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倒排索引

将文档中的内容分词,然后形成词条。记录每条词条与数据的唯一表示如id的对应关系,形成的产物就是倒排索引,如下图:
在这里插入图片描述

ElasticSearch数据的存储和搜索原理

在这里插入图片描述
这里的索引库相当于mysql中的database。一个文档(document)是一个可被索引的基础信息单元。

查询逻辑:根据词条去匹配查询,可以对搜索关键字先分词在查询。es中自动会对词条排序,形成一个树形的结构

ElasticSearch概念

  • ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器
  • 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎
  • 基于RESTfur web接口
  • 流行的企业级搜索引警 Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种
  • ElasticSearch和MySql分工不同,MySQL负责存储数据,ElasticSearch负责搜索数据

应用场景

  • 搜索:海量数据的查询
  • 日志数据分析
  • 实时数据分析

映射(maping)

相当于数据库的表结构,也就是定义不同字段的类型
在这里插入图片描述
简单数据类型
1、字符串

  • text:会分词,不支持聚合
  • keyword:不会分词,将全部内容作为一个词条,支持聚合

2、数值
3、布尔 boolean
4、二进制 .binary
范国类型
integer range, float range, long range, double range, date range

复杂数据类型

  • 数组:[]
  • 对象:()

文档操作

添加文档,指定id
put 索引/_doc/id{添加内容}添加文档,不指定id
post 索引/_doc{添加内容}查询指定id的文档
get 索引/_doc/id查询所有文档
get 索引/_doc/_search

IK分词器

java开发的轻量级的中文分词器

springboot整合es

1、引入es的RestHighLevelClient依赖:

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

2、初始化RestHighLevelClient:
在这里插入图片描述
导入client

@Autowiredprivate 
RestHighLevelClient client;

索引操作

操作索引对象的对象是indicesClient,使用create函数
参数:
Createindexrequest、请求类型
获取为getIndexrequest
删除为Deleteindexrequest
在这里插入图片描述也可以添加mapping在这里插入图片描述

文档操作

获取操作文档的对象:indexrequest
添加需要在indexrequest中设定索引、id、以及添加的数据(JSON)
修改:indexrequest
查询:getrequest
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Bulk批量操作

在这里插入图片描述

Elient.bulk(bulkRequest , RequestOptions.DEFAULT);

解释:
1、创建mybatis的map映射,并创建实例对象接收
2、查询mysql数据、存入到对象中
3、创建bulkrequest对象,操作批量操作
4、遍历查询结果,对不符合es映射规定的字段格式的进行转换、并添加到indexrequest中,在添加到bulkrequest中
6、调用client的bulk操作,批量插入

模糊查询

1、wildcard查询:会对查询条件进行分词。还可以使用通配符?(任意单个字符)和 * (0个或多个字符)
2、prefix查询:前缀查询

# wildcard 查询。查询条件分词,模糊查询
GET goods/_search"query":("wildcard":{"title":"value":"华?

在这里插入图片描述
java代码:
在这里插入图片描述

前缀查询;

在这里插入图片描述

范围查询

在这里插入图片描述java代码:
同样只需要修改query这个参数信息就行
在这里插入图片描述

布尔查询

脚本:
boolQuery:对多个查询条件连接。连接方式:
must (and):条件必须成立
must not (not):条件必须不成立
should (or):条件可以成立
filter: 条件必须成立,性能比must高。不会计算得分
在这里插入图片描述

高亮查询

高亮的三要素:
高亮字段、前缀、后缀
在这里插入图片描述
java代码:
1、设置高亮

//设置高亮
HighlightBuilder highlighter = new HighlightBuilder()://
设置三要素
highlighter.field("title");
highlighter.preTags("<font color='red'>");
highlighter.postTags("</font>");

2、用高亮的结果代替原有的结果

// 获取高亮结果,替换goods中的title
Map<String,HighlightField> highlightFields = hit,getHighlightFields().
HighlightField HighlightField = highlightFields.get("title");
Text[] fragments = HighlightField.fragments();//这里的fragments是表示我们的拿到是一个一个的高亮片段,包含了不同区域的高亮
//替换goods.setTitle(fragments[e].tostring()):

第二步为从查询到hit中的hightlight代替原有的字段

2、黑马头条es实践

2.1)搭建搜索微服务

(1)导入 heima-leadnews-search
(2)在heima-leadnews-service的pom中添加依赖

<!--elasticsearch-->
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.4.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId><version>7.4.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.4.0</version>
</dependency>

(3)nacos配置中心leadnews-search

spring:autoconfigure:exclude: org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration
elasticsearch:host: 192.168.200.130port: 9200
2.2) 搜索接口定义
package com.heima.search.controller.v1;import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.io.IOException;@RestController
@RequestMapping("/api/v1/article/search")
public class ArticleSearchController {@PostMapping("/search")public ResponseResult search(@RequestBody UserSearchDto dto) throws IOException {return null;}
}

