整合Elasticsearch实现商品搜索

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了整合Elasticsearch实现商品搜索。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Elasticsearch

Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。 它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力,可用于实现全文搜索和实时数据统计。

 Elasticsearch的安装和使用

下载Elasticsearch

Elasticsearch6.2.2的zip包,并解压到指定目录,下载地址:Elasticsearch 6.2.2 | Elastic

整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎

安装中文分词插件

在elasticsearch-6.2.2\bin目录下执行以下命令:elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.2/elasticsearch-analysis-ik-6.2.2.zip

 运行bin目录下的elasticsearch.bat启动Elasticsearch

 下载Kibana

下载Kibana,作为访问Elasticsearch的客户端,请下载6.2.2版本的zip包,并解压到指定目录,下载地址:https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.2.2-windows-x86_64.zip

整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎

运行bin目录下的kibana.bat,启动Kibana的用户界面

整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎

访问Kibana

访问http://localhost:5601open in new window 即可打开Kibana的用户界面

整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎

Spring Data Elasticsearch

Spring Data Elasticsearch是Spring提供的一种以Spring Data风格来操作数据存储的方式,它可以避免编写大量的样板代码。

常用注解

@Document

//标示映射到Elasticsearch文档上的领域对象
public @interface Document {
  //索引库名次,mysql中数据库的概念
	String indexName();
  //文档类型,mysql中表的概念
	String type() default "";
  //默认分片数
	short shards() default 5;
  //默认副本数量
	short replicas() default 1;

}

@Id

//表示是文档的id,文档可以认为是mysql中表行的概念
public @interface Id {
}

@Field

public @interface Field {
  //文档中字段的类型
	FieldType type() default FieldType.Auto;
  //是否建立倒排索引
	boolean index() default true;
  //是否进行存储
	boolean store() default false;
  //分词器名次
	String analyzer() default "";
}
//为文档自动指定元数据类型
public enum FieldType {
	Text,//会进行分词并建了索引的字符类型
	Integer,
	Long,
	Date,
	Float,
	Double,
	Boolean,
	Object,
	Auto,//自动判断字段类型
	Nested,//嵌套对象类型
	Ip,
	Attachment,
	Keyword//不会进行分词建立索引的类型
}

Sping Data方式的数据操作


继承ElasticsearchRepository接口可以获得常用的数据操作方法

整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎


可以使用衍生查询

在接口中直接指定查询方法名称便可查询,无需进行实现,如商品表中有商品名称、标题和关键字,直接定义以下查询,就可以对这三个字段进行全文搜索。

    /**
     * 搜索查询
     *
     * @param name              商品名称
     * @param subTitle          商品标题
     * @param keywords          商品关键字
     * @param page              分页信息
     * @return
     */
    Page<EsProduct> findByNameOrSubTitleOrKeywords(String name, String subTitle, String keywords, Pageable page);

在idea中直接会提示对应字段 

整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎


使用@Query注解可以用Elasticsearch的DSL语句进行查询

@Query("{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?0"}}}}")
Page<EsProduct> findByName(String name,Pageable pageable);

使用表说明

  • pms_product:商品信息表
  • pms_product_attribute:商品属性参数表
  • pms_product_attribute_value:存储产品参数值的表

整合Elasticsearch实现商品搜索 

在pom.xml中添加相关依赖

<!--Elasticsearch相关依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch<artifactId>
</dependency>

修改SpringBoot配置文件

修改application.yml文件,在spring节点下添加Elasticsearch相关配置。

data:
  elasticsearch:
    repositories:
      enabled: true
    cluster-nodes: 127.0.0.1:9300 # es的连接地址及端口号
    cluster-name: elasticsearch # es集群的名称

添加商品文档对象EsProduct

不需要中文分词的字段设置成@Field(type = FieldType.Keyword)类型,需要中文分词的设置成@Field(analyzer = "ik_max_word",type = FieldType.Text)类型。

package org.yxin.elasticsearch.document;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;

import java.io.Serializable;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.List;

