使用过Spring Data
操作ES的小伙伴应该有所了解,它只能实现一些非常基本的数据管理工作,一旦遇到稍微复杂点的查询,基本都要依赖ES官方提供的RestHighLevelClient
,Spring Data
只是在其基础上进行了简单的封装。最近发现一款更优雅的ES ORM
框架Easy-Es
,使用它能像MyBatis-Plus
一样操作ES
点击了解 SpringBoot 整合ElasticSearch
Easy-Es
(简称EE
)是一款基于Elasticsearch
(简称ES
)官方提供的RestHighLevelClient
打造的ORM
开发框架,在RestHighLevelClient
的基础上,只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。EE
和Mybatis-Plus
(简称MP)的用法非常相似,如果你之前使用过MP的话,应该能很快上手EE。EE的理念是:把简单、易用、方便留给用户,把复杂留给框架。
官网地址:https://www.easy-es.cn/
EE的主要特性如下:
RestHighLevelClient
相比,相同的查询平均可以节省3-5倍的代码量。首先我们来对MySQL
、Easy-Es
和RestHighLevelClient
的语法做过对比,来快速学习下Easy-Es
的语法。
MySQL | Easy-Es | es-DSL/es java api |
---|---|---|
and | and | must |
or | or | should |
= | eq | term |
!= | ne | boolQueryBuilder.mustNot(queryBuilder) |
> | gt | QueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).gt() |
>= | ge | QueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).gte() |
< | lt | QueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).lt() |
<= | le | QueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).lte() |
like ‘%field%’ | like | QueryBuilders.wildcardQuery(field,value) |
not like ‘%field%’ | notLike | must not wildcardQuery(field,value) |
like ‘%field’ | likeLeft | QueryBuilders.wildcardQuery(field,*value) |
like ‘field%’ | likeRight | QueryBuilders.wildcardQuery(field,value*) |
between | between | QueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).from(xx).to(xx) |
notBetween | notBetween | must not QueryBuilders.rangeQuery(‘es field’).from(xx).to(xx) |
is null | isNull | must not QueryBuilders.existsQuery(field) |
is notNull | isNotNull | QueryBuilders.existsQuery(field) |
in | in | QueryBuilders.termsQuery(" xx es field", xx) |
not in | notIn | must not QueryBuilders.termsQuery(" xx es field", xx) |
group by | groupBy | AggregationBuilders.terms() |
order by | orderBy | fieldSortBuilder.order(ASC/DESC) |
min | min | AggregationBuilders.min |
max | max | AggregationBuilders.max |
avg | avg | AggregationBuilders.avg |
sum | sum | AggregationBuilders.sum |
order by xxx asc | orderByAsc | fieldSortBuilder.order(SortOrder.ASC) |
order by xxx desc | orderByDesc | fieldSortBuilder.order(SortOrder.DESC) |
- | match | matchQuery |
- | matchPhrase | QueryBuilders.matchPhraseQuery |
- | matchPrefix | QueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery |
- | queryStringQuery | QueryBuilders.queryStringQuery |
select * | matchAllQuery | QueryBuilders.matchAllQuery() |
- | highLight | HighlightBuilder.Field |
<dependency>
<groupId>cn.easy-esgroupId>
<artifactId>easy-es-boot-starterartifactId>
<version>1.0.2version>
dependency>
由于底层使用了ES官方提供的RestHighLevelClient
,这里ES的相关依赖版本需要统一下,这里使用的ES客户端版本为7.14.0,ES版本为7.17.3;
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId>
<version>7.14.0version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearchgroupId>
<artifactId>elasticsearchartifactId>
<version>7.14.0version>
dependency>
dependencies>
dependencyManagement>
再修改配置文件application.yml
对Easy-Es
进行配置。
easy-es:
# 是否开启EE自动配置
enable: true
# ES连接地址+端口
address: localhost:9200
# 关闭自带banner
banner: false
添加Easy-Es
的Java
配置,使用@EsMapperScan
配置好Easy-Es
的Mapper
接口和文档对象路径,如果使用了MyBatis-Plus
的话,需要和它的扫描路径区分开来。
/**
* EasyEs配置类
*/
@Configuration
@EsMapperScan("com.test.easyes")
public class EasyEsConfig {
}
Easy-Es
集成和配置完成后,就可以开始使用了。
