本文将用我开源的 waynboot-mall 项目作于代码讲解,Elasticsearch 版本是 7.10.1。
waynboot-mall 是一套全部开源的微商城项目,包含三个项目:运营后台、H5 商城和后端接口。实现了一套完整的商城业务,有首页展示、商品分类、商品详情、sku 详情、商品搜索、加入购物车、结算下单、支付宝/微信支付、订单列表、商品评论等一系列功能。
本文大纲如下,
Elasticsearch 的典型应用场景有以下几种:
waynboot-mall 商城选择使用 Elasticsearch 作为搜索引擎,负责对商品数据进行索引和检索,选择 Elasticsearch 的原因有以下几点,
Elasticsearch 的插件非常丰富,我给大家介绍其中 waynboot 项目使用的 Elasticsearch 插件。
IK Analyzer 是一个开源的中文分词器,由阿里巴巴集团发布。它采用了细粒度切分和歧义处理等技术,能够较好地处理各种中文文本。IK Analyzer 支持普通模式、搜索模式和拼音模式三种分词方式,并可以根据需要自定义字典。
Pinyin Analyzer 插件是一个用于将中文字符转换为拼音的插件,它集成了 NLP 工具(nlp-lang)。该插件包含了分析器:pinyin,分词器:pinyin 和 token-filter:pinyin。该插件还提供了一些可选的参数,可以控制拼音的输出格式,例如是否保留首字母,是否保留全拼,是否保留非中文字符等。
在 waynboot-mall 项目中,给 Elasticsearch 定义了专门的数据访问层 waynboot-data-elastic,该层目录结构如下,
|-- waynboot-data // 数据访问层
| |-- waynboot-data-elastic // Elasticsearch访问配置模块
| |-- config
| |-- constant
| |-- mananger
包目录说明如下,
在 waynboot-mall 项目中,Elasticsearch 主要用于支持首页商品的分词搜索、分页排序等功能。Elasticsearch 版本是 7.0,以下实战讲解都是在 7.0 版本基础上进行。
要使用 Elasticsearch ik 分词器进行中文分词搜索,首先需要安装相应的插件 elasticsearch-analysis-ik,然后在创建索引时指定使用中文分词器作为字段的 analyzer 属性。
在日常对 Elasticsearch 的操作中,我们可以通过 rest api 的方式进行操作。
如下我们可以创建一个索引名称为 goods,包含两个属性 title、content。并且 这两个属性都使用 ik 分词器。注意这里我用的 Elasticsearch 提供 Rest api 方式创建索引。
PUT /goods
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
创建索引后,就可以向索引中添加两条数据,例如:
POST /books/_doc/1
{
"title": "格林童话",
"content": "这本书介绍了很多童话故事,有白雪公主、狮子王、美人鱼等。"
}
POST /books/_doc/2
{
"title": "中国童话故事",
"content": "这本书介绍了很多中国童话故事。"
}
然后我们就可以使用 match 语法来进行中文分词检索,这里我查询 goods 索引中,title 属性是 "动画" 的记录。如下,
GET /books/_search
{
"query":{
"match":{
"title": "童话"
}
}
}
查询结果如下,
{
"took": 0,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 2,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.11190013,
"hits": [
{
"_index": "books",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_score": 0.11190013,
"_source": {
"title": "格林童话",
"content": "这本书介绍了很多童话故事,有白雪公主、狮子王、美人鱼等。"
}
},
{
"_index": "books",
"_type": "_doc",
"_id": "2",
"_score": 0.099543065,
"_source": {
"title": "中国童话故事",
"content": "这本书介绍了很多中国童话故事。"
}
}
]
}
}
可以看到,查询结果中匹配了标题包含“童话”的文档,这说明 Elasticsearch 使用了中文分词器对查询字符串和文档进行了分词,并根据相关性得分返回了结果。
在 waynboot-mall 项目中,商城首页顶部提供了商品搜索栏,用户可以输入商品名称搜索自己想要的商品,搜索结果展示后,还可以进行热门、新品过滤以及价格、销量等进行排序。
可以看到搜索功能还是比较复杂的,在 waynboot-mall 项目中,这些逻辑全部在 Elasticsearch 内部进行处理,代码如下,
@RestController
@AllArgsConstructor
@RequestMapping("search")
public class SearchController extends BaseController {
private IGoodsService iGoodsService;
private ElasticDocument elasticDocument;
@GetMapping("result")
public R result(SearchVO searchVO) throws IOException {
// 获取筛选、排序条件
Long memberId = MobileSecurityUtils.getUserId();
String keyword = searchVO.getKeyword();
Boolean filterNew = searchVO.getFilterNew();
Boolean filterHot = searchVO.getFilterHot();
Boolean isNew = searchVO.getIsNew();
Boolean isHot = searchVO.getIsHot();
Boolean isPrice = searchVO.getIsPrice();
Boolean isSales = searchVO.getIsSales();
