前言:
ElasticSearch是一个一个分布式的实时文档存储,每一个字段都可以被索引与搜索,并且能支持PB级别的结构化或者非结构化数据。早期我们应用的全局搜索是简单的SQL模糊查询,为了分担数据库压力所以用了ES,选择他的原因除了以上几点外,还有其提供的API方式简单,于任何对接的编程语言都适用。以下将以PHP的业务场景完善搜索功能。
环境:
ThinkPHP5.1
ElasticSearch7.8
PHP7.3
功能迭代简介:
最开始的ES取代方法解决了搜索速度问题,后来新增的ik分词器,解决了搜索词条单一问题。单也正是中文分词原因,对每句话都是拆解成指定粒度的词。当遇到单词时,一般只会对一句话里的单词进行拆解,而搜索时需要输入某个字母,希望输出的是带字母后面的词条,也就是模糊查询。经过翻阅文档,发现了即时搜索。
即时搜索或输入即搜索(search-as-you-type),就是当用户习惯在输完查询内容之前,就能为他们展现搜索结果,不仅能在更短的时间内得到搜索结果,也能引导用户搜索索引中真实存在的结果。例如,输入 dvd r ,即时搜索会得到:dvd r9s 和 dvd r9sk等 , 以下将通过完整示例演示效果。
配置索引的映射:
关于ElasticSearch环境搭建和基本操作在前面文章有说明,这里就假装已经创建了索引,以下是索引的映射。还有文档的添加也是根据你自己的需求定义了,不管是定时任务还是业务节点触发,亦或是采集工具同步等。
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"class_id": {
"type": "long"
},
"goods_name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"goods_sort": {
"type": "keyword"
},
"id": {
"type": "keyword"
},
"price": {
"type": "long"
},
"single_goods_name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"state": {
"type": "keyword"
},
"v": {
"type": "long"
}
}
}
}
}
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前台搜索:
1. 即搜索示例
{
"match_phrase_prefix" : {
"brand" : {
"query": "walker johnnie bl",
"slop": 10
}
}
}
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2. 业务代码
public function queryData($key, $sort, $from = 0, $size = 10)
{
$from = $from * $size;
$indexName = Env::get('elasticsearch.goods_index') ?? 'products';
$params = [
'index' => $indexName,
'client' => [
'timeout' => 10,
'connect_timeout' => 10
],
'body' => [
'from' => $from,
'size' => $size,
'query' => [
'bool' => [
'should' => [
[
'multi_match' => [
'query' => $key,
'fields' => [
'goods_name^2',
'single_goods_name'
],
],
],
[
'wildcard' => [
'single_goods_name' => "$key*"
]
],
[
'fuzzy' => [
'single_goods_name' => [
'value' => $key
]
]
],
[
'match_phrase_prefix' => [
'single_goods_name' => "$key"
]
],
],
],
],
'sort' => [
['_score' => "desc"],
['goods_sort' => 'desc']
],
]
];
return $this->es->search($params);
}
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3. 效果演示