Elasticsearch 高级

建议阅读顺序：

1. Elasticsearch 入门
2. Elasticsearch 搜索
3. Elasticsearch 搜索高级
4. Elasticsearch高级（本文）

1. nested 类型

1.1 介绍

Elasticsearch 中的 nested 类型允许你在文档内存储复杂的数据结构，比如一个用户可能有多个地址，或者一个博客文章可能有多个标签等。nested 类型可以让你索引这些复杂数据，并且允许你对嵌套的数据进行查询。

1.2 添加 nested 文档

向商品映射中添加 nested 类型的字段 attr_list

• attr_list 表示商品属性
• attr_list 有两个字段：color、memory

PUT /items/_mapping
{"properties":{"attr_list":{"type":"nested","properties":{"name":{ "type":"keyword" },"value":{ "type":"keyword" }}}}
}

由于添加了字段，所以需要对 items 索引进行更新，但是建议先删后加：

DELETE /items

PUT /items
{"mappings" : {"properties" : {"brand" : { "type" : "keyword" },"category" : { "type" : "keyword" },"commentCount" : { "type" : "integer", "index" : false },"id" : { "type" : "keyword" },"image" : { "type" : "keyword", "index" : false },"isAD" : { "type" : "boolean" },"name" : {"type" : "text","analyzer" : "ik_max_word","search_analyzer" : "ik_smart"},"price" : { "type" : "integer" },"sold" : { "type" : "integer" },"stock" : { "type" : "integer" },"updateTime" : { "type" : "date" },"location" : { "type" : "geo_point" },"attr_list":{"type":"nested","properties":{"name":{ "type":"keyword" },"value":{ "type":"keyword" }}}}}
}

在实体类上添加属性：

// 商品属性
@ApiModelProperty("商品规格")
private List<Spec> attr_list;@Data
public static class Spec {private String name;private String value;
}

向索引添加文档，可以添加单个文档也可以批量添加文档，添加文档时指定商品属性：

@Test
void testAddDocument2() throws Exception {// 商品idLong id = 317578L;// 根据id查询商品Item item = itemService.getById(id);// 转为ItemDocItemDoc itemDoc = BeanUtils.copyBean(item, ItemDoc.class);ItemDoc.Spec spec_1 = new ItemDoc.Spec();spec_1.setName("大小");spec_1.setValue("60*40");// 再设置一个新规格ItemDoc.Spec spec_2 = new ItemDoc.Spec();spec_2.setName("颜色");spec_2.setValue("白色");itemDoc.setAttr_list(List.of(spec_1, spec_2));// 使用esClient添加文档IndexResponse response = esClient.index(i -> i.index("items").id(id.toString()).document(itemDoc));// 打印结果String s = response.result().jsonValue();log.info("添加文档结果：{}", s);
}

查询文档：GET /items/_doc/{id}

1.3 搜索 nested

查询商品颜色是白色的商品：

GET /items/_search
{"query": {"nested": {"path": "attr_list","query": {"bool": {"must": [{ "term": { "attr_list.name": { "value": "颜色" } } },{ "term": { "attr_list.value": { "value": "白色" } } }]}}}}
}

"nested"：这是一个嵌套查询，用于查询嵌套对象。它允许你在嵌套对象中执行更复杂的查询。

"path": "attr_list"：指定了要查询哪个嵌套对象字段。在这个例子中，嵌套对象的字段名是attr_list

1.4 聚合 nested

先按商品属性名称聚合，再按属性值聚合：

GET /items/_search
{"size": 0,"aggs": {"attr_aggs": {"nested": { "path": "attr_list" },"aggs": {"attr_name_aggs": {"terms": { "field": "attr_list.name", "size": 10 },"aggs": {"attr_value_aggs": {"terms": { "field": "attr_list.value", "size": 10 }}}}}}}
}