下面我们来学习下Easy-Es
中注解的使用。
首先我们需要创建文档对象EsProduct
,然后给类和字段添加上Easy-Es
的注解;
/**
* 搜索商品的信息
*/
@Data
@EqualsAndHashCode
@IndexName(value = "pms", shardsNum = 1, replicasNum = 0)
public class EsProduct implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -1L;
@IndexId(type = IdType.CUSTOMIZE)
private Long id;
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private String productSn;
private Long brandId;
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private String brandName;
private Long productCategoryId;
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private String productCategoryName;
private String pic;
@IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
private String name;
@IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
private String subTitle;
@IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
private String keywords;
private BigDecimal price;
private Integer sale;
private Integer newStatus;
private Integer recommandStatus;
private Integer stock;
private Integer promotionType;
private Integer sort;
@IndexField(fieldType = FieldType.NESTED, nestedClass = EsProductAttributeValue.class)
private List<EsProductAttributeValue> attrValueList;
@Score
private Float score;
}
/**
* 嵌套类型EsProductAttributeValue
* 搜索商品的属性信息
*/
@Data
@EqualsAndHashCode
public class EsProductAttributeValue implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@IndexField(fieldType = FieldType.LONG)
private Long id;
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private Long productAttributeId;
//属性值
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private String value;
//属性参数:0->规格;1->参数
@IndexField(fieldType = FieldType.INTEGER)
private Integer type;
//属性名称
@IndexField(fieldType=FieldType.KEYWORD)
private String name;
}
EsProduct
中的注解具体说明如下:
@IndexName
:索引名注解,value
是指定索引名;shardsNum
:分片数;replicasNum
:副本数@IndexId
:ES
主键注解,type
指定注解类型,CUSTOMIZE
表示自定义@IndexField
:ES
字段注解,fieldType
字段在索引中的类型,analyzer
索引文档时用的分词器,nestedClass
嵌套类@Score
:得分注解 decimalPlaces
得分保留小数位,实体类中被作为 ES
查询得分返回的字段使用下面我们来实现几个简单的商品信息维护接口,包括商品信息的导入、创建和删除。
首先我们需要定义一个Mapper
,继承BaseEsMapper
;
/**
* 商品ES操作类
*/
public interface EsProductMapper extends BaseEsMapper<EsProduct> {
}
然后在Service
实现类中直接使用EsProductMapper
内置方法实现即可
/**
* 搜索商品管理Service实现类
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductDao productDao;
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public int importAll() {
List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(null);
return esProductMapper.insertBatch(esProductList);
}
@Override
public void delete(Long id) {
esProductMapper.deleteById(id);
}
@Override
public EsProduct create(Long id) {
EsProduct result = null;
List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(id);
if (esProductList.size() > 0) {
result = esProductList.get(0);
esProductMapper.insert(result);
}
return result;
}
@Override
public void delete(List<Long> ids) {
if (!CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
esProductMapper.deleteBatchIds(ids);
}
}
}
下面我们来实现一个最简单的商品搜索,分页搜索商品名称、副标题、关键词中包含指定关键字的商品。
通过QueryWrapper
来构造查询条件,然后使用Mapper
中的方法来进行查询,使用过MyBatis-Plus的小伙伴应该很熟悉了
/**
* 搜索商品管理Service实现类
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public PageInfo<EsProduct> search(String keyword, Integer pageNum, Integer pageSize) {
LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
