前言
ElasticSearch简称es,是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎。
它可以近乎实时的存储、检索数据,其扩展性很好,ElasticSearch是企业级应用中较为常见的技术。
下面和大家分享 ElasticSearch 集成在Spring Boot 项目的一些学习心得。
一、ElasticSearch概述
1.1基本认识
ElasticSearch 是基于 Lucene 实现的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。
Elasticsearch 还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均是被索引的数据且可被搜索,它能够扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。
Elasticsearch 可以通过简单的 RESTful 风格 API 来隐藏 Lucene 的复杂性,让搜索变得更加简单。
1.2核心概念
Elasticsearch 的核心概念是 Elasticsearch 搜索的过程,在搜索的过程中,Elasticsearch 的存储过程、数据结构都会有所涉及。
-
对比关系型数据库
表1
关系型数据库 Elasticsearch 数据库(DataBase) 索引(indices) 表(table) types(已弃用) 行(rows) documents 字段(columns) fields
注:
- Elasticsearch (集群)中可以包含多个indices(对应库),每个索引中可以包含多个types(对应表),每个types下面又包含多个documents(对应行记录),每个documents中又含有多个fields(对应字段)。
- Elasticsearch 中一切数据的格式都是 JSON。
-
documents
-
fields
-
types(弃用)
-
indices
Elasticsearch 中的索引是一个非常大的文档集合,存储了映射类型的字段和其它设置,被存储在各个分片上。
1.3倒排索引
Elasticsearch 使用一种名为倒排索引的结构进行搜索,一个索引由文档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表。
传统数据库的搜索结构一般以id为主,可以一一对应数据库中的所有内容,即key-value的形式。
而倒排索引则与之相反,以内容为主,将所有不重复的内容记录按照匹配的程度(阈值)进行展示,即value-key的形式。
以下举两个例子来进行说明。
-
例一:
在关系型数据库中,数据是按照id的顺序进行约定的,记录的id具有唯一性,方便人们使用id去确定内容,如表2所示:
表2
id label 1 java 2 java 3 java,python 4 python -
例二:
在 ElasticSearch 中使用倒排索引:数据是按照不重复的内容进行约定的,不重复的内容具有唯一性,这样可以快速地找出符合内容的记录,再根据匹配的阈值去进行展示,如表3所示:
label id java 1,2,3 python 4,3
1.4了解ELK
ELK 是 ElasticSearch、Logstash、Kibana这三大开源框架首字母大写简称。
其中 Logstash 是中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ)中收集不同的数据格式,经过过滤后支持输送到不同的目的地(文件/MQ/Redis/elasticsearch/kafka等)。
而 Kibana 可以将 ElasticSearch 的数据通过友好的可视化界面展示出来,且提供实时分析的功能。
ELK一般来说是一个日志分析架构技术栈的总称,但实际上 ELK 不仅仅适用于日志分析,它还可以支持任何其它数据分析和收集的场景,日志的分析和收集只是更具有代表性,并非 ELK 的唯一用途。
二、ElasticSearch(插件)安装
2.1安装声明
- 适用于JDK1.8及以上版本
- ElasticSearch客户端
- 界面工具
- ElasticSearch版本与Maven依赖版本对应
2.2 ElasticSearch下载
官网地址:https://www.elastic.co
下载地址(7.6.1版本):https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-7-6-1,推荐迅雷下载(速度较快)。
2.3安装ElasticSearch
将下载好的压缩包进行安装即可,解压后如下图所示:
解压安装
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安装目录
-
bin 启动文件
-
config 配置文件
- log4j2:日志配置文件
- jvm.options:Java 虚拟机相关配置
- elasticsearch.yml:elasticsearch配置文件,默认 9200 端口,解决跨域问题。
-
lib 相关jar包
-
modules 功能模块
-
plugins 插件(如IK分词器)
-
2.4启动ElasticSearch
打开bin文件夹下的elasticsearch.bat文件,双击启动后访问默认地址:localhost:9200,即可得到以下json格式的数据:
{
\"name\" : \"ZHUZQC\",
\"cluster_name\" : \"elasticsearch\",
\"cluster_uuid\" : \"AMdLpCANStmY8kvou9-OtQ\",
\"version\" : {
\"number\" : \"7.6.1\",
\"build_flavor\" : \"default\",
\"build_type\" : \"zip\",
\"build_hash\" : \"aa751e09be0a5072e8570670309b1f12348f023b\",
\"build_date\" : \"2020-02-29T00:15:25.529771Z\",
\"build_snapshot\" : false,
\"lucene_version\" : \"8.4.0\",
\"minimum_wire_compatibility_version\" : \"6.8.0\",
\"minimum_index_compatibility_version\" : \"6.0.0-beta1\"
},
\"tagline\" : \"You Know, for Search\"
}
2.5可视化界面-head安装
