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引言
最近在回顧整理，把之前寫的項目中的搜索模塊的相關內容回顧了一下，做了個關於 Elasticsearch在項目中使用 的腦圖，分享出來給大家有需要的人。我順便再用文章寫一遍加深一下印象，然後加一些腦圖上不好寫的。（都是些基礎的使用，適合需要學習使用的初學者，大佬還請無視~）
一、爲什麼要使用Elasticsearch
作爲一個商城，搜索功能至關重要。用戶一般訪問一個商城網站，基本上都是已經有了某樣商品的購買需求，進入商城網站後就會直接搜索該類商品。這個時候，搜索速度和搜索結果的準確性就顯得非常重要了。不論是 搜索速度慢，還是搜索結果不準確，都是會嚴重影響用戶體驗，造成用戶流失。
傳統的搜索是直接訪問數據庫來搜索，一旦數據量和訪問量上升了，對數據庫的壓力非常大，極有可能造成數據庫服務宕機。就算服務器能抗住訪問量，搜索速度也會很慢。你可能會說，給數據庫建個索引，確實，這樣是會快很多，但是相比Elasticsearch來說，還是比較慢了。並且注意一點，加了索引之後，搜索效果就不好了，前置模糊查詢時，會使索引失效，然後變成全表掃描，大數據量的時候，來個全表掃描? 太恐怖了！！！
所以，這個時候就該 Elasticsearch上場了~~~
二、什麼是Elasticsearch
官網說明：Elasticsearch 是一個分佈式的RESTful風格的搜索和數據分析引擎，能夠解決不斷涌現的各種用例。作爲Elastic Stack 的核心，它集中存儲了您的數據，幫助您發現意料之中以及意料之外的情況。👉官網
簡單來說Elasticsearch是一個搜索引擎，並且可以對數據進行分析。
Elasticsearch的一些特點：
- 分佈式，無需人工搭建集羣，並盡力隱藏分佈式系統的複雜性。
- RESTful，API遵循REST原則，容易上手。
- 對海量數據進行近實時的處理
三、Elasticsearch相關
（一）Kibana
Kibana是一個基於Node.js的Elasticsearch索引庫數據統計工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各種圖表，如柱形圖，線狀圖，餅圖等。並且Kibana還提供了操作Elasticsearch索引數據的控制檯，還API提示，不論是學習Elasticsearch的時候，還是使用Elasticsearch的時候，都很方便，用處也很大。
（二）IK分詞器
項目中使用的一箇中文分詞器，想深入瞭解的可以去ik的社區看看：ik分詞器社區
（這兩個以及Elasticsearch的基礎概念和語法 這裏就不詳述了，本文重點不在這。）
四、Elasticsearch的使用
（一）將數據導入Elasticsearch的索引庫
Ⅰ、創建搜索微服務
我用Springboot搭的，沒什麼好說的，注意配置文件配置一下節點和默認名稱。
spring:
application:
name: search-service
data:
elasticsearch:
cluster-name: elasticsearch #默認其實就是elasticsearch，但最好還是配置一下
cluster-nodes: xxx.xxx.xxx.xxx:9301 #節點地址和端口
（我沒用集羣，需要使用集羣的可以去找一下大佬寫的教程。）
Ⅱ、索引庫數據格式分析
1.首先作爲一個商城項目，搜索結果是一個個的SPU，既多個SKU的集合。
所以索引庫中存儲的應該也是SPU,但是要包含SKU的信息。
2.爲了方便後面實現搜索的過濾，所以我們的搜索結果不僅需要 圖片、價格、標題、SpuId、SkuId，
還需要搜索過濾條件 商品分類、品牌、創建時間等可用來搜索的規格參數等數據。
3.最終數據結構參考
@Document(indexName = "goods", type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Goods {
@Id
private Long id; // spuId
@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
private String all; // 用來進行全文檢索的字段，裏面包含標題、商品分類，品牌等信息
@Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
private String subTitle;// 賣點
private Long brandId;// 品牌id
private Long cid1;// 1級分類id
private Long cid2;// 2級分類id
private Long cid3;// 3級分類id
private Date createTime;// 創建時間，用於搜索過濾時的 最新
private List<Long> price;//價格數組，是所有sku的價格集合。方便根據價格進行篩選過濾
@Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
private String skus;// List<sku>信息的json結構，用於頁面展示的sku信息，不索引，不搜索。包含skuId、image、price、title字段
private Map<String, Object> specs;// 可搜索的規格參數，key是參數名，值是參數值。例如：我們在specs中存儲 內存：8G,256G，顏色爲黑色，
}
Ⅲ、商品微服務提供接口