UserSearchDto

package com.heima.model.search.dtos;import lombok.Data;import java.util.Date;@Data
public class UserSearchDto {/*** 搜索关键字*/String searchWords;/*** 当前页*/int pageNum;/*** 分页条数*/int pageSize;/*** 最小时间*/Date minBehotTime;public int getFromIndex(){if(this.pageNum<1)return 0;if(this.pageSize<1) this.pageSize = 10;return this.pageSize * (pageNum-1);}
}
2.3) 业务层实现

创建业务层接口:ApArticleSearchService

package com.heima.search.service;import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;import java.io.IOException;public interface ArticleSearchService {/**ES文章分页搜索@return*/ResponseResult search(UserSearchDto userSearchDto) throws IOException;
}

实现类:

package com.heima.search.service.impl;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.common.enums.AppHttpCodeEnum;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import com.heima.model.user.pojos.ApUser;
import com.heima.search.service.ArticleSearchService;
import com.heima.utils.thread.AppThreadLocalUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.text.Text;
import org.elasticsearch.index.query.*;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;@Service
@Slf4j
public class ArticleSearchServiceImpl implements ArticleSearchService {@Autowiredprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;/*** es文章分页检索** @param dto* @return*/@Overridepublic ResponseResult search(UserSearchDto dto) throws IOException {//1.检查参数if(dto == null || StringUtils.isBlank(dto.getSearchWords())){return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);}//2.设置查询条件SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("app_info_article");SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//布尔查询BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();//关键字的分词之后查询QueryStringQueryBuilder queryStringQueryBuilder = QueryBuilders.queryStringQuery(dto.getSearchWords()).field("title").field("content").defaultOperator(Operator.OR);boolQueryBuilder.must(queryStringQueryBuilder);//查询小于mindate的数据RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("publishTime").lt(dto.getMinBehotTime().getTime());boolQueryBuilder.filter(rangeQueryBuilder);//分页查询searchSourceBuilder.from(0);searchSourceBuilder.size(dto.getPageSize());//按照发布时间倒序查询searchSourceBuilder.sort("publishTime", SortOrder.DESC);//设置高亮  titleHighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();highlightBuilder.field("title");highlightBuilder.preTags("<font style='color: red; font-size: inherit;'>");highlightBuilder.postTags("</font>");searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);//3.结果封装返回List<Map> list = new ArrayList<>();SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();for (SearchHit hit : hits) {String json = hit.getSourceAsString();Map map = JSON.parseObject(json, Map.class);//处理高亮if(hit.getHighlightFields() != null && hit.getHighlightFields().size() > 0){Text[] titles = hit.getHighlightFields().get("title").getFragments();String title = StringUtils.join(titles);//高亮标题map.put("h_title",title);}else {//原始标题map.put("h_title",map.get("title"));}list.add(map);}return ResponseResult.okResult(list);}
}
2.4) 控制层实现

新建控制器ArticleSearchController

package com.heima.search.controller.v1;import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import com.heima.model.search.dtos.UserSearchDto;
import com.heima.search.service.ArticleSearchService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.io.IOException;@RestController
@RequestMapping("/api/v1/article/search")
public class ArticleSearchController {@Autowiredprivate ArticleSearchService articleSearchService;@PostMapping("/search")public ResponseResult search(@RequestBody UserSearchDto dto) throws IOException {return articleSearchService.search(dto);}
}
3.5.5) 测试

需要在app的网关中添加搜索微服务的路由配置

#搜索微服务
- id: leadnews-searchuri: lb://leadnews-searchpredicates:- Path=/search/**filters:- StripPrefix= 1

新增文章同步添加索引

在这里插入图片描述
1、把SearchArticleVo放到model工程下
2、文章微服务的ArticleFreemarkerService中的buildArticleToMinIO方法中收集数据并发送消息

    @Autowiredprivate KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;/*** 送消息,创建索引* @param apArticle* @param content* @param path*/private void createArticleESIndex(ApArticle apArticle, String content, String path) {SearchArticleVo vo = new SearchArticleVo();BeanUtils.copyProperties(apArticle,vo);vo.setContent(content);vo.setStaticUrl(path);kafkaTemplate.send(ArticleConstants.ARTICLE_ES_SYNC_TOPIC, JSON.toJSONString(vo));}

3、文章微服务集成kafka发送消息

kafka:bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092producer:retries: 10key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

4、搜索微服务中添加kafka的配置,nacos配置如下

spring:kafka:bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092consumer:group-id: ${spring.application.name}key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

5.定义监听接收消息,保存索引数据

@Component
@Slf4j
public class SyncArticleListener {@Autowiredprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;@KafkaListener(topics = ArticleConstants.ARTICLE_ES_SYNC_TOPIC)public void onMessage(String message){if(StringUtils.isNotBlank(message)){log.info("SyncArticleListener,message={}",message);SearchArticleVo searchArticleVo = JSON.parseObject(message, SearchArticleVo.class);IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("app_info_article");indexRequest.id(searchArticleVo.getId().toString());indexRequest.source(message, XContentType.JSON);try {restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();log.error("sync es error={}",e);}}}
http://www.ritt.cn/news/5813.html

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