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    • elasticsearch 实现联想输入搜索

    2019-03-11 09:29|来源: 网络

    通常，在项目中需要联想输入（即输入关键字，提示相关词条，类似百度google的搜索）的需求，可能大家都是用的数据库的like '%关键字%‘来实现。但是这样实现有几个问题。

    第一、这样的搜索无论是oracle还是mysql，都是无法使用索引的。在oracle中可能有全文检索可以使用，但是个人感觉效果不是很好。

    第二、输入的关键字有like的通病，就是只有保含关键字的词条才会被命中。如果中间加个空格之类的，db就无能为力了。

    第三、如果要想对命中结果进行相关度排序，这个在常规数据库是无法做到的。虽然，可以按照命中词条的长度进行升序排序，但是加上排序，性能不是很好。

    下面介绍一下使用elasticsearch实现联想输入的搜索，因为是搜索引擎，天生就不具备上面的3个问题。

    在具体介绍使用方法之前，我们先找个搜索数据。我找的是ICD（就是疾病名称的国标），谁让咱一生都在跟他做斗争。这个在网上一搜一堆。

    有了数据，我们先要简单描述一下我们要达到的一个目的。一般的搜索都支持汉字 和拼音两种检索方法。我们的这个检索也满足这个需求。

    搜索需求描述：

    1、支持汉字和简拼两种搜索方法。

    2、输入“高血压”时，按照相关度，将带“高血压”名称的疾病名称按照相关度降序排序。

    3、输入“老年 高血压”，时，将带“老年”和“高血压”名称的疾病名称按照相关度降序排序。

    4、输入拼音'gxy‘时，将拼音中带有gxy相关的疾病按照相关度降序排序。

    ....

    类似测试用例的需求，到此打住。

    那么，我们一步一步实现这种需求。

    首先，我们定义了一个ICD的类，算作我们的模型，其实没有模型也可以，只要存入到es且知道各个field的名称就行。这个里面我们只需要关注疾病名称diseaseName及简拼pinyin字段即可，这个字段默认是字符串，ES默认会帮我们分词。

    Java代码

    1. import java.io.Serializable;  

    2. import java.math.BigDecimal;  

    3. /**

    4. * ICD抽象对象

    5. * @author donlianli@126.com

    6. */  

    7. public class ICD implements Serializable{  

    8.    private static final long serialVersionUID = 6934803011248581109L;  

    9.    //疾病ID  

    10.    private int id;  

    11.    //疾病编码  

    12.    private String code;  

    13.    //疾病名称  

    14.    private String diseaseName;  

    15.    //疾病加拼音  

    16.    private String mergeName;  

    17.    //汉语拼音简拼  

    18.    private String pinyin;  

    19.    //是否恶心肿瘤  

    20.    private boolean isTherioma;  

    21.    //是否住院特殊病种  

    22.    private boolean isSpecialDisease;  

    23.      

    24.    public ICD(BigDecimal id, String diseaseName, String code,  

    25.            String pinyin, String isTherioma, String isSpecialDisease) {  

    26.        this.id = id.intValue();  

    27.        this.diseaseName = diseaseName;  

    28.        this.code = code;  

    29.        this.pinyin = pinyin;  

    30.        if("是".equals(isTherioma)){  

    31.            this.isTherioma = true;  

    32.        }  

    33.        else {  

    34.            this.isTherioma = false;  

    35.        }  

    36.          

    37.        if("是".equals(isSpecialDisease)){  

    38.            this.isSpecialDisease = true;  

    39.        }  

    40.        else {  

    41.            this.isSpecialDisease = false;  

    42.        }  

    43.        this.mergeName = diseaseName + "," + pinyin;  

    44.    }  

    45.    //set,get ......  

    46.      

    47. }  


    第二步，将数据存储到elasticsearch里面，我们取个名称叫code，起个type名称叫icd。ICD大概2w条数据，我使用默认的bulkIndex，存到es大概用了3秒。

    我这里是把数据从oracle导入到elasticsearch。

    Java代码

    1. import java.math.BigDecimal;  

    2. import java.sql.Connection;  

    3. import java.sql.PreparedStatement;  

    4. import java.sql.ResultSet;  

    5. import java.util.ArrayList;  

    6. import java.util.List;  

    7.  

