【Elasticsearch】黑马旅游案例

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
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 【Elasticsearch】黑马旅游案例


4.黑马旅游案例

下面,我们通过黑马旅游的案例来实战演练下之前学习的知识。

我们实现四部分功能:

  • 酒店搜索和分页
  • 酒店结果过滤
  • 我周边的酒店
  • 酒店竞价排名

启动我们提供的hotel-demo项目,其默认端口是8089,访问http://localhost:8090,就能看到项目页面了:

4.1.酒店搜索和分页

案例需求:实现黑马旅游的酒店搜索功能,完成关键字搜索和分页

4.1.1.需求分析

在项目的首页,有一个大大的搜索框,还有分页按钮:

点击搜索按钮,可以看到浏览器控制台发出了请求:

请求参数如下:

由此可以知道,我们这个请求的信息如下:

  • 请求方式:POST
  • 请求路径:/hotel/list
  • 请求参数:JSON对象,包含4个字段:
  • key:搜索关键字
  • page:页码
  • size:每页大小
  • sortBy:排序,目前暂不实现
  • 返回值:分页查询,需要返回分页结果PageResult,包含两个属性:
  • total:总条数
  • List<HotelDoc>:当前页的数据

因此,我们实现业务的流程如下:

  • 步骤一:定义实体类,接收请求参数的JSON对象
  • 步骤二:编写controller,接收页面的请求
  • 步骤三:编写业务实现,利用RestHighLevelClient实现搜索、分页

4.1.2.定义实体类

实体类有两个,一个是前端的请求参数实体,一个是服务端应该返回的响应结果实体。

1)请求参数

前端请求的json结构如下:

{
    "key": "搜索关键字",
    "page": 1,
    "size": 3,
    "sortBy": "default"
}

因此,我们在cn.itcast.hotel.pojo包下定义一个实体类:

package cn.itcast.hotel.pojo;
import lombok.Data;
@Data
public class RequestParams {
    private String key;
    private Integer page;
    private Integer size;
    private String sortBy;
}

2)返回值

分页查询,需要返回分页结果PageResult,包含两个属性:

  • total:总条数
  • List<HotelDoc>:当前页的数据

因此,我们在cn.itcast.hotel.pojo中定义返回结果:

package cn.itcast.hotel.pojo;
import lombok.Data;
import java.util.List;
@Data
public class PageResult {
    private Long total;
    private List<HotelDoc> hotels;
    public PageResult() {
    }
    public PageResult(Long total, List<HotelDoc> hotels) {
        this.total = total;
        this.hotels = hotels;
    }
}


4.1.3.定义controller

定义一个HotelController,声明查询接口,满足下列要求:

  • 请求方式:Post
  • 请求路径:/hotel/list
  • 请求参数:对象,类型为RequestParam
  • 返回值:PageResult,包含两个属性
  • Long total:总条数
  • List<HotelDoc> hotels:酒店数据

因此,我们在cn.itcast.hotel.web中定义HotelController:

@RestController
@RequestMapping("/hotel")
public class HotelController {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;
    // 搜索酒店数据
    @PostMapping("/list")
    public PageResult search(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.search(params);
    }
}

4.1.4.实现搜索业务

我们在controller调用了IHotelService,并没有实现该方法,因此下面我们就在IHotelService中定义方法,并且去实现业务逻辑。

1)在cn.itcast.hotel.service中的IHotelService接口中定义一个方法:

/**
 * 根据关键字搜索酒店信息
 * @param params 请求参数对象,包含用户输入的关键字 
 * @return 酒店文档列表
 */
PageResult search(RequestParams params);
2)实现搜索业务,肯定离不开RestHighLevelClient,我们需要把它注册到Spring中作为一个Bean。在cn.itcast.hotel中的HotelDemoApplication中声明这个Bean:
@Bean
public RestHighLevelClient client(){
    return  new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
    ));
}


3)在cn.itcast.hotel.service.impl中的HotelService中实现search方法:

@Override
public PageResult search(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        String key = params.getKey();
        if (key == null || "".equals(key)) {
            request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        } else {
            request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", key));
        }
        // 2.2.分页
        int page = params.getPage();
        int size = params.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);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}
// 结果解析
private PageResult handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    List<HotelDoc> hotels = new ArrayList<>();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        // 放入集合
        hotels.add(hotelDoc);
    }
    // 4.4.封装返回
    return new PageResult(total, hotels);
}


4.2.酒店结果过滤

需求:添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能

4.2.1.需求分析

在页面搜索框下面,会有一些过滤项:

传递的参数如图:

包含的过滤条件有:

  • brand:品牌值
  • city:城市
  • minPrice~maxPrice:价格范围
  • starName:星级

我们需要做两件事情:

  • 修改请求参数的对象RequestParams,接收上述参数
  • 修改业务逻辑,在搜索条件之外,添加一些过滤条件

4.2.2.修改实体类

修改在cn.itcast.hotel.pojo包下的实体类RequestParams:

@Data
public class RequestParams {
    private String key;
    private Integer page;
    private Integer size;
    private String sortBy;
    // 下面是新增的过滤条件参数
    private String city;
    private String brand;
    private String starName;
    private Integer minPrice;
    private Integer maxPrice;
}


4.2.3.修改搜索业务

在HotelService的search方法中,只有一个地方需要修改:requet.source().query( ... )其中的查询条件。

在之前的业务中,只有match查询,根据关键字搜索,现在要添加条件过滤,包括:

  • 品牌过滤:是keyword类型,用term查询
  • 星级过滤:是keyword类型,用term查询
  • 价格过滤:是数值类型,用range查询
  • 城市过滤:是keyword类型,用term查询

多个查询条件组合,肯定是boolean查询来组合:

  • 关键字搜索放到must中,参与算分
  • 其它过滤条件放到filter中,不参与算分

因为条件构建的逻辑比较复杂,这里先封装为一个函数:

buildBasicQuery的代码如下:

private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) {
    // 1.构建BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.关键字搜索
    String key = params.getKey();
    if (key == null || "".equals(key)) {
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
    } else {
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));
    }
    // 3.城市条件
    if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));
    }
    // 4.品牌条件
    if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));
    }
    // 5.星级条件
    if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));
    }
    // 6.价格
    if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders
                         .rangeQuery("price")
                         .gte(params.getMinPrice())
                         .lte(params.getMaxPrice())
                        );
    }
    // 7.放入source
    request.source().query(boolQuery);
}


4.3.我周边的酒店

需求:我附近的酒店

4.3.1.需求分析

在酒店列表页的右侧,有一个小地图,点击地图的定位按钮,地图会找到你所在的位置:

并且,在前端会发起查询请求,将你的坐标发送到服务端:

我们要做的事情就是基于这个location坐标,然后按照距离对周围酒店排序。实现思路如下:

  • 修改RequestParams参数,接收location字段
  • 修改search方法业务逻辑,如果location有值,添加根据geo_distance排序的功能

4.3.2.修改实体类

修改在cn.itcast.hotel.pojo包下的实体类RequestParams:

package cn.itcast.hotel.pojo;
import lombok.Data;
@Data
public class RequestParams {
    private String key;
    private Integer page;
    private Integer size;
    private String sortBy;
    private String city;
    private String brand;
    private String starName;
    private Integer minPrice;
    private Integer maxPrice;
    // 我当前的地理坐标
    private String location;
}


4.3.3.距离排序API

我们以前学习过排序功能,包括两种:

  • 普通字段排序
  • 地理坐标排序

我们只讲了普通字段排序对应的java写法。地理坐标排序只学过DSL语法,如下:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": "asc"  
    },
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度,经度",
          "order" : "asc",
          "unit" : "km"
      }
    }
  ]
}

对应的java代码示例:

4.3.4.添加距离排序

cn.itcast.hotel.service.implHotelServicesearch方法中,添加一个排序功能:

完整代码:

@Override
public PageResult search(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        buildBasicQuery(params, request);
        // 2.2.分页
        int page = params.getPage();
        int size = params.getSize();
        request.source().from((page - 1) * size).size(size);
        // 2.3.排序
        String location = params.getLocation();
        if (location != null && !location.equals("")) {
            request.source().sort(SortBuilders
                                  .geoDistanceSort("location", new GeoPoint(location))
                                  .order(SortOrder.ASC)
                                  .unit(DistanceUnit.KILOMETERS)
                                 );
        }
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        return handleResponse(response);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

4.3.5.排序距离显示

重启服务后,测试我的酒店功能:

发现确实可以实现对我附近酒店的排序,不过并没有看到酒店到底距离我多远,这该怎么办?

排序完成后,页面还要获取我附近每个酒店的具体距离值,这个值在响应结果中是独立的:

因此,我们在结果解析阶段,除了解析source部分以外,还要得到sort部分,也就是排序的距离,然后放到响应结果中。

我们要做两件事:

  • 修改HotelDoc,添加排序距离字段,用于页面显示
  • 修改HotelService类中的handleResponse方法,添加对sort值的获取

1)修改HotelDoc类,添加距离字段

package cn.itcast.hotel.pojo;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;
    // 排序时的 距离值
    private Object distance;
    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
    }
}

2)修改HotelService中的handleResponse方法

重启后测试,发现页面能成功显示距离了:


4.4.酒店竞价排名

需求:让指定的酒店在搜索结果中排名置顶

4.4.1.需求分析

要让指定酒店在搜索结果中排名置顶,效果如图:


页面会给指定的酒店添加广告标记。

那怎样才能让指定的酒店排名置顶呢?

