springboot整合elasticsearch实现文章搜索，elasticsearch学习三

springboot整合elasticsearch实现全文检索做文章搜索

最近做一个信息分享类的项目：使用springboot集成elasticsearch使用全文检索，实现文章搜索。
开发完成做一个总结记录。
下面是es仓库数据和页面效果，笔者做的是mvc开发的在前端使用的是freemarker表达式，
如果有人愿意帮我写页面的话，做成前后端分离也不错。可以看到分词后，tt语音被ik分成三个单词，tt语音、tt、语音，
然后根据搜索的权值进行排序。

1.先介绍使用的技术，和开发的思维吧

1.首先当然是先集成elasticsearch环境，添加ik中文分词插件，笔者使用的es6.2.4，还是建议大家es的版本不要选择太高，
不然你不对着es的官方文档做出bug了百度搜都没有。配置elasticsearch环境可以参考笔者的上一篇文章，写得很详细了。
安装Elasticsearch6.2.4、IK分词器以及Head插件步骤
2.创建文章的索引仓库，我的思路是先进行ik分词，分词后的词语在es中做类似搜索引擎的搜索，利用在索引库检索标题和内容，搜出来的文章id，然后去mysql里面把对应的文章搜索出来，拼装成一个json对象，返回给前端。

2.es索引仓库创建过程

1.创建文章的es索引仓库，es的索引从概念上讲和mysql的表类似，也当成创建一个mysql表，
里面的字段含义，以及操作实现笔者另外写了一篇博客给大家说明。
springboot整合elasticsearch实现增删改查
可以使用postman创建索引库，也可以使用head插件运行代码创建索引库

{
  "settings": {
    "index.number_of_shards": 1,
    "index.number_of_replicas": 0,
    "index.refresh_interval": "-1"
  },
  "mappings": {
    "article": {
      "properties": {
        "id": {
          "type": "long",
          "index": false
        },
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "content": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word",
          "boost": 1.5
        }
      }
    }
  }
}

2.代码实现过程

Elasticsearch Java API 大致分如下四类：

• TransportClient
• RestClient
• Jest
• Spring Data Elasticsearch

笔者在本篇中使用Spring Data Jpa，原因当然就是因为这需求相当于是查询单表的操作，jpa实现起来非常简单，
如果使用mybatis来操作es的话，又要集成一堆东西，而jpa还好，springboot集成了es有starter给我们使用
1.引入maven

<!-- mysql -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.48</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
         <!-- freemarker -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-freemarker</artifactId>
        </dependency>

        <!--devtools热部署-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <optional>true</optional>
            <scope>true</scope>
        </dependency>

        <!--   为了可以使用StringUtils的方法 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
        </dependency>
        <!-- redis -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <!-- elasticsearch -->
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>

2.创建es的实体类
@Document: 代表一个文档记录 ，indexName: 用来指定索引名称， type: 用来指定索引类型
@Id: 用来将对象中id和ES中_id映射
@Field: 用来指定ES中的字段对应Mapping，其中的type: 用来指定ES中存储类型，analyzer: 用来指定使用哪种分词器

@Getter
@Setter
@ToString
@Document(indexName = "itblog",type = "article",shards = 1,replicas = 0, refreshInterval = "-1")
public class EsArticle implements Serializable {
    private Long id;

    private String title; //标题

    private String content;// 缩略内容

    public EsArticle(Long id, String title, String content) {
        this.id = id;
        this.title = title;
        this.content = content;
    }

    public EsArticle() {
    }
}

3.EsService

@Service
public class EsService {
    @Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;

    public void save(EsArticle article){
        articleRepository.save(article);
    }

    public void deleteById(Long articleId){
        articleRepository.deleteById(articleId);
    }

    public Page<EsArticle> search(String title, String content, Pageable pageable){
        return articleRepository.findByTitleLikeOrContentLike(title,content,pageable);
    }

    public Page<EsArticle> search(String content, Pageable pageable){
        return articleRepository.findByContentLike(content,pageable);
    }
    public Page<EsArticle> findAll(Pageable pageable){
        return articleRepository.findAll(pageable);
    }
}

3.在控制层的调用

1.在一开始笔者的思路就是，es做搜索，然后把搜索得到的文字id去mysql里面查询出一个json对象，然后响应给前端
所以我们得到id之后，在mysql里使用in操作，但是in默认的排序是按照主键id排序，但是我们却是想它按照在es查出
来的id来排序，为什么呢？因为es在全文检索时，被搜索的文章含有倒排索引库的单词越多，它的权值就越大，然后
就越靠前，这里我们使用mysql的field()函数，这样就完成了

<select id="selectSearchArticles" resultType="com.wyu.itblog.common.vo.ArticleVo" parameterType="java.util.List">
        SELECT a.article_id,a.title,a.create_time,a.simple_content,a.page_view,a.point_count,
        t.type_id,t.type_name,type_url,
        u.user_id,u.user_name,u.user_url
        from article a,article_type t,`user` u
        where a.article_id in
            <foreach collection="list" index="index" item="item" open="(" separator="," close=")">
                #{item}
            </foreach>
            and a.user_id = u.user_id
            and a.flag = 1
            and a.type_id = t.type_id
        <if test="list!= null and list.size>0">
            order by field( article_id,
            <foreach collection="list" index="index" item="item" separator="," close=")">
                #{item}
            </foreach>
        </if>
   </select>

4. 方法总结

1.这是我一开始的思路，将文章的id、标题、内容插入到es中，搜索的时候，把id搜出来，然后再到mysql中根据id查询，拼装成前端需要展示的json的对象
2.之后，第二种方法，我们可以看到展示的时候，需要把需要展示的数据一并查出来然后插入到es中，但是这一种方法不能将变化比较大的字段插入进去，比如浏览次数点赞数，因为他们随时都在增加着。但是可以把所属用户的id、头像、姓名，文章所属分类、分类id插入到es中，这样做的话，速度更快，但是可展示的内容就少了一点。

5.最后

笔者在这里，更多的是提供一种思路给大家，其实自己做的虽然可以实现搜索功能，第一种方式需要再去mysql查数据做不到搜索词光亮的效果，但是显示内容多速度相对慢。第二种则可以做到搜索词高亮效果，速度快，但是展示内容少。
这比较简单实现搜索的两种实现方式，如果有同学想了解更多的话，可以私信我一下一起交流。