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引言
最近在回顾整理，把之前写的项目中的搜索模块的相关内容回顾了一下，做了个关于 Elasticsearch在项目中使用 的脑图，分享出来给大家有需要的人。我顺便再用文章写一遍加深一下印象，然后加一些脑图上不好写的。（都是些基础的使用，适合需要学习使用的初学者，大佬还请无视~）
一、为什么要使用Elasticsearch
作为一个商城，搜索功能至关重要。用户一般访问一个商城网站，基本上都是已经有了某样商品的购买需求，进入商城网站后就会直接搜索该类商品。这个时候，搜索速度和搜索结果的准确性就显得非常重要了。不论是 搜索速度慢，还是搜索结果不准确，都是会严重影响用户体验，造成用户流失。
传统的搜索是直接访问数据库来搜索，一旦数据量和访问量上升了，对数据库的压力非常大，极有可能造成数据库服务宕机。就算服务器能抗住访问量，搜索速度也会很慢。你可能会说，给数据库建个索引，确实，这样是会快很多，但是相比Elasticsearch来说，还是比较慢了。并且注意一点，加了索引之后，搜索效果就不好了，前置模糊查询时，会使索引失效，然后变成全表扫描，大数据量的时候，来个全表扫描? 太恐怖了！！！
所以，这个时候就该 Elasticsearch上场了~~~
二、什么是Elasticsearch
官网说明：Elasticsearch 是一个分布式的RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现的各种用例。作为Elastic Stack 的核心，它集中存储了您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。👉官网
简单来说Elasticsearch是一个搜索引擎，并且可以对数据进行分析。
Elasticsearch的一些特点：
- 分布式，无需人工搭建集群，并尽力隐藏分布式系统的复杂性。
- RESTful，API遵循REST原则，容易上手。
- 对海量数据进行近实时的处理
三、Elasticsearch相关
（一）Kibana
Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。并且Kibana还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，还API提示，不论是学习Elasticsearch的时候，还是使用Elasticsearch的时候，都很方便，用处也很大。
（二）IK分词器
项目中使用的一个中文分词器，想深入了解的可以去ik的社区看看：ik分词器社区
（这两个以及Elasticsearch的基础概念和语法 这里就不详述了，本文重点不在这。）
四、Elasticsearch的使用
（一）将数据导入Elasticsearch的索引库
Ⅰ、创建搜索微服务
我用Springboot搭的，没什么好说的，注意配置文件配置一下节点和默认名称。
spring:
application:
name: search-service
data:
elasticsearch:
cluster-name: elasticsearch #默认其实就是elasticsearch，但最好还是配置一下
cluster-nodes: xxx.xxx.xxx.xxx:9301 #节点地址和端口
（我没用集群，需要使用集群的可以去找一下大佬写的教程。）
Ⅱ、索引库数据格式分析
1.首先作为一个商城项目，搜索结果是一个个的SPU，既多个SKU的集合。
所以索引库中存储的应该也是SPU,但是要包含SKU的信息。
2.为了方便后面实现搜索的过滤，所以我们的搜索结果不仅需要 图片、价格、标题、SpuId、SkuId，
还需要搜索过滤条件 商品分类、品牌、创建时间等可用来搜索的规格参数等数据。
3.最终数据结构参考
@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; // 用来进行全文检索的字段，里面包含标题、商品分类，品牌等信息
@Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
private String subTitle;// 卖点
private Long brandId;// 品牌id
private Long cid1;// 1级分类id
private Long cid2;// 2级分类id
private Long cid3;// 3级分类id
private Date createTime;// 创建时间，用于搜索过滤时的 最新
private List<Long> price;//价格数组，是所有sku的价格集合。方便根据价格进行筛选过滤
@Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
private String skus;// List<sku>信息的json结构，用于页面展示的sku信息，不索引，不搜索。包含skuId、image、price、title字段
private Map<String, Object> specs;// 可搜索的规格参数，key是参数名，值是参数值。例如：我们在specs中存储 内存：8G,256G，颜色为黑色，
}
Ⅲ、商品微服务提供接口
1. 为了避免代码冗余，降低开发成本。商品微服务方不仅提供实体类的相关方法，还提供这些方法的api接口声明。
