es模块的练习

一、开门见山

首先es全称 Elasticsearch 目的是为了快速查找出我们想要的数据
在我们的软件中，搜索栏是用到最多的，找出对应的关联词

认识es

那es的基本结构是什么？
Elasticsearch 是一种NoSQL数据库（非关系型数据库），和常规的关系型数据库（比如：MySQL，Oralce等）的基本概念，对应关系如下：

• Elasticsearch：index —> type —> doc —> field
• MySQL: 数据库 —> 数据表 —> 行 —> 列

ES特点和优势
1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
2）实时分析的分布式搜索引擎。
分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

二、进入实战

1、初步认识

先从一个之前的需求进行介绍：

组装搜索参数对象

// 组装搜索参数对象
ServicePackDetailParam servicePackDetailParam = new ServicePackDetailParam(condition.getSearch(), condition.getAddrArea(), sort, condition.getStart(), condition.getLimit());

之后添加过滤条件

 fullServicePackFilter(condition, servicePackDetailParam);

排除指定的对象后，进入es模块查询

List<ServicePackDetailVO> servicePackDetailVOS = organDetailService.searchServicePackDetails(servicePackDetailParam);

前面会进行条件的匹配，创建搜索生成器

NativeSearchQueryBuilder builder = createSearchBuilder(param);

在其中会进行，查询条件的进一步细化，如
matchPhraseQuery相当于like的模糊匹配. minimumShouldMatch表示最小需要匹配到的should数,并向下取整

以下是真正的查询语句

SearchHits<ServicePackDetail> results = queryService.getElasticsearchRestTemplate().search(query, ServicePackDetail.class, ElasticUtil.getIndex(ServicePackDetail.class));

之后设置高亮显示

完成需求！如需要更详细es操作见 —-> click

2、快速入手

我们简单写一个程序，定时查询含关键字的医生联想词

• 接口

配置接口，具体的业务处理在对应的类中

• 业务

跳转过来后，查看：
创建搜索条件的对象DoctorDetailParam 用来组装搜索参数，之后的过滤或者排除都通过对设置这个对象实现

 DoctorDetailParam param = new DoctorDetailParam();

如之后过滤当前用户所在的机构，排除其他无关机构

for(Integer oid : organIdList) {
    param.filter(DoctorDetailVO.ORGAN_ID, oid);
}

调用es.doctorDetailService接口，交给es查询

List<DoctorDetailVO> doctorDetailVOS = doctorDetailService.searchDoctorDetails(param);

• es查询

其中出现了一个重要的对象BoolQueryBuilder,这个对象就是用来 关联存放所有查询条件，我理解成索引

 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

之后就是条件的添加了，往boolQueryBuilder里，涉及到一些规范：

• minimumShouldMatch表示最小需要匹配到的should数
• must完全匹配

• mustNot完全不匹配

• matchPhraseQuery相当于like的模糊匹配

• prefixQuery前缀查询
• termQuery词条查询，相当于完全匹配

最后就是封装成NativeSearchQueryBuilder对象了

 NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(boolQueryBuilder)
                .withSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
                .withPageable(PageRequest.of(param.getStart()/param.getLimit(), param.getLimit()));
        configSortsByParam(nativeSearchQueryBuilder,param);

然后构建成查询条件NativeSearchQuery query

 NativeSearchQuery query = nativeSearchQueryBuilder
                .withHighlightFields(new HighlightBuilder.Field(DoctorDetailVO.DOCTOR_NAME),
                        new HighlightBuilder.Field(DoctorDetailVO.DOMAIN),
                        new HighlightBuilder.Field(DoctorDetailVO.ORGAN_NAME),
                        new HighlightBuilder.Field(DoctorDetailVO.PROFESSION_NAME),
                        new HighlightBuilder.Field(DoctorDetailVO.NURSE_WORK_PROJECT_ID))
                .build();

调用QueryService queryService;对象去查询了，获取一个获取SearchHits集合

SearchHits<DoctorDetail> result = queryService.getElasticsearchRestTemplate().search(query, DoctorDetail.class, ElasticUtil.getIndex(DoctorDetail.class));

最后完成数据的转换
将 SearchHits 转换成 List，并且将高亮部分前后加上‘‘，举例：

List<DoctorDetail> doctorDetails = result.get().map(searchHit -> {
            DoctorDetail content = searchHit.getContent();
            DoctorDetail doctorDetail = BeanUtil.copyProperties(content, DoctorDetail.class);
            List<String> valuesDoc = searchHit.getHighlightField(DoctorDetailVO.DOCTOR_NAME);
            String joinDoctorName = checkListHasValue(valuesDoc) ? doctorDetail.getDoctorName() : valuesDoc.get(0);
            doctorDetail.setHighlightDoctorName(joinDoctorName);
            return doctorDetail;
        }).collect(Collectors.toList());

// withSort 配置排序规则值构造器
builder.withSort(SortBuilders.fieldSort(sortEntry.getKey()).order(sortEntry.getValue()));

public List<String> searchDoctorTermES(String term,int start,int limit) {