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一、自动补全
1.1、效果说明
1.2、安装拼音分词器
1.3、自定义分词器
1.3.1、为什么要自定义分词器
1.3.2、分词器的构成
1.3.3、自定义分词器
1.3.4、面临的问题和解决办法
问题
解决方案
1.4、completion suggester 查询
1.4.1、基本概念和语法
1.4.2、示例
1.4.3、示例（黑马旅游）
a）修改 hotel 索引库结构，设置自定义拼音分词器.
b）给 HotelDoc 类添加 suggestion 字段
c）将数据重新导入到 hotel 索引库中
d）基于 JavaRestClient 编写 DSL
1.5、黑马旅游案例
1.5.1、需求
1.5.2、前端对接
1.5.3、实现 controller
1.5.4、创建接口并实现.
1.5.5、效果展示
一、自动补全
1.1、效果说明
当用户在搜索框中输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项.
例如百度中，输入关键词 “byby”，他的效果如下：
1.2、安装拼音分词器
要实现根据字母补全，就需要对文档按照拼英分词. 在GitHub 上有一个 es 的拼英分词插件.
地址：GitHub – medcl/elasticsearch-analysis-pinyin: This Pinyin Analysis plugin is used to do conversion between Chinese characters and Pinyin.
这里的安装方式和 IK 分词器一样，分四步：
1. 安装解压.
2. 上传到云服务器中，es 的 plugin 目录.
3. 重启 es.
4. 测试.
这里可以看到，拼音分词器不光对每个字用拼音进行分词，还对每个字的首字母进行分词.
1.3、自定义分词器
1.3.1、为什么要自定义分词器
根据上述测试，可以看出.
1. 拼音分词器是将一句话中的每一个字都分成了拼音，这没什么实际的用处.
2. 这里并没有分出汉字，只有拼英. 实际的使用中，用户更多的是使用汉字去搜，有拼音只是锦上添花，但是也不能只用拼音分词器，把汉字丢了.
因此这里我们需要对拼音分词器进行一些自定义的配置.
1.3.2、分词器的构成
想要自定义分词器，首先要先了解 es 中分词器的构成.
分词器主要由以下三个部分组成：
- character filters：在 tokenizer 之前，对文本的特殊字符进行处理. 比如他会把文本中出现的一些特殊字符转化成汉字，例如:) => 开心.
- tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）. 例如 “我很开心” 会切割成 “我”、”很”、”开心”.
- tokenizer filter：对tokenizer 进一步处理. 例如将汉字转化成拼音.
1.3.3、自定义分词器
PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": { //自定义分词器
"my_analyzer": { //自定义分词器名称
"tokenizer": "ik_max_word",
"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
}
}
}
}
}- “type”: “pinyin”：指定使用拼音过滤器进行拼音转换。
- “keep_full_pinyin”: false：表示不保留完整的拼音。如果设置为true，则会将完整的拼音保留下来。
- “keep_joined_full_pinyin”: true：表示保留连接的完整拼音。当设置为true时，如果某个词的拼音有多个音节，那么它们将被连接在一起作为一个完整的拼音。
- “keep_original”: true：表示保留原始词汇。当设置为true时，原始的中文词汇也会保留在分词结果中。
- “limit_first_letter_length”: 16：限制拼音首字母的长度。默认为16，即只保留拼音首字母的前16个字符。
- “remove_duplicated_term”: true：表示移除重复的拼音词汇。如果设置为true，则会移除拼音结果中的重复词汇。
- “none_chinese_pinyin_tokenize”: false：表示是否对非中文文本进行拼音分词处理。当设置为false时，非中文文本将保留原样，不进行拼音分词处理
例如，创建一个 test 索引库，来测试自定义分词器.
PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "ik_max_word",
"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": {
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer"
}
}
}
}使用此索引库的分词器进行测试
从上图中可以看出：
1.不光有拼音，还有中文分词.
2.还有中文分词后的英文全拼，以及分词首字母.
1.3.4、面临的问题和解决办法
问题
上面实现的拼音分词器还不能应用到实际的生产环境中~
可以想象这样一个场景：
如果词库中有这两个词：“狮子” 和 “虱子”，那么也就意味着，创建倒排索引时，通过上述自定义的 拼音分词器 ，就会把这两个词归为一个文档，因为他们在分词的时候，会分出共同的拼音 “shizi” 和 “sz”，这就导致他两的文档编号对应同一个词条，导致将来用户在搜索框里输入 “狮子”，点击搜索之后，会同时搜索出 “狮子” 和 “虱子” ，这并不是我们想看到的.
解决方案
因此字段在创建倒排索引时因该使用 my_analyzer 分词器，但是字段在搜索时应该使用 ik_smart 分词器.
也就是说，用户输入中文的时候，就按中文去搜，用户输入拼音的时候，才按拼音去搜，即使出现上述情况，同时搜出这两个词，那你是按拼音搜，两个都是符合的，不存在歧义.
如下：
PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
服务器托管网 "tokenizer": "ik_max_word",
"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": {
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer" //创建倒排索引使用 my_analyzer 分词器.
"search_analyzer":"ik_smart" //搜索时使用 ik_smart 分词器.
}
}
}
}1.4、completion suggester 查询
1.4.1、基本概念和语法
es 中提供了 completion suggester 查询来实现自动补全功能. 这个查询会匹配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，对于文档中的字段类型有一些约束，如下：
- 参与补全查询的字段必须是 completion 类型.
- 参与 自动补全字段 的内容一般是多个词条形成的数组.
