分布式搜索引擎es-3

文章目录

  • 数据聚合
    • 聚合的种类
    • RestAPI实现聚合
  • 自动补全
    • 自定义拼音分词器
    • 自动补全查询
    • 案例:实现酒店搜索框自动补全
    • 自动补全的javaAPI
    • 实现搜索框自动补全
  • 口述自动补全
  • 数据同步
  • 集群
    • 集群的分布式存储
    • 集群分布式查询
    • 集群故障转移

数据聚合

什么是聚合?
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,可以实现近实时搜索效果。

聚合的种类

  • 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

DSL实现聚合:
现在,我们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。
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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。

我们可以指定order属性,自定义聚合的排序方式:
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限定聚合的范围

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:

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Metric聚合语法

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。

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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。
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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

RestAPI实现聚合

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案例

业务需求: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:
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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“东方明珠”,那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近,因此,城市只能是上海,此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。

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。

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业务实现
cn.itcast.hotel.web包的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>>

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

cn.itcast.hotel.service.IHotelService中定义新方法:
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cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法:

@Override
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.querybuildBasicQuery(params, request);// 2.2.设置sizerequest.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bucketsList<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();// 4.3.遍历List<String> brandList = new ArrayList<>();for (Terms.Bucket bucket : buckets) {// 4.4.获取keyString key = bucket.getKeyAsString();brandList.add(key);}return brandList;
}

自动补全

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自定义拼音分词器

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音,而我们希望的是每个词条形成一组拼音,需要对拼音分词器做个性化定制,形成自定义分词器。
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

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总结:

如何自定义分词器?

  • ①创建索引库时,在settings中配置,可以包含三部分
  • ②character filter
  • ③tokenizer
  • ④filter

拼音分词器注意事项?

  • 为了避免搜索到同音字,搜索时不要使用拼音分词器

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:
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查询的DSL语句如下:

// 自动补全查询
GET /test/_search
{"suggest": {"title_suggest": {//起的名字"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}}}
}

案例: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:

  1. 修改hotel索引库结构,设置自定义拼音分词器
  2. 修改索引库的name、all字段,使用自定义分词器
  3. 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
  4. 给HotelDoc类添加suggestion字段,内容包含brand、business
  5. 重新导入数据到hotel库

修改酒店映射结构

// 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"}}}
}

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

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suggestionif(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);}}
}

之后重新执行之前编写的导入数据功能先在数据库查询到信息,再将其变为es文档数据

void testBulkRequest() throws IOException {// 查询所有的酒店数据List<Hotel> list = hotelService.list();// 1.准备RequestBulkRequest request = new BulkRequest();// 2.准备参数for (Hotel hotel : list) {// 2.1.转为HotelDocHotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 2.2.转jsonString json = JSON.toJSONString(hotelDoc);// 2.3.添加请求request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(json, XContentType.JSON));}// 3.发送请求client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);}

可以看到新的酒店数据中包含了suggestion:
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自动补全的javaAPI

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实现搜索框自动补全

只要在搜索框输入,就会有自动补全的请求发出
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1)在cn.itcast.hotel.web包下的HotelController中添加新接口,接收新的请求:
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2)在cn.itcast.hotel.service包下的IhotelService中添加方法:
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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RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestions",	// 起的名字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optionsList<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);}
}

口述自动补全

自动补全的话其实就是当我们在搜索款输入后,那么前端会自动发一个ajax请求,其实也就是自动补全的请求,比如说输入了b,就会查找与b有关的东西,以酒店来说吧,在输入b之后就会查找酒店的品牌和位置,将查到的品牌和位置以list集合返回,其实也就实现了输入b后会提示这些信息,那其实我们绑定的这个品牌和位置是在pojo实体类中绑定的,我们定义了suggestion这个属性,它是list类型的,就是记录了我们想要提示的信息,比如酒店的品牌和位置,然后将他构造器赋值,因为第一次的话我们是去数据库查询,将查询到的信息再以es中索引库定义的信息来转换,当然这个索引库中也有这个suggestion,那当输入b时,就会找到北京呀还有这个与b有关的品牌的这部分信息,那返回的list中就包含了查询到的信息,也就能提示了。

