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。
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:
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:
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。
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。
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
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:
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。
业务实现:
在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>>
这里调用了IHotelService中的getFilters方法,尚未实现。
在cn.itcast.hotel.service.IHotelService
中定义新方法:
在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;
}
自动补全
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
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:
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:
- 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
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);
}
}
}
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Request
BulkRequest request = new BulkRequest();
// 2.准备参数
for (Hotel hotel : list) {
// 2.1.转为HotelDoc
HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
// 2.2.转json
String 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:
自动补全的javaAPI
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
1)在cn.itcast.hotel.web
包下的HotelController
中添加新接口,接收新的请求:
2)在cn.itcast.hotel.service
包下的IhotelService
中添加方法:
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", // 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);
}
}
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。
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:
异步通知:
监听binlog:
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
- 在hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送
- 在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:
- 引入依赖
在hotel-admin、hotel-demo中引入rabbitmq的依赖:
- 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
:
- 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 {
@Bean
public TopicExchange topicExchange(){
return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false);
}
@Bean
public Queue insertQueue(){
return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true);
}
@Bean
public Queue deleteQueue(){
return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true);
}
@Bean
public Binding insertQueueBinding(){
return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);
}
@Bean
public Binding deleteQueueBinding(){
return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);
}
}
-
发送MQ消息
在hotel-admin中的增、删、改业务中分别发送MQ消息: -
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
2)给hotel-demo中的cn.itcast.hotel.service.impl
包下的HotelService中实现业务:
3)编写监听器
在hotel-demo中的cn.itcast.hotel.mq
包新增一个类:
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 )
elasticsearch中集群节点有不同的职责划分:
- 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
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:
新增文档的流程如下:
- 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:文章来源:https://uudwc.com/A/edDxO
- 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。
文章来源地址https://uudwc.com/A/edDxO