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当今天下,ES(ElasticSearch)作为搜索服务界的扛把子,凭借其分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析能力,备受程序员小屁民的追捧。而ES在稳坐老大位置的同时,将Kibana和Logstash收为麾下,成立帮会:ELK,成为江湖上赫赫有名的第一大帮。

然而,随着时间的慢慢流逝,帮主ES的一些霸道手段也慢慢展露出来。

雄霸一方,欺压百姓

在江湖之上,码农们要用到搜索引擎的服务,就必须和帮主ES交易,而ES性格怪诞,定下号令,想要与他交易的,必须使用他自创的DSL语法。而就是学习这一语法让码农们痛苦不堪。

码农们师从一派,自幼受SQL语法的熏陶,由于往日与其他帮派交易也都多以SQL方式,大家往来甚是融洽。而唯独与这ELK帮交易最为难受,其蹩脚难懂的DSL语法让码农们苦不堪言。而搜索服务又往往是日常生活中或多或少要用的上的,于是乎,江湖上开始怨声载道。

而ES显然也注意到了这点,也有搞出xpack等工具来“帮助”大家。可是,这玩意更是暴露了其贪婪的特性。xpack的使用采用类似租赁制,码农们想要使用,就要交钱。这明显的就是对穷困潦倒的码农们的一种嘲讽。

码农们也是敢怒而不敢言,搜索服务不得不用,谁让ES一家独大,DSL难用也得学啊,总比什么都没有强。

风云再起,救星降临

要问当下,码农们与数据库第一大帮Mysql交易最为密切,彼此交易使用SQl语法来进行通信,智者更是创造了Mybatis-Plus工具使码农们与Mysql交易起来更为便捷快速。

而一提到要和ES交易,人们就愁容满面,每次交易前,都需带上一大本工具书,仔细查阅一番后,才能顺利生成DSL语法进行交易。

随着时间的流逝,越来越多的有志之士开始另辟蹊径,而一个工具的诞生,也打破了江湖多年的沉寂。

这个工具,就是easy-es

博采众长,备受追捧

要说发明这个工具的智者,也是师出Mybatis-Plus,同时对ES DSL语法的研究也是极为深入。

他在DSL语法之上,对照Mybatis-Plus的功能,造出了一个能与ES交易的ES版Mybatis-Plus,起名easy-es

工具使用起来也极为简单。我们可以拿它与DSL的RestHighLevelClient(码农们原来生成DSL语法的工具)对比一下。

需求:查询出文档标题为 "中国功夫"且作者为"老汉"的所有文档

使用Easy-Es仅需3行代码即可完成查询:

LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
wrapper.eq(Document::getTitle, "中国功夫").eq(Document::getCreator, "老汉");
List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);

传统方式, 直接用RestHighLevelClient进行查询:

// 传统方式, 直接用RestHighLevelClient进行查询 需要11行代码,还不包含解析JSON代码
String indexName = "document";
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
TermQueryBuilder titleTerm = QueryBuilders.termQuery("title", "中国功夫");
TermsQueryBuilder creatorTerm = QueryBuilders.termsQuery("creator", "老汉");
boolQueryBuilder.must(titleTerm);
boolQueryBuilder.must(creatorTerm);
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
try {SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);// 然后从searchResponse中通过各种方式解析出DocumentList 省略这些代码...
} catch (IOException e) {e.printStackTrace();
}

可以看出,上面一个简单的查询演示,在代码量上就有了很大的差别。实际使用场景越复杂,效果就越好,平均可节省3-5倍代码量。

当然,ES经常被作为大数据量的准实时查询,那么,使用了easy-es之后,对查询的性能会不会有所影响呢?毕竟,这个工作是在传统工具上的再创作。

我们先来看easy-es在整个查询过程中做了什么事? 总结起来就2件:

  1. 把用户输入的MySQL语法(Mybatis-Plus语法)转换成RestHighLevel语法,然后调用RestHighLevelClient执行本次查询

  2. 把查询结果转换成用户想要的格式:如List并返回.

  • 其中,语法转换是按照MySQL和RestHighLevelClient语法对照表的关系进行转换.这种转换其实耗费的性能非常低,因为即使你直接使用RestHighLevelClient进行查询,你依旧需要创建出termQueryBuilder和BoolQueryBuilder. 唯一的区别就是我把用户输入的查询条件eq放入了队列,然后通过队里FIFO(除查询条件中有or的情况)的顺序逐一进行转换,对于绝大多数查询语句,查询条件都不会太多,所以队里中的元素数大多数情况下都会小于10,而且队列中我只存了枚举和参数,既不会占用过多内存,也不会因为队列的遍历消耗多少性能. 对于现代计算机而言,别说遍历10条小数据,就是成百上千条也是毫秒级的,所以这点性能损耗基本可以忽略不计。

  • 再说结果解析,结果解析其实就是把调用RestHighLevelClient返回的SearchResponse中的hits取出并用fastJson转换成数组,这个过程就算不用EE,你直接用RestHighLevelClient也是会有这一步,所以这一步并没有过多的损耗,即便是我用了反射,字段的反射和注解信息,都在框架启动时加载进内存中了,做了jvm的缓存,所以这点损耗可忽略不计。

当然如上都是基于理论分析,在0.9.6版本中,Sample模块的test目录Performance测试类中,大家可以看到我针对CURD分别作了不同维度的性能测试,实际测试的结果也很好的印证了我上面的理论分析,EE除了查询会比直接使用RestHighLevelClient平均慢10-15毫秒,增删改API并无差异,而且随着查询数据量的增大,实体字段缓存生效后,查询差异会进一步降低,几乎可以忽略不计. 牺牲10毫秒,对用户而言是无感知的,但对开发而言,可以节省大量代码和时间,我认为这是值得的,基本上没有哪款ORM框架是不会损耗性能的,权衡利弊,主公们心理应该都会有答案.

智者还保证,只要使用工具除了问题,都会积极的耐心解答。

由此可见,码农们接入easy-es,可谓优势多多:

  • 简单易用高效不用我多说了吧,MyBatis-Plus用户懂的都懂! 大把的时间节省出来,做...爱做的事情,真香!

  • 使用门槛降低,就算是刚不懂Es的小白,也可以用EE开发各种功能

  • 大幅减少代码量,提升代码可读性,降低重复代码量,提升代码质量

  • 专业答疑团队,无忧售后

  • 永久免费

easy-es工具附录

项目地址:https://gitee.com/dromara/easy-es

文档地址:https://easy-es.cn/#/README

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