Springboot整合Elasticsearch 7.X 复杂查询

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
对象存储 OSS,20GB 3个月
对象存储 OSS,内容安全 1000次 1年
简介: 这里使用Springboot 2.7.12版本,Elasticsearch为7.15.0。

这里使用Springboot 2.7.12版本,Elasticsearch为7.15.0。


导入依赖

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>

 

yaml文件配置:

elasticsearch:
      uris: http://localhost:9200

 

构建实体类,这里为商品的SKU属性表


@Data
@Document(indexName = "skusearch")
public class SkuEs {
    @Id
    private String id;
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_smart",searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String name;
    private Integer price;
    private Integer num;
    private String image;
    private String images;
    private Date createTime;
    private Date updateTime;
    private String spuId;
    private Integer categoryId;
    //Keyword:不分词
    @Field(type= FieldType.Keyword)
    private String categoryName;
    private Integer brandId;
    @Field(type=FieldType.Keyword)
    private String brandName;
    @Field(type=FieldType.Keyword)
    private String skuAttribute;
    private Integer status;
}



构建service层进行复杂查询:指定条件查询,聚合查询,分页查询,排序查询,高亮等等


@Service
public class SkuSearchServiceImpl implements SkuSearchService {
    @Autowired
    ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
    @Override
    public Map<String, Object> search(Map<String, Object> map) {
        if(map!=null&&map.size()>0) {
            NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = queryBuilder(map);
            //分组查询
            group(queryBuilder, map);
//            NativeSearchQuery nativeSearchQuery = queryBuilder.build();
            SearchHits<SkuEs> skuEsSearchHits = elasticsearchRestTemplate.search(queryBuilder.build(), SkuEs.class);
            AggregationsContainer<?> aggregations = skuEsSearchHits.getAggregations();
            Aggregations aggregations1 = (Aggregations) aggregations.aggregations();
            Map<String, Object> searchMap = new HashMap<>();
            //解析分组数据
            parseGroup(aggregations1, searchMap);
            //遍历返回的内容进行处理
            List<SearchHit<SkuEs>> searchHits = skuEsSearchHits.getSearchHits();
            //将高亮的内容填充到content中
            List<SkuEs> skuEsList = searchHits.stream().map(i -> {
                Map<String, List<String>> highlightFields = i.getHighlightFields();
                List<String> name = highlightFields.get("name");
                i.getContent().setName(name==null?i.getContent().getName():name.get(0));
                return i.getContent();
            }).collect(Collectors.toList());
            //数据元素
            searchMap.put("list", skuEsList);
            //数据元素总数
            searchMap.put("totalElements", skuEsList.size());
            return searchMap;
        }
        return null;
    }
    public NativeSearchQueryBuilder queryBuilder(Map<String, Object> searchMap){
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder=new NativeSearchQueryBuilder();
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder=new BoolQueryBuilder();
        if(searchMap!=null&&searchMap.size()>0){
            //根据产品关键词进行查询
            String keyword = searchMap.get("keyword").toString();
            if(!StringUtils.isEmpty(keyword))
                boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("name",keyword));
            //查询指定的品牌
            String brandName=searchMap.get("brand").toString();
            if(!StringUtils.isEmpty(brandName)){
                boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("brandName",brandName));
            }
            //根据价格进行查询,形式为gteprice-lteprice
            String price = searchMap.get("price").toString();
            if(!StringUtils.isEmpty(price)){
                String[] split = price.split("-");
                boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(split[0]));
                if(split.length>1)
                    boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(split[1]));
            }
        }
        //根据价格,对于查询出来的产品进行降序排列
        queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC));
        //分页查询
        queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(Integer.parseInt(searchMap.get("current").toString()),Integer.parseInt(searchMap.get("size").toString())));
        queryBuilder.withQuery(boolQueryBuilder);
        //高亮设置
        queryBuilder.withHighlightFields(new HighlightBuilder.Field("name"));
        queryBuilder.withHighlightBuilder(new HighlightBuilder().preTags("<em>").postTags("</em>"));
        return queryBuilder;
    }
    public void group(NativeSearchQueryBuilder queryBuilder,Map<String, Object> searchMap){
        //用户如果没有输入分类条件,则需要将分类搜索出来,作为条件提供给用户
        if(StringUtils.isEmpty(searchMap.get("category"))){
            queryBuilder.withAggregations(AggregationBuilders.terms("categoryList").
                    field("categoryName").size(100));
        }
        //用户如果没有输入品牌条件,则需要将品牌搜索出来,作为条件提供给用户
        if(StringUtils.isEmpty(searchMap.get("brand"))){
            queryBuilder.withAggregations(AggregationBuilders.terms("brandList")
                    .field("brandName").size(100));
        }
    }
    //解析分组数据
    public void parseGroup(Aggregations aggregations, Map<String,Object> resultMap){
        if(aggregations!=null){
            for (Aggregation aggregation : aggregations) {
                ParsedStringTerms terms = (ParsedStringTerms) aggregation;
                String name = terms.getName();
                List<String> collect = terms.getBuckets().stream().map(i -> i.getKeyAsString()).collect(Collectors.toList());
                resultMap.put(name,collect);
            }
        }
    }
}



