ElasticSearch入门-搜索如此简单

搜索引擎我也不是很熟悉，但是数据库还是比较了解。可以把搜索理解为数据库的like功能的替代品。因为like有以下几点不足：

第一、like的效率不行，在使用like时，一般都用不到索引，除非使用前缀匹配，才能用得上索引。但普通的需求并非前缀匹配。

第二、like的不能做到完全的模糊匹配。比如like '%化痰冲剂%'就不能把”化痰止咳冲剂“搜索出来。但是普通的用户，需求就是这样

第三、like无法根据匹配度进行排序。数据库匹配某个关键字的记录可能有好几千，但是用户只能看100条，数据库往往返回用户一些不关心的记录。

种种原因导致搜索引擎的横空出世。

为了说明ES的搜索AIP及搜索功能，我们需要先造点数据。

import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder;
import org.elasticsearch.client.Client;  

import com.donlianli.es.ESUtils;
import com.donlianli.es.model.LogModel;  

public class BulkIndexTest {  

    public static void main(String[] args) {
        String[] desc = new String[]{
                "玉屏风口服液",
                "清咽丸",
                "四消丸",
                "感冒清胶囊",
                "人参归脾丸",  

                "人参健脾丸",
                "明目地黄丸",
                "小儿咳喘灵颗粒",
                "小儿化痰止咳冲剂",
                "双黄连",
                "六味地黄丸"
        };
        Client client = ESUtils.getClient();
        int j= 0;
        BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
        for(int i=1000;i<1010;i++){
            LogModel l = new LogModel();
            l.setDesc(desc[j]);
            j++;
            String json = ESUtils.toJson(l);
            IndexRequestBuilder indexRequest = client.prepareIndex("twitter", "tweet")
            //指定不重复的ID
            .setSource(json).setId(String.valueOf(i));
            //添加到builder中
            bulkRequest.add(indexRequest);
        }  

        BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();
        if (bulkResponse.hasFailures()) {
            // process failures by iterating through each bulk response item
            System.out.println(bulkResponse.buildFailureMessage());
        }
    }
}  

LogModel的定义见ElasticSearch入门-增删改查(CRUD)

我们插入了10条记录到ES，别管ID是多少，只要不重就行。

下面，我们需要对LogModel的desc字段进行搜索。我们搜索一个最简单的”丸“字，我们希望将所有带丸字的记录都筛选出来。

import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;  

import com.donlianli.es.ESUtils;  

public class QuerySearchTest {
    public static void main(String[] args) {
        Client client = ESUtils.getClient();
        QueryBuilder query = QueryBuilders.fieldQuery("desc", "丸");
        SearchResponse response = client.prepareSearch("twitter")
                .setTypes("tweet")
                //设置查询条件,
                .setQuery(query)
                .setFrom(0).setSize(60)
                .execute()
                .actionGet();
        /**
         * SearchHits是SearchHit的复数形式，表示这个是一个列表
         */
        SearchHits shs = response.getHits();
        for(SearchHit hit : shs){
            System.out.println("分数(score):"+hit.getScore()+", 业务描述(desc):"+
                    hit.getSource().get("desc"));
        }
        client.close();
    }  

}  

运行结果：

分数(score):2.97438, 业务描述(desc):四消丸
分数(score):2.7716475, 业务描述(desc):清咽丸
分数(score):2.6025825, 业务描述(desc):人参归脾丸
分数(score):2.6025825, 业务描述(desc):人参健脾丸
分数(score):2.4251914, 业务描述(desc):明目地黄丸  

可以看到，搜索引擎已经将我们所有带丸的记录都筛选出来了。并且，字数最少的自动排在了最前面。是不是很智能。在完全没有配置ES任何东西之前，就能使用搜索功能了。

下面，我们再来试试搜索”小儿颗粒“，你猜会不会搜到记录呢？运行结果：

分数(score):4.46157, 业务描述(desc):小儿咳喘灵颗粒
分数(score):0.87699485, 业务描述(desc):小儿化痰止咳冲剂  

嗯，不错，虽然没有完全匹配的，但相关记录都已经出来了。

至此，使用ES替代数据库的LIKE功能，基本上已经完成了。搜索的更多功能，探索ing。。。。

PS: ESUtils.getClient();就是一个静态方法，创建了一个ES的客户端。

public static Client getClient(){
        Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder()
                //指定集群名称
                .put("cluster.name", "elasticsearch")
                //探测集群中机器状态
                .put("client.transport.sniff", true).build();
        /*
         * 创建客户端，所有的操作都由客户端开始，这个就好像是JDBC的Connection对象
         * 用完记得要关闭
         */
        Client client = new TransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("192.168.1.106", 9300));
        return client;
    }  

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