    8. import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder;  

    9. import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;  

    10. import org.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder;  

    11. import org.elasticsearch.client.Client;  

    12.  

    13. import com.donlianli.es.ESUtils;  

    14. import com.donlianli.es.db.DatabaseUtils;  

    15.  

    16. public class ICDManager {  

    17.      

    18.    public static void main(String[] argvs){  

    19.        ICDManager manager = new ICDManager();  

    20.        manager.indexDataDirect();  

    21.    }  

    22.    /**

    23.     * 直接将数据初始化到ES中

    24.     * 不创建mapping

    25.     */  

    26.    private void indexDataDirect() {  

    27.        List<ICD> icdList = getIcdListFromDB();    

    28.        System.out.println(" get icd from db finish,size:" + icdList.size());  

    29.        bulkIndex(icdList);  

    30.    }  

    31.      

    32.    private void bulkIndex(List<ICD> icdList) {  

    33.        Client client = ESUtils.getCodeClient();  

    34.        BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();  

    35.        long b = System.currentTimeMillis();  

    36.        for(int i=0,l=icdList.size();i<l;i++){  

    37.            //业务对象  

    38.            ICD icd = icdList.get(i);  

    39.            String json = ESUtils.toJson(icd);  

    40.            IndexRequestBuilder indexRequest = client.prepareIndex("code","icd")  

    41.            .setSource(json).setId(String.valueOf(icd.getId()));  

    42.            //添加到builder中  

    43.            bulkRequest.add(indexRequest);  

    44.        }  

    45.        BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();  

    46.        if (bulkResponse.hasFailures()) {  

    47.            System.out.println(bulkResponse.buildFailureMessage());  

    48.        }  

    49.        long useTime = System.currentTimeMillis()-b;  

    50.        System.out.println("useTime:" + useTime);  

    51.    }  

    52.    private List<ICD> getIcdListFromDB() {  

    53.        Connection conn = DatabaseUtils.getOracleConnection();  

    54.        String sql = "select * from icd_11";  

    55.        PreparedStatement st = null;  

    56.        ResultSet rs = null;  

    57.        List<ICD> list = new ArrayList<ICD>();  

    58.        try{  

    59.            st = conn.prepareStatement(sql);  

    60.            rs = st.executeQuery();  

    61.            while(rs.next()){  

    62.                BigDecimal id = rs.getBigDecimal("ID");  

    63.                String diseaseName = rs.getString("DISEASE_NAME");  

    64.                String code = rs.getString("CODE");  

    65.                String pinyin = rs.getString("PINYIN");  

    66.                String isTherioma = rs.getString("THERIOMA_FLAG");  

    67.                String isSpecialDisease = rs.getString("OTHER_FLAG");  

    68.                  

    69.                list.add(new ICD(id,diseaseName,code,pinyin,isTherioma,isSpecialDisease));  

    70.            }  

    71.              

    72.            return list;  

    73.        }  

    74.        catch(Exception e){  

    75.            e.printStackTrace();  

    76.        }  

    77.        finally{  

    78.            try{  

    79.            if(rs!= null){  

    80.                rs.close();  

    81.            }  

    82.            if(st!= null){  

    83.                st.close();  

    84.            }  

    85.            conn.close();  

    86.            }  

    87.            catch(Exception e){  

    88.                e.printStackTrace();  

    89.            }  

    90.        }  

    91.        return null;  

    92.    }  

    93. }  


    第三步，搜索接口，跑测试用例。

    Java代码

    1. import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;  

    2. import org.elasticsearch.client.Client;  

    3. import org.elasticsearch.index.query.MultiMatchQueryBuilder;  

    4. import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;  

    5. import org.elasticsearch.search.SearchHit;  

    6. import org.elasticsearch.search.SearchHits;  

    7.  

    8. import com.donlianli.es.ESUtils;  

    9.  