/**
 * 搜索中的商品信息
 */
@Document(indexName = "pms", type = "product",shards = 1,replicas = 0)
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class EsProduct implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -1L;
    @Id
    private Long id;
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String productSn;
    private Long brandId;
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String brandName;
    private Long productCategoryId;
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String productCategoryName;
    private String pic;
    @Field(analyzer = "ik_max_word",type = FieldType.Text)
    private String name;
    @Field(analyzer = "ik_max_word",type = FieldType.Text)
    private String subTitle;
    @Field(analyzer = "ik_max_word",type = FieldType.Text)
    private String keywords;
    private BigDecimal price;
    private Integer sale;
    private Integer newStatus;
    private Integer recommandStatus;
    private Integer stock;
    private Integer promotionType;
    private Integer sort;
    @Field(type =FieldType.Nested)
    private List<EsProductAttributeValue> attrValueList;

    public Long getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Long id) {
        this.id = id;
    }

    public String getProductSn() {
        return productSn;
    }

    public void setProductSn(String productSn) {
        this.productSn = productSn;
    }

    public Long getBrandId() {
        return brandId;
    }

    public void setBrandId(Long brandId) {
        this.brandId = brandId;
    }

    public String getBrandName() {
        return brandName;
    }

    public void setBrandName(String brandName) {
        this.brandName = brandName;
    }

    public Long getProductCategoryId() {
        return productCategoryId;
    }

    public void setProductCategoryId(Long productCategoryId) {
        this.productCategoryId = productCategoryId;
    }

    public String getProductCategoryName() {
        return productCategoryName;
    }

    public void setProductCategoryName(String productCategoryName) {
        this.productCategoryName = productCategoryName;
    }

    public String getPic() {
        return pic;
    }

    public void setPic(String pic) {
        this.pic = pic;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getSubTitle() {
        return subTitle;
    }

    public void setSubTitle(String subTitle) {
        this.subTitle = subTitle;
    }

    public BigDecimal getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(BigDecimal price) {
        this.price = price;
    }

    public Integer getSale() {
        return sale;
    }

    public void setSale(Integer sale) {
        this.sale = sale;
    }

    public Integer getNewStatus() {
        return newStatus;
    }

    public void setNewStatus(Integer newStatus) {
        this.newStatus = newStatus;
    }

    public Integer getRecommandStatus() {
        return recommandStatus;
    }

    public void setRecommandStatus(Integer recommandStatus) {
        this.recommandStatus = recommandStatus;
    }

    public Integer getStock() {
        return stock;
    }

    public void setStock(Integer stock) {
        this.stock = stock;
    }

    public Integer getPromotionType() {
        return promotionType;
    }

    public void setPromotionType(Integer promotionType) {
        this.promotionType = promotionType;
    }

    public Integer getSort() {
        return sort;
    }

    public void setSort(Integer sort) {
        this.sort = sort;
    }

    public List<EsProductAttributeValue> getAttrValueList() {
        return attrValueList;
    }

    public void setAttrValueList(List<EsProductAttributeValue> attrValueList) {
        this.attrValueList = attrValueList;
    }

    public String getKeywords() {
        return keywords;
    }

    public void setKeywords(String keywords) {
        this.keywords = keywords;
    }
}

添加EsProductRepository接口用于操作Elasticsearch

继承ElasticsearchRepository接口,这样就拥有了一些基本的Elasticsearch数据操作方法,同时定义了一个衍生查询方法。

package org.yxin.elasticsearch.repository;


import com.github.pagehelper.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.yxin.elasticsearch.document.EsProduct;

/**
 * 商品ES操作类
 */
public interface EsProductRepository extends ElasticsearchRepository<EsProduct, Long> {
    /**
     * 搜索查询
     *
     * @param name              商品名称
     * @param subTitle          商品标题
     * @param keywords          商品关键字
     * @param page              分页信息
     * @return
     */
    Page<EsProduct> findByNameOrSubTitleOrKeywords(String name, String subTitle, String keywords, Pageable page);

