【ElasticSearch】ES自动补全查询与Java接口实现

1、安装拼音分词器

要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。GitHub上有相关插件，地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin，下载和ES对应的版本。

安装步骤：

• 解压

• 上传到虚拟机中，elasticsearch的plugin目录

docker volume ls
docker inspect volumeXXX

• 重启elasticsearch的容器

docker restar es

• 测试

但上面的拼音分词器也有很明显的缺陷，那就是没有进行词条切割，且汉字没了。

2、自定义分词器

ES的分词器由三部分组成：

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

举个例子：

在创建索引库时， 可以通过settings来配置自定义的analyzer（分词器）：

PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { // 自定义分词器
        "my_analyzer": {  // 分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "pinyin"
        }
      }
     }
  }
}
# 不需要替换或者删除，就不加character filter了

再改下定义tokenizer filter时的各种属性：

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,  //解决全分为单个字的问题
          "keep_joined_full_pinyin": true,  //全拼
          "keep_original": true,  //是否保留中文
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  }
}

测试下效果：

插入两条name同音文档的后，搜索：

但此时搜一下中文看看：

很明显有问题，别人问狮子，你连同音词虱子都返回了。

拼音分词器适合在创建倒排索引时使用，但不能在搜索的时候使用。

创建倒排索引时，如下图：

但当使用拼音分词器来搜索时：

要解决这个问题，可以使用两个分词器：

"analyzer": "my_analyzer",   # 创建倒排索引时使用
"search_analyzer": "ik_smart" # 搜索时使用

PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "py"
        }
      },
      "filter": {
        "py": { ... }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"  //!!!!
      }
    }
  }
}

重新测试下搜索中文的场景：

小结：

3、completion suggester查询

ES提供Completion Suggester查询 来实现自动补全功能，该查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。此时，文档中字段的类型也有特殊要求：

• 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
PUT test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"   //注意字段类型为completion
      }
    }
  }
}

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

completion suggester查询语法：

// 自动补全查询
GET /test/_search
{
  "suggest": { //查询类型，用suggest 
    "title_suggest": { //给你的suggest查询起个名
      "text": "s", // 用户输入的关键字
      "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
      }
    }
  }
}

运行DSL：

4、hotel索引库更新

看下之前的索引库的结构：

执行DSL来更新hotel索引库：

PUT /hotel
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "text_anlyzer": {  //定义第一个分词器
          "tokenizer": "ik_max_word",  //切割用ik_max
          "filter": "py"  //转换用拼音
        },
        "completion_analyzer": {   //定义第二个分词器，用于自动补全，不分词，直接转拼音
          "tokenizer": "keyword",  //分词用keyword，因为参与自动补全的是一个个词条，这些词条放在数组当中，本身就是个词条
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": {  //定义上面的拼音filter
        "py": {
          "type": "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": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",  //用来创建倒排索引时分词
        "search_analyzer": "ik_smart",  //用来全文检索
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",  //倒排索引分词
        "search_analyzer": "ik_smart"  //搜索分词
      },
      "suggestion":{   //新加这个字段，用来做自动补全
          "type": "completion",  //类型为completion
          "analyzer": "completion_analyzer"  //不分词，直接转拼音
      }
    }
  }
}

上面实现了：

• 修改hotel索引库结构，设置自定义拼音分词器
• 修改索引库的name、all字段，使用自定义分词器
• 索引库添加一个新字段suggestion，类型为completion类型，使用自定义的分词器

5、代码修改

上面索引库更新后，上一节中的代码也要发生修改：

• 给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包含brand、business
• 重新导入数据到hotel库

//HotelDoc类修改
@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;
    //距离
    private Object distance;
    //是否充广告
    private Boolean isAD;
    //ES中的completion，后面存数组，这里可以对应成List
    private List<String> suggestion;

    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();
        this.suggestion = Arrays.asList(this.brand,this.business);

    }
}

注意上面的Array.asList方法，使suggestion字段内容包含brand、business

//运行从MySQL读数据，插入文档到ES的单元测试代码
@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {

    @Resource
    IHotelService iHotelService;

    private RestHighLevelClient client;

    @Test
    void testInit(){

        System.out.println(client);
    }

    @BeforeEach
    void setUp(){
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://10.4.130.220:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }


    @Test
    void testBulk() throws IOException {
        List<Hotel> hotels = iHotelService.list();
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        for(Hotel hotel : hotels){
            HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
            request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON)
            );
        }
        client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);



    }


}

查看下文档数据：

在suggestion字段发现有数据的商业区有多个：

修改下HotelDoc的有参构造，加判断逻辑，business字段有斜杠/时，分开后再放入suggestion

@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;
    //距离
    private Object distance;
    //是否充广告
    private Boolean isAD;
    //ES中的completion，后面存数组，这里可以对应成List
    private List<String> suggestion;

    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();
        if(this.business.contains("/")){
            //此时business有多个值，需要分开后放入suggestion
            String[] arr = this.business.split("/");
            //添加元素
            this.suggestion = new ArrayList<>();
            Collections.addAll(this.suggestion,arr);
            this.suggestion.add(this.brand);
        }else{
            this.suggestion = Arrays.asList(this.brand,this.business);
        }

    }
}

重新运行单元测试，插入文档数据，可以看到切割完成了：

执行自动补全查询的DSL，比如搜索h：

6、RestAPI实现自动补全

Java代码对比DSL来看，查询的实现是：

对响应结果的处理是：

在单元测试中使用一下先：

@Test
    void testSuggest() throws IOException {
        //1、准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2、准备DSL
        request.source()
                .suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
                        "mySuggestion",
                        SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
                                .prefix("h")  //搜索的关键字，这里用prefix,即前置，给方法起名很灵性
                                .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 根据不全查询名称，获取查询结果
        CompletionSuggestion suggestion = suggest.getSuggestion("mySuggestion");
        //4.2 获取options
        List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestion.getOptions();
        //4.3 遍历
        for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
            String text = option.getText().toString();
            System.out.println(text);

        }
    }

运行得到以h开头的所有结果：

7、需求：搜索框实现自动补全

看下前端页面，每当在输入框键入时，前端会发送ajax请求：

接下来完善这个接口，实现搜索框的自动补全：

• controller接口定义

import cn.itcast.hotel.domain.dto.RequestParams;
import cn.itcast.hotel.domain.vo.PageResult;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@RestController
@RequestMapping("/hotel")
public class HotelSearchController {

    @Resource
    IHotelService hotelService;

    @GetMapping("/suggestion")
    public List<String> getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix){
        return hotelService.getSuggestion(prefix);
    }



}

• Service接口

public interface IHotelService extends IService<Hotel> {
 
    List<String> getSuggestion(String prefix);
}

• 接口实现

@Override
public List<String> getSuggestion(String prefix) {
    try {
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
                "mySuggestion",
                SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
                        .prefix(prefix)
                        .skipDuplicates(true)
                        .size(15)
        ));
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        Suggest suggest = response.getSuggest();
        CompletionSuggestion mySuggestion = suggest.getSuggestion("mySuggestion");
        List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = mySuggestion.getOptions();
        return options.stream()
                .map(t -> t.getText().toString())
                .collect(Collectors.toList());
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException();
    }
}

• 关于client这个Bean，再补充下：

@SpringBootApplication
public class HotelDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HotelDemoApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public RestHighLevelClient client(){
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://10.4.130.220:9200")
        ));
    }

}

重启服务，看下效果：

自动补全成功实现！！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-557260.html

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