前言

最近复习ES，想到之前用过ES6实现ik+pinyin分词器，打算换换ES7来实现一下。

一、先上效果图

接口填写pg两个字母成功匹配到存ES的三条苹果相关数据。

二、实现步骤

1.准备环境

推荐window10可以使用docker Desktop

docker pull elasticsearch:7.6.2
docker run --name elasticsearch  -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -e "discovery.type=single-node" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.6.2
在es容器内config目录elasticsearch.yml加入对外开放配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
下载分词器，可以从中文社区找 https://elasticsearch.cn/download/
将ik pinyin分词器用 dokcer cp 命令复制到容器plugins目录并解压
docker cp ./elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins
unzip elasticsearch-analysis-pinyin-7.6.2.zip -d elasticsearch-analysis-pinyin-7.6.2
unzip elasticsearch-analysis-pinyin-7.6.2.zip -d elasticsearch-analysis-pinyin-7.6.2
重启es
docker restart elasticsearch

2.创建索引

postman put请求 localhost:9200/product 创建名为product的索引，并配置了ik结合pinyin的分词器起名 ik_pinyin_analyzer,此时索引的mapping并没有添加。
请求体如下

{"settings":{"index":{"number_of_replicas":"0","number_of_shards":"1","analysis":{"analyzer":{"ik_pinyin_analyzer":{"tokenizer":"my_ik_pinyin","filter":"pinyin_first_letter_and_full_pinyin_filter"},"pinyin_analyzer":{"tokenizer":"my_pinyin"}},"tokenizer":{"my_ik_pinyin":{"type":"ik_max_word"},"my_pinyin":{"type":"pinyin","keep_first_letter":true,"keep_separate_first_letter":false,"keep_full_pinyin":false,"keep_joined_full_pinyin":true,"keep_none_chinese":true,"none_chinese_pinyin_tokenize":false,"keep_none_chinese_in_joined_full_pinyin":true,"keep_original":false,"limit_first_letter_length":16,"lowercase":true,"trim_whitespace":true,"remove_duplicated_term":true}},"filter":{"pinyin_first_letter_and_full_pinyin_filter":{"type":"pinyin","keep_first_letter":true,"keep_separate_first_letter":false,"keep_full_pinyin":false,"keep_joined_full_pinyin":true,"keep_none_chinese":true,"none_chinese_pinyin_tokenize":false,"keep_none_chinese_in_joined_full_pinyin":true,"keep_original":false,"limit_first_letter_length":16,"lowercase":true,"trim_whitespace":true,"remove_duplicated_term":true}}}}}}

实体类代码如下

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(indexName = "product")
public class Product {@Field(store = true,type = FieldType.Keyword)private Long id;@MultiField(mainField = @Field(type = FieldType.Keyword),otherFields = {@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "ik", analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_max_word"),@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "ik_pinyin", analyzer = "ik_pinyin_analyzer", searchAnalyzer = "ik_pinyin_analyzer"),@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "pinyin", analyzer = "pinyin_analyzer", searchAnalyzer = "pinyin_analyzer")})private String name;@MultiField(mainField = @Field(type = FieldType.Keyword),otherFields = {@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "ik", analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_max_word"),@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "ik_pinyin", analyzer = "ik_pinyin_analyzer", searchAnalyzer = "ik_pinyin_analyzer"),@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "pinyin", analyzer = "pinyin_analyzer", searchAnalyzer = "pinyin_analyzer")})private String category;@MultiField(mainField = @Field(type = FieldType.Keyword),otherFields = {@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "ik", analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_max_word"),@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "ik_pinyin", analyzer = "ik_pinyin_analyzer", searchAnalyzer = "ik_pinyin_analyzer"),@InnerField(type = FieldType.Text, suffix = "pinyin", analyzer = "pinyin_analyzer", searchAnalyzer = "pinyin_analyzer")})private String tag;@Field(store = true, type = FieldType.Double)private Double price;}

代码上利用springbooot-elasticsearch提供的elasticsearchRestTemplate的方法对实体类Product创建mapping。详细代码见github

    public JSONResult create() {Document b = esTemplate.indexOps(Product.class).createMapping(Product.class);boolean putMapping = esTemplate.indexOps(Product.class).putMapping(b);return JSONResult.ok(putMapping);}

此时可以使用es-header插件查看索引mappings是否能和product实体类对上。

添加数据测试搜索接口

搜索接口代码如下
@Override
public JSONResult select(String keyword) {
Pageable pageable = PageRequest.of(0, 10);

    SortBuilder sortBuilder = new FieldSortBuilder("price").order(SortOrder.ASC);QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()// 当输入简拼时会被ik-pinyin分词器命中.should(QueryBuilders.matchQuery("name.ik_pinyin",keyword).boost(2))// 当输入文字时会被ik分词器命中.should(QueryBuilders.matchQuery("name.ik",keyword).boost(2))// 分类字段也可能匹配上.should(QueryBuilders.matchQuery("category.ik",keyword).boost(1)).should(QueryBuilders.matchQuery("tag.ik",keyword).boost(1));NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(queryBuilder).withPageable(pageable).withSort(sortBuilder).build();SearchHits<Product> searchHits = esTemplate.search(query, Product.class);List<SearchHit<Product>> data = searchHits.getSearchHits();return JSONResult.ok(data);
}

之后就可以使用添加接口添加数据

    public JSONResult add(ProductBO product) {Product p = new Product(product.getId(), product.getName(), product.getCategory(),product.getTag(), product.getPrice());Product save = esTemplate.save(p);return JSONResult.ok(save);}

至此ES7 ik结合pinyin分词器实现简拼搜索已经完成，看起来花里胡哨估计实际场景没多少地方会用。

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