Spring Boot 整合 分布式搜索引擎 Elastic Search 实现 数据聚合

文章目录

• ⛄引言
• 一、数据聚合
• • ⛅简介
  • ⚡聚合的分类
• 二、DSL实现数据聚合
• • ⏰Bucket聚合
  • ⚡Metric聚合
• 三、RestAPI实现数据聚合
• • ⌚业务需求
  • ⏰业务代码实现
• ✅效果图
• ⛵小结

⛄引言

本文参考黑马 分布式Elastic search

Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

本篇文章将讲解 Elastic Search 如何实现数据聚合，以及 在项目实战中如何通过数据聚合实现业务需求并完成功能。

一、数据聚合

⛅简介

以下为官方 解释：

聚合可以进行各种组合以构建复杂的数据汇总。

可以看作是在一组文档上建立分析信息的工作单元 ，统计一些文档集。聚合可以将一些独立的功能单元可以被混合在一起来满足你的需求，是一种单独的语法 。
kibana的可视化看板就是非常经典的聚合功能的体现。

简单的来说：

聚合 可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

• 什么品牌的手机最受欢迎？
• 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
• 这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。

聚合就是类似于垃圾分类，干湿分离，每个桶中装不同的数据。

⚡聚合的分类

聚合主要分为三大类：

• 桶（Bucket） 聚合：用来对文档做分组
  • TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
  • Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组
• 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做聚合

注意： 参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

二、DSL实现数据聚合

例如：要统计所有数据中的酒店品牌有几种，其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。

⏰Bucket聚合

语法如下：

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
      }
    }
  }
}

结果如图：

聚合结果进行数据排序

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。

我们可以指定 order属性，自定义聚合的排序方式：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

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，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

⚡Metric聚合

我们对酒店按照品牌分组，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。

语法如下：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

这次的score_stats聚合是在 brandAgg 的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：

聚合小结

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是

• 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

• 聚合名称
• 聚合类型
• 聚合字段

聚合可配置属性有：

• size：指定聚合结果数量
• order：指定聚合结果排序方式
• field：指定聚合字段

三、RestAPI实现数据聚合

API语法

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法：

聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：

⌚业务需求

需求：在搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死，而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的：

需求分析：

目前，页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的，并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时，搜索结果会跟着变化。

例如：用户搜索"天安门"，那搜索的酒店肯定是在虹桥附近，因此，城市只能是上海，此时城市列表中就不应该显示其他城市信息了。

也就是说，搜索结果中包含哪些城市，页面就应该列出哪些城市；搜索结果中包含哪些品牌，页面就应该列出哪些品牌。

如何得知搜索结果中包含哪些品牌？如何得知搜索结果中包含哪些城市？

使用聚合功能，利用Bucket聚合，对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组，就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。

因为是对搜索结果聚合，因此聚合是限定范围的聚合，也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。

查看浏览器可以发现，前端其实已经发出了这样的一个请求：

因此，返回的类型应该是以下

结果是一个Map结构：

• key是字符串，城市、星级、品牌、价格
• value是集合，例如多个城市的名称

⏰业务代码实现

在HotelController中添加一个方法，遵循下面的要求：

• 请求方式：POST
• 请求路径：/hotel/filters
• 请求参数：RequestParams，与搜索文档的参数一致
• 返回值类型：Map<String, List<String>>

代码：

    @PostMapping("filters")
    public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.getFilters(params);
    }

这里调用了IHotelService中的getFilters方法，尚未实现。

在IHotelService中定义新方法：

Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);

在HotelService中实现该方法：

@Override
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        buildBasicQuery(params, request);
        // 2.2.设置size
        request.source().size(0);
        // 2.3.聚合
        buildAggregation(request);
        // 3.发出请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析结果
        Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        // 4.1.根据品牌名称，获取品牌结果
        List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
        result.put("品牌", brandList);
        // 4.2.根据品牌名称，获取品牌结果
        List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
        result.put("城市", cityList);
        // 4.3.根据品牌名称，获取品牌结果
        List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
        result.put("星级", starList);

        return result;
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

private void buildAggregation(SearchRequest request) {
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("brandAgg")
                                 .field("brand")
                                 .size(100)
                                );
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("cityAgg")
                                 .field("city")
                                 .size(100)
                                );
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("starAgg")
                                 .field("starName")
                                 .size(100)
                                );
}

private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
    // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
    Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
    // 4.2.获取buckets
    List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
    // 4.3.遍历
    List<String> brandList = new ArrayList<>();
    for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
        // 4.4.获取key
        String key = bucket.getKeyAsString();
        brandList.add(key);
    }
    return brandList;
}

✅效果图

⛵小结

以上就是【Bug 终结者 】对 Spring Boot 整合 分布式搜索引擎 Elastic Search 实现 搜索、分页与结果过滤 的简单介绍，ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎，使用它，可大大提高项目的灵活、高效性！ 技术改变世界！！！

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