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 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 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);
    }