1.5 Java Client

1.5.1 nested 查询

将 “查询商品颜色是白色的商品” 的 DSL 转为对应代码：

@Test
void testNested() throws Exception {SearchRequest.Builder builder = new SearchRequest.Builder();builder.index("items");builder.query(q -> q.nested(n -> n.path("attr_list").query(q1 -> q1.bool(b -> b.must(a -> a.term(t -> t.field("attr_list.name").value("颜色"))).must(a1 -> a1.term(t -> t.field("attr_list.value").value("白色")))))));SearchRequest build = builder.build();SearchResponse<ItemDoc> response = esClient.search(build, ItemDoc.class);// 解析结果List<Hit<ItemDoc>> hits = response.hits().hits();hits.forEach(hit -> {ItemDoc source = hit.source();log.info("查询结果:{}", source);});
}

1.5.2 nested 聚合

将 “先按商品属性名称聚合，再按属性值聚合” 的 DSL 转为对应代码：

@Test
void testNestedAggs() throws Exception {SearchRequest.Builder builder = new SearchRequest.Builder();builder.index("items2");builder.size(0);builder.aggregations("attr_aggs", a -> a.nested(n -> n.path("attr_list")).aggregations("attr_name_aggs", a1 -> a1.terms(t -> t.field("attr_list.name").size(10)).aggregations("attr_value_aggs", a2 -> a2.terms(t -> t.field("attr_list.value")))));SearchRequest build = builder.build();SearchResponse<ItemDoc> response = esClient.search(build, ItemDoc.class);Map<String, Aggregate> aggregations = response.aggregations();Aggregate attrAggs = aggregations.get("attr_aggs");//解析结果NestedAggregate nested = attrAggs.nested();Map<String, Aggregate> attrNameAggs = nested.aggregations();Aggregate aggregate = attrNameAggs.get("attr_name_aggs");aggregate.sterms().buckets().array().forEach(bucket -> {String key = bucket.key().stringValue();Long docCount = bucket.docCount();log.info("属性名:{},属性值数量:{}", key, docCount);Map<String, Aggregate> aggregations1 = bucket.aggregations();Aggregate attrValueAggs = aggregations1.get("attr_value_aggs");attrValueAggs.sterms().buckets().array().forEach(bucket1 -> {String key1 = bucket1.key().stringValue();Long docCount1 = bucket1.docCount();log.info("属性值:{},属性值数量:{}", key1, docCount1);});});
}

2. 同义词

2.1 设置同义词

搜索中同义词的需求：在搜索时输入一个关键字，包含关键字同义词的文档应该也可以搜索出来。

比如：输入“电脑”，会搜索出包含 “计算机” 的文档，输入 “黑马” 搜索出 “黑马程序员”、“传智播客” 的文章。

elasticsearch 的同义词有如下两种形式：

1. 单向同义词：

   heima,黑马=>黑马程序员,黑马、传智播客
   

   箭头左侧的词都会映射成箭头右侧的词。

   输入箭头左侧的词可以搜索出箭头右侧的词。

2. 双向同义词：

   马铃薯, 土豆, potato
   

   双向同义词可以互相映射。

   输入 “土豆” 可以搜索出 “potato”，输入 “potato” 可以搜索出 “土豆”

怎么设置同义词？

首先在同义词加到 synonyms.txt 文件中，synonyms.txt 文件在 es 的 config 目录下。

在 synonyms.txt 中加入：

中国,中华人民共和国,china
heima,黑马=>黑马程序员,黑马、传智播客
...

2.2 定义同义词分词器

在设置索引映射时自定义同义词分词器 my_synonyms_analyzer，并且用于 “title” 字段的搜索。

PUT /test_index
{"settings": {"analysis": {"filter": {"my_synonym_filter": {"type": "synonym","updateable": true,"synonyms_path": "synonyms.txt"}},"analyzer": {"my_synonyms_analyzer": {"tokenizer": "ik_smart","filter": [ "my_synonym_filter" ]}}}},"mappings": {"properties": {"title": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "my_synonyms_analyzer"}}}
}

