文章目录

1. 数据聚合
- 1.1 聚合介绍
- 1.2 Bucket 聚合
- 1.3 Metrics 聚合
- 1.4 使用 RestClient 进行聚合
2. 自动补全
- 2.1 安装补全包
- 2.2 自定义分词器
- 2.3 自动补全查询
- 2.4 拼音自动补全查询
- 2.5 RestClient 实现自动补全
- - 2.5.1 建立索引
  - 2.5.2 修改数据定义
  - 2.5.3 补全查询
  - 2.5.4 解析结果

1. 数据聚合

1.1 聚合介绍

聚合（aggregations）可以实现对文档数据的统计、分析、运算。

聚合常见的有三类：

桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组
- 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

参与聚合的字段为以下字段：

keyword
数值
日期
布尔

注意，不能是 text 字段

1.2 Bucket 聚合

这里假如我们需要对不同品牌的酒店进行聚合人，那么我们就可以使用桶聚合，桶聚合的例子如下：

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
        "order": {
          "_count": "asc"// 按照聚合数量进行升序排列，默认降序
        },
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

聚合结果如下：
在这里插入图片描述

如果我们需要在一些查询的条件下进行聚合，比如我们只对200元一下的酒店文档进行聚合，那么聚合条件如下：

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
      }
    }
  }
}

1.3 Metrics 聚合

如果我们需要按照每个品牌的用户的评分的最大值、最小值、平均值等进行排序，那么这就需要用到 Metrics 聚合了，我们使用 stats 查看所有的聚合属性，该聚合的实现如下：

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
        "scoreAgg": { // 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
          }
        }
      }
    }
  }
}

聚合结果如下：
在这里插入图片描述

如果我们想要对按照聚合的平均值进行排序，那么DSL语句如下：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20,
        "order": {
          "scoreAgg.avg": "asc"  //按照平均值进行排序
        }
      },
      "aggs": { 
        "scoreAgg": { 
          "stats": {
            "field": "score" 
          }
        }
      }
    }
  }
}

1.4 使用 RestClient 进行聚合

我们以各个酒店的品牌聚合为例，其中java语句与DSL语句的一一对应关系如下：
在这里插入图片描述
使用RestClient进行聚合的代码如下：

    @Test
    void testAgg() throws IOException {
        //1.准备Request对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备size
        request.source().size(0);
        //3.进行聚合
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("brandAgg")
                .field("brand")
                .size(10));
        //4.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //解析聚合结果
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        //根据名称获取聚合结果
        Terms brandterms = aggregations.get("brandAgg");
        //获取桶
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandterms.getBuckets();
        // 遍历
        for (Terms.Bucket bucket: buckets){
            // 获取key，也就是品牌信息
            String brandName = bucket.getKeyAsString();
            System.out.println(brandName);
        }
    }

结果如下：
在这里插入图片描述

2. 自动补全

2.1 安装补全包

自动补全我们需要实现的效果是当我们输入拼音的时候，就有一些产品的提示，这种情况下就需要我们对拼音有一定的处理，所以我们在这里下载一个拼音分词器，下载的方式与上面下载 IK 分词器相差不大，都是首先进入容器内部，然后在容器插件目录下进行安装，

# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash

# 在线下载并安装
/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install --batch \
    https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-pinyin-7.12.1.zip

#退出
exit

#重启容器
docker restart es

重启后，使用拼音分词器试试效果，如下：

POST /_analyze
{
  "text": ["你干嘛哎哟"],
  "analyzer": "pinyin"
}

在这里插入图片描述

2.2 自定义分词器

从上面的例子我们可以看出，拼音分词器是将一句话的每个字都进行分开，并且首字母的拼音全部都在一起的，这肯定不是我们想要看到的，我们想要的是对句子进行分词后还能根据词语来创建拼音的索引，所以，这就需要我们自定义分词器了。