下载地址:https://github.com/mobz/elasticsearch-head/
安装要求:先检查计算机是否安装node.js、npm
-
步骤一:在解压后的文件目录下进入cmd,使用 cnpm install 命令安装镜像文件;
-
步骤二:使用 npm run start 命令启动,得到 http://localhost:9100
-
步骤三:解决跨域问题,打开 elasticsearch.yml 文件,输入以下代码后保存:
http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: \"*\"
-
再次重启elasticsearch,进入http://localhost:9200 验证是否启动成功
-
最后进入 http://localhost:9100,得到以下界面,则head启动成功:
head启动
2.6初步创建索引
可以把索引当作一个数据库来使用,具体的创建如下步骤所示:
-
步骤一:点击Indices,在弹出的提示框中填写索引名称,点击确认;
-
步骤二:可以在head界面中看到该索引,如下图所示:
创建索引
注:head仅可以当作一个数据可视化的展示工具,对于查询语句推荐使用Kibana。
2.7安装Kibana工具
Kibana是一个针对 ElasticSearch 的开源分析、可视化平台,用于搜索、查看交互存储在ElasticSearch中的数据。
Kibana 操作简单,基于浏览器的的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)并实时显示数据。
官网下载:https://www.elastic.co/downloads/past-releases/kibana-7-6-1
注意事项:Kibana 版本需要和 ElasticSearch 的版本保持一致。
安装步骤如下:
- 步骤一:打开解压缩后的bin文件夹,双击.bat文件;
- 步骤二:打开 http://localhost:5601 进入 Kibana 界面
2.8使用Kibana工具
在开发的过程中,可供数据测试的工具有很多,比如postman、head、Chrome浏览器等,这里推荐使用 Kibana 进行数据测试。
操作界面如下图所示:
kibana界面
三、IK分词器
3.1基本介绍
在使用中文进行搜索时,我们会对要搜索的信息进行分词:将一段中文分成一个个的词语或者句子,然后将分出的词进行搜索。
默认的中文分词是一个汉字一个词,如:“你好世界”,会被分成:“你”,“好”,“世”,“界”。但这样的分词方式显然并不全面,比如还可以分成:“你好”,“世界”。
ik分词器就解决了默认分词不全面的问题,可以将中文进行不重复的分词。
ik分词器提供了两种2算法:ik_smart(最少切分)以及ik_max_word(最细颗粒度划分)。
github下载:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.6.1
- 步骤一:将解压后的所有文件放置在 elasticsearch 下的plugins文件夹下;
- 步骤二:重启 elasticsearch
3.2使用Kibana测试
-
首先测试 ik_smart(最少切分)算法的分词效果,具体如图3-1所示:
图3-1
-
再测试 ik_max_word(最细颗粒度划分)算法的分词效果,具体如图3-2所示:
图3-2
3.3修改本地字典
ik分词的默认字典并不能完全涵盖所有的中文分词,当我们想自定义分词时,就需要修改ik分词器的字典配置。
- 步骤一:打开elasticsearch-7.6.1\\plugins\\ik\\config文件夹,增加自定义dic文件;
- 步骤二:在同一文件夹中的IKAnalyzer.cfg.xml里,将上述步骤的dic文件写入自己的扩展字典;
具体效果如下图3-3所示:
图3-3
四、Rest风格操作
ElasticSearch 使用 Rest 风格来进行一系列操作,具体的命令如图4-1所示:
图4-1
4.1创建索引
PUT /test_1/type/1
{
\"name\": \"zhuzqc\",
\"age\": 35364
}
4.2修改索引内容
GET /test_1
{
\"mappings\": {
\"properties\": {
\"name\": {
\"type\": \"text\"
},
\"age\": {
\"type\": \"long\"
},
\"birthdy\": {
\"type\": \"date\"
}
}
}
}
4.3更新索引内容
POST /test_1/_doc/1/_update
{
\"doc\": {
\"name\": \"noone\"
}
}
4.4删除索引
DELETE test_2
4.5关于documents的操作
4.5.1基本操作
documents 可以看作是数据库中的行记录;
- 首先先生产一些 documents 数据:
PUT zhuzqc/user/3
{
\"name\": \"李四\",
\"age\": 894,
\"desc\": \"影流之主\",
\"tags\": [\"劫\",\"刺客\",\"中单\"]
}
2.获取数据:
GET zhuzqc/user/1
3.更新数据
// POST请求对指定内容进行更新
POST zhuzqc/user/1/_update
{
\"doc\": {
\"name\": \"342rfd\",
\"age\": 243234
}
}
4.简单的条件查询
// 查询统一GET开头,_search后接?,q代表query,属性:内容
GET zhuzqc/user/_search?q=name:李
如:查询zhuzqc索引中name为李四的信息,其中李四遵循默认的分词规则
GET zhuzqc/user/_search?q=name:李四
4.5.2复杂操作
上述的一些简单查询操作在企业级应用开发中使用地较少,更多地还是使用查询实现复杂的业务。
随着业务的复杂程度增加,查询的语句也随之复杂起来,在使用复杂查询的过程中必然会涉及一些 elasticsearch 的进阶语法。
对于复杂查询的操作在下一章会详细介绍。
五、查询详解
ElasticSearch引擎首先分析需要查询的字符串,根据分词器规则对其进行分词。分词之后,才会根据查询条件进行结果返回。
5.1关键字介绍
- query 关键字:将需要查询的 JSON 参数体进行包裹,声明这是一条查询语句。
- bool 关键字:表明返回结果类型为布尔类型。
- keyword 关键字:keyword代表一种分词类型,表明该字段的值不会被分词器分词。
- must 关键字:在 must 中的内容表明都是必须执行的内容,在 must 中可以创建多条语句,多条语句需同时满足条件才能执行,作用相当于 SQL 语句中的 AND 。