if(StrUtil.isEmpty(keyword)){
wrapper.matchAllQuery();
}else{
wrapper.multiMatchQuery(keyword,EsProduct::getName,EsProduct::getSubTitle,EsProduct::getKeywords);
}
return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
}
}
在控制台输出查看生成的DSL
语句
把DSL
语句直接复制到 Kibana
中即可执行查看结果了,这和我们手写DSL
语句没什么两样的。
下面我们来实现一个复杂的商品搜索,涉及到过滤、不同字段匹配权重不同以及可以进行排序。
首先来说需求,按输入的关键字搜索商品名称(权重10)、副标题(权重5)和关键词(权重2),可以按品牌和分类进行筛选,可以有5种排序方式,默认按相关度进行排序
下面是使用Easy-Es的实现方式
/**
* 搜索商品管理Service实现类
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public PageInfo<EsProduct> search(String keyword, Long brandId, Long productCategoryId, Integer pageNum, Integer pageSize,Integer sort) {
LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
//过滤
if (brandId != null || productCategoryId != null) {
if (brandId != null) {
wrapper.eq(EsProduct::getBrandId,brandId);
}
if (productCategoryId != null) {
wrapper.eq(EsProduct::getProductCategoryId,productCategoryId).enableMust2Filter(true);
}
}
//搜索
if (StrUtil.isEmpty(keyword)) {
wrapper.matchAllQuery();
} else {
wrapper.and(i -> i.match(EsProduct::getName, keyword, 10f)
.or().match(EsProduct::getSubTitle, keyword, 5f)
.or().match(EsProduct::getKeywords, keyword, 2f));
}
//排序
if(sort==1){
//按新品从新到旧
wrapper.orderByDesc(EsProduct::getId);
}else if(sort==2){
//按销量从高到低
wrapper.orderByDesc(EsProduct::getSale);
}else if(sort==3){
//按价格从低到高
wrapper.orderByAsc(EsProduct::getPrice);
}else if(sort==4){
//按价格从高到低
wrapper.orderByDesc(EsProduct::getPrice);
}else{
//按相关度
wrapper.sortByScore(SortOrder.DESC);
}
return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
}
}
当我们查看相关商品的时候,一般底部会有一些商品推荐,这里简单来实现下。
首先来说下需求,可以根据指定商品的ID来查找相关商品
这里我们的实现原理是这样的:首先根据ID获取指定商品信息,然后以指定商品的名称、品牌和分类来搜索商品,并且要过滤掉当前商品,调整搜索条件中的权重以获取最好的匹配度;
/**
* 搜索商品管理Service实现类
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public PageInfo<EsProduct> recommend(Long id, Integer pageNum, Integer pageSize) {
LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(id);
if (esProductList.size() > 0) {
EsProduct esProduct = esProductList.get(0);
String keyword = esProduct.getName();
Long brandId = esProduct.getBrandId();
Long productCategoryId = esProduct.getProductCategoryId();
//用于过滤掉相同的商品
wrapper.ne(EsProduct::getId,id);
//根据商品标题、品牌、分类进行搜索
wrapper.and(i -> i.match(EsProduct::getName, keyword, 8f)
.or().match(EsProduct::getSubTitle, keyword, 2f)
.or().match(EsProduct::getKeywords, keyword, 2f)
.or().match(EsProduct::getBrandId, brandId, 5f)
.or().match(EsProduct::getProductCategoryId, productCategoryId, 3f));
return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
}
return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
}
}
在搜索商品时,经常会有一个筛选界面来帮助我们找到想要的商品,这里我们来简单实现下。
首先来说下需求,可以根据搜索关键字获取到与关键字匹配商品相关的分类、品牌以及属性
这里我们可以使用ES的聚合来实现,搜索出相关商品,聚合出商品的品牌、商品的分类以及商品的属性,只要出现次数最多的前十个即可;
由于Easy-Es
目前只用groupBy
实现了简单的聚合,对于我们这种有嵌套对象的聚合无法支持,所以需要使用RestHighLevelClient
来实现,如果对照之前的Spring Data实现方式的话,可以发现用法差不多,看样子Spring Data只是做了简单的封装而已。
/**
* 搜索商品管理Service实现类
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public EsProductRelatedInfo searchRelatedInfo(String keyword) {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("pms_*");
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
//搜索条件
if (StrUtil.isEmpty(keyword)) {
builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
} else {