接口测试:



查询如下:


{
  "data": {
  "categoryList": [
    "软件研发"
  ],
  "brandList": [
    "华为"
  ],
  "list": [
    {
    "id": "1318594982227025922",
    "name": "<em>华为</em>Mate40 Pro 32G",
    "price": 114,
    "num": 1228,
    "image": "https://sklll.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/secby/af1faf56-b10a-4700-9896-3143a2d1c40f.jpg",
    "images": "https://sklll.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/secby/a65bfbe4-21b7-42b2-b5cf-47a9730e0a16.jpg,https://sklll.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/secby/fa52ef66-7724-4d6e-bece-15eba0f8f903.jpg,https://sklll.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/secby/734f0f17-ac73-45d3-a6bf-83e1569ce887.jpg",
    "createTime": "2020-10-20T08:48:37.000+00:00",
    "updateTime": "2023-12-30T07:41:20.000+00:00",
    "spuId": "1318594982147334146",
    "categoryId": 11159,
    "categoryName": "软件研发",
    "brandId": 11,
    "brandName": "华为",
    "skuAttribute": "{\"就业薪资\":\"10K起\",\"学习费用\":\"2万\"}",
    "status": 1,
    "attrMap": null
    },
    {
    "id": "1318596430360813570",
    "name": "<em>华为</em>Mate40 Pro 32G 1800万像素",
    "price": 112,
    "num": 1227,
    "image": "https://sklll.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/secby/9247d041-e940-426c-8e50-06084b631063.jpg",
    "images": "https://sklll.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/secby/5f5b7435-6cf2-4797-8f65-d4abff181390.jpg",
    "createTime": "2020-10-20T08:54:22.000+00:00",
    "updateTime": "2023-12-30T07:41:21.000+00:00",
    "spuId": "1318596430293704706",
    "categoryId": 11159,
    "categoryName": "软件研发",
    "brandId": 11,
    "brandName": "华为",
    "skuAttribute": "{\"就业薪资\":\"10K起\",\"学习费用\":\"2万\"}",
    "status": 1,
    "attrMap": null
    },
    {
    "id": "1318596430398562305",
    "name": "<em>华为</em>Mate40 Pro 128G",
    "price": 111,
    "num": 1226,
    "image": "https://sklll.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/secby/900a3618-9884-4778-bad9-c6c31eaf3eab.jpg",
    "images": "https://sklll.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/secby/5f5b7435-6cf2-4797-8f65-d4abff181390.jpg",
    "createTime": "2020-10-20T08:54:22.000+00:00",
    "updateTime": "2023-12-30T07:41:24.000+00:00",
    "spuId": "1318596430293704706",
    "categoryId": 11159,
    "categoryName": "软件研发",
    "brandId": 11,
    "brandName": "华为",
    "skuAttribute": "{\"就业薪资\":\"10K起\",\"学习费用\":\"2万\"}",
    "status": 1,
    "attrMap": null
    }
  ],
  "totalElements": 3
  },
  "code": 20000,
  "message": "操作成功"
}


