搜索引擎我也不是很熟悉，但是数据库还是比较了解。可以把搜索理解为数据库的like功能的替代品。因为like有以下几点不足：
第一、like的效率不行，在使用like时，一般都用不到索引，除非使用前缀匹配，才能用得上索引。但普通的需求并非前缀匹配。
第二、like的不能做到完全的模糊匹配。比如like '%化痰冲剂%'就不能把”化痰止咳冲剂“搜索出来。但是普通的用户，需求就是这样
第三、like无法根据匹配度进行排序。数据库匹配某个关键字的记录可能有好几千，但是用户只能看100条，数据库往往返回用户一些不关心的记录。
种种原因导致搜索引擎的横空出世。
为了说明ES的搜索AIP及搜索功能，我们需要先造点数据。
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder;
import org.elasticsearch.client.Client;
import com.donlianli.es.ESUtils;
import com.donlianli.es.model.LogModel;
public class BulkIndexTest {
public static void main(String[] args) {
String[] desc = new String[]{
"玉屏风口服液",
"清咽丸",
"四消丸",
"感冒清胶囊",
"人参归脾丸",
"人参健脾丸",
"明目地黄丸",
"小儿咳喘灵颗粒",
"小儿化痰止咳冲剂",
"双黄连",
"六味地黄丸"
};
Client client = ESUtils.getClient();
int j= 0;
BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
for(int i=1000;i<1010;i++){
LogModel l = new LogModel();
l.setDesc(desc[j]);
j++;
String json = ESUtils.toJson(l);
IndexRequestBuilder indexRequest = client.prepareIndex("twitter", "tweet")
//指定不重复的ID
.setSource(json).setId(String.valueOf(i));
//添加到builder中
bulkRequest.add(indexRequest);
}
BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();
if (bulkResponse.hasFailures()) {
// process failures by iterating through each bulk response item
System.out.println(bulkResponse.buildFailureMessage());
}
}
}
LogModel的定义见ElasticSearch入门-增删改查(CRUD)
我们插入了10条记录到ES，别管ID是多少，只要不重就行。
下面，我们需要对LogModel的desc字段进行搜索。我们搜索一个最简单的”丸“字，我们希望将所有带丸字的记录都筛选出来。
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import com.donlianli.es.ESUtils;
public class QuerySearchTest {
public static void main(String[] args) {
Client client = ESUtils.getClient();
QueryBuilder query = QueryBuilders.fieldQuery("desc", "丸");
SearchResponse response = client.prepareSearch("twitter")
.setTypes("tweet")
//设置查询条件,
.setQuery(query)
.setFrom(0).setSize(60)
.execute()
.actionGet();
/**
* SearchHits是SearchHit的复数形式，表示这个是一个列表
*/
SearchHits shs = response.getHits();
for(SearchHit hit : shs){
System.out.println("分数(score):"+hit.getScore()+", 业务描述(desc):"+
hit.getSource().get("desc"));
}
client.close();
}
}
运行结果：
分数(score):2.97438, 业务描述(desc):四消丸 分数(score):2.7716475, 业务描述(desc):清咽丸 分数(score):2.6025825, 业务描述(desc):人参归脾丸 分数(score):2.6025825, 业务描述(desc):人参健脾丸 分数(score):2.4251914, 业务描述(desc):明目地黄丸
可以看到，搜索引擎已经将我们所有带丸的记录都筛选出来了。并且，字数最少的自动排在了最前面。是不是很智能。在完全没有配置ES任何东西之前，就能使用搜索功能了。
下面，我们再来试试搜索”小儿颗粒“，你猜会不会搜到记录呢？运行结果：
分数(score):4.46157, 业务描述(desc):小儿咳喘灵颗粒 分数(score):0.87699485, 业务描述(desc):小儿化痰止咳冲剂
嗯，不错，虽然没有完全匹配的，但相关记录都已经出来了。
至此，使用ES替代数据库的LIKE功能，基本上已经完成了。搜索的更多功能，探索ing。。。。
PS: ESUtils.getClient();就是一个静态方法，创建了一个ES的客户端。
public static Client getClient(){
Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder()
//指定集群名称
.put("cluster.name", "elasticsearch")
//探测集群中机器状态
.put("client.transport.sniff", true).build();
/*
* 创建客户端，所有的操作都由客户端开始，这个就好像是JDBC的Connection对象
* 用完记得要关闭
*/
Client client = new TransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("192.168.1.106", 9300));
return client;
}