首先，我们需要了解分词器的工作步骤，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

自定义分词器的DSL代码如下：

PUT /test   //针对的是test索引库
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { 	//自定义分词器
        "my_analyzer": {	//分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"	//过滤器名称
        }
      },
      "filter": { 
        "py": { 
          "type": "pinyin", //拼音分词器
		   "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": {	//创建的索引库的映射
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",//创建索引时的
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

进行测试如下：

POST /test/_doc/1
{
  "id": 1,
  "name": "下雪"
}

POST /test/_doc/2
{
  "id": 2,
  "name": "瞎学"
}

GET /test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "武汉在下雪嘛"
    }
  }
}

查询结果如下：
在这里插入图片描述

2.3 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。

首先我们先建立索引库以及索引库约束，

PUT test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}

在 test2 索引库中添加数据

// 示例数据
POST test2/_doc
{
  "title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}

POST test2/_doc
{
  "title": ["SK-II", "PITERA"]
}

POST test2/_doc
{
  "title": ["Nintendo", "switch"]
}

进行自动补全查询，我们给出一个关键字 s ，对其进行补全查询如下，

GET /test2/_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
      }
    }
  }
}

查询结果如下：
在这里插入图片描述

2.4 拼音自动补全查询

如果想要使用拼音自动补全进行查询，那么就必须自定义分词器了，自定义分词器如下：

PUT /test3
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { 
        "my_analyzer": {
          "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": {
      "title": {
        "type": "completion",
        "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}

然后创建一个索引库，并添加一些文档，如下：

PUT /test3
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}

POST test3/_doc
{
  "title": ["上子", "熵字", "下雪"]
}

POST test3/_doc
{
  "title": ["赏金", "秀色", "猎人"]
}

然后就可以根据首字母缩写或者拼音来进行查询了，DSL代码如下：

GET /test3/_search
{
  "suggest": {
    "suggestions": {
      "text": "xx",
      "completion": {
        "field": "title",
        "skip_duplicates": true,
        "size": 10
      }
    }
  }
}

如上，我们输入的是下雪的拼音缩写 xx ，进行查询时，结果如下：
在这里插入图片描述
当然，也可以对拼音进行按顺序的补全查询。

2.5 RestClient 实现自动补全

2.5.1 建立索引

要实现对索引库的内容进行自动补全，我们需要重新创建索引库，我们的索引库需要多出一个 completion 字段的类型，所以删除原有的索引库后创建新的索引库如下：

DELETE /hotel

PUT /hotel
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { 
        "my_analyzer": {
          "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": "ik_max_word",
        "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"
      },
      "bussiness": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      },
      "pic": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "suggestion": {
        "type": "completion",
        "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}

2.5.2 修改数据定义

除此之外，还需要将 Hotel 的定义进行修改，因为自动补全的字段不止一个字段，所以我们使用列表类型，定义如下：

@Data
@NoArgsConstructor
@ToString
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 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();
        this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business);
    }
}

以上定义就是将 brand 和 business 都进行补全的数据结构定义。

之后再按照之前的批量添加将数据库中的数据进行批量新增即可。

2.5.3 补全查询

以下是RestClient与DSL语句的一一对应关系，
在这里插入图片描述
补全查询的语句如下：

    @Test
    void testSuggest() throws IOException{
        //1. 准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2. 准备DSL
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
                "suggestions",
                SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
                        .prefix("hu")
                        .skipDuplicates(true)
                        .size(10)
        ));
        //3. 发起请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4. 输出结果
        System.out.println(response);
    }

2.5.4 解析结果

输出的查询结果是一个包含很多形式的信息的Map类型，我们需要对其进行解析，获取其中想要的结果才行，解析的语句与DSL查询的结果对应关系如下：
在这里插入图片描述
解析的结果的语句如下：

    @Test
    void testSuggest() throws IOException{
        //1. 准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2. 准备DSL
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
                "suggestions",
                SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
                        .prefix("hu")
                        .skipDuplicates(true)
                        .size(10)
        ));
        //3. 发起请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.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
        for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
            String text = option.getText().toString();
            System.out.println(text);
        }
    }