ES当中大部分的内容都已经学习完了,今天呢算是对前面内容的查漏补缺,把ES中非常实用的功能整理一下,在以后的项目开发中,这些功能肯定是对你的项目加分的,我们来看看吧。
高亮
高亮在搜索功能中是十分重要的,我们希望搜索的内容在搜索结果中重点突出,让用户聚焦在搜索的内容上。我们看看在ES当中是怎么实现高亮的,我们还用之前的索引ik_index
,前面的章节,我们搜索过香蕉好吃
,但是返回的结果中并没有高亮,那么想要在搜索结果中,对香蕉好吃
高亮该怎么办呢?我们看看,
POST /ik_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"desc": "香蕉好吃"
}
}
}
},
"highlight": {
"fields": {
"desc": {}
}
}
}
我们重点看一下请求体中的highlight
部分,这部分就是对返回结果高亮的设置,fields
字段中,指定哪些字段需要高亮,我们指定了desc
字段,执行一下,看看结果吧。
{
"took": 73,
"timed_out": false,
"_shards": { "total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},
"hits": {
"total": {
"value": 5,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.3948275,
"hits": [
{
"_index": "ik_index",
"_type": "_doc",
"_id": "2",
"_score": 1.3948275,
"_source": {
"id": 1,
"title": "香蕉",
"desc": "香蕉真好吃"
},
"highlight": {
"desc": [
"<em>香蕉</em>真<em>好吃</em>"
]
}
}
……
我们看到在返回的结果中,增加了highlight
,highlight
里有我们指定的高亮字段desc
,它的值是<em>香蕉</em>真<em>好吃</em>
,其中“香蕉”和“好吃”字段在<em>
标签中,前端的小伙伴就可以针对这个<em>
标签写样式了。我们再看看程序当中怎么设置高亮,继续使用上一节中的搜索的程序,
public void searchIndex() throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ik_index");
SearchSourceBuilder ssb = new SearchSourceBuilder();
QueryBuilder qb = new MatchQueryBuilder("desc","香蕉好吃");
ssb.query(qb);
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("desc");
ssb.highlighter(highlightBuilder);
searchRequest.source(ssb);
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHit[] hits = response.getHits().getHits();
for (SearchHit hit : hits) {
String record = hit.getSourceAsString();
HighlightField highlightField = hit.getHighlightFields().get("desc");
for (Text fragment : highlightField.getFragments()) {
System.out.println(fragment.string());
}
}
}
我们重点关注一下HighlightBuilder
,我们在发送请求前,创建HighlightBuilder
,并指定高亮字段为desc
。搜索结束后,我们取结果,从hit
当中取出高亮字段desc
,然后打印出fragment
,运行一下,看看结果吧,
<em>香蕉</em>真<em>好吃</em>
<em>香蕉</em>真<em>好吃</em>
橘子真<em>好吃</em>
桃子真<em>好吃</em>
苹果真<em>好吃</em>
完全符合预期,“香蕉好吃”被分词后,在搜索结果中都增加了<em>
标签,我们可不可以自定义高亮标签呢?当然是可以的,我们稍微改一下程序就可以了,
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("desc");
highlightBuilder.preTags("<b>");
highlightBuilder.postTags("</b>");
ssb.highlighter(highlightBuilder);
在HighlightBuilder
中,使用preTags
添加起始标签,指定为<b>
,用postTags
添加闭合标签,指定为</b>
,再运行一下,看看结果,
<b>香蕉</b>真<b>好吃</b>
<b>香蕉</b>真<b>好吃</b>
橘子真<b>好吃</b>
桃子真<b>好吃</b>
苹果真<b>好吃</b>
结果完全正确,用<b>
替换了<em>
,是不是很灵活。接下来我们再看看搜索建议。
搜索建议
“搜索建议”这个功能也是相当实用的,当我们在搜索框中输入某个字时,与这个字的相关搜索内容就会罗列在下面,我们选择其中一个搜索就可以了,省去了敲其他字的时间。我们看看ES中是怎么实现“搜索建议”的。
如果要在ES中使用“搜索建议”功能,是需要特殊设置的,要设置一个类型为completion
的字段,由于之前的索引中已经有了数据,再添加字段是会报错的,索引我们新建一个索引,
PUT /my_suggester
{
"settings":{
