2.高亮
    request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}
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高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的,并不在一起。因此解析高亮的代码需要额外处理。

代码解读:

  • 第一步:从结果中获取source。hit.getSourceAsString(),这部分是非高亮结果,json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象
  • 第二步:获取高亮结果。hit.getHighlightFields(),返回值是一个Map,key是高亮字段名称,值是HighlightField对象,代表高亮值
  • 第三步:从map中根据高亮字段名称,获取高亮字段值对象HighlightField
  • 第四步:从HighlightField中获取Fragments,并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
  • 第五步:用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果

完整代码如下:

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        // 获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
            // 根据字段名获取高亮结果
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
            if (highlightField != null) {
                // 获取高亮值
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                // 覆盖非高亮结果
                hotelDoc.setName(name);
            }
        }
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}
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七、数据聚合

**聚合(aggregations**可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如:

  • 什么品牌的手机最受欢迎?
  • 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格?
  • 这些手机每月的销售情况如何?

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现近实时搜索效果。

1、聚合的种类

聚合常见的有三类:

  • **桶(Bucket)**聚合:用来对文档做分组

    • TermAggregation:按照文档字段值分组,例如按照品牌值分组、按照国家分组
    • Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组
  • **度量(Metric)**聚合:用以计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等

    • Avg:求平均值
    • Max:求最大值
    • Min:求最小值
    • Stats:同时求max、min、avg、sum等
  • **管道(pipeline)**聚合:其它聚合的结果为基础做聚合

**注意:**参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

2、DSL实现聚合

现在,我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种,其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合,也就是Bucket聚合。

(1)Bucket聚合语法

语法如下:

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0,结果中不包含文档,只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型,按照品牌值聚合,所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}
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结果:

{
  "took" : 6,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 201,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "brandAgg" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "7天酒店",
          "doc_count" : 30
        },
        {
          "key" : "如家",
          "doc_count" : 30
        },
        {
          "key" : "皇冠假日",
          "doc_count" : 17
        },
        {
          "key" : "速8",
          "doc_count" : 15
        },
        {
          "key" : "万怡",
          "doc_count" : 13
        },
        {
          "key" : "华美达",
          "doc_count" : 13
        },
        {
          "key" : "和颐",
          "doc_count" : 12
        },
        {
          "key" : "万豪",
          "doc_count" : 11
        },
        {
          "key" : "喜来登",
          "doc_count" : 11
        },
        {
          "key" : "希尔顿",
          "doc_count" : 10
        },
        {
          "key" : "汉庭",
          "doc_count" : 10
        },
        {
          "key" : "凯悦",
          "doc_count" : 8
        },
        {
          "key" : "维也纳",
          "doc_count" : 7
        },
        {
          "key" : "豪生",
          "doc_count" : 6
        },
        {
          "key" : "君悦",
          "doc_count" : 4
        },
        {
          "key" : "万丽",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "丽笙",
          "doc_count" : 2
        }
      ]
    }
  }
}

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(2)聚合结果排序

默认情况下,Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量,记为_count,并且按照_count降序排序。

我们可以指定order属性,自定义聚合的排序方式:

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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(3)限定聚合范围

默认情况下,Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合,但真实场景下,用户会输入搜索条件,因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

我们可以限定要聚合的文档范围,只要添加query条件即可:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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这次,聚合得到的品牌明显变少了

(4)Metric聚合语法

上节课,我们对酒店按照品牌分组,形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算,获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了,例如stats聚合:就可以获取min、max、avg等结果。

语法如下:

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合,也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型,这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段,这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}
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这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

另外,我们还可以给聚合结果做个排序,例如按照每个桶的酒店平均分做排序:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 300
      }
    }
  }, 
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20,
        "order": {
          "score_stats.avg": "desc" // 按照酒店平均分降序
        }
      },
      "aggs": {
        "score_stats": {
          "stats": {
            "field": "score"
          }
        }
      }
    }
  }
}
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(5)小结

aggs代表聚合,与query同级,此时query的作用是?

  • 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素:

  • 聚合名称
  • 聚合类型
  • 聚合字段

聚合可配置属性有:

  • size:指定聚合结果数量
  • order:指定聚合结果排序方式
  • field:指定聚合字段
3、RestAPI实现聚合
(1)API语法

聚合条件与query条件同级别,因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合的结果也与查询结果不同,API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析。

(2)业务需求

需求:搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死,而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的:

分析:

目前,页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的,并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时,搜索结果会跟着变化。

例如:用户搜索“东方明珠”,那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近,因此,城市只能是上海,此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。

也就是说,搜索结果中包含哪些城市,页面就应该列出哪些城市;搜索结果中包含哪些品牌,页面就应该列出哪些品牌。

如何得知搜索结果中包含哪些品牌?如何得知搜索结果中包含哪些城市?