    Page<EsProduct> findByNameOrSubTitle(String name, String subTitle, Pageable page);

    Page<EsProduct> findById(Long id, Pageable page);
    @Override
    boolean existsById(Long aLong);

    Page<EsProduct> findByName(String name, Pageable page);



}

 添加EsProductService类

package org.yxin.service;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.CollectionUtils;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Wrappers;
import com.github.pagehelper.Page;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.yxin.elasticsearch.document.EsProduct;
import org.yxin.elasticsearch.repository.EsProductRepository;
import org.yxin.entity.PmsProduct;
import org.yxin.mapper.PmsProductMapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * <p>
 * 商品信息 服务实现类
 * </p>
 *
 * @author yxin
 * @since 2024-01-28
 */
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class PmsProductService extends ServiceImpl<PmsProductMapper, PmsProduct>  {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(PmsProductService.class);
    private final PmsProductMapper productDao;
    private final EsProductRepository productRepository;

    public int importAll() {
        LambdaQueryWrapper<PmsProduct> wrappers = Wrappers.lambdaQuery();
        List<EsProduct> esProductList = productDao.selectList(wrappers).stream().map(this::toEsProduct)
                .collect(Collectors.toList());
        Iterable<EsProduct> esProductIterable = productRepository.saveAll(esProductList);
        Iterator<EsProduct> iterator = esProductIterable.iterator();
        int result = 0;
        while (iterator.hasNext()) {
            result++;
            iterator.next();
        }
        return result;
    }

    public void delete(Long id) {
        productRepository.deleteById(id);
    }

    public EsProduct create(Long id) {
        EsProduct result = null;
        LambdaQueryWrapper<EsProduct> wrappers = Wrappers.lambdaQuery();
        wrappers.eq(EsProduct::getId,id);
        PmsProduct pmsProduct = productDao.selectById(wrappers);
        EsProduct esProduct = new EsProduct();
        BeanUtils.copyProperties(pmsProduct,esProduct);
        result = productRepository.save(esProduct);
        return result;
    }

    public void delete(List<Long> ids) {
        if (!CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
            List<EsProduct> esProductList = new ArrayList<>();
            for (Long id : ids) {
                EsProduct esProduct = new EsProduct();
                esProduct.setId(id);
                esProductList.add(esProduct);
            }
            productRepository.deleteAll(esProductList);
        }
    }

    public Page<EsProduct> search(String keyword, Integer pageNum, Integer pageSize) {
        Pageable pageable = PageRequest.of(pageNum, pageSize);
        return productRepository.findByNameOrSubTitleOrKeywords(keyword, keyword, keyword, pageable);
    }

    public EsProduct toEsProduct(PmsProduct duct){
       return EsProduct.builder().productSn(duct.getProductSn())
                .brandId(duct.getBrandId())
                .brandName(duct.getBrandName())
                .id(duct.getId())
                .keywords(duct.getKeywords())
                .name(duct.getName())
                .pic(duct.getPic())
                .productCategoryId(duct.getProductCategoryId())
                .productCategoryName(duct.getProductCategoryName())
                .newStatus(duct.getNewStatus())
                .price(duct.getPrice())
                .promotionType(duct.getPromotionType())
                .recommandStatus(duct.getRecommandStatus())
                .sale(duct.getSale())
                .sort(duct.getSort())
                .stock(duct.getStock())
                .subTitle(duct.getSubTitle())
                .productSn(duct.getProductSn())
                .build();
    }

}

 进行接口测试

将数据库中数据导入到Elasticsearch

 整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎

 整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎

 进行商品搜索

整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎

整合Elasticsearch实现商品搜索,elasticsearch,大数据,搜索引擎 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-835659.html

到了这里,关于整合Elasticsearch实现商品搜索的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ElasticSearch系列 - SpringBoot整合ES:实现搜索结果排序 sort