1. 爲了避免代碼冗餘，降低開發成本。商品微服務方不僅提供實體類的相關方法，還提供這些方法的api接口聲明。
搜索微服務及其他服務需要使用時，直接繼承並調用該api接口即可使用。
即：商品的微服務要提供相關實體類的API接口，當我們搜索微服務或者其他微服務需要使用該實體類，只需使用一個接口繼承該API接口，然後調用即可。
Ⅳ、導入數據
我使用的是 Spring Data Elasticsearch來操作。
Spring Data 的強大之處，就在於你不用寫任何DAO處理，自動根據方法名或類的信息進行CRUD操作。只要你定
義一個接口，然後繼承Repository提供的一些子接口，就能具備各種基本的CRUD功能。
我們只需要定義接口，然後繼承它就OK了。（就像使用Mapper接口操作數據庫一樣）
1. 創建 xxxRepository接口
public interface GoodsRepository extends ElasticsearchRepository<Goods,Long>{
}
2. 創建索引 createIndex()
3. 導入數據
查詢出所需要的數據，根據需要的字段，把查詢到的SPU構建成所需要的goods，然後調用xxxRepository寫入剛剛創建的索引庫。
（這個數據導入一次就可以了，後面的數據同步用的是別的方法。）
（二）實現基本的搜索
Ⅰ、頁面發送搜索請求
頁面發送過來的請求包括 搜索字段 和 分頁page，排序字段，是否降序等字段， 所以後臺要有相關對象來接收這些字段。
可以新建一個對象，繼承已有對象並擴展，這樣不會影響到已寫好的功能。
Ⅱ、Controller
獲取請求中的內容，並調用Service處理，然後返回。
Ⅲ、Service
1.自定義查詢構建器NativeSearchQueryBuilder
2.添加查詢條件
3.添加分頁，分頁頁碼從0開始
4.添加結果集過濾
5.執行查詢，獲取結果集
6.封裝結果集並返回
查詢結果中可能會有空值，可以通過如下設置來忽略：
spring:
jackson:
default-property-inclusion: non_null # 配置json處理時忽略空值
（三）搜索過濾
Ⅰ、過濾功能分析
根據用戶輸入的搜索字段，查出相應的可供用於過濾的字段
比如，用戶搜索手機，那我們可以提供出所有手機的 品牌，規格參數 等，供用戶選擇來過濾。
比如，用戶搜索 蘋果手機，那我們可以提供出蘋果品牌下的所有手機的 款式，規格 等，供用戶來選擇過濾。
Ⅱ、生成分類和品牌的過濾
1.分析
分類和品牌。在我們的數據庫中已經有所有的分類和品牌信息。那在這個位置，是不是把所有的分類和品牌信息都展示出來呢？
顯然不是，用戶搜索的條件會對商品進行過濾，而在搜索結果中，不一定包含所有的分類和品牌，直接展示出所有商品分類，讓用戶選擇顯然是不合適的。
比如，用戶搜索一個手機，結果你給用戶提供的過濾選項是所有的商品的分類和品牌，那體驗就特別差了。
所以無論是分類信息，還是品牌信息，都應該從搜索的結果商品中進行聚合得到。
2.擴展返回的結果
分類：需要 分類名稱，以及綁定分類id信息
品牌 ：logo，文字，id ，基本是品牌的完整信息
擴展：新建一個類，繼承PageResult，擴展兩個新屬性，分類集合 、品牌集合。
(爲什麼是新建一個類繼承，而不是在原類上修改？因爲如果在原類上修改，會影響之前已經寫好的相關方法。)
3.聚合商品分類和品牌
①處理聚合結果集
②獲取所有的品牌(或分類)的id桶
③定義一個品牌（或分類）的集合，蒐集所有的品牌（或分類）對象
④解析所有的id桶，查詢品牌（或分類）
Ⅲ、生成規格參數過濾
要先考慮幾個問題：
- 什麼時候顯示規格參數過濾？ 分類只有一個
- 如何知道哪些規格需要過濾？
- 要過濾的參數，其可選值是如何獲取的？
- 規格過濾的可選值，其數據格式怎樣的？
什麼情況下顯示有關規格參數的過濾？
如果用戶尚未選擇商品分類，或者聚合得到的分類數大於1，那麼就沒必要進行規格參數的聚合。因爲不同分類的商品，其規格是不同的。
因此，我們在後臺需要對聚合得到的商品分類數量進行判斷，如果等於1，我們才繼續進行規格參數的聚合。
如何知道哪些規格需要過濾？
我們不能把數據庫中的所有規格參數都拿來過濾。因爲並不是所有的規格參數都可以用來過濾，參數的值是不確定的。
所以我們在設計規格參數時，要標記某些規格可搜索，某些不可搜索。
如此，一旦商品分類確定，我們就可以根據商品分類查詢到其對應的規格，從而知道哪些規格要進行搜索。
要過濾的參數，其可選值是如何獲取的？
雖然數據庫中有所有的規格參數，但是不能把一切數據都用來供用戶選擇。
與商品分類和品牌一樣，應該是從用戶搜索得到的結果中聚合，得到與結果品牌的規格參數可選值。
規格過濾的可選值，其數據格式怎樣的？
根據不同規格，可以分爲字符串類型，或者數值範圍類型 等。
Ⅳ、過濾條件的篩選
1.前臺發生過濾請求到後臺
2.在SearchService中的search方法中添加過濾查詢方法
（四）Elasticsearch索引庫與數據庫的數據同步
數據同步使用的是RabbitMQ消息隊列；
消息模型選擇的 訂閱模型-Topic。
當商品微服務對商品進行 增、刪、改 操作時，需要向消息隊列的交換機中發送消息；
然後由交換機根據RoutingKey把增刪改的相關消息路由到搜索微服務監聽的隊列；
搜索微服務監聽到增刪改消息後，對Elasticsearch索引庫進行增刪改。實現數據的同步。
五、高清腦圖
(需要腦圖文件的可也以中評論裏留言郵箱) ：
寫在最後：本文主要是給初學者一個大概的使用過程，很多問題，還是要多去使用，在實踐中學習。
文章裏可能有些地方寫的不好或者不對，歡迎留言指出。