Spring Boot2.0整合ES5实现文章内容搜索实战

Spring Boot2.0整合ES5实现文章内容搜索实战

一、文章内容搜索思路

上一篇讲了在怎么在 Spring Boot 2.0 上整合 ES 5 ，这一篇聊聊具体实战。简单讲下如何实现文章、问答这些内容搜索的具体实现。实现思路很简单：

基于「短语匹配」并设置最小匹配权重值

哪来的短语，利用 IK 分词器分词

基于 Fiter 实现筛选

基于 Pageable 实现分页排序

这里直接调用搜索VizuxzYI的话，容易搜出不尽人意的东西。因为内容搜索关注内容的连接性。所以这里处理方法比较 low ，希望多交流一起实现更好的搜索方法。就是通过分词得到很多短语，然后利用短语进行短语精准匹配。

ES 安装 IK 分词器插件很简单。第一步，在下载对应版本 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases。第二步，在 elasticsearch-5.5.3/plugins 目录下，新建一个文件夹 ik，把 elasticsearch-analysis-ik-5.5.3.zip 解压后的文件拷贝到 elasticsearch-5.1.1/plugins/ik 目录下。最后重启 ES 即可。

二、搜索内容分词

安装好 IK ，如何调用呢？

第一步，我这边搜搜内容会以 逗号 拼接传入。所以会先将逗号分割

第二步，在搜索词中加入自己本身，因为有些词经过 ik 分词后就没了... 这是个 bug

第三步，利用 AnalyzeRequestBuilder 对象获取 IK 分词后的返回值对象列表

第四步，优化分词结果，比如都为词，则保留全部；有词有字，则保留词；只有字，则保留字

核心实现代码如下：

/**

* 搜索内容分词

*/

protected List handlingSearchContent(String searchContent) {

List searchTermResultList = new ArrayList<>();

// 按逗号分割，获取搜索词列表

List searchTermList = Arrays.asList(searchContent.split(SearchConstant.STRING_TOKEN_SPLIT));

// 如果搜索词大于 1 个字，则经过 IK 分词器获取分词结果列表

searchTermList.forEach(searchTerm -> {

// 搜索词 TAG 本身加入搜索词列表，并解决 will 这种问题

searchTermResultList.add(searchTerm);

// 获取搜索词 IK 分词列表

searchTermResultList.addAll(getIkAnalyzeSearchTerms(searchTerm));

});

return searchTermResultList;

}

/**

* 调用 ES 获取 IK 分词后结果

*/

protected List getIkAnalyzeSearchTerms(String searchContent) {

AnalyzeRequestBuilder ikRequest = new AnalyzeRequestBuilder(elasticsearchTemplate.getClient(),

AnalyzeAction.INSTANCE, SearchConstant.INDEX_NAME, searchContent);

ikRequest.setTokenizer(SearchConstant.TOKENIZER_IK_MAX);

List ikTokenList = ikRequest.execute().actionGet().getTokens();

// 循环赋值

List searchTermList = new ArrayList<>();

ikTokenList.forEach(ikToken -> {

searchTermList.add(ikToken.getTerm());

});

return handlingIkResultTerms(searchTermList);

}

/**

* 如果分词结果：洗发水（洗发、发水、洗、发、水）

* - 均为词，保留

* - 词 + 字，只保留词

* - 均为字，保留字

*/

private List handlingIkResultTerms(List searchTermList) {

Boolean isPhrase = false;

Boolean isWord = false;

for (String term : searchTermList) {

if (term.length() > SearchConstant.SEARCH_TERM_LENGTH) {

isPhrase = true;

} else {

isWord = true;

}

}

if (isWord & isPhrase) {

List phraseList = new ArrayList<>();

searchTermList.forEach(term -> {

if (term.length() > SearchConstant.SEARCH_TERM_LENGTH) {

phraseList.add(term);

}

});

return phraseList;

}

return searchTermList;

}

三、搜索查询语句

构造内容枚举对象，罗列需要搜索的字段，ContentSearchTermEnum 代码如下：

import lombok.AllArgsConstructor;

