一、数据聚合
聚合（aggregations）： 实现对文档数据的统计、分析、运算。
（一）聚合的常见种类
- 桶（Bucket）聚合： 用来做文档分组。
- TermAggregation： 按照文档字段值分组
- Date Histogram： 按照日期阶梯分组，例如一周一组，一月一组
- 度量（Metric）聚合： 用以计算一些值，比如最大值、最小值、平均值等。
- Avg： 求平均值
- Max： 求最大值
- Min： 求最小值
- Stats： 同时求max、min、avg、sum等
- 管道（pipeline）聚合： 其它聚合的结果为基础的聚合。
参与聚合的字段类型：
- keyword
- 数值
- 日期
- 布尔
（二）DSL实现聚合
1、桶聚合
当我们统计所有数据中的酒店品牌有几种，此时可以根据酒店品牌的名称做聚合。
（1）基本实现
GET /hotel/_search
{
"size": 0, // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
"aggs": { // 定义聚合
"brandAgg": { // 给聚合起个名字
"terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
"field": "brand", //参与聚合的字段
"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
}
}
}
}
（2）Bucket聚合结果排序
默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。
那么如何修改排序?
GET /hotel/_search
{
"size": 0, // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
"aggs": { // 定义聚合
"brandAgg": { // 给聚合起个名字
"terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
"field": "brand", //参与聚合的字段,
"order": { # 排序
"_count": "asc"
},
"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
}
}
}
}
（3）限定聚合范围
默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，可以限定聚合的文档范围，只要添加query条件。
GET /hotel/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"lte": 200 # 只对200元以下的文档聚合
}
}
}
"size": 0, // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
"aggs": { // 定义聚合
"brandAgg": { // 给聚合起个名字
"terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
"field": "brand", //参与聚合的字段,
"order": { # 排序
"_count": "asc"
},
"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
}
}
}
}
2、Metrics聚合
需求： 要求获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": { // 定义聚合
"brandAgg": { // 给聚合起个名字
"terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
"field": "brand",
"order": { # 排序
"scoreAgg.avg": "desc"
},
"size": 20
},
"aggs": { #是brands聚合的子聚合，也就是对分组后对每组分别计算
"score_stats": { #聚合名称
"stats": { #聚合类型，这里的stats可以同时计算min、max、avg等
"field": "score" #聚合字段，这里是score
}
}
}
}
}
}
（三）RestClient实现聚合
1、桶聚合
java
//1、创建request对象
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2、DSL组装
request.source().size(0);
request.source().aggregation(
AggregationBuilders.term("brand_agg").field("brand").size(20)
);
//3、发起请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4、解析结果
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
//5、根据名称获取聚合结果
Terms brandTerms = aggregations.get("brand_agg");
//6、获取桶
List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
//7、遍历
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
//获取品牌信息
String brandName = bucket.getKeyAsString();
}二、自动补全
（一）拼音分词器
1、离线安装拼音分词器
2、重启ES即可
（二）自定义分词器
1、直接使用拼音分词器的问题：
- 拼音分词器不分词，只分拼音
- 每一个字都形成了拼音
- 没有汉字
2、分词器的组成
- character filters： 在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符。
- tokenizer： 将文本按照一定规则切割词条（term）。例如keyword、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。
3、自定义实现结构
在创建索引库时， 通过settings来配置自定义的analyzer（分词器）
PUT /test
{
"settings": { #设置配置
"analysis": { #解析组
"analyzer": { #自定义解析器
"my_analyzer": { #分词器名称，按照character 》 tokenizer 》 filter 顺序进行配置
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": "pinyin"
}
}
}
}
}
拓展自定义分词器
PUT /test
{
"settings": { #设置配置
"analysis": { #解析组
"analyzer": { #自定义解析器
"my_analyzer": { #分词器名称，按照character 》 tokenizer 》 filter 顺序进行配置
"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，设置为pinyin
"keep_full_pinyin": false, # 是否开启单字拼音
"keep_joined_full_pinyin": true, # 是否开启全拼
"keep_original": true, # 是否保留中文
"limit_first_letter_length": 16,
"remove_duplicated_term": true,
"none_chinese_pinyin_tokenize": false
}
}
}
}
}
现在直接使用拼音分词器的问题：
当我们插入两个拼音相同，字义不同的词汇，那么在我们搜索一个同音词汇时，就会出现两者都被搜索出来，显然这是错误的搜索结果。
所以我们需要在创建索引时使用拼音分词器，在搜索索引时使用中文分词器。
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer", # 在索引创建时使用自定义分词器
"search_analyzer": "ik_smart" # 在搜索时使用中文分词器
}
}
}
（三）自动补全查询
ES 提供 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多个词条形成的数组
#创建索引库
PUT test
{
"maapings": {
"properties": {
"title": {
"type": "completion"
}
}
}
}示例数据
POST test/_doc
{
"title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{
"title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{
"title": ["Nintendo", "switch"]
}
查询示例
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
}
}
}
}
（四）RestClient实现自动补全
java
//1、准备请求
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2、请求参数
request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
"mySuggestion",
SuggestBuilders
.completionSuggestion("title")
.prefix("h")
.skipDuplicates(true)
.size(10)
));
//3、发送请求
client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4、解析结果
Suggest suggest = response.getSuggest();
//5、根据名称获取补全结果
CompletionSuggestion suggestion = suggest.getSuggestion("title_suggest");
//6、获取options并遍历
for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : suggestion.getOptions()){
//获取option的text
String text = option.getText().string();
}三、数据同步
ES的数据来自数据库，而数据库数据发生改变时，ES也必须改变，这个就是ES与数据库的数据同步。
在微服务中，负责 数据操作业务 与 数据搜索业务 可能会出现在两个不同的微服务中，数据同步如何实现？
（一）数据同步思路
方式一：同步调用
新增数据 》 数据管理业务（直接写入数据库） 》 调用更新索引库接口 》 数据搜索服务（更新ES）
- 优点： 实现简单，粗暴
- 缺点： 数据耦合，业务耦合，性能下降。
方式二：异步通知（现阶段最为推荐的一种方式）
新增数据 》 数据管理业务（直接写入数据库，并给MQ发送消息） 》 MQ（搜索服务订阅） 》 数据搜索服务（更新ES）
- 优点： 低耦合，实现难度一般
- 缺点： 依赖mq的可靠性
方式三：监听binlog
新增数据 》 数据管理业务（直接写入mysql数据库，mysql数据库监听binlog库） 》 canal（中间件，通知搜索服务数据变更） 》 数据搜索服务（更新ES）
- 优点： 完全解除服务间的耦合
- 缺点： 开启binlog增加数据库负担，实现复杂度高
（二）实现ES与数据库数据同步
我们采用的是异步通知的方式进行数据同步
实现数据同步
- 声明交换机，queue，RoutingKey
- 在admin中的增删改业务中完成消息发送
- 完成消息监听，并更新ES数据