ES自动补全
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我们先要实现 ES 自动补全的这个功能。
这个功能是基于分词器的结合一起的体现,通过识别拼音来分词获取到对应的结果并返回。
1. 拼音分词器
拼音分词器的作用就是将数据库中的某个数据根据拼音分词并保存到 ES 中。在 GitHub 上有对应的插件可以下载。 github.com/medcl/elast…
我们将分词器安装好之后,就可以进行测试。
测试用例:
POST /_analyze { "text": ["弹性搜索"], "analyzer": "pinyin" }
结果
2. 自定义分词
默认的分词器或者 IK 分词器都是将 中/英分词。我们需要一个分词器先对传入的数据进行分词,然后根据词条转为拼音然后保存,这就需要自定义分词器。
elasticsearch 中分词器(analyzer)的组成包含三部分:
character filters:在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
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
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
上述的例子使用了 tokenizer 和 tokenizer filter,下面我们就来尝试一下创建自定义分词器。
声明自定义分词器
PUT /test { "settings": { "analysis": { "analyzer": { // 自定义分词器 "my_analyzer": { // 分词器名称 "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "py" } }, "filter": { // 自定义tokenizer filter "py": { // 过滤器名称 "type": "pinyin", // 过滤器类型,这里是pinyin "keep_full_pinyin": false, "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" } } } }
测试结果
POST /test/_analyze { "text": ["测试程序"], "analyzer": "my_analyzer" // 指定分词器 }
3. 自动补全查询
elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率,对于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。
比如,一个这样的索引库:
// 创建索引库 PUT test { "mappings": { "properties": { "title":{ "type": "completion" } } } }
然后插入下面的数据:
// 示例数据 POST test/_doc { "title": ["Sony", "WH-1000XM3"] } POST test/_doc { "title": ["SK-II", "PITERA"] } POST test/_doc { "title": ["Nintendo", "switch"] }
查询的DSL语句如下:
// 自动补全查询 GET /test/_search { "suggest": { "title_suggest": { "text": "s", // 关键字 "completion": { "field": "title", // 补全查询的字段 "skip_duplicates": true, // 跳过重复的 "size": 10 // 获取前10条结果 } } } }
4.实现酒店搜索框自动补全
现在,我们的hotel索引库还没有设置拼音分词器,需要修改索引库中的配置。但是我们知道索引库是无法修改的,只能删除然后重新创建。
另外,我们需要添加一个字段,用来做自动补全,将brand、suggestion、city等都放进去,作为自动补全的提示。
因此,总结一下,我们需要做的事情包括:
修改hotel索引库结构,设置自定义拼音分词器
修改索引库的name、all字段,使用自定义分词器
索引库添加一个新字段suggestion,类型为completion类型,使用自定义的分词器
给HotelDoc类添加suggestion字段,内容包含brand、business
重新导入数据到hotel库
2.4.1.修改酒店映射结构
代码如下:
// 酒店数据索引库 PUT /hotel { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "text_anlyzer": { "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "py" }, "completion_analyzer": { "tokenizer": "keyword", "filter": "py" } }, "filter": { "py": { "type": "pinyin", "keep_full_pinyin": false, "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": "text_anlyzer", "search_analyzer": "ik_smart", "copy_to": "all" }, "address":{ "type": "keyword", "index": false }, "price":{ "type": "integer" }, "score":{ "type": "integer" }, "brand":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "city":{ "type": "keyword" }, "starName":{ "type": "keyword" }, "business":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "location":{ "type": "geo_point" }, "pic":{ "type": "keyword", "index": false }, "all":{ "type": "text", "analyzer": "text_anlyzer", "search_analyzer": "ik_smart" }, "suggestion":{ "type": "completion", "analyzer": "completion_analyzer" } } } }
2.4.2.修改HotelDoc实体
HotelDoc中要添加一个字段,用来做自动补全,内容可以是酒店品牌、城市、商圈等信息。按照自动补全字段的要求,最好是这些字段的数组。
因此我们在HotelDoc中添加一个suggestion字段,类型为 List<String>
,然后将brand、city、business等信息放到里面。
代码如下:
package cn.itcast.hotel.pojo; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; @Data @NoArgsConstructor public class HotelDoc { private Long id; private String name; private String address; private Integer price; private Integer score; private String brand; private String city; private String starName; private String business; private String location; private String pic; private Object distance; private Boolean isAD; private List<String> suggestion; public HotelDoc(Hotel hotel) { this.id = hotel.getId(); this.name = hotel.getName(); this.address = hotel.getAddress(); this.price = hotel.getPrice(); this.score = hotel.getScore(); this.brand = hotel.getBrand(); this.city = hotel.getCity(); this.starName = hotel.getStarName(); this.business = hotel.getBusiness(); this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude(); this.pic = hotel.getPic(); // 组装suggestion if(this.business.contains("/")){ // business有多个值,需要切割 String[] arr = this.business.split("/"); // 添加元素 this.suggestion = new ArrayList<>(); this.suggestion.add(this.brand); Collections.addAll(this.suggestion, arr); }else { this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business); } } }
2.4.3.重新导入
重新执行之前编写的导入数据功能,可以看到新的酒店数据中包含了suggestion:
2.4.4.自动补全查询的JavaAPI
之前我们学习了自动补全查询的DSL,而没有学习对应的JavaAPI,这里给出一个示例:
而自动补全的结果也比较特殊,解析的代码如下:
2.4.5.实现搜索框自动补全
查看前端页面,可以发现当我们在输入框键入时,前端会发起ajax请求:
返回值是补全词条的集合,类型为 List<String>
1)在 cn.itcast.hotel.web
包下的 HotelController
中添加新接口,接收新的请求:
@GetMapping("suggestion") public List<String> getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix) { return hotelService.getSuggestions(prefix); }
2)在 cn.itcast.hotel.service
包下的 IhotelService
中添加方法:
List<String> getSuggestions(String prefix);
3)在 cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService
中实现该方法:
@Override public List<String> getSuggestions(String prefix) { try { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion( "suggestions", SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion") .prefix(prefix) .skipDuplicates(true) .size(10) )); // 3.发起请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析结果 Suggest suggest = response.getSuggest(); // 4.1.根据补全查询名称,获取补全结果 CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions"); // 4.2.获取options List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions(); // 4.3.遍历 List<String> list = new ArrayList<>(options.size()); for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) { String text = option.getText().toString(); list.add(text); } return list; } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } }
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