文章目录
- 前言
- 9 项目实战
- 9.3 我周边的酒店
- 9.4 酒店竞价排名
- 10 数据聚合
- 10.1 聚合的分类
- 10.2 DSL实现聚合
- 10.2.1 Bucket聚合
- 10.2.2 聚合结果排序
- 10.2.3 限定聚合范围
- 10.2.4 Metric聚合
- 10.3 RestAPI实现聚合
- 10.3.1 API语法
- 10.3.2 业务需求
- 10.3.3 业务实现
- 10.3.4 功能测试
前言
ElasticSearch学习笔记(一)倒排索引、ES和Kibana安装、索引操作
ElasticSearch学习笔记(二)文档操作、RestHighLevelClient的使用
ElasticSearch学习笔记(三)RestClient操作文档、DSL查询文档、搜索结果排序
ElasticSearch学习笔记(四)分页、高亮、RestClient查询文档
9 项目实战
9.3 我周边的酒店
- 1)需求分析
点击页面右侧的地图组件的定位按钮,将位置信息发送给后台,后台基于位置坐标,按照距离远近对附近的酒店进行排序。
- 2)修改
RequestParams
参数,接收location
字段
// cn.hsgx.hotel.pojo.RequestParams
@Data
public class RequestParams {
private String key;
private Integer page;
private Integer size;
private String sortBy;
private String brand;
private String city;
private String starName;
private Integer minPrice;
private Integer maxPrice;
// 位置信息
private String location;
}
- 3)在
HotelServiceImpl
实现类的handleQueryParams()
方法中,添加根据地理位置排序功能
// cn.hsgx.hotel.service.impl.HotelServiceImpl
private void handleQueryParams(RequestParams params, SearchRequest request) {
// ......
// 1.6 根据地理位置排序
String location = params.getLocation();
if(StringUtils.isNotBlank(location)) {
request.source().sort(SortBuilders
.geoDistanceSort("location", new GeoPoint(location))
.order(SortOrder.ASC)
.unit(DistanceUnit.KILOMETERS)
);
}
// 2.设置查询条件
request.source().query(functionScoreQuery);
}
- 4)功能测试
查阅日志中打印的DSL语句及其返回信息:
- 5)获取附近每个酒店距离当前位置的具体距离值
根据距离进行排序时,具体的距离值也会一起返回,只是不在source
部分:
因此在结果解析时,除了解析source
部分,还要得到sort
部分,也就是排序的距离,然后放到响应结果中。
修改HotelServiceImpl
类中的handleResponse
方法,添加对sort
值的获取:
// cn.hsgx.hotel.service.impl.HotelServiceImpl
private PageResult handleResponse(SearchResponse response) {
SearchHits searchHits = response.getHits();
// 4.1.总条数
long total = searchHits.getTotalHits().value;
// 4.2.获取文档数组
SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
// 4.3.遍历
List<HotelDoc> hotels = new ArrayList<>(hits.length);
for (SearchHit hit : hits) {
// 4.4.获取source
String json = hit.getSourceAsString();
// 4.5.反序列化,非高亮的
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
// 4.6.排序信息
Object[] sortValues = hit.getSortValues();
if (sortValues.length > 0) {
hotelDoc.setDistance(sortValues[0]);
}
// 4.7.放入集合
hotels.add(hotelDoc);
}
return new PageResult(total, hotels);
}
9.4 酒店竞价排名
- 1)需求分析
让指定的酒店在搜索结果中排名置顶。 要实现这个功能,其实就是使用function_score
查询改变查询结果的算分,算分高了,排名就会靠前。
function_score
查询包含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
为此,则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,给酒店添加一个字段:isAD
,Boolean类型,为true时表示是广告,为false时表示不是广告。
这样function_score
查询的3个要素也就确定了:
-
过滤条件:判断
isAD
是否为true -
算分函数:可以用最简单的
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)随意挑选几个酒店,添加
isAD
字段,设置为true
- 3)添加算分函数查询
之前是用的boolean
查询,现在要改成function_socre
查询。查询结构如下:
修改HotelServiceImpl
类的handleQueryParams()
方法:
// cn.hsgx.hotel.service.impl.HotelServiceImpl
private void handleQueryParams(RequestParams params, SearchRequest request) {
// 1.准备boolean查询
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
// ......
// 2.算分函数查询
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery = QueryBuilders.functionScoreQuery(
boolQuery, // 原始查询,boolQuery
new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{ // function数组
new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
QueryBuilders.termQuery("isAD", true), // 过滤条件
ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10) // 算分函数
)
}
);
// 3.设置查询条件
request.source().query(functionScoreQuery);
}
- 4)功能测试
添加前:
添加后:
10 数据聚合
ES的数据聚合(aggregations)功能可以极其方便地实现对数据的统计、分析、运算。 例如可以统计出什么品牌的酒店最受欢迎?这些酒店的平均价格、最高价格、最低价格是多少?这些酒店每月的订单情况如何?