搜索微服务及其他服务需要使用时，直接继承并调用该api接口即可使用。
即：商品的微服务要提供相关实体类的API接口，当我们搜索微服务或者其他微服务需要使用该实体类，只需使用一个接口继承该API接口，然后调用即可。
Ⅳ、导入数据
我使用的是 Spring Data Elasticsearch来操作。
Spring Data 的强大之处，就在于你不用写任何DAO处理，自动根据方法名或类的信息进行CRUD操作。只要你定
义一个接口，然后继承Repository提供的一些子接口，就能具备各种基本的CRUD功能。
我们只需要定义接口，然后继承它就OK了。（就像使用Mapper接口操作数据库一样）
1. 创建 xxxRepository接口
public interface GoodsRepository extends ElasticsearchRepository<Goods,Long>{
}
2. 创建索引 createIndex()
3. 导入数据
查询出所需要的数据，根据需要的字段，把查询到的SPU构建成所需要的goods，然后调用xxxRepository写入刚刚创建的索引库。
（这个数据导入一次就可以了，后面的数据同步用的是别的方法。）
（二）实现基本的搜索
Ⅰ、页面发送搜索请求
页面发送过来的请求包括 搜索字段 和 分页page，排序字段，是否降序等字段， 所以后台要有相关对象来接收这些字段。
可以新建一个对象，继承已有对象并扩展，这样不会影响到已写好的功能。
Ⅱ、Controller
获取请求中的内容，并调用Service处理，然后返回。
Ⅲ、Service
1.自定义查询构建器NativeSearchQueryBuilder
2.添加查询条件
3.添加分页，分页页码从0开始
4.添加结果集过滤
5.执行查询，获取结果集
6.封装结果集并返回
查询结果中可能会有空值，可以通过如下设置来忽略：
spring:
jackson:
default-property-inclusion: non_null # 配置json处理时忽略空值
（三）搜索过滤
Ⅰ、过滤功能分析
根据用户输入的搜索字段，查出相应的可供用于过滤的字段
比如，用户搜索手机，那我们可以提供出所有手机的 品牌，规格参数 等，供用户选择来过滤。
比如，用户搜索 苹果手机，那我们可以提供出苹果品牌下的所有手机的 款式，规格 等，供用户来选择过滤。
Ⅱ、生成分类和品牌的过滤
1.分析
分类和品牌。在我们的数据库中已经有所有的分类和品牌信息。那在这个位置，是不是把所有的分类和品牌信息都展示出来呢？
显然不是，用户搜索的条件会对商品进行过滤，而在搜索结果中，不一定包含所有的分类和品牌，直接展示出所有商品分类，让用户选择显然是不合适的。
比如，用户搜索一个手机，结果你给用户提供的过滤选项是所有的商品的分类和品牌，那体验就特别差了。
所以无论是分类信息，还是品牌信息，都应该从搜索的结果商品中进行聚合得到。
2.扩展返回的结果
分类：需要 分类名称，以及绑定分类id信息
品牌 ：logo，文字，id ，基本是品牌的完整信息
扩展：新建一个类，继承PageResult，扩展两个新属性，分类集合 、品牌集合。
(为什么是新建一个类继承，而不是在原类上修改？因为如果在原类上修改，会影响之前已经写好的相关方法。)
3.聚合商品分类和品牌
①处理聚合结果集
②获取所有的品牌(或分类)的id桶
③定义一个品牌（或分类）的集合，搜集所有的品牌（或分类）对象
④解析所有的id桶，查询品牌（或分类）
Ⅲ、生成规格参数过滤
要先考虑几个问题：
- 什么时候显示规格参数过滤？ 分类只有一个
- 如何知道哪些规格需要过滤？
- 要过滤的参数，其可选值是如何获取的？
- 规格过滤的可选值，其数据格式怎样的？
什么情况下显示有关规格参数的过滤？
如果用户尚未选择商品分类，或者聚合得到的分类数大于1，那么就没必要进行规格参数的聚合。因为不同分类的商品，其规格是不同的。
因此，我们在后台需要对聚合得到的商品分类数量进行判断，如果等于1，我们才继续进行规格参数的聚合。
如何知道哪些规格需要过滤？
我们不能把数据库中的所有规格参数都拿来过滤。因为并不是所有的规格参数都可以用来过滤，参数的值是不确定的。
所以我们在设计规格参数时，要标记某些规格可搜索，某些不可搜索。
如此，一旦商品分类确定，我们就可以根据商品分类查询到其对应的规格，从而知道哪些规格要进行搜索。
要过滤的参数，其可选值是如何获取的？
虽然数据库中有所有的规格参数，但是不能把一切数据都用来供用户选择。
与商品分类和品牌一样，应该是从用户搜索得到的结果中聚合，得到与结果品牌的规格参数可选值。
规格过滤的可选值，其数据格式怎样的？
根据不同规格，可以分为字符串类型，或者数值范围类型 等。
Ⅳ、过滤条件的筛选
1.前台发生过滤请求到后台
2.在SearchService中的search方法中添加过滤查询方法
（四）Elasticsearch索引库与数据库的数据同步
数据同步使用的是RabbitMQ消息队列；
消息模型选择的 订阅模型-Topic。
当商品微服务对商品进行 增、删、改 操作时，需要向消息队列的交换机中发送消息；
然后由交换机根据RoutingKey把增删改的相关消息路由到搜索微服务监听的队列；
搜索微服务监听到增删改消息后，对Elasticsearch索引库进行增删改。实现数据的同步。
五、高清脑图
(需要脑图文件的可也以中评论里留言邮箱) ：
写在最后：本文主要是给初学者一个大概的使用过程，很多问题，还是要多去使用，在实践中学习。
文章里可能有些地方写的不好或者不对，欢迎留言指出。