- should 关键字:在 should 关键字里的内容只要满足其中一项就可以执行,作用相当于 SQL 语句中的 OR 。
- must_not 关键字:类似于 Java 中的 != 作用,展示查询内容之外的内容。
- match 关键字:match 的作用是匹配查询,首先经过分词器的分词,后再执行 match 查询,默认情况下:字段内容必须完整地匹配到任意一个词条(分词后),才会有返回结果。
- 注:如果需要查询的词有多个,可以用空格隔开。
- match_all 关键字:待补充。
- match_phrase 关键字:待补充。
- term 关键字:精确查询关键字,使用 term 时首先不会对需要查询的词条进行分词,只有精确地匹配到一模一样的内容才会返回结果。
- terms 关键字:待补充。
- filter 关键字:对查询的内容进行筛选过滤,常使用 gt(大于)、gte(大于等于)、lt(小于)和 lte (小于等于)来进行筛选。
GET product_cloud/_search
{
\"query\": {
\"bool\": {
\"must\": [
{
\"bool\": {
\"should\": [
{\"match\": {\"product_comment\":\"持续交付 工程师\"}}
]
}
},
{
\"bool\": {
\"should\": [
{\"terms\": {\"label_ids\": [3]}}
]
}
}
],
\"filter\": {
\"range\": {
\"label_ids\": {
\"gte\": 0
}
}
}
}
}
-
score 关键字:字段内容与词条的匹配程度,分数越高,表明匹配度越高,就越符合查询结果。
-
hits 关键字:对应 Java 代码中的 hit 对象,包含了索引和文档信息,包括查询结果总数,查询出来的_doc内容(一串 JSON),分数(score)等。
-
source:需要展示的内容字段,默认是展示索引的所有字段,也可以自定义指定需要展示的字段。
-
sort关键字:可以对字段的展示进行排序;
\"_source\": [\"product_comment\",\"product_name\",\"label_ids\",\"product_solution\",\"company_name\"],
\"sort\": [
{
\"label_ids\": {
\"order\": \"desc\"
}
}
],
\"from\": 0,
\"size\": 3
5.2 highlight 高亮
使用 highlight 关键字可以在搜索结果中对需要高亮的字段进行高亮(可自定义样式)展示,具体代码如下:
GET product_cloud/_search
{
\"query\": {
\"term\": {
\"product_comment\": \"世界\"
}
},
\"highlight\": {
\"pre_tags\": \"<p class=\'key\' style=\'color:red\'>\",
\"post_tags\": \"</p>\",
\"fields\": {
\"product_comment\": {}
}
}
}
六、Spring Boot集成ElasticSearch
在 Elasticsearch 的官方文档中有对 Elasticsearch 客户端使用的详细介绍: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api-client/8.0/installation.html
6.1添加依赖
<properties>
<java.version>11</java.version>
<!-- 自定义 ElasticSearch 依赖版本与安装的版本一致 -->
<elasticsearch.verson>7.6.1</elasticsearch.verson>
</properties>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
6.2创建对象
定义一个客户端对象:
@Configuration
public class EsConfig {
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost(\"127.0.0.1\",9200,\"http\")
)
);
return restHighLevelClient;
}
}
6.3分析类中的方法(索引相关API)
-
创建索引
@Autowired private RestHighLevelClient restHighLevelClient; // 测试索引的创建 @Test void testCreateIndex() throws IOException { //1、创建索引请求 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(\"zhu_index\"); //2、执行创建请求,并获得响应 CreateIndexResponse createIndexResponse = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println(createIndexResponse); }
-
获取索引
// 测试获取索引 @Test void testExistIndex() throws IOException { GetIndexRequest getIndexRequest = new GetIndexRequest(\"zhu_index\"); boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println(exists); }
-
删除索引
// 测试删除索引 @Test void testDeleteIndex() throws IOException { DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest(); AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println(delete); }
七、相关API操作
API 的操作主要是将Spring Boot项目与 Elasticsearch 的 indices 与 docs 相关联起来,这样可以做到在 Elasticsearch 中对项目数据进行一系列的操作。
7.1文档API
-
新增数据
// 测试添加文档
@Test
void testAddDocument() throws IOException {
// 创建对象