    10. public class PinyinSearchTest {  

    11.    public static void main(String[] args) {  

    12.        Client client = ESUtils.getCodeClient();  

    13.        String keyWord = "高血压";  

    14. //      String keyWord = "老年 高血压";  

    15. //      String keyWord = "gxy";  

    16.        //多个字段匹配  

    17.        MultiMatchQueryBuilder query = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyWord, "diseaseName","pinyin");  

    18.          

    19.        long b = System.currentTimeMillis();  

    20.        SearchResponse response = client.prepareSearch("code").setTypes("icd")  

    21.                .setQuery(query)  

    22.                .setFrom(0)  

    23.                //前20个  

    24.                .setSize(20)  

    25.                .execute().actionGet();  

    26.        long useTime = System.currentTimeMillis()-b;  

    27.        System.out.println("search use time:" + useTime + " ms");  

    28.          

    29.        SearchHits shs = response.getHits();  

    30.        for (SearchHit hit : shs) {  

    31.            System.out.println("分数:"  

    32.                    + hit.getScore()  

    33.                    + ",ID:"  

    34.                    + hit.getId()  

    35.                    + ", 疾病名称:"  

    36.                    + hit.getSource().get("diseaseName")  

    37.                    + ",拼音:" + hit.getSource().get("pinyin"));  

    38.        }  

    39.        client.close();  

    40.    }  

    41. }  

    3.1，关键字：'高血压'

    search use time:174 ms
分数:2.3859928,ID:6904, 疾病名称:高血压病,拼音:gxyb
分数:2.136423,ID:6907, 疾病名称:高血压I期,拼音:gxyyq
分数:2.12253,ID:6908, 疾病名称:高血压Ⅱ期,拼音:gxyeq
分数:2.12253,ID:6910, 疾病名称:高血压危象,拼音:gxywx
分数:2.0906634,ID:6917, 疾病名称:肾性高血压,拼音:sxgxy
分数:2.0877438,ID:6909, 疾病名称:高血压Ⅲ期,拼音:gxysq
分数:2.0821526,ID:18767, 疾病名称:高原性高血压,拼音:gyxgxy
分数:1.9905697,ID:6906, 疾病名称:恶性高血压,拼音:exgxy
分数:1.9510978,ID:7260, 疾病名称:高血压脑出血,拼音:gxyncx
分数:1.9078629,ID:6923, 疾病名称:肾血管性高血压,拼音:sxgxgxy
分数:1.8312198,ID:6914, 疾病名称:高血压性肾病,拼音:gxyxsb
分数:1.8193114,ID:7367, 疾病名称:高血压性脑病,拼音:gxyxnb
分数:1.8193114,ID:13470, 疾病名称:妊娠引起高血压,拼音:rsyqgxy
分数:1.7919972,ID:6905, 疾病名称:临界性高血压,拼音:ljxgxy
分数:1.7919972,ID:6912, 疾病名称:高血压性心脏病,拼音:gxyxxzb
分数:1.7894946,ID:6928, 疾病名称:继发性高血压,拼音:jfxgxy
分数:1.7062025,ID:6913, 疾病名称:高血压性肾衰竭,拼音:gxyxssj
分数:1.7062025,ID:13485, 疾病名称:孕产妇高血压,拼音:ycfgxy
分数:1.7062025,ID:14534, 疾病名称:新生儿高血压,拼音:xsegxy
分数:1.7062025,ID:16181, 疾病名称:应激性高血压,拼音:yjxgxy

    3.2关键字:'老年 高血压'