参数说明：

• my_synonym_filter 是自定义的词汇过滤器；
• my_synonyms_analyzer 是自定义的分析器，my_synonyms_analyzer 包含并引用了 my_synonym_filter；
• updateable 指示能否动态更新，必须为 true 才能动态更新同义词；
• synonyms_path 指示同义词文件的位置；
• my_synonyms_analyzer 分析器里用 ik_smart 的分词器，my_synonyms_analyzer 的分词流程是原始文本先经过 ik_smart 分词的结果再用 my_synonym_filter 处理；
• mappings.properties.title.search_analyzer 指示 title 字段在搜索时使用 my_synonyms_analyzer 分析器。

2.3 测试

先向 test_index 索引中添加数据：

POST /_bulk
{"index": {"_index":"test_index", "_id": "5"}}
{"title": "china你好"}
{"index": {"_index":"test_index", "_id": "4"}}
{"title": "中国你好"}
{"index": {"_index":"test_index", "_id": "6"}}
{"title": "中华人民共和国你好"}
{"index": {"_index":"test_index", "_id": "7"}}
{"title": "China你好"}
{"index": {"_index":"test_index", "_id": "8"}}
{"title": "这是一匹黑马"}
{"index": {"_index":"test_index", "_id": "9"}}
{"title": "黑马是中国良心培训机构"}
{"index": {"_index":"test_index", "_id": "10"}}
{"title": "黑马程序员是中国良心培训机构"}
{"index": {"_index":"test_index", "_id": "11"}}
{"title": "传智播客一所IT培训机构"}

搜索关键字 “china”：

GET /test_index/_search
{"query": {"match": { "title": "china" }}
}

分析查询到的结果，会发现，查询到的结果只有包含关键字的值，很显然同义词并没有生效，此时就要开启同义词生效，执行 POST /test_index/_reload_search_analyzers。

3. 自动补全

3.1 介绍

当在搜索框输入字符时提示出与该字符有关的搜索项，这个效果就是自动补全。

Elasticsearch 如何实现自动补全？

要实现上述自动补全的需求需要完成两个功能：

1. 拼音搜索
2. 前缀搜索

3.2 拼音分词器

3.2.1 安装拼音分词器

与 IK 分词器一样，拼音分词器也有插件，在 GitHub 上有 elasticsearch 的拼音分词插件。

地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

找到与 Elasticsearch 版本一致的插件下载包。

安装方式与IK分词器一样，分三步：

1. 解压 elasticsearch-analysis-pinyin-7.17.7.zip
2. 上传到虚拟机中 elasticsearch 的 plugin 目录
3. 重启 elasticsearch
4. 测试

测试

POST /_analyze
{"text": "黑马程序员","analyzer": "pinyin"
}

3.2.2 自定义分词器

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。

elasticsearch 中分词器（analyzer）的组成包含三部分：

1. character filters：在 tokenizer 之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
2. 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
3. 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

声明自定义分词器的语法如下：

PUT /test_index2
{"settings": {"analysis": {// 自定义分词器"analyzer": {// 分词器名称"my_analyzer": { "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "py" }},// 自定义tokenizer filter"filter": {// 过滤器名称"py": {// 过滤器类型，这里是pinyin"type": "pinyin","keep_full_pinyin": true,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}},"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "my_analyzer","search_analyzer": "ik_smart"}}}
}

属性说明：

1. type: "pinyin"：

   这指定了过滤器的类型为 pinyin，即使用拼音分词器。

2. keep_full_pinyin: false：

   控制是否保留完整的拼音形式。设置为 false 表示不保留完整的拼音形式。

3. keep_joined_full_pinyin: true：

   控制是否保留连接的完整拼音形式。设置为 true 表示保留连接的完整拼音形式，例如 “你好” 可能会被转换为 “nihao”。

4. keep_original: true：

   控制是否保留原文本。设置为 true 表示保留原文本，这在某些情况下很有用，例如需要同时支持拼音和原文本的搜索。

5. limit_first_letter_length: 16：

   控制首字母的最大长度。例如，“你好” 的首字母形式为 “n h”，这个值控制了首字母的最大长度。

6. remove_duplicated_term: true：

   控制是否移除重复的词条。设置为 true 表示移除重复的词条，这有助于减少索引大小。

7. none_chinese_pinyin_tokenize: false：

   控制是否对非中文文本也进行拼音分词。设置为 false 表示不对非中文文本进行拼音分词。

测试自定义分词器：

POST /test_index2/_analyze
{"text": "黑马程序员","analyzer": "my_analyzer"
}

3.3 自动补全查询

3.3.1 completion

Elasticsearch 专门设计 completion 查询用于自动补全，completion 查询可以实现前缀搜索的效果，性能比前缀搜索更快。

completion 查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回，使用 completion 查询对文档中字段的类型有一些约束：

