🚗Es学习·第四站~
🚩Es学习起始站：【微服务】Elasticsearch概述&环境搭建(一)
🚩本文已收录至专栏：微服务探索之旅
👍希望您能有所收获

在第二站的学习中，我们已经导入了大量数据到es中，实现了数据存储功能。接下来如需看自己实操效果请根据第二站的三.环境搭建部分导入初始数据。

一.数据聚合

(1) 聚合的作用

聚合(aggregations)可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

• 什么品牌的手机最受欢迎？
• 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
• 这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

(2) 聚合的种类

聚合常见的有三类：

• 桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组

  • TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
  • Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组

• 度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等

  • Avg：求平均值
  • Max：求最大值
  • Min：求最小值
  • Stats：同时求max、min、avg、sum等

• 管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做聚合
  

注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

(3) Bucket聚合

如果我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种，其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。

(3.1) 基本使用

语法如下：

GET /hotel/_search
{"size": 0,  // 设置size为0，设置结果中不包含文档，只包含聚合结果"aggs": { // 定义聚合"brandAgg": { //给聚合起个名字"terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term"field": "brand", // 参与聚合的字段"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量}}}
}

结果如图：

doc_count为聚合分组后其中文档的数量。

(3.2) 结果排序

默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。

我们可以通过指定order属性，自定义聚合的排序方式：

GET /hotel/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","order": {"_count": "asc" // 按照_count升序排列},"size": 20}}}
}

(3.3) 限定范围

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，只会对用户搜索的结果聚合。因此上述聚合必须添加限定条件。

我们要限定聚合的文档范围，只需添加query条件即可：

GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合}}}, "size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 20}}}
}

这次，聚合得到的品牌明显变少了：

(4) Metric聚合

上述我们通过使用Bucket聚合对酒店按照品牌分组，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。

语法如下：

GET /hotel/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20},"aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算"score_stats": { // 聚合名称"stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等"field": "score" // Metric聚合字段，这里是score}}}}}
}

这里的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：

(5) RestAPI实现聚合

(5.1) 基础语法

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法：

聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：

(5.2) 使用示例

需求：查询杭州的所有酒店分类数据。

@Test
void tesAggregationt( ) {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("city","杭州"));// 2.2.设置sizerequest.source().size(0);// 2.3.聚合request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(100));// 3.发出请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析结果Aggregations aggregations = response.getAggregations();// 4.1.根据聚合名称获取聚合结果Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);// 4.2.获取bucketsList<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();// 4.3.遍历打印结果for (Terms.Bucket bucket : buckets) {// 4.4.获取keyString key = bucket.getKeyAsString();System.out.println(key);}
}

运行可以看到我们成功查出了酒店数据

二.自动补全

当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图：

这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。

(1) 拼音分词器

要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词，这时就需要自己配置拼音分词功能,在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。

链接：https://pan.baidu.com/s/1eSlsQ6ypaDNkqXO75mC6IA
提取码：3yzw

资料中也提供了拼音分词器的安装包：

安装步骤：

1. 连接服务器，切换到es绑定的插件数据卷中

cd /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data

2. 将压缩包上传至此目录并解压

unzip elasticsearch-analysis-pinyin-7.12.1.zip -d py

​ 3. 重启elasticsearch

docker restart es

4. 测试用法

POST /_analyze
{"text": "如家酒店还不错","analyzer": "pinyin"
}

5. 结果：
   

如上可以看到我们已经成功安装好了拼音分词器。但是它还存在一些问题，无法直接使用，接下来让我们一起解决吧。

(2) 自定义分词器

(2.1) 概述

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们所希望的是每个词条形成一组拼音，因此需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。

elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：

• character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
• tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart
• tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

文档分词时会依次由这三部分来处理文档：

(2.2) 使用

我们在可以在创建索引库时，通过settings来配置自定义的analyzer(分词器)。

声明自定义分词器的语法如下：

PUT /test  // 创建索引库
{"settings": {"analysis": {"analyzer": { // 自定义分词器"my_analyzer": {  // 自定义分词器名称"tokenizer": "ik_max_word", // 切割词条"filter": "py"      // 自定义拼音处理方式}},"filter": { // 自定义tokenizer filter"py": { // 过滤器名称"type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin"keep_full_pinyin": false,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}},"mappings": {"properties": {"name": {  // 定义字段"type": "text",  // 定义类型"analyzer": "my_analyzer",  // 定义字段分词器"search_analyzer": "ik_smart" }}}
}

拼音分词器filter属性详细配置介绍可以看官方文档拼音分词插件。

测试：

(2.3) 补充

拼音分词器适合在创建倒排索引的时候使用，但不适合在搜索的时候使用，这是为了避免搜索时搜到到同音字。

改进使用：

PUT /test  
{"settings": {"analysis": {"analyzer": { "my_analyzer": {  "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "py"      }},"filter": { "py": {...}}}},"mappings": {"properties": {"name": {  "type": "text",  "analyzer": "my_analyzer",  // 指定创建倒排索引分词器"search_analyzer": "ik_smart"   // 指定搜索时分词器}}}
}

我们可以在配置中指定两个分词器，一个用于创建倒排索引，一个用于搜索。

(3) 自动补全查询

es提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

• 参与补全查询的字段必须是completion类型。

• 字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

比如，一个这样的索引库：

// 创建索引库
PUT test
{"mappings": {"properties": {"title":{"type": "completion"}}}
}

然后插入下面的数据：

// 示例数据
POST test/_doc
{"title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{"title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{"title": ["Nintendo", "switch"]
}

查询的DSL语句如下：

// 自动补全查询
GET /test/_search
{"suggest": {"title_suggest": {"text": "s", // 查询时待补全关键字"completion": {"field": "title", // 补全查询的字段"skip_duplicates": true, // 跳过重复的"size": 10 // 获取前10条结果}}}
}

测试结果：

如上可以看到我们已经成功实现了自动补全功能，接下来让我们一起用Java代码来实现一下。

(4) RestAPI实现自动补全

(4.1) 基础语法

先让我们看看发送请求代码对比

自动补全结果解析的代码如下：

(4.2) 使用示例

@Test
void testSuggester() {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestions",SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion").prefix("h").skipDuplicates(true).size(10)));// 3.发起请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析结果Suggest suggest = response.getSuggest();// 4.1.根据补全查询名称，获取补全结果CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");// 4.2.获取optionsList<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();// 4.3.遍历打印for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {String text = option.getText().toString();System.out.println(text)}
}

运行可以看到我们已经成功获取到补全结果

三.数据同步方案

本处不涉及代码，方案实现可以看项目实战篇

(1) 引入

es中的数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，es也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。

(2) 思路分析

常见的数据同步方案有三种：

• 同步调用
• 异步通知
• 监听binlog

(2.1 ) 同步调用

方案一：同步调用

基本步骤如下：

• hotel-demo服务对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据
• 酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo服务提供的修改接口，

(2.2) 异步通知

方案二：异步通知

流程如下：

• hotel-admin服务对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息
• hotel-demo服务监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改

(2.3) 监听binlog

方案三：监听binlog

流程如下：

• 给mysql开启binlog功能
• mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中
• hotel-demo基于canal监听binlog变化，实时更新elasticsearch中的内容

(2.4) 优缺点对比

方式一：同步调用

• 优点：实现简单，粗暴
• 缺点：业务耦合度高

方式二：异步通知

• 优点：低耦合，实现难度一般
• 缺点：依赖mq的可靠性

方式三：监听binlog

• 优点：完全解除服务间耦合
• 缺点：开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高