    00. 数据准备 01. Elasticsearch 默认的排序方式是什么? ElasticSearch 默认的排序方式是相关性排序。相关性排序是根据查询条件与文档的匹配程度来计算每个文档的相关性得分,然后按照得分从高到低进行排序。相关性排序是 ElasticSearch 中最常用的排序方式,因为它可以根据查询

    2024年02月02日
    浏览(54)
  • 谷粒商城--整合Elasticsearch和商品的上架

    索引,类型,文档是什么? 索引就像是Mysql中的库 类型就像是Mysql中的表 文档就像是数据 属性就是列名 所有的数据都是Json格式 倒排索引 简约理解版本2.0 正向索引 ,数据库创建索引,增加搜索速度。 倒排索引 是根据去找文档,然后记录一下出现的位置和次数。 根

    2023年04月08日
    浏览(54)
  • 06 | 如何用Elasticsearch构建商品搜索系统?

    搜索这个特性可以说是无处不在,现在很少有网站或者系统不提供搜索功能了,所以,即使你不是一个专业做搜索的程序员,也难免会遇到一些搜索相关的需求。搜索这个东西,表面上看功能很简单,就是一个搜索框,输入,然后搜出来想要的内容就好了。 搜索背后的

    2024年02月03日
    浏览(34)
  • ElasticSearch系列 - SpringBoot整合ES:实现分页搜索 from+size、search after、scroll

    01. 数据准备 ElasticSearch 向 my_index 索引中索引了 12 条文档: 02. ElasticSearch 如何查询所有文档? ElasticSearch 查询所有文档 根据查询结果可以看出,集群中总共有12个文档,hits.total.value=12, 但是在 hits 数组中只有 10 个文档。如何才能看到其他的文档? 03. ElasticSearch 如何指定搜

    2023年04月08日
    浏览(47)
  • SpringBoot整合Canal实现数据同步到ElasticSearch

    canal 译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,canal可以用来监控数据库数据的变化,从而获得新增数据,或者修改的数据。 canal原理就是伪装成mysql的从节点,从而订阅master节点的binlog日志 Canal原理: canal模拟mysql slave的交

    2024年02月06日
    浏览(46)
  • Elasticsearch 与 GraphQL 整合:构建实时搜索 API

    随着互联网的普及和数据的快速增长,实时搜索已经成为现代网站和应用程序的必不可少的功能。实时搜索可以帮助用户快速找到相关信息,提高用户体验,增加用户留存时间,并提高销售转化率。 Elasticsearch 是一个开源的搜索和分析引擎,基于 Lucene 库,它提供了一个实时

    2024年04月22日
    浏览(33)
  • 向量数据库:使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索

    Here’s the table of contents:   Elasticsearch在7.x的版本中支持 向量检索 。在向量函数的计算过程中,会对所有匹配的文档进行线性扫描。因此,查询预计时间会随着匹配文档的数量线性增长。出于这个原因,建议使用查询参数来限制匹配文档的数量(类似二次查找的逻辑,先使

    2024年02月07日
    浏览(61)
  • ElasticSearch系列 - SpringBoot整合ES之全文搜索匹配查询 match

    官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/index.html 权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/structured-search.html 1. 数据准备 官方测试数据下载地址:https://download.elastic.co/demos/kibana/gettingstarted/accounts.zip ,数据量很大,我们自己构造数据吧。 2. m

    2023年04月08日
    浏览(52)
  • 搜索引擎ElasticSearch分布式搜索和分析引擎学习,SpringBoot整合ES个人心得

    Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,

    2024年02月04日
    浏览(72)
  • Elasticsearch集群搭建、数据分片以及位置坐标实现附近的人搜索

    es使用两种不同的方式来发现对方: 广播 单播 也可以同时使用两者,但默认的广播,单播需要已知节点列表来完成 当es实例启动的时候,它发送了广播的ping请求到地址 224.2.2.4:54328 。而其他的es实例使用同样的集群名称响应了这个请求。 一般这个默认的集群名称就是上面的

    2024年02月06日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包