• 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。

在 test_index2 索引中添加 suggestion 字段并且设置为 completion 类型：

PUT /test_index2/_mapping
{"properties": {"suggestion": { "type":"completion" }}
}

3.3.2 测试

更新原有文档，文档中指定了自动补全的内容：

POST /test_index2/_update/100
{"doc": { "suggestion": ["拉杆箱","托运箱"] }
}POST /test_index2/_update/101
{"doc": { "suggestion": ["拉杆箱","旅行箱","莎米特"] }
}

测试：

GET /test_index2/_search
{"suggest" : {"suggestion_suggest" : {  "completion" : { "field": "suggestion",  "size": 10,  "skip_duplicates": true  },"text" : "旅"  }}
}

参数说明：

1. suggest：这是建议器的顶级对象，用于配置建议器。

2. suggestion_suggest：这是建议器的名称，可以自定义。它用于标识建议器。

3. completion：

   这是指定建议器类型的部分。在这里，我们使用的是 completion 类型，它是专门为自动补全设计的建议器。

4. field：

   这是用于建议的字段名称。在这个例子中，我们使用名为 suggestion 的字段，该字段应该已经被配置为completion类型的字段。

5. size：

   这个参数控制返回的建议数量。在这个例子中，我们设置了 size 为10，意味着最多返回10个建议。

6. skip_duplicates：

   这个参数用于控制是否在返回的建议中跳过重复的条目。在这个例子中，我们设置为 true，意味着如果某个建议在多个文档中出现，只会返回一次。

7. text：这是用户输入的文本，用于生成建议。

3.3.3 Java Client

@Test
void testSuggest() throws IOException {SearchRequest.Builder builder = new SearchRequest.Builder();builder.index("test_index2");builder.suggest(s -> s.suggesters("suggestion_suggest", ss -> ss.completion(c -> c.field("suggestion").size(10).skipDuplicates(true)).text("拉")));SearchRequest request = builder.build();SearchResponse<Index2> response = esClient.search(request, Index2.class);Map<String, List<Suggestion<Index2>>> suggest = response.suggest();List<Suggestion<Index2>> suggestion_suggest = suggest.get("suggestion_suggest");suggestion_suggest.stream().forEach(suggestion -> {suggestion.completion().options().forEach(option -> {String text = option.text();System.out.println(text);});});
}/*** 测试自动补全模型类*/
@Data
public static class Index2 {//idprivate Long id;//nameprivate String name;private List<String> suggestion;}

3.4 拼音自动补全

3.4.1 创建自动补全字段

自定义分词器：

PUT /test_index3
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"completion_analyzer": { "tokenizer": "keyword", "filter": "py" }},"filter": {"py": {"type": "pinyin","keep_full_pinyin": true,"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": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"},"suggestion":{ "type": "completion", "analyzer": "completion_analyzer" }}}
}

3.4.2 更新/新增文档

POST test_index3/_doc/100
{"id":100,"name":"RIMOWA 30寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4","suggestion": ["拉杆箱","托运箱"]
}POST test_index3/_doc/101
{"id":101,"name":"莎米特SUMMIT 旅行拉杆箱28英寸PC材质大容量旅行行李箱PC154 黑色","suggestion": ["拉杆箱","旅行箱","莎米特"]
}POST test_index3/_doc/102
{"id":102,"name":"拉菲斯汀（La Festin）612026 新款女士钱包 头层牛皮短款钱包 凯利黑","suggestion": ["拉菲斯汀","女包"]
}

3.4.3 测试

GET /test_index3/_search
{"suggest": {"suggestion_suggest": {"completion": {"field": "suggestion","size": 2,"skip_duplicates": true},"text": "la"}}
}