本章内容
文章内容搜索思路
搜索内容分词
搜索查询语句
筛选条件
分页、排序条件
小结

一、文章内容搜索思路
上一篇讲了在怎么在 Spring Boot 2.0 上整合 ES 5 ，这一篇聊聊具体实战。简单讲下如何实现文章、问答这些内容搜索的具体实现。实现思路很简单：

基于「短语匹配」并设置最小匹配权重值
哪来的短语，利用 IK 分词器分词
基于 Fiter 实现筛选
基于 Pageable 实现分页排序
这里直接调用搜索的话，容易搜出不尽人意的东西。因为内容搜索关注内容的连接性。所以这里处理方法比较 low ，希望多交流一起实现更好的搜索方法。就是通过分词得到很多短语，然后利用短语进行短语精准匹配。

ES 安装 IK 分词器插件很简单。第一步，在下载对应版本 https://github.com/medcl/elas...。第二步，在 elasticsearch-5.5.3/plugins 目录下，新建一个文件夹 ik，把 elasticsearch-analysis-ik-5.5.3.zip 解压后的文件拷贝到 elasticsearch-5.1.1/plugins/ik 目录下。最后重启 ES 即可。

二、搜索内容分词

安装好 IK ，如何调用呢？

第一步，我这边搜搜内容会以 逗号 拼接传入。所以会先将逗号分割

第二步，在搜索词中加入自己本身，因为有些词经过 ik 分词后就没了... 这是个 bug

第三步，利用 AnalyzeRequestBuilder 对象获取 IK 分词后的返回值对象列表

第四步，优化分词结果，比如都为词，则保留全部；有词有字，则保留词；只有字，则保留字

核心实现代码如下：

   /*** 搜索内容分词*/protected List<String>      handlingSearchContent(String searchContent) {List<String> searchTermResultList = new ArrayList<>();// 按逗号分割，获取搜索词列表List<String> searchTermList = Arrays.asList(searchContent.split(SearchConstant.STRING_TOKEN_SPLIT));// 如果搜索词大于 1 个字，则经过 IK 分词器获取分词结果列表searchTermList.forEach(searchTerm -> {// 搜索词 TAG 本身加入搜索词列表，并解决 will 这种问题searchTermResultList.add(searchTerm);// 获取搜索词 IK 分词列表searchTermResultList.addAll(getIkAnalyzeSearchTerms(searchTerm));});return searchTermResultList;}/*** 调用 ES 获取 IK 分词后结果*/protected List<String>      getIkAnalyzeSearchTerms(String searchContent) {AnalyzeRequestBuilder ikRequest = new AnalyzeRequestBuilder(elasticsearchTemplate.getClient(),AnalyzeAction.INSTANCE, SearchConstant.INDEX_NAME,      searchContent);ikRequest.setTokenizer(SearchConstant.TOKENIZER_IK_MAX);List<AnalyzeResponse.AnalyzeToken> ikTokenList =      ikRequest.execute().actionGet().getTokens();// 循环赋值List<String> searchTermList = new ArrayList<>();ikTokenList.forEach(ikToken -> {searchTermList.add(ikToken.getTerm());});return handlingIkResultTerms(searchTermList);}/*** 如果分词结果：洗发水（洗发、发水、洗、发、水）* - 均为词，保留* - 词 + 字，只保留词* - 均为字，保留字*/private List<String>      handlingIkResultTerms(List<String> searchTermList) {Boolean isPhrase = false;Boolean isWord = false;for (String term : searchTermList) {if (term.length() > SearchConstant.SEARCH_TERM_LENGTH)      {isPhrase = true;} else {isWord = true;}}if (isWord & isPhrase) {List<String> phraseList = new ArrayList<>();searchTermList.forEach(term -> {if (term.length() > SearchConstant.SEARCH_TERM_LENGTH)      {phraseList.add(term);}});return phraseList;}return searchTermList;}

三、搜索查询语句

构造内容枚举对象，罗列需要搜索的字段，ContentSearchTermEnum 代码如下：

import lombok.AllArgsConstructor;@AllArgsConstructor
public enum ContentSearchTermEnum {// 标题TITLE("title"),// 内容CONTENT("content");/*** 搜索字段*/private String      name;public String      getName() {return name;}public void      setName(String name) {this.name = name;}}