POST /test2/_search
{
"suggest": {
"title_suggest": { //自定义补全名
"text": "s", //用户在搜索框中输入的关键字
"completion": { // completion 是自动补全中的一种类型(最常用的)
"field": "补全时需要查询的字段名", //这里的字段名指向的是一个数组（字段必须是 completion 类型），就是要根据数组中的字段进行查询，然后自动补全
"skip_duplicates": true, //如果查询时有重复的词条，是否自动跳过(true 为跳过)
"size": 10 // 获取前 10 条结果.
}
}
}
}
1.4.2、示例
这里我用一个示例来演示completion suggester 的用法.
首先创建索引库（参与自动补全的字段类型必须是 completion）.
PUT /test2
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "completion"
}
}
}
}插入示例数据（字段内容一般是用来补全的多个词条形成的数组.）
POST test2/_doc
{
"title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test2/_doc
{
"title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test2/_doc
{
"title": ["Nintendo", "switch"]
}这里我们设置关键字为 “s”，来自动补全查询，如下：
POST /test2/_search
{
"suggest": {
"title_suggest": {
"text": "s",
"completion": {
"field": "title",
"skip_duplicates": true,
"size": 10
}
}
}
}
1.4.3、示例（黑马旅游）
这里我们基于之前实现的黑马旅游案例来做栗子，实现步骤如下：
a）修改 hotel 索引库结构，设置自定义拼音分词器.
1.设置自定义分词器.
2. 修改索引库的 name、all 字段（建立倒排索引使用 拼音分词器，搜索时使用 ik 分词器）.
3. 给索引库添加一个新字段 suggestion，类型为 completion 类型，使用自定义分词器.
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"
}
}
}
}b）给 HotelDoc 类添加 suggestion 字段
suggestion 字段（包含多个字段的数组，这里可以使用 List 表示），内容包含 brand、business.
Ps：name、all 是可以分词的，自动补全的 brand、business 是不可分词的，要使用不同的分词器组合.
@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 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 = new ArrayList();
suggestion.add(brand);
suggestion.add(business);
}
}
c）将数据重新导入到 hotel 索引库中
将 hotel 索引库删了，然后重建（a 中的 DSL）. 通过单元测试将所有信息从数据库同步到 es 上.
@Test
public void testBulkDocument() throws IOException {
//1.获取酒店所有数据
List hotelList = hotelService.list();
//2.构造请求
BulkRequest request = new BulkRequest();
//3.准备参数
for(Hotel hotel : hotelList) {
//转化为文档(主要是地理位置)
HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
String json = objectMapper.writeValueAsString(hotelDoc);
request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(json, XContentType.JSON));
}
//4.发送请求
client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
d）基于 JavaRestClient 编写 DSL
例如自动补全关键为 “h” 的内容.
@Test
public void testSuggestion() throws IOException {
//1.创建请求
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2.准备参数
request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
"testSuggestion",
SuggestBuilders
.completionSuggestion("suggestion")
.prefix("h")
.skipDuplicates(true)
.size(10)
));
//3.发送请求，接收响应
SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4.解析响应
handlerResponse(search);
}
这里可以对应着 DSL 语句来写.
对查询结果的处理如下：
//4.处理自动补全结果
Suggest suggest = response.getSuggest();
if(suggest != null) {
CompletionSuggestion suggestion = suggest.getSuggestion("testSuggestion");
for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : suggestion.getOptions()) {
String text = option.getText().toString();
System.out.println(text);
}
}
这里可以对应着 DSL 语句来写.
运行结果如下：
1.5、黑马旅游案例
1.5.1、需求
首先搜索框的自动补全功能.
最终实现效果就类似于 百度的搜索框，比如当我们输入 “byby”，他就会立马自动补全出有关 byby 关键字的信息，如下图：
1.5.2、前端对接
在搜索框中输入，会触发以下请求. 这里前端就传入一个参数 key.
这里约定，返回的是一个 List，内容就是自动补全的所有信息.
1.5.3、实现 controller
这里使用 @RequestParam 接收前端传入的参数，然后调用 IhotelService接口处理即可.
@RequestMapping("/suggestion")
public List suggestion(@RequestParam("key") String prefix) {
return hotelService.suggestion(prefix);
}
1.5.4、创建接口并实现.
在 IhotelService 接口中创建 suggestion 方法.
public interface IHotelService extends IService {
PageResult search(RequestParams params);
Map> filters(RequestParams params);
List suggestion(String prefix);
}
接着在 IhotelService 的实现类 HotelService 中实现该方法.
具体的实现，就和前面写的测试案例基本一致了~ 要注意的点就是补全的关键字不是写死的，而是前端传入的 prefix.
@Override
public List suggestion(String prefix) {
try {
//1.创建请求
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2.准备参数
request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
"mySuggestion",
SuggestBuilders
.completionSuggestion("suggestion")
.prefix(prefix)
.skipDuplicates(true)
.size(10)
));
//3.发送请求，接收响应
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4.解析响应(处理自动补全结果)
Suggest suggest = response.getSuggest();
List suggestionList = new Ar服务器托管网rayList();
if(suggest != null) {
CompletionSuggestion suggestion = suggest.getSuggestion("mySuggestion");
for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : suggestion.getOptions()) {
String text = option.getText().toString();
suggestionList.add(text);
}
}
return suggestionList;
} catch (IOException e) {
System.out.println("[HotelService] 自动补全失败！prefix=" + prefix);
e.printStackTrace();
return null;
}
}
}
1.5.5、效果展示
输入关键词，即可出现自动补全.
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