Spring Boot 整合 分布式搜索引擎 Elastic Search 实现 我附近的、酒店竞排

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⛄引言

本文参考黑马 分布式Elastic search
Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

一、我附近的酒店

⛅需求分析

在酒店列表页的右侧，有一个小地图，点击地图的定位按钮，地图会找到你所在的位置：

点击定位后，会发送给服务端以下请求json

我们要做的事情就是基于这个location坐标，然后按照距离对周围酒店排序。实现思路如下：

• 修改RequestParams参数，接收location字段
• 修改search方法业务逻辑，如果location有值，添加根据geo_distance排序的功能

⚡源码编写

修改实体类

importlombok.Data;@DatapublicclassRequestParams{privateString key;privateInteger page;privateInteger size;privateString sortBy;privateString city;privateString brand;privateString starName;privateInteger minPrice;privateInteger maxPrice;// 我当前的地理坐标privateString location;}

距离排序

我们以前学习过排序功能，包括两种：

• 普通字段排序
• 地理坐标排序

地理坐标 DSL 语法如下

GET/indexName/_search
{"query":{"match_all":{}},"sort":[{"price":"asc"},{"_geo_distance":{"FIELD":"纬度，经度","order":"asc","unit":"km"}}]}

添加距离排序

@OverridepublicPageResultsearch(RequestParams params){try{// 1.准备RequestSearchRequest request =newSearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.querybuildBasicQuery(params, request);// 2.2.分页int page = params.getPage();int size = params.getSize();
        request.source().from((page -1)* size).size(size);// 2.3.排序String location = params.getLocation();if(location !=null&&!location.equals("")){
            request.source().sort(SortBuilders.geoDistanceSort("location",newGeoPoint(location)).order(SortOrder.ASC).unit(DistanceUnit.KILOMETERS));}// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应returnhandleResponse(response);}catch(IOException e){thrownewRuntimeException(e);}}

排序距离展示

重启进行测试：

的却可以实现 我附近的酒店距离排序，但是没有展示距离我们有多远，这个我们应该怎么实现呢？

排序完成后，页面还要获取我附近每个酒店的具体距离值，这个值在响应结果中是独立的：

因此，我们在结果解析阶段，除了解析source部分以外，还要得到sort部分，也就是排序的距离，然后放到响应结果中。

我们要做两件事：

• 修改HotelDoc，添加排序距离字段，用于页面显示
• 修改HotelService类中的handleResponse方法，添加对sort值的获取

添加距离排序字段

importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;@Data@NoArgsConstructorpublicclassHotelDoc{privateLong id;privateString name;privateString address;privateInteger price;privateInteger score;privateString brand;privateString city;privateString starName;privateString business;privateString location;privateString pic;// 排序时的 距离值privateObject distance;publicHotelDoc(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();}}

修改 handleResponse 方法

重启进行测试

已成功展示距离。

二、酒店竞价排名

需求：让指定的酒店在搜索结果中排名置顶

⌚需求分析

要让指定酒店在搜索结果中排名置顶，效果如图：

页面会给指定的酒店添加广告标记。

那怎样才能让指定的酒店排名置顶呢？

我们之前学习过的function_score查询可以影响算分，算分高了，自然排名也就高了。而function_score包含3个要素：

• 过滤条件：哪些文档要加分
• 算分函数：如何计算function score
• 加权方式：function score 与 query score如何运算

这里的需求是：让指定酒店排名靠前。因此我们需要给这些酒店添加一个标记，这样在过滤条件中就可以根据这个标记来判断，是否要提高算分。

比如，我们给酒店添加一个字段：isAD，Boolean类型：

• true：是广告
• false：不是广告

这样function_score包含3个要素就很好确定了：

• 过滤条件：判断isAD 是否为true
• 算分函数：我们可以用最简单暴力的weight，固定加权值
• 加权方式：可以用默认的相乘，大大提高算分

因此，业务的实现步骤包括：

1. 给HotelDoc类添加isAD字段，Boolean类型
2. 挑选几个你喜欢的酒店，给它的文档数据添加isAD字段，值为true
3. 修改search方法，添加function score功能，给isAD值为true的酒店增加权重

⏰修改搜索业务

添加广告标记

修改实体类

importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;@Data@NoArgsConstructorpublicclassHotelDoc{privateLong id;privateString name;privateString address;privateInteger price;privateInteger score;privateString brand;privateString city;privateString starName;privateString business;privateString location;privateString pic;privateObject distance;// 加入广告标识privateBoolean isAD;publicHotelDoc(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();}}

随便设置几个作为广告置项

POST/hotel/_update/2056105938{"doc":{"isAD":true}}POST/hotel/_update/38609{"doc":{"isAD":true}}

添加算分函数查询

接下来我们就要修改查询条件了。之前是用的boolean 查询，现在要改成function_socre查询。

function_score查询结构如下：

对应的JavaAPI如下：

我们可以将之前写的boolean查询作为原始查询条件放到query中，接下来就是添加过滤条件、算分函数、加权模式了。所以原来的代码依然可以沿用。

加入算分查询

privatevoidbuildBasicQuery(RequestParams params,SearchRequest request){// 1.构建BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery =QueryBuilders.boolQuery();// 关键字搜索String key = params.getKey();if(key ==null||"".equals(key)){
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());}else{
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));}// 城市条件if(params.getCity()!=null&&!params.getCity().equals("")){
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));}// 品牌条件if(params.getBrand()!=null&&!params.getBrand().equals("")){
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));}// 星级条件if(params.getStarName()!=null&&!params.getStarName().equals("")){
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));}// 价格if(params.getMinPrice()!=null&& params.getMaxPrice()!=null){
        boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));}// 2.算分控制FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =QueryBuilders.functionScoreQuery(// 原始查询，相关性算分的查询
        boolQuery,// function score的数组newFunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{// 其中的一个function score 元素newFunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(// 过滤条件QueryBuilders.termQuery("isAD",true),// 算分函数ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))});
    request.source().query(functionScoreQuery);}

效果展示

✅效果图

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 Spring Boot 整合 分布式搜索引擎 Elastic Search 实现 搜索、分页与结果过滤 的简单介绍，ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎，使用它，可大大提高项目的灵活、高效性！**

技术改变世界！！！

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