User user = new User(\"zzz\",3);
// 创建请求
IndexRequest zhu_index_request = new IndexRequest(\"zhu_index\");
// 规则:put /zhu_index/_doc/1
zhu_index_request.id(\"1\");
zhu_index_request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
// 将数据放入 ElasticSearch 请求(JSON格式)
zhu_index_request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
// 客户端发送请求
IndexResponse indexResponse = restHighLevelClient.index(zhu_index_request,
RequestOptions.DEFAULT);
}
// 添加大批量的数据
@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
bulkRequest.timeout(\"10s\");
//创建数据集合
ArrayList<User> userList = new ArrayList<>();
userList.add(new User(\"zzz2\",22));
userList.add(new User(\"zzz3\",23));
userList.add(new User(\"zzz4\",24));
userList.add(new User(\"zzz5\",25));
userList.add(new User(\"zzz6\",26));
//遍历数据:批量处理
for (int i = 0; i < userList.size(); i++) {
// 批量添加(或更新、或删除)
bulkRequest.add(
new IndexRequest(\"zhu_index\")
//.id(\"\"+(i+1))
.source(JSON.toJSONString(userList.get(i)), XContentType.JSON));
}
BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}
-
获取_doc信息
@Test
void testGetDocument() throws IOException {
GetRequest getRequest = new GetRequest(\"zhu_index\",\"1\");
GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// 返回_source的上下文
getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(true));
}
-
更新数据
// 更新文档信息
@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(\"zhu_index\",\"1\");
updateRequest.timeout(\"1s\");
User user = new User(\"ZhuZhuQC\",18);
updateRequest.doc(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
UpdateResponse updateResponse = restHighLevelClient.update(updateRequest,
RequestOptions.DEFAULT);
}
-
删除数据
与添加数据、更新数据类似,创建 DeleteRequest 对象即可。
-
查询数据(重点)
// 查询数据
@Test
void testSearch() throws IOException {
// 创建查询对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(EsConst.ES_INDEX);
// 构建搜索条件(精确查询、全匹配查询)
TermQueryBuilder termQuery = QueryBuilders.termQuery(\"name\",\"zzz2\");
MatchAllQueryBuilder matchAllQuery = QueryBuilders.matchAllQuery();
// 执行构造器
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(termQuery);
sourceBuilder.query(matchAllQuery);
// 设置查询时间,3秒内
sourceBuilder.timeout(new TimeValue(3, TimeUnit.SECONDS));
// 设置分页
sourceBuilder.from(0);
sourceBuilder.size(3);
// 最后执行搜索,并返回搜索结果
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,
RequestOptions.DEFAULT);
searchResponse.getHits();
// 打印结果
System.out.println(JSON.toJSONString(searchResponse.getHits()));
for (SearchHit documentFields : searchResponse.getHits().getHits()) {
System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
}
}
八、实战分析
实战部分会模拟一个真实的 ElasticSearch 搜索过程:从创建项目开始,到使用爬虫爬取数据、编写业务,再到前后端分离交互,最后搜索结果高亮展示。
8.1创建项目
创建项目的步骤可如以下几步:
-
步骤一:导入相关依赖
<properties> <java.version>11</java.version> <!-- 自定义 ElasticSearch 依赖版本与安装的版本一致 --> <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version> </properties> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.83</version> </dependency>
-
步骤二:编写 properties 文件