使用聚合功能,利用Bucket聚合,对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组,就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。

因为是对搜索结果聚合,因此聚合是限定范围的聚合,也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。

请求参数与搜索文档的参数完全一致

返回值类型就是页面要展示的最终结果:

结果是一个Map结构:

  • key是字符串,城市、星级、品牌、价格
  • value是集合,例如多个城市的名称
(3)业务实现

cn.itcast.hotel.web包的HotelController中添加一个方法,遵循下面的要求:

  • 请求方式:POST
  • 请求路径:/hotel/filters
  • 请求参数:RequestParams,与搜索文档的参数一致
  • 返回值类型:Map<String, List<String>>

代码:

    @PostMapping("filters")
    public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.getFilters(params);
    }
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这里调用了IHotelService中的getFilters方法,尚未实现。

cn.itcast.hotel.service.IHotelService中定义新方法:

Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);
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cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法:

@Override
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        buildBasicQuery(params, request);
        // 2.2.设置size
        request.source().size(0);
        // 2.3.聚合
        buildAggregation(request);
        // 3.发出请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析结果
        Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        // 4.1.根据品牌名称,获取品牌结果
            List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
            result.put("brand", brandList);
            // 4.2.城市结果
            List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
            result.put("city", cityList);
            // 4.3.星级结果
            List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
            result.put("starName", starList);
        return result;
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

private void buildAggregation(SearchRequest request) {
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("brandAgg")
                                 .field("brand")
                                 .size(100)
                                );
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("cityAgg")
                                 .field("city")
                                 .size(100)
                                );
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("starAgg")
                                 .field("starName")
                                 .size(100)
                                );
}

private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
    // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
    Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
    // 4.2.获取buckets
    List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
    // 4.3.遍历
    List<String> brandList = new ArrayList<>();
    for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
        // 4.4.获取key
        String key = bucket.getKeyAsString();
        brandList.add(key);
    }
    return brandList;
}
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八、自动补全

当用户在搜索框输入字符时,我们应该提示出与该字符有关的搜索项。这种根据用户输入的字母,提示完整词条的功能,就是自动补全了。因为需要根据拼音字母来推断,因此要用到拼音分词功能。

1、拼音分词器

要实现根据字母做补全,就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

安装方式与IK分词器一样,分三步:

​ ①解压

​ ②上传到虚拟机中,elasticsearch的plugin目录

​ ③重启elasticsearch

​ ④测试

详细安装步骤可以参考IK分词器的安装过程。

测试用法如下:

POST /_analyze
{
  "text": "如家酒店还不错",
  "analyzer": "pinyin"
}
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2、自定义分词器

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音,而我们希望的是每个词条形成一组拼音,需要对拼音分词器做个性化定制,形成自定义分词器。

elasticsearch中分词器(analyzer)的组成包含三部分:

  • character filters:在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
  • tokenizer:将文本按照一定的规则切割成词条(term)。例如keyword,就是不分词;还有ik_smart
  • tokenizer filter:将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

文档分词时会依次由这三部分来处理文档

声明自定义分词器的语法如下:

PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { // 自定义分词器
        "my_analyzer": {  // 分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": { // 自定义tokenizer filter
        "py": { // 过滤器名称
          "type": "pinyin", // 过滤器类型,这里是pinyin
		  "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}
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总结:

如何使用拼音分词器?

  • ①下载pinyin分词器

  • ②解压并放到elasticsearch的plugin目录

  • ③重启即可

如何自定义分词器?

  • ①创建索引库时,在settings中配置,可以包含三部分

  • ②character filter

  • ③tokenizer

  • ④filter

拼音分词器注意事项?