builder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "subTitle", "keywords"));
}
//聚合搜索品牌名称
builder.aggregation(AggregationBuilders.terms("brandNames").field("brandName"));
//集合搜索分类名称
builder.aggregation(AggregationBuilders.terms("productCategoryNames").field("productCategoryName"));
//聚合搜索商品属性,去除type=1的属性
AbstractAggregationBuilder<NestedAggregationBuilder> aggregationBuilder = AggregationBuilders.nested("allAttrValues", "attrValueList")
.subAggregation(AggregationBuilders.filter("productAttrs", QueryBuilders.termQuery("attrValueList.type", 1))
.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrIds")
.field("attrValueList.productAttributeId")
.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrValues")
.field("attrValueList.value"))
.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrNames")
.field("attrValueList.name"))));
builder.aggregation(aggregationBuilder);
searchRequest.source(builder);
try {
SearchResponse searchResponse = esProductMapper.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return convertProductRelatedInfo(searchResponse);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 将返回结果转换为对象
*/
private EsProductRelatedInfo convertProductRelatedInfo(SearchResponse response) {
EsProductRelatedInfo productRelatedInfo = new EsProductRelatedInfo();
Map<String, Aggregation> aggregationMap = response.getAggregations().asMap();
//设置品牌
Aggregation brandNames = aggregationMap.get("brandNames");
List<String> brandNameList = new ArrayList<>();
for(int i = 0; i<((Terms) brandNames).getBuckets().size(); i++){
brandNameList.add(((Terms) brandNames).getBuckets().get(i).getKeyAsString());
}
productRelatedInfo.setBrandNames(brandNameList);
//设置分类
Aggregation productCategoryNames = aggregationMap.get("productCategoryNames");
List<String> productCategoryNameList = new ArrayList<>();
for(int i=0;i<((Terms) productCategoryNames).getBuckets().size();i++){
productCategoryNameList.add(((Terms) productCategoryNames).getBuckets().get(i).getKeyAsString());
}
productRelatedInfo.setProductCategoryNames(productCategoryNameList);
//设置参数
Aggregation productAttrs = aggregationMap.get("allAttrValues");
List<? extends Terms.Bucket> attrIds = ((ParsedStringTerms) ((ParsedFilter) ((ParsedNested) productAttrs).getAggregations().get("productAttrs")).getAggregations().get("attrIds")).getBuckets();
List<EsProductRelatedInfo.ProductAttr> attrList = new ArrayList<>();
for (Terms.Bucket attrId : attrIds) {
EsProductRelatedInfo.ProductAttr attr = new EsProductRelatedInfo.ProductAttr();
attr.setAttrId(Long.parseLong((String) attrId.getKey()));
List<String> attrValueList = new ArrayList<>();
List<? extends Terms.Bucket> attrValues = ((ParsedStringTerms) attrId.getAggregations().get("attrValues")).getBuckets();
List<? extends Terms.Bucket> attrNames = ((ParsedStringTerms) attrId.getAggregations().get("attrNames")).getBuckets();
for (Terms.Bucket attrValue : attrValues) {
attrValueList.add(attrValue.getKeyAsString());
}
attr.setAttrValues(attrValueList);
if(!CollectionUtils.isEmpty(attrNames)){
String attrName = attrNames.get(0).getKeyAsString();
attr.setAttrName(attrName);
}
attrList.add(attr);
}
productRelatedInfo.setProductAttrs(attrList);
return productRelatedInfo;
}
}
使用 Easy-Es
确实简单,但是对于复杂的聚合搜索功能,需要使用原生的 RestHighLevelClient
用法来实现。使用Easy-Es
来操作ES确实足够优雅,它类似MyBatis-Plus
的用法能大大降低我们的学习成本