server.port=9090 # 关闭 thymeleaf 缓存 spring.thymeleaf.cache=false #mysql连接配置 spring.datasource.username=root spring.datasource.password=password123 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/elasticsearch-test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver #mybatis-plus日志配置 mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #mybatis-plus逻辑删除配置,删除为1,未删除为0 mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-value = 1 mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value = 0
-
步骤三:导入前端样式
这个步骤可以在网盘
地址:https://pan.baidu.com/s/1yk_yekYoGXCuO0dc5B-Ftg
密码: rwpq
获取对应的 zip 包,里面包括了一些前端的静态资源和样式,直接放入 resources 文件夹中即可。
-
步骤四:编写controller
@Controller public class IndexController { @GetMapping({\"/\",\"/index\"}) public String index(){ return \"index\"; } }
8.2爬取数据
在真实的项目中,数据可以从数据库获得,也可以从MQ(消息队列)中获得,也可以通过爬取数据(爬虫)获得,在这里介绍一下使用爬虫获取项目所需数据的过程。
1.首先导入网页解析依赖:
<!--网页解析依赖-->
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.11.2</version>
</dependency>
2.编写网页解析工具类(返回爬取到的数据):
@Component
public class HtmlParseUtil {
public static List<Content> parseJD(String keyword) throws IOException {
// 1、获取请求:https://search.jd.com/Search?keyword=java
String reqUrl = \"https://search.jd.com/Search?keyword=\" + keyword;
// 2、解析网页,返回的document对象就是页面的 js 对象
Document document = Jsoup.parse(new URL(reqUrl), 30000);
// 3、js 中使用的方法获取页面信息
Element j_goodList = document.getElementById(\"J_goodsList\");
// 4、获取所有的 li 元素
Elements liElements = j_goodList.getElementsByTag(\"li\");
//5、返回List封装对象
ArrayList<Content> goodsList = new ArrayList<>();
//5、获取元素中的内容,遍历的 li 对象就是每一个 li 标签
for (Element el : liElements) {
String price = el.getElementsByClass(\"p-price\").eq(0).text();
String title = el.getElementsByClass(\"p-name\").eq(0).text();
String img = el.getElementsByTag(\"img\").eq(0).attr(\"data-lazy-img\");
// 将爬取的信息放入 List 对象中
Content content = new Content();
content.setTitle(title);
content.setImg(img);
content.setPrice(price);
goodsList.add(content);
}
return goodsList;
}
}
8.3编写业务
要编写的业务只有两部分:1、将上述获取的数据放入 ElasticSearch 的索引中;2、实现 ElasticSearch 的搜索功能;
步骤一:
1.controller层:
@Autowired
private ContentService contentService;
@GetMapping(\"/parse/{keyword}\")
public Boolean parse(@PathVariable(\"keyword\") String keyword) throws IOException {
return contentService.parseContent(keyword);
}
2.service层:
@Autowired
private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
/**
* 1、将解析后的数据放入 ElasticSearch 的索引中
* */
public Boolean parseContent(String keyword) throws IOException {
List<Content> contents = new HtmlParseUtil().parseJD(keyword);
//批量插入 es
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
bulkRequest.timeout(\"2m\");
for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {
bulkRequest.add(
new IndexRequest(\"jd_goods\")
.source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON)
);
}
BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return bulk.hasFailures();
}
步骤二:
1.controller层:
@GetMapping(\"/search/{keyword}/{pageNo}/{pageSize}\")