实现这些统计功能,ES比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现近实时统计效果。
10.1 聚合的分类
常见的聚合有三类:
- 桶(Bucket)聚合:用来对文档做分组
- TermAggregation:按照文档字段值分组,例如按照品牌分组、按照城市分组
- DateHistogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组
- 参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型
- 度量(Metric)聚合:用以计算一些值,例如最大值、最小值、平均值等
- Avg:求平均值
- Max:求最大值
- Min:求最小值
- Stats:同时求Max、Min、Avg、Sum等
- 管道(pipeline)聚合:以其它聚合的结果为基础做聚合
10.2 DSL实现聚合
10.2.1 Bucket聚合
例如,现在要统计所有数据中的酒店品牌有几种,也就是按照品牌对数据进行分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合,也就是Bucket聚合。其语法如下:
GET /hotel/_search
{
"size": 0, //设置size为0,则结果中不包含文档,只包含聚合结果
"aggs": { //定义聚合
"brandAgg": { //给聚合取个名字,可自定义
"terms": { //聚合的类型,按照文档字段值聚合,所以选择term
"field": "brand", //参与聚合的字段
"size": 20 //希望获取的聚合结果数量
}
}
}
}
10.2.2 聚合结果排序
默认情况下,Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量,记为_count
,并且按照_count
降序排序。
我们可以指定order
属性,自定义聚合的排序方式:
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"_count": "asc" //按照_count升序排列
}
}
}
}
}
10.2.3 限定聚合范围
默认情况下,Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合,但真实场景下,用户会输入搜索条件,因此聚合必须是对搜索结果聚合。
要限定聚合的文档范围,只要添加query
条件即可:
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"_count": "asc"
}
}
}
},
"query": { //查询条件,只对价格在200元一下的文档进行聚合
"range": {
"price": {
"lte": 200
}
}
}
}
10.2.4 Metric聚合
前面是对酒店按照品牌进行分组,形成了一个个桶。现在需要对桶内的酒店做运算,获取每个品牌酒店的用户评分的Min、Max、Avg等值。
这就要用到Metric聚合了,例如stat聚合:就可以获取Min、Max、Avg等结果。其语法如下:
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"scoreAgg.avg": "desc" //按照平均分进行降序排序
}
},
"aggs": { //Metric是品牌聚合的子聚合,也就是分组后对每组分别计算
"scoreAgg": { //聚合名称
"stats": { //聚合类型,这里stats可以计算Min、Max、Avg等
"field": "score" //聚合字段,这里是score
}
}
}
}
}
}
10.3 RestAPI实现聚合
10.3.1 API语法
聚合条件与query条件同级别,因此需要使用request.source()
来指定聚合条件。其API如下:
聚合查询的结果也与query查询的结果不一样,其解析API如下:
10.3.2 业务需求
在搜索页面,可以根据城市、星级、品牌进行过滤,但这些信息不应该在页面写死,而是要通过聚合查询酒店数据得到,进行动态展示。
例如,用户搜索“广州塔”,那搜索得到的酒店肯定是在广州塔附近的,因此城市只能是广州,此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些了。
也就是说,搜索结果中包含哪些城市,页面就应该列出哪些城市;搜索结果中包含哪些品牌,页面就应该列出哪些品牌。
在原有查询的基础上,利用Bucket聚合,对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组,就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。
10.3.3 业务实现
在cn.hsgx.hotel.web.HotelController
类中添加一个方法,遵循下面的要求:
- 请求方式:
POST
- 请求路径:
/hotel/filters
- 请求参数:
RequestParams
- 返回值类型:
Map<String, List<String>>
// cn.hsgx.hotel.web.HotelController
@PostMapping("/filters")
public Map<String, List<String>> filters(@RequestBody RequestParams params) {
return hotelService.getFilters(params);
}
在IHotelService
接口及其实现类HotelServiceImpl
中实现该getFilters()
方法:
// cn.hsgx.hotel.service.impl.HotelServiceImpl
@Override
public Map<String, List<String>> getFilters(RequestParams params) {
try {
// 1.准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
// 2.准备DSL
// 2.1.基础query
handleQueryParams(params, request);
// 2.2.设置size
request.source().size(0);
// 2.3.设置聚合条件
buildAggregation(request);
// 3.发出请求
SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 4.解析结果
Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
// 4.1.根据品牌名称,获取品牌结果
List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
result.put("品牌", brandList);
// 4.2.根据品牌名称,获取品牌结果
List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
result.put("城市", cityList);
// 4.3.根据品牌名称,获取品牌结果
List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
result.put("星级", starList);
return result;
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
private void buildAggregation(SearchRequest request) {
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("brandAgg")
.field("brand")
.size(100)
);
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("cityAgg")
.field("city")
.size(100)
);
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("starAgg")
.field("starName")
.size(100)
);
}
private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
// 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
// 4.2.获取buckets
List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
// 4.3.遍历
List<String> brandList = new ArrayList<>();
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
// 4.4.获取key
String key = bucket.getKeyAsString();
brandList.add(key);
}
return brandList;
}
10.3.4 功能测试
日志中打印的DSL语句如下:
…
本节完,更多内容请查阅分类专栏:微服务学习笔记
感兴趣的读者还可以查阅我的另外几个专栏:
- SpringBoot源码解读与原理分析
- MyBatis3源码深度解析
- Redis从入门到精通
- MyBatisPlus详解
- SpringCloud学习笔记