  • 为了避免搜索到同音字,搜索时不要使用拼音分词器
3、自动补全查询

elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率,对于文档中字段的类型有一些约束:

  • 参与补全查询的字段必须是completion类型。

  • 字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

比如,一个这样的索引库:

// 创建索引库
PUT test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}
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然后插入下面的数据:

// 示例数据
POST test/_doc
{
  "title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["Nintendo", "switch"]
}
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查询的DSL语句如下:

// 自动补全查询
GET /test/_search
{
  "suggest": {
    "title_suggest": {
      "text": "s", // 关键字
      "completion": {
        "field": "title", // 补全查询的字段
        "skip_duplicates": true, // 跳过重复的
        "size": 10 // 获取前10条结果
      }
    }
  }
}
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4、实现酒店搜索框自动补全

现在,我们的hotel索引库还没有设置拼音分词器,需要修改索引库中的配置。但是我们知道索引库是无法修改的,只能删除然后重新创建。

另外,我们需要添加一个字段,用来做自动补全,将brand、suggestion、city等都放进去,作为自动补全的提示。

因此,总结一下,我们需要做的事情包括:

  1. 修改hotel索引库结构,设置自定义拼音分词器

  2. 修改索引库的name、all字段,使用自定义分词器

  3. 索引库添加一个新字段suggestion,类型为completion类型,使用自定义的分词器

  4. 给HotelDoc类添加suggestion字段,内容包含brand、business

  5. 重新导入数据到hotel库

(1)修改酒店映射结构

代码如下:

// 酒店数据索引库
PUT /hotel
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "text_anlyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        },
        "completion_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": {
        "py": {
          "type": "pinyin",
          "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "suggestion":{
          "type": "completion",
          "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}
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(2)修改HotelDoc实体

HotelDoc中要添加一个字段,用来做自动补全,内容可以是酒店品牌、城市、商圈等信息。按照自动补全字段的要求,最好是这些字段的数组。

因此我们在HotelDoc中添加一个suggestion字段,类型为List<String>,然后将brand、city、business等信息放到里面。

代码如下:

package cn.itcast.hotel.pojo;

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;
    private Object distance;
    private Boolean isAD;
    private List<String> suggestion;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
        // 组装suggestion
        if(this.business.contains("/")){
            // business有多个值,需要切割
            String[] arr = this.business.split("/");
            // 添加元素
            this.suggestion = new ArrayList<>();
            this.suggestion.add(this.brand);
            Collections.addAll(this.suggestion, arr);
        }else {
            this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business);
        }
    }
}
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(3)重新导入

重新执行之前编写的导入数据功能,可以看到新的酒店数据中包含了suggestion

(4)自动补全查询的JavaAPI

之前我们学习了自动补全查询的DSL,而没有学习对应的JavaAPI,这里给出一个示例。

而自动补全的结果也比较特殊,解析的代码如下:

// 4.解析结果
        Suggest suggest = response.getSuggest();
        // 4.1.根据补全查询名称,获取补全结果
        CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");
        // 4.2.获取options
        List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();
        // 4.3.遍历
        List<String> list = new ArrayList<>(options.size());
        for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
            String text = option.getText().toString();
            list.add(text);
        }
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(5)实现搜索框自动补全

查看前端页面,可以发现当我们在输入框键入时,前端会发起ajax请求,返回值是补全词条的集合,类型为List<String>

1)在cn.itcast.hotel.web包下的HotelController中添加新接口,接收新的请求:

@GetMapping("suggestion")
public List<String> getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix) {
    return hotelService.getSuggestions(prefix);
}
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2)在cn.itcast.hotel.service包下的IhotelService中添加方法:

List<String> getSuggestions(String prefix);
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3)在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法:

@Override
public List<String> getSuggestions(String prefix) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
            "suggestions",
            SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
            .prefix(prefix)
            .skipDuplicates(true)
            .size(10)
        ));
        // 3.发起请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析结果
        Suggest suggest = response.getSuggest();
        // 4.1.根据补全查询名称,获取补全结果
        CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");
        // 4.2.获取options
        List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();
        // 4.3.遍历
        List<String> list = new ArrayList<>(options.size());
        for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
            String text = option.getText().toString();
            list.add(text);
        }
        return list;
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}
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九、数据同步

elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库,因此mysql数据发生改变时,elasticsearch也必须跟着改变,这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步

1、思路分析

常见的数据同步方案有三种:

  • 同步调用
  • 异步通知
  • 监听binlog
(1)同步调用

方案一:同步调用

基本步骤如下:

  • hotel-demo对外提供接口,用来修改elasticsearch中的数据
  • 酒店管理服务在完成数据库操作后,直接调用hotel-demo提供的接口,
(2)异步通知

方案二:异步通知

流程如下:

  • hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后,发送MQ消息
  • hotel-demo监听MQ,接收到消息后完成elasticsearch数据修改
(3)监听binlog

方案三:监听binlog

流程如下:

  • 给mysql开启binlog功能
  • mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中
  • hotel-demo基于canal监听binlog变化,实时更新elasticsearch中的内容
(4)选择

方式一:同步调用

  • 优点:实现简单,粗暴
  • 缺点:业务耦合度高

方式二:异步通知

  • 优点:低耦合,实现难度一般
  • 缺点:依赖mq的可靠性

方式三:监听binlog

  • 优点:完全解除服务间耦合
  • 缺点:开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高
2、实现数据同步

利用资料提供的hotel-admin项目作为酒店管理的微服务。当酒店数据发生增、删、改时,要求对elasticsearch中数据也要完成相同操作。

步骤:

  • 导入课前资料提供的hotel-admin项目,启动并测试酒店数据的CRUD

  • 声明exchange、queue、RoutingKey

  • 在hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送

  • 在hotel-demo中完成消息监听,并更新elasticsearch中数据

  • 启动并测试数据同步功能

导入课前资料提供的hotel-admin项目:运行后,访问 http://localhost:8099,其中包含了酒店的CRUD功能

(1)声明交换机、队列
1)引入依赖

在hotel-admin、hotel-demo中引入rabbitmq的依赖:

<!--amqp-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
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2)声明队列交换机名称

在hotel-admin和hotel-demo中的cn.itcast.hotel.constatnts包下新建一个类MqConstants

package cn.itcast.hotel.constatnts;

    public class MqConstants {
    /**
     * 交换机
     */
    public final static String HOTEL_EXCHANGE = "hotel.topic";
    /**
     * 监听新增和修改的队列
     */
    public final static String HOTEL_INSERT_QUEUE = "hotel.insert.queue";
    /**
     * 监听删除的队列
     */
    public final static String HOTEL_DELETE_QUEUE = "hotel.delete.queue";
    /**
     * 新增或修改的RoutingKey
     */
    public final static String HOTEL_INSERT_KEY = "hotel.insert";
    /**
     * 删除的RoutingKey
     */
    public final static String HOTEL_DELETE_KEY = "hotel.delete";
}
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3)声明队列交换机

在hotel-demo中,定义配置类,声明队列、交换机:

package cn.itcast.hotel.config;

import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MqConfig {
    @Bean
    public TopicExchange topicExchange(){
        return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false);
    }

    @Bean
    public Queue insertQueue(){
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true);
    }

    @Bean
    public Queue deleteQueue(){
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true);
    }

    @Bean
    public Binding insertQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);
    }

    @Bean
    public Binding deleteQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);
    }
}
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(2)发送MQ消息

在hotel-admin中的增、删、改业务中分别发送MQ消息:

    @PostMapping
    public void saveHotel(@RequestBody Hotel hotel){
        hotelService.save(hotel);
        // 发送新增的消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY, hotel.getId());
    }

    @PutMapping()
    public void updateById(@RequestBody Hotel hotel){
        if (hotel.getId() == null) {
            throw new InvalidParameterException("id不能为空");
        }
        hotelService.updateById(hotel);
        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY, hotel.getId());
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteById(@PathVariable("id") Long id) {
        hotelService.removeById(id);
        // 发送删除的信息
        rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY, id);
    }
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(3)接收MQ消息

hotel-demo接收到MQ消息要做的事情包括:

  • 新增消息:根据传递的hotel的id查询hotel信息,然后新增一条数据到索引库
  • 删除消息:根据传递的hotel的id删除索引库中的一条数据

1)首先在hotel-demo的cn.itcast.hotel.service包下的IHotelService中新增新增、删除业务

void deleteById(Long id);

void insertById(Long id);
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2)给hotel-demo中的cn.itcast.hotel.service.impl包下的HotelService中实现业务:

@Override
public void deleteById(Long id) {
    try {
        // 1.准备Request
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString());
        // 2.发送请求
        client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

@Override
public void insertById(Long id) {
    try {
        // 0.根据id查询酒店数据
        Hotel hotel = getById(id);
        // 转换为文档类型
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);

        // 1.准备Request对象
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
        // 2.准备Json文档
        request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
        // 3.发送请求
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}
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3)编写监听器

在hotel-demo中的cn.itcast.hotel.mq包新增一个类:

package cn.itcast.hotel.mq;

import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class HotelListener {

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    /**
     * 监听酒店新增或修改的业务
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE)
    public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id){
        hotelService.insertById(id);
    }

    /**
     * 监听酒店删除的业务
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE)
    public void listenHotelDelete(Long id){
        hotelService.deleteById(id);
    }
}
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