public List<Map<String, Object>> search(@PathVariable(\"keyword\") String keyword,
@PathVariable(\"pageNo\") Integer pageNo,
@PathVariable(\"pageSize\") Integer pageSize) throws IOException {
return contentService.searchPage(keyword, pageNo, pageSize);
}
2.service层:
/**
* 2、获取数据后实现搜索功能
* */
public List<Map<String,Object>> searchPage(String keyword, Integer pageNo, Integer pageSize) throws IOException {
if (pageNo <= 1){
pageNo = 1;
}
//条件搜索
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(\"jd_goods\");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//精准匹配
TermQueryBuilder titleTermQuery = QueryBuilders.termQuery(\"title\", keyword);
sourceBuilder.query(titleTermQuery);
sourceBuilder.timeout(new TimeValue(3, TimeUnit.SECONDS));
//分页
sourceBuilder.from(pageNo);
sourceBuilder.size(10);
//执行搜索
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
//解析结果
ArrayList<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
for (SearchHit documentFields : searchResponse.getHits().getHits()) {
list.add(documentFields.getSourceAsMap());
}
return list;
}
8.4前后端交互
前后端交互主要是通过接口查询数据并返回:前端有请求参数(关键字、分页参数)后,后端通过关键字去 elasticsearch 索引中进行筛选,最终将结果返回给前端现实的一个过程。
在这里主要分析一下前端是怎么获得后端接口参数的,后端的接口在上述业务编写中已经包含了。
-
引入Vue、axios
<!--前端使用Vue-->
<script th:src=\"@{/js/axios.min.js}\"></script>
<script th:src=\"@{/js/vue.min.js}\"></script>
-
在Vue中绑定
<script>
new Vue({
el: \'#app\',
data:{
// 搜索关键字
keyword: \'\',
//返回结果
results: []
}
})
</script>
-
对接后端接口并返回
<script>
methods: {
searchKey(){
let keyword = this.keyword;
console.log(keyword);
//对接后端接口:关键字、分页参数
axios.get(\'search/\' + keyword + \'/1/20\').then(response=>{
console.log(response);
//绑定数据
this.results = response.data;
})
}
}
</script>
8.4搜索高亮
关键字高亮总结来说,就是将原来搜索内容中的关键字置换为加了样式的关键字,进而展示出高亮效果。
主要逻辑在于,获取到 Hits 对象后,遍历关键字字段,将高亮的关键字重新放入 Hits 集合中。
具体代码如下:
//解析结果
ArrayList<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
for (SearchHit documentFields : searchResponse.getHits().getHits()) {
//解析高亮字段,遍历整个 Hits 对象
Map<String, HighlightField> highlightFields = documentFields.getHighlightFields();
//获取到关键字的字段
HighlightField title = highlightFields.get(\"title\");
Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();
//置换为高亮字段:将原来的字段替换为高亮的字段
if(title != null){
Text[] fragments = title.fragments();
//定义新的高亮字段
String new_title = \"\";
for (Text text : fragments) {
new_title += text;
}
//将高亮的字段放入 Map 集合
sourceAsMap.put(\"title\",new_title);
}
list.add(sourceAsMap);
}
九、总结
ElasticSearch 作为一个分布式全文检索引擎,也可以应用在集群当中(K8S、Docker)。
ElasticSearch 实现全文检索的过程并不复杂,只要在业务需要的地方创建 ElasticSearch 索引,将数据放入索引中,就可以使用 ElasticSearch 集成在各个语言中的搜索对象进行查询操作了。
而在集成了 ElasticSearch 的 Spring Boot 项目中,无论是创建索引、精准匹配、还是字段高亮等,都是使用 ElasticSearch 对象在操作,本质上还是一个面向对象的过程。
和 Java 中的其它“对象”一样,只要灵活运用这些“对象”的使用规则和特性,就可以满足业务上的需求,对这个过程的把控也是工程师能力 的一种体现。
在 Spring Boot 项目中集成 ElasticSearch 就和大家分享到这里,如有不足,还望大家不吝赐教!
来源:https://www.cnblogs.com/Apluemxa/p/16392792.html
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