String orderBy = searchVO.getOrderBy();
SearchHistory searchHistory = new SearchHistory();
if (memberId != null && StringUtils.isNotEmpty(keyword)) {
searchHistory.setCreateTime(LocalDateTime.now());
searchHistory.setUserId(memberId);
searchHistory.setKeyword(keyword);
}
Page<SearchVO> page = getPage();
// 查询包含关键字、已上架商品
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
MatchQueryBuilder matchFiler = QueryBuilders.matchQuery("isOnSale", true);
MatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("name", keyword);
MatchPhraseQueryBuilder matchPhraseQueryBuilder = QueryBuilders.matchPhraseQuery("keyword", keyword);
boolQueryBuilder.filter(matchFiler).should(matchQuery).should(matchPhraseQueryBuilder).minimumShouldMatch(1);
searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(10, TimeUnit.SECONDS));
// 按是否新品排序
if (isNew) {
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("isNew").order(SortOrder.DESC));
}
// 按是否热品排序
if (isHot) {
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("isHot").order(SortOrder.DESC));
}
// 按价格高低排序
if (isPrice) {
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("retailPrice").order("asc".equals(orderBy) ? SortOrder.ASC : SortOrder.DESC));
}
// 按销量排序
if (isSales) {
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("sales").order(SortOrder.DESC));
}
// 筛选新品
if (filterNew) {
MatchQueryBuilder filterQuery = QueryBuilders.matchQuery("isNew", true);
boolQueryBuilder.filter(filterQuery);
}
// 筛选热品
if (filterHot) {
MatchQueryBuilder filterQuery = QueryBuilders.matchQuery("isHot", true);
boolQueryBuilder.filter(filterQuery);
}
// 组装Elasticsearch查询条件
searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
// Elasticsearch分页相关
searchSourceBuilder.from((int) (page.getCurrent() - 1) * (int) page.getSize());
searchSourceBuilder.size((int) page.getSize());
// 执行Elasticsearch查询
List<JSONObject> list = elasticDocument.search("goods", searchSourceBuilder, JSONObject.class);
List<Integer> goodsIdList = list.stream().map(jsonObject -> (Integer) jsonObject.get("id")).collect(Collectors.toList());
if (goodsIdList.isEmpty()) {
return R.success().add("goods", Collections.emptyList());
}
// 根据Elasticsearch中返回商品ID查询商品详情并保持es中的排序
List<Goods> goodsList = iGoodsService.searchResult(goodsIdList);
Map<Integer, Goods> goodsMap = goodsList.stream().collect(Collectors.toMap(goods -> Math.toIntExact(goods.getId()), o -> o));
List<Goods> returnGoodsList = new ArrayList<>(goodsList.size());
for (Integer goodsId : goodsIdList) {
returnGoodsList.add(goodsMap.get(goodsId));
}
if (CollectionUtils.isNotEmpty(goodsList)) {
AsyncManager.me().execute(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
searchHistory.setHasGoods(true);
iSearchHistoryService.save(searchHistory);
}
});
}
return R.success().add("goods", returnGoodsList);
}
}
这里对上面商城的搜索代码给大家做一个讲解:
本文给大家讲解了 waynboot-mall 项目中对于 elasticsearch 的使用以及代码实战讲解。希望能帮助大家更好理解 elasticsearch,大家在自己的项目中如果要引入 elasticsearch,可以直接参照本文的示例代码即可使用。