我们之前学习过的function_score查询可以影响算分,算分高了,自然排名也就高了。而function_score包含3个要素:

  • 过滤条件:哪些文档要加分
  • 算分函数:如何计算function score
  • 加权方式:function score 与 query score如何运算

这里的需求是:让指定酒店排名靠前。因此我们需要给这些酒店添加一个标记,这样在过滤条件中就可以根据这个标记来判断,是否要提高算分

比如,我们给酒店添加一个字段:isAD,Boolean类型:

  • true:是广告
  • false:不是广告

这样function_score包含3个要素就很好确定了:

  • 过滤条件:判断isAD 是否为true
  • 算分函数:我们可以用最简单暴力的weight,固定加权值
  • 加权方式:可以用默认的相乘,大大提高算分

因此,业务的实现步骤包括:

  1. 给HotelDoc类添加isAD字段,Boolean类型
  2. 挑选几个你喜欢的酒店,给它的文档数据添加isAD字段,值为true
  3. 修改search方法,添加function score功能,给isAD值为true的酒店增加权重

4.4.2.修改HotelDoc实体

cn.itcast.hotel.pojo包下的HotelDoc类添加isAD字段:

4.4.3.添加广告标记

接下来,我们挑几个酒店,添加isAD字段,设置为true:

POST /hotel/_update/1902197537
{
    "doc": {
        "isAD": true
    }
}
POST /hotel/_update/2056126831
{
    "doc": {
        "isAD": true
    }
}
POST /hotel/_update/1989806195
{
    "doc": {
        "isAD": true
    }
}
POST /hotel/_update/2056105938
{
    "doc": {
        "isAD": true
    }
}


4.4.4.添加算分函数查询

接下来我们就要修改查询条件了。之前是用的boolean 查询,现在要改成function_socre查询。

function_score查询结构如下:

对应的JavaAPI如下:

我们可以将之前写的boolean查询作为原始查询条件放到query中,接下来就是添加过滤条件算分函数加权模式了。所以原来的代码依然可以沿用。

修改cn.itcast.hotel.service.impl包下的HotelService类中的buildBasicQuery方法,添加算分函数查询:

private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) {
    // 1.构建BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 关键字搜索
    String key = params.getKey();
    if (key == null || "".equals(key)) {
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
    } else {
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));
    }
    // 城市条件
    if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));
    }
    // 品牌条件
    if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));
    }
    // 星级条件
    if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));
    }
    // 价格
    if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders
                         .rangeQuery("price")
                         .gte(params.getMinPrice())
                         .lte(params.getMaxPrice())
                        );
    }
    // 2.算分控制
    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =
        QueryBuilders.functionScoreQuery(
        // 原始查询,相关性算分的查询
        boolQuery,
        // function score的数组
        new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
            // 其中的一个function score 元素
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                // 过滤条件
                QueryBuilders.termQuery("isAD", true),
                // 算分函数
                ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)
            )
        });
    request.source().query(functionScoreQuery);
}
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
|
存储 关系型数据库 数据库
ElasticSearch深度解析入门篇:高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解,带你避坑
ElasticSearch深度解析入门篇:高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解,带你避坑
ElasticSearch深度解析入门篇:高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解,带你避坑
|
存储 监控 安全
大厂案例 - 腾讯万亿级 Elasticsearch 架构实践1
大厂案例 - 腾讯万亿级 Elasticsearch 架构实践
191 0
|
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。
197 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。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 搜索推荐
Elasticsearch与深度学习框架的集成案例研究
Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎和分析引擎,广泛应用于实时数据处理和全文搜索。深度学习框架如 TensorFlow 和 PyTorch 则被用来构建复杂的机器学习模型。本文将探讨如何将 Elasticsearch 与这些深度学习框架集成,以实现高级的数据分析和预测任务。
40 0
|
6月前
|
自然语言处理 Java 索引
SpringBoot 实现 elasticsearch 查询操作(RestHighLevelClient 的案例实战)
SpringBoot 实现 elasticsearch 查询操作(RestHighLevelClient 的案例实战)
263 1
|
6月前
|
存储 Serverless 定位技术
深度探索 Elasticsearch 8.X:function_score 参数解读与实战案例分析
深度探索 Elasticsearch 8.X:function_score 参数解读与实战案例分析
157 0
|
存储 Java 数据库
大厂案例 - 腾讯万亿级 Elasticsearch 架构实践2
大厂案例 - 腾讯万亿级 Elasticsearch 架构实践2
97 0
【Elasticsearch】黑马旅游案例(三)
【Elasticsearch】黑马旅游案例(三)
152 0
|
前端开发 Java 定位技术
【Elasticsearch】黑马旅游案例(二)
【Elasticsearch】黑马旅游案例(二)
173 0
|
15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。
32 5
下一篇
无影云桌面