数据同步

elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库,因此mysql数据发生改变时,elasticsearch也必须跟着改变,这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步

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见的数据同步方案有三种:

  • 同步调用
  • 异步通知
  • 监听binlog

同步调用:
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异步通知
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监听binlog
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选择
方式一:同步调用

  • 优点:实现简单,粗暴
  • 缺点:业务耦合度高

方式二:异步通知

  • 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

  • 优点:完全解除服务间耦合
  • 缺点:开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高

案例实现
利用课前资料提供的hotel-admin项目作为酒店管理的微服务。当酒店数据发生增、删、改时,要求对elasticsearch中数据也要完成相同操作。

步骤:

  • 导入课前资料提供的hotel-admin项目,启动并测试酒店数据的CRUD
  • 声明exchange、queue、RoutingKey
  • hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送
  • hotel-demo中完成消息监听,并更新elasticsearch中数据
  • 启动并测试数据同步功能

hotel-admin:
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  1. 引入依赖
    在hotel-admin、hotel-demo中引入rabbitmq的依赖:
    在这里插入图片描述
  2. 声明队列交换机名称
    在hotel-admin和hotel-demo中的cn.itcast.hotel.constatnts包下新建一个类MqConstants
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  3. 声明队列交换机
    在hotel-demo中,定义配置类,声明队列、交换机:
package cn.itcast.hotel.config;import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class MqConfig {@Beanpublic TopicExchange topicExchange(){return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false);}@Beanpublic Queue insertQueue(){return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true);}@Beanpublic Queue deleteQueue(){return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true);}@Beanpublic Binding insertQueueBinding(){return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);}@Beanpublic Binding deleteQueueBinding(){return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);}
}
  1. 发送MQ消息
    在hotel-admin中的增、删、改业务中分别发送MQ消息:
    在这里插入图片描述

  2. 接收MQ消息
    hotel-demo接收到MQ消息要做的事情包括:

  • 新增消息:根据传递的hotel的id查询hotel信息,然后新增一条数据到索引库
  • 删除消息:根据传递的hotel的id删除索引库中的一条数据

1)首先在hotel-demo的cn.itcast.hotel.service包下的IHotelService中新增新增、删除业务
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2)给hotel-demo中的cn.itcast.hotel.service.impl包下的HotelService中实现业务:
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3)编写监听器
在hotel-demo中的cn.itcast.hotel.mq包新增一个类:
在这里插入图片描述

集群

单机的elasticsearch做数据存储,必然面临两个问题:海量数据存储问题、单点故障问题。

  • 海量数据存储问题:将索引库从逻辑上拆分为N个分片(shard),存储到多个节点
  • 单点故障问题:将分片数据在不同节点备份(replica )
    在这里插入图片描述
    elasticsearch中集群节点有不同的职责划分:
    在这里插入图片描述
  • master节点:对CPU要求高,但是内存要求第低
  • data节点:对CPU和内存要求都高
  • coordinating节点:对网络带宽、CPU要求高

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小结:

master eligible节点的作用是什么?

  • 参与集群选主
  • 主节点可以管理集群状态、管理分片信息、处理创建和删除索引库的请求

data节点的作用是什么?

  • 数据的CRUD

coordinator节点的作用是什么?

  • 路由请求到其它节点
  • 合并查询到的结果,返回给用户

集群的分布式存储

elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片:
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新增文档的流程如下:
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  • 1)新增一个id=1的文档
  • 2)对id做hash运算,假如得到的是2,则应该存储到shard-2
  • 3)shard-2的主分片在node3节点,将数据路由到node3
  • 4)保存文档
  • 5)同步给shard-2的副本replica-2,在node2节点
  • 6)返回结果给coordinating-node节点

集群分布式查询

elasticsearch的查询分成两个阶段:

  • scatter phase:分散阶段,coordinating node会把请求分发到每一个分片
  • gather phase:聚集阶段,coordinating node汇总data node的搜索结果,并处理为最终结果集返回给用户

集群故障转移

集群的master节点会监控集群中的节点状态,如果发现有节点宕机,会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点,确保数据安全,这个叫做故障转移。
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