安装方式参考IK分词器
测试：
POST /_analyze { "text": "如家酒店还不错", "analyzer": "pinyin" }
自定义分词器
默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，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：
声明自定义分词器如下：
PUT /test { "settings": { "analysis": { "analyzer": { // 自定义分词器 "my_analyzer": { // 分词器名称 "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "py" } }, "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": { "type": "text", "analyzer": "my_analyzer", "search_analyzer": "ik_smart" //可以解决同音字问题 } } } }
测试：
自动补全查询
elasticsearch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。
创建索引库：
// 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", // 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 } } } }
数据同步
elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步
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
方式一同步调用
基本步骤如下：
- hotel-demo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提供的接口，
方式二异步通知
流程如下：
- hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息
- hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改
方式三 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
三种特点：
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
