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案例
搜索与分页功能
条件过滤功能
附近的酒店功能
广告置顶功能
HotelService(es操作)总览
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案例
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搜索与分页功能
- 案例需求：
- 实现旅游的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页
- 实现步骤如下：
- 1.定义实体类，接收前端请求
- 实体类有两个：
- (1)一个是前端的请求参数实体
- key：搜索关键字
- page：页码
- size：每页大小
- sortBy：排序，目前暂不实现
- (2)一个是服务端应该返回的响应结果实体
- 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
- (1)一个是前端的请求参数实体
- 2.定义controller接口，接收页面请求，调用IHotelService的search方法
- 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
- 3.定义IHotelService中的search方法，利用match查询实现根据关键字搜索酒店信息
- 实现搜索业务
- (1)实现搜索业务，肯定离不开RestHighLevelClient，所以需要把它注册到Spring中作为一个Bean
- (2)在controller调用了IHotelService，并没有实现该方法，因此下面就在IHotelService中定义方法，并且去实现业务逻辑
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条件过滤功能
- 案例需求：
- 添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能
- 实现步骤如下：
- 1.修改前端请求参数实体类(前面代码提供的便是已经完善好的)
- 包含的过滤条件有：
- brand：品牌值
- city：城市
- minPrice~maxPrice：价格范围
- starName：星级
- 2.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
- 参数存在才需要过滤，做好非空判断
- 因为条件构建的逻辑比较复杂，且能复用，这里还会进行一个封装
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附近的酒店功能
- 案例需求：
- 根据定位获取最近的酒店，按距离排序，显示距离为多少
- 实现步骤如下：
- 前端页面点击定位后，会将你所在的位置发送到后台
- 要根据这个坐标，将酒店结果按照到这个点的距离升序排序
- 1.修改前端请求参数实体类(前面代码提供的便是已经完善好的)
- 修改RequestParams参数，接收location字段
- 2.距离排序API
- 之前所讲的排序功能，包括两种：
- 普通字段排序
- 地理坐标排序
- 之前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
- 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：
- 3.添加距离排序
- 4.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，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
- 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
- 修改HotelDoc，添加排序距离字段，用于页面显示
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广告置顶功能
- 案例需求：
- 让指定的酒店在搜索结果中排名置顶
- 实现步骤如下：
- 给需要置顶的酒店文档添加一个标记
- 然后利用function score给带有标记的文档增加权重
- 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
- 1.给HotelDoc类添加isAD字段，Boolean类型
- true：是广告
- false：不是广告
- 这样function_score包含3个要素得到确定
- 过滤条件：判断isAD是否为true
- 算分函数：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
- 2.挑选几个喜欢的酒店，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
- 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：
- 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
- 所以原来的代码依然可以沿用
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