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
9天前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
39 9
|
1月前
|
JSON Java 网络架构
elasticsearch学习四:使用springboot整合 rest 进行搭建elasticsearch服务
这篇文章介绍了如何使用Spring Boot整合REST方式来搭建和操作Elasticsearch服务。
121 4
elasticsearch学习四:使用springboot整合 rest 进行搭建elasticsearch服务
|
19天前
|
JSON Java API
springboot集成ElasticSearch使用completion实现补全功能
springboot集成ElasticSearch使用completion实现补全功能
22 1
|
1月前
|
Web App开发 JavaScript Java
elasticsearch学习五:springboot整合 rest 操作elasticsearch的 实际案例操作,编写搜索的前后端,爬取京东数据到elasticsearch中。
这篇文章是关于如何使用Spring Boot整合Elasticsearch,并通过REST客户端操作Elasticsearch,实现一个简单的搜索前后端,以及如何爬取京东数据到Elasticsearch的案例教程。
174 0
elasticsearch学习五:springboot整合 rest 操作elasticsearch的 实际案例操作,编写搜索的前后端,爬取京东数据到elasticsearch中。
|
1月前
|
自然语言处理 Java Maven
elasticsearch学习二:使用springboot整合TransportClient 进行搭建elasticsearch服务
这篇博客介绍了如何使用Spring Boot整合TransportClient搭建Elasticsearch服务,包括项目创建、Maven依赖、业务代码和测试示例。
95 0
elasticsearch学习二:使用springboot整合TransportClient 进行搭建elasticsearch服务
|
7天前
|
存储 安全 数据管理
如何在 Rocky Linux 8 上安装和配置 Elasticsearch
本文详细介绍了在 Rocky Linux 8 上安装和配置 Elasticsearch 的步骤,包括添加仓库、安装 Elasticsearch、配置文件修改、设置内存和文件描述符、启动和验证 Elasticsearch,以及常见问题的解决方法。通过这些步骤,你可以快速搭建起这个强大的分布式搜索和分析引擎。
20 5
|
1月前
|
存储 JSON Java
elasticsearch学习一:了解 ES,版本之间的对应。安装elasticsearch,kibana,head插件、elasticsearch-ik分词器。
这篇文章是关于Elasticsearch的学习指南,包括了解Elasticsearch、版本对应、安装运行Elasticsearch和Kibana、安装head插件和elasticsearch-ik分词器的步骤。
109 0
elasticsearch学习一:了解 ES,版本之间的对应。安装elasticsearch,kibana,head插件、elasticsearch-ik分词器。
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongodb、minio详细教程,拉取镜像、运行容器
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
|
3月前
|
数据可视化 Docker 容器
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
这篇文章提供了通过Docker安装Elasticsearch和Kibana的详细过程和图解,包括下载镜像、创建和启动容器、处理可能遇到的启动失败情况(如权限不足和配置文件错误)、测试Elasticsearch和Kibana的连接,以及解决空间不足的问题。文章还特别指出了配置文件中空格的重要性以及环境变量中字母大小写的问题。
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
|
3月前
|
JSON 自然语言处理 数据库
Elasticsearch从入门到项目部署 安装 分词器 索引库操作
这篇文章详细介绍了Elasticsearch的基本概念、倒排索引原理、安装部署、IK分词器的使用,以及如何在Elasticsearch中进行索引库的CRUD操作,旨在帮助读者从入门到项目部署全面掌握Elasticsearch的使用。