目录

• 一.数据聚合
• • 1.聚合的种类
  • 2.DSL实现聚合
  • • 2.1.Bucket聚合语法
    • 2.2.聚合结果排序
    • 2.3.限定聚合范围
    • 2.4.Metric聚合语法
    • 2.5.小结
  • 3.RestAPI实现聚合
  • • 3.1.API语法
    • 3.2.业务需求
    • 3.3.业务实现
• 二.自动补全
• • 2.1.拼音分词器
  • 2.2.自定义分词器
  • 2.3.自动补全查询
  • 2.4.实现酒店搜索框自动补全
  • • 2.4.1.修改酒店映射结构
    • 2.4.2.修改HotelDoc实体
    • 2.4.3.重新导入
    • 2.4.4.自动补全查询的JavaAPI
    • 2.4.5.实现搜索框自动补全

一.数据聚合

**聚合（aggregations）**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。

1.聚合的种类

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，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

**注意：**参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

2.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。

2.1.Bucket聚合语法

语法如下：

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"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量}}}
}

结果如图：

2.2.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：

GET /hotel/_search
{"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 10,"order": {"_count": "asc" // 按照_count升序排列}}}}
}

2.3.限定聚合范围

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：

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": "city","size": 10}}}
}

这次，聚合得到的品牌明显变少了：

2.4.Metric聚合语法

上节课，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。

语法如下：

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"score_stats": { // 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}}}}}
}

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。

另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：

2.5.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

3.RestAPI实现聚合

3.1.API语法

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法：

聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：

3.2.业务需求

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。

查看浏览器可以发现，前端其实已经发出了这样的一个请求：

请求参数与搜索文档的参数完全一致。

返回值类型就是页面要展示的最终结果：

结果是一个Map结构：

• key是字符串，城市、星级、品牌、价格
• value是集合，例如多个城市的名称

3.3.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>

代码：

    @PostMapping("filters")public Map> getFilters(@RequestBody RequestParams params){return hotelService.getFilters(params);}

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：

Map> filters(RequestParams params);

在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法：

@Override
public Map> filters(RequestParams params) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.querybuildBasicQuery(params, request);// 2.2.设置sizerequest.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> result = new HashMap<>();Aggregations aggregations = response.getAggregations();// 4.1.根据品牌名称，获取品牌结果List brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");result.put("品牌", brandList);// 4.2.根据品牌名称，获取品牌结果List cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");result.put("城市", cityList);// 4.3.根据品牌名称，获取品牌结果List 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));
}//解析响应
private List 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bucketsList buckets = brandTerms.getBuckets();// 4.3.遍历List brandList = new ArrayList<>();for (Terms.Bucket bucket : buckets) {// 4.4.获取keyString key = bucket.getKeyAsString();brandList.add(key);}return brandList;
}

二.自动补全

当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图：

这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。

因为需要根据拼音字母来推断，因此要用到拼音分词功能。

2.1.拼音分词器

要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

资料中也提供了拼音分词器的安装包
资料：拼音分词器

安装方式与IK分词器一样，分三步：

​ ①解压

​ ②上传到虚拟机中，elasticsearch的plugin目录

​ ③重启elasticsearch

​ ④测试

详细安装步骤可以参考IK分词器的安装过程。参考

测试用法如下：

POST /_analyze
{"text": "如家酒店还不错","analyzer": "pinyin"
}

结果：

2.2.自定义分词器

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

文档分词时会依次由这三部分来处理文档：

声明自定义分词器的语法如下：

PUT /test
{"settings": {"analysis": {"analyzer": { // 自定义分词器"my_analyzer": {  // 分词器名称"tokenizer": "ik_max_word","filter": "py"}},"filter": { // 自定义tokenizer filter"py": { // 过滤器名称"type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是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","search_analyzer": "ik_smart"}}}
}

示例：

// 自定义拼音分词器
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","search_analyzer": "ik_smart"}}}}

测试：

总结：

如何使用拼音分词器？

• ①下载pinyin分词器

• ②解压并放到elasticsearch的plugin目录

• ③重启即可

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

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。

比如，一个这样的索引库：

// 创建索引库
PUT test
{"mappings": {"properties": {"title":{"type": "completion"}}}
}

然后插入下面的数据：

// 示例数据
POST test/_doc
{"title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{"title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{"title": ["Nintendo", "switch"]
}

查询的DSL语句如下：

// 自动补全查询
GET /test/_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}}}
}

结果：

2.4.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：

1. 修改hotel索引库结构，设置自定义拼音分词器

2. 修改索引库的name、all字段，使用自定义分词器

3. 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

4. 给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包含brand、business

5. 重新导入数据到hotel库

2.4.1.修改酒店映射结构

代码如下：

//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"}}}
}

2.4.2.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，然后将brand、city、business等信息放到里面。

注意：

如果不做其他处理，首次将数据导入es中，文档里 suggestion 属性会有多个字符串，并以“/”隔开。显然这不是我们想要的效果，所以在Java代码中需要做处理。在HotelDoc类中的构造函数里，判断suggestion字段中是否包含 “/”，并分割。

代码如下：

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 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suggestionif(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);}}
}

2.4.3.重新导入

重新执行之前编写的导入数据功能，可以看到新的酒店数据中包含了suggestion：

2.4.4.自动补全查询的JavaAPI

之前我们学习了自动补全查询的DSL，而没有学习对应的JavaAPI，这里给出一个示例：

而自动补全的结果也比较特殊，解析的代码如下：

2.4.5.实现搜索框自动补全

查看前端页面，可以发现当我们在输入框键入时，前端会发起ajax请求：

返回值是补全词条的集合，类型为List

1）在cn.itcast.hotel.web包下的HotelController中添加新接口，接收新的请求：

@GetMapping("suggestion")
public List getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix) {return hotelService.getSuggestions(prefix);
}

2）在cn.itcast.hotel.service包下的IhotelService中添加方法：

List getSuggestions(String prefix);

3）在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法：

@Override
public List getSuggestions(String prefix) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestions",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optionsList options = suggestions.getOptions();// 4.3.遍历List 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);}
}