Spring Boost + Elasticsearch 实现检索查询

需求:对“昵称”进行“全文检索查询”,对“账号”进行“精确查询”。

认识 Elasticsearch 

1. ES 的倒排索引

  1. 正向索引
    1. 对 id 进行检索速度很快。
    2. 对其他字段即使加了索引,只能满足精确查询。
    3. 模糊查询时,逐条数据扫描,判断是否符合条件。速度很慢。
  2. 倒排索引
    1. 词条(Term)+包含词条的所有文档(Document)的id,这种存储形式。

2. ES 与 mysql 的区别

3. ES 的数据结构与表结构

注:id不为long型,而是keyword。即,不参与分词。

4. ES 分词器的种类:

  1. standard
    1. 中文是逐字分词
  2. ik_smart
    1. 粗粒度。
    2. “程序员” = “程序员”
  3. ik_max_word
    1. 细粒度。
    2. “程序员” = “程序员”、“程序”、“员”

5. ES 增删改查:

  1. 指定索引库,对这个索引库进行
    1. 增:PUT
    2. 删:DELETE
    3. 改:PUT,只能新增字段,不能修改旧字段
    4. 查:GET
  2. 指定 id,对这个 id 的文档进行:
    1. 增:POST
    2. 删:DELETE
    3. 改:PUT:替换旧文档,可以实现增+改;POST:指定修改某些字段
    4. 查:GET

6. ES 查询方式:

  1. 全文检索查询
    1. 数据结构:text
    2. 利用分词器对用户输入的内容进行分词,并在倒排查询库中匹配。
    3. match_query:支持一个字段
    4. multi_match_query:支持多个字段,性能不如 match_query。
  2. 精确查询
    1. 数据结构:keyword、数值、日期、boolean
    2. term:精确查询,即等于。
    3. range:只适用于数值、日期。
  3. 其他:地理查询、符合查询等。

配置 Elasticsearch 

  1. 下载 Elasticsearch
    1. Windows10环境下安装Es7_windows安装es7-CSDN博客
    2. 7.x 和 8.x 差距比较大(8.x 版本默认有ssl 认证、用户密码登录,且在 Spring 中的操作差别有点大)。采用版本是7.12.1
    3. 有高、低版本。采用高版本。
    4. 已经不支持 java 访问 ES,而是 java request 请求的方式访问 ES。
  2. 在Spring boot 配置 ES
    1. 在 xml 中引入依赖。且需要在 properties 强制指定 ES 版本为 7.12.1。
  3. 在Spring boot 配置 FastJson
    1. 在 xml 中引入依赖。且需要指定版本为 1.2.68。1.1.x 不支持 LocalDateTime。
  4. 在Spring boot 配置 RabbitMQ
    1. 在 xml 中引入依赖。
    2. 在 yml 中配置 RabbitMQ。

实现 Elasticsearch 

1. 增删改:数据同步

  1. 如果是单体式项目:对数据库进行增删改查时,对ES也进行增删改查
  2. 如果是微服务项目:
    1. 同步调用:
      1. 服务层先操作数据库,再调用更新ES的接口。
      2. 该接口去更新ES。
      3. ES更新完成后,结果返回给接口。
      4. 接口返回给服务层。
      5. 缺点:业务耦合、耗时增加、性能下降。
    2. 异步通知
      1. 服务层操作数据库,再发布消息。
      2. ES监听并更新数据。
      3. 优点:低耦合。缺点:依赖于MQ的可靠性。
    3. 监听binlog:
      1. 服务层操作数据库。
      2. 数据库把操作记录到binlog。
      3. canal这个中间件去监听binlog,通知ES。
      4. ES更新数据。
      5. 优点:完全解除耦合度。缺点:依赖于中间件canal和mysql。mysql压力增大。

异步通知的操作:

  1. 发送MQ:
    1. 采用topic交换机。
    2. 当进行新增和修改时,发送 id 给交换机,声明“新增”的路由键(routing key)。
    3. 当进行删除时,发送 id 给交换机,并声明“删除”的路由键(routing key)。
      1. 注:不发送整个数据,而是数据的 id,以减少信息传输的数据量。
  2. 监听MQ:
    1. 监听“新增”队列的监听器:对 ES 发送新增请求。
    2. 监听“删除”队列的监听器:对 ES 发送删除请求。

单体式项目:

示例,增的同步代码,在 Controller 层:

//    增
    @PostMapping()
    public User save(@RequestBody User user) throws IOException {
//        保存到mysql
        userService.save(user);
//        保存到mysql后,id已经有了,可以直接插入到ES
        esService.AddDocument(user);
        return user;
    }

 注:前端发来的数据 user 无 id,通过Mybatis Plus 插入到 mysql 数据库后 user 有 id,可以直接插入到 ES(不需要从 mysql 数据库查询得到 user 数据,再插入 ES)。

2. 查询 + 分页

示例,对“昵称”进行全文检索查询:

1. 创建一个配置类,注入一个 bean 方法,把向 ES 发送请求的 client 注入 IOC。

@Configuration
public class EsConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient clien(){
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://localhost:9200")
        ));
    }
}

2. POJO 中封装三个类:

收到前端的类 EsPageParams

@Data
public class EsPageParams {
    private String key;
    private Integer page;
    private Integer size;
}

发给前端的类 EsPageResult 

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class EsPageResult {
    private Long total;
    private List<User> users;
}

数据库的类 User 

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User {
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long id; //ID
    private String username; //用户名
    private String password; //密码
    private String niCheng; //姓名
    private Integer gender;
    private String location;
    private String txImageName;
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)
    private LocalDateTime createTime;
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
    private LocalDateTime updateTime;
}

(如果 ES 和 mysql 数据库不一致,还需要一个 ES 类) 

3. Controller 层:接受请求,发送给 Service 层。

4. Service 层:对 user 索引表的 niCheng 字段进行检索,检索方式是倒排索引。最终结果返回给 Controller 层。

@Service
public class EsService {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;

    @Autowired
    private UserService userService;

    public EsPageResult search(EsPageParams esPageParams) throws IOException {
//        1.准备request
        SearchRequest request = new SearchRequest("user");
//        2. 准备DSL
        String key = esPageParams.getKey();
        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("niCheng",key));
        int page = esPageParams.getPage();
        int size = esPageParams.getSize();
        request.source().from((page - 1) * size).size(size);
//        3. 发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

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

    private EsPageResult handleResponse(SearchResponse response){
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("共搜索到"+total+"条数据");
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        List<User> users = new ArrayList<>();
        for(SearchHit hit : hits){
            String json = hit.getSourceAsString();
            User user = JSON.parseObject(json, User.class);
            users.add(user);
        }
        return new EsPageResult(total, users);
    }

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