"analysis":{
"analyzer":{
"default":{
"type":"ik_max_word"
}
}
}
},
"mappings":{
"dynamic_date_formats": [
"MM/dd/yyyy",
"yyyy/MM/dd HH:mm:ss",
"yyyy-MM-dd",
"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
],
"properties":{
"suggest":{
"type":"completion"
}
}
}
}
这已经成了我们新建索引的一个标配了,指定分词器为ik中文分词,动态字段的时间映射格式,以及搜索建议字段,注意suggest
字段的类型为completion
。我们再添加字段的时候,就要为suggest
字段添加值了,如下:
POST /my_suggester/_doc
{
"title":"天气",
"desc":"今天天气不错",
"suggest": {
"input": "天气"
}
}
POST /my_suggester/_doc
{
"title":"天空",
"desc":"蓝蓝的天空,白白的云",
"suggest": {
"input": "天空"
}
}
我们向索引中添加了两条数据,大家需要额外注意的是suggest
字段的赋值方法,要使用input
,我们看一下数据,
suggest
字段并没有像其他字段那样展示出来,说明它和其他字段是不一样的。现在我们如果只输入一个“天”字,看看搜索建议能不能给出提示,如下:
POST /my_suggester/_search
{
"suggest": {
"s-test": {
"prefix": "天",
"completion": {
"field": "suggest"
}
}
}
}
在请求体中,suggest
就是“搜索建议”的标识,s-test
是自定义的一个名称,prefix
是前缀,也就是我们输入的“天”字,completion
指定搜索建议的字段,我们看看查询的结果,
……
"suggest": {
"s-test": [
{
"text": "天",
"offset": 0,
"length": 1,
"options": [{
"text": "天气",
"_index": "my_suggester",
"_type": "_doc",
"_id": "QtgAWnIBOZNtuLQtJgpt",
"_score": 1,
"_source": { "title": "天气","desc": "今天天气不错","suggest": { "input": "天气"}}
}
,
{
"text": "天空",
"_index": "my_suggester",
"_type": "_doc",
"_id": "T9gAWnIBOZNtuLQtWQoX",
"_score": 1,
"_source": { "title": "天空","desc": "蓝蓝的天空,白白的云","suggest": { "input": "天空"}}
}
]
}
]
}
在s-test.options
里,包含了两条记录,text
字段就是我们写的建议字段,后面_source
里还包含对应的数据,下面我们再看看程序里怎么使用“搜索建议”,
public void searchSuggest(String prefix) throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_suggester");
SearchSourceBuilder ssb = new SearchSourceBuilder();
CompletionSuggestionBuilder suggest = SuggestBuilders
.completionSuggestion("suggest")
.prefix(prefix);
SuggestBuilder suggestBuilder = new SuggestBuilder();
suggestBuilder.addSuggestion("s-test",suggest);
ssb.suggest(suggestBuilder);
searchRequest.source(ssb);
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
CompletionSuggestion suggestion = response.getSuggest().getSuggestion("s-test");
for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : suggestion.getOptions()) {
System.out.println(option.getText().string());
}
}
@Test
public void searchSuggest() throws IOException {
eService.searchSuggest("天");
}
我们创建了CompletionSuggestionBuilder
,通过方法completionSuggestion
指定“搜索建议”字段suggest
,并且指定前缀为方法传入的prefix
,我们在测试的时候传入"天"字。然后,我们自定义“搜索建议”的名字为s-test
,传入前面构造好的suggest
。
发送请求后,在响应中获取前面自定义的s-test
,然后循环options
,取出text
字段,这就是搜索建议的字段,我们运行一下,看看结果,
天气
天空
完全符合预期,这样用户在搜索的时候,就会给出提示信息了。
好了,今天这两个ES的知识点就全部OK了~ 大家有问题在评论区留言。
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