@AllArgsConstructor

public enum ContentSearchTermEnum {

// 标题

TITLE("title"),

// 内容

CONTENT("content");

/**

* 搜索字段

*/

private String name;

public String getName() {

return name;

}

public void setName(String name) {

this.name = name;

}

}

循环进行「短语搜索匹配」搜索字段，然后并设置最低权重值为 1。核心代码如下：

/**

* 构造查询条件

*/

private void buildMatchQuery(BoolQueryBuilder queryBuilder, List searchTermList) {

for (String searchTerm : searchTermList) {

for (ContentSearchTermEnum searchTermEnum : ContentSearchTermEnum.values()) {

queryBuilder.should(QueryBuilders.matchPhraseQuery(searchTermEnum.getName(), searchTerm));

}

}

queryBuilder.minimumShouldMatch(SearchConstant.MINIMUM_SHOULD_MATCH);

}

四、筛选条件

搜到东西不止，有时候需求是这样的。需要在某个品类下搜索，比如电商需要在某个 品牌 下搜索商品。那么需要构造一些 fitler 进行筛选。对应 SQL 语句的 Where 下的 OR 和 AND 两种语句。在 ES 中使用 filter 方法添加过滤。代码如下：

/**

* 构建筛选条件

*/

private void buildFilterQuery(BoolQueryBuilder boolQueryBuilder, Integer type, String category) {

// 内容类型筛选

if (type != null) {

BoolQueryBuilder typeFilterBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

typeFilterBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery(SearchConstant.TYPE_NAME, type).lenient(true));

boolQueryBuilder.filter(typeFilterBuilder);

}

// 内容类别筛选

if (!StringUtils.isEmpty(category)) {

BoolQueryBuilder categoryFilterBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

categoryFilterBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery(SearchConstant.CATEGORY_NAME, category).lenient(true));

boolQueryBuilder.filter(categoryFilterBuilder);

}

}

type 是大类，category 是小类，这样就可以支持 大小类 筛选。但是如果需要在 type = 1 或者 type = 2 中搜索呢？具体实现代码很简单：

typeFilterBuilder

.should(QueryBuilders.matchQuery(SearchConstant.TYPE_NAME, 1)

.should(QueryBuilders.matchQuery(SearchConstant.TYPE_NAME, 2)

.lenient(true));

通过链式表达式，两个 should 实现或，即 SQL 对应的 OR 语句。通过两个 BoolQueryBuilder 实现与，即 SQL 对应的 AND 语句。

五、分页、排序条件

分页排序代码就很简单了：

@Override

public PageBean searchContent(ContentSearchBean contentSearchBean) {

Integer pageNumber = contentSearchBean.getPageNumber();

Integer pageSize = contentSearchBean.getPageSize();

PageBean resultPageBean = new PageBean<>();

resultPageBean.setPageNumber(pageNumber);

resultPageBean.setPageSize(pageSize);

// 构建搜索短语

String searchContent = contentSearchBean.getSearchContent();

List searchTermList = handlingSearchContent(searchContent);

// 构建查询条件

BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

buildMatchQuery(boolQueryBuilder, searchTermList);

// 构建筛选条件

buildFilterQuery(boolQueryBuilder, contentSearchBean.getType(), contentSearchBean.getCategory());

// 构建分页、排序条件

Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize);

if (!StringUtils.isEmpty(contentSearchBean.getOrderName())) {

pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize, Sort.Direction.DESC, contentSearchBean.getOrderName());

}

SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable)

.withQuery(boolQueryBuilder).build();

// 搜索

LOGGER.info("\n ContentServiceImpl.searchContent() [" + searchContent

+ "] \n DSL = \n " + searchQuery.getQuery().toString());

Page contentPage = contentRepository.search(searchQuery);

resultPageBean.setResult(contentPage.getContent());

resultPageBean.setTotalCount((int) contentPage.getTotalElements());

resultPageBean.setTotalPage((int) contentPage.getTotalElements() / resultPageBean.getPageSize() + 1);

return resultPageBean;

}

利用 Pageable 对象，构造分页参数以及指定对应的 排序字段、排序顺序（DESC ASC）即可。

六、小结

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