循环进行「短语搜索匹配」搜索字段，然后并设置最低权重值为 1。核心代码如下：

   /*** 构造查询条件*/private void      buildMatchQuery(BoolQueryBuilder queryBuilder, List<String>      searchTermList) {for (String searchTerm : searchTermList) {for (ContentSearchTermEnum searchTermEnum : ContentSearchTermEnum.values())      {queryBuilder.should(QueryBuilders.matchPhraseQuery(searchTermEnum.getName(),      searchTerm));}}queryBuilder.minimumShouldMatch(SearchConstant.MINIMUM_SHOULD_MATCH);}

四、筛选条件
搜到东西不止，有时候需求是这样的。需要在某个品类下搜索，比如电商需要在某个 品牌 下搜索商品。那么需要构造一些 fitler 进行筛选。对应 SQL 语句的 Where 下的 OR 和 AND 两种语句。在 ES 中使用 filter 方法添加过滤。代码如下：

   /*** 构建筛选条件*/private void      buildFilterQuery(BoolQueryBuilder boolQueryBuilder, Integer type, String      category) {// 内容类型筛选if (type != null) {BoolQueryBuilder typeFilterBuilder = QueryBuilders.boolQuery();typeFilterBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery(SearchConstant.TYPE_NAME,      type).lenient(true));boolQueryBuilder.filter(typeFilterBuilder);}// 内容类别筛选if (!StringUtils.isEmpty(category)) {BoolQueryBuilder categoryFilterBuilder = QueryBuilders.boolQuery();categoryFilterBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery(SearchConstant.CATEGORY_NAME,      category).lenient(true));boolQueryBuilder.filter(categoryFilterBuilder);}}

type 是大类，category 是小类，这样就可以支持 大小类 筛选。但是如果需要在 type = 1 或者 type = 2 中搜索呢？具体实现代码很简单：

typeFilterBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery(SearchConstant.TYPE_NAME,      1).should(QueryBuilders.matchQuery(SearchConstant.TYPE_NAME,      2).lenient(true));

通过链式表达式，两个 should 实现或，即 SQL 对应的 OR 语句。通过两个 BoolQueryBuilder 实现与，即 SQL 对应的 AND 语句。

五、分页、排序条件

分页排序代码就很简单了：

  @Overridepublic PageBean      searchContent(ContentSearchBean contentSearchBean) {Integer pageNumber = contentSearchBean.getPageNumber();Integer pageSize = contentSearchBean.getPageSize();PageBean<ContentEntity> resultPageBean = new PageBean<>();resultPageBean.setPageNumber(pageNumber);resultPageBean.setPageSize(pageSize);// 构建搜索短语String searchContent = contentSearchBean.getSearchContent();List<String> searchTermList =      handlingSearchContent(searchContent);// 构建查询条件BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();buildMatchQuery(boolQueryBuilder, searchTermList);// 构建筛选条件buildFilterQuery(boolQueryBuilder, contentSearchBean.getType(),      contentSearchBean.getCategory());// 构建分页、排序条件Pageable pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize);if (!StringUtils.isEmpty(contentSearchBean.getOrderName())) {pageable = PageRequest.of(pageNumber, pageSize, Sort.Direction.DESC,      contentSearchBean.getOrderName());}SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable).withQuery(boolQueryBuilder).build();// 搜索LOGGER.info("\n ContentServiceImpl.searchContent() [" +      searchContent+ "] \n DSL  = \n " +      searchQuery.getQuery().toString());Page<ContentEntity> contentPage =      contentRepository.search(searchQuery);resultPageBean.setResult(contentPage.getContent());resultPageBean.setTotalCount((int) contentPage.getTotalElements());resultPageBean.setTotalPage((int) contentPage.getTotalElements() /      resultPageBean.getPageSize() + 1);return resultPageBean;}

利用 Pageable 对象，构造分页参数以及指定对应的 排序字段、排序顺序（DESC ASC）即可。

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更多springboot参考内容：http://www.roncoo.com/article...