    search use time:144 ms
分数:1.1089094,ID:6904, 疾病名称:高血压病,拼音:gxyb
分数:0.99291986,ID:6907, 疾病名称:高血压I期,拼音:gxyyq
分数:0.9864628,ID:6908, 疾病名称:高血压Ⅱ期,拼音:gxyeq
分数:0.9864628,ID:6910, 疾病名称:高血压危象,拼音:gxywx
分数:0.9716526,ID:6917, 疾病名称:肾性高血压,拼音:sxgxy
分数:0.97029567,ID:6909, 疾病名称:高血压Ⅲ期,拼音:gxysq
分数:0.96769714,ID:18767, 疾病名称:高原性高血压,拼音:gyxgxy
分数:0.9251333,ID:6906, 疾病名称:恶性高血压,拼音:exgxy
分数:0.9067884,ID:7260, 疾病名称:高血压脑出血,拼音:gxyncx
分数:0.8866946,ID:6923, 疾病名称:肾血管性高血压,拼音:sxgxgxy
分数:0.8510741,ID:6914, 疾病名称:高血压性肾病,拼音:gxyxsb
分数:0.8455395,ID:7367, 疾病名称:高血压性脑病,拼音:gxyxnb
分数:0.8455395,ID:13470, 疾病名称:妊娠引起高血压,拼音:rsyqgxy
分数:0.8328451,ID:6905, 疾病名称:临界性高血压,拼音:ljxgxy
分数:0.8328451,ID:6912, 疾病名称:高血压性心脏病,拼音:gxyxxzb
分数:0.831682,ID:6928, 疾病名称:继发性高血压,拼音:jfxgxy
分数:0.8074301,ID:6820, 疾病名称:老年耳聋,拼音:lnel
分数:0.80348647,ID:7612, 疾病名称:老年痣,拼音:lnz
分数:0.7929714,ID:6913, 疾病名称:高血压性肾衰竭,拼音:gxyxssj
分数:0.7929714,ID:13485, 疾病名称:孕产妇高血压,拼音:ycfgxy

    高血压和老年的相关并都出来了。只可惜老年高血压，没有列入ICD.

    3.3拼音：'gxy'

    呃？怎么没有出来？

    这个问题折腾了我一天。一开始我以为是被es列入了禁用词。后来，找到是因为没有设置analyzer导致，在设analyzer的过程中竟然还犯了好几个低级错误，导致我非常怀疑设置analyzer是否管用。

    这个问题涉及到分词，而分词我还没有好好研究过。总之，在创建索引及mapping的时候，指定一个analyzer就可以解决这个问题。

    创建index及mapping的代码如下：

    Java代码

    1. import static org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.jsonBuilder;  

    2.  

    3. import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse;  

    4. import org.elasticsearch.client.Client;  

    5. import org.elasticsearch.common.settings.ImmutableSettings;  

    6. import org.elasticsearch.common.settings.ImmutableSettings.Builder;  

    7. import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;  

    8.  

    9. import com.donlianli.es.ESUtils;  

    10. /**

    11. * 创建code的mapping

    12. * @author donlianli@126.com

    13. */  

    14. public class CodeMappingTest {  

    15.    static final String INDEX_NAME="code";  

    16.    static final String TYPE_NAME="icd";  

    17.      

    18.    public static void  main(String[] argv) throws Exception{  

    19.        Client client = ESUtils.getCodeClient();  

    20.        Builder settings = ImmutableSettings.settingsBuilder()  

    21.                .loadFromSource(getAnalysisSettings());  

    22.        //首先创建索引库  

    23.        CreateIndexResponse  indexresponse = client.admin().indices()  

    24.        //这个索引库的名称还必须不包含大写字母  

    25.        .prepareCreate(INDEX_NAME).setSettings(settings)  

    26.        //这里直接添加type的mapping  

    27.        .addMapping(TYPE_NAME, getMapping())  

    28.        .execute().actionGet();  

    29.          

    30.        System.out.println("success:"+indexresponse.isAcknowledged());  

    31.    }  

    32.    private static String getAnalysisSettings() throws Exception {  

    33.        XContentBuilder mapping = jsonBuilder()    

    34.                   .startObject()    

    35.                   //主分片数量  

    36.                   .field("number_of_shards",5)  

    37.                   .field("number_of_replicas",0)  

    38.                     .startObject("analysis")    

    39.                        .startObject("filter")  

    40.                            //创建分词过滤器  

    41.                            .startObject("pynGram")  

    42.                                .field("type","nGram")  

    43.                                //从1开始  

    44.                                .field("min_gram",1)  

    45.                                .field("max_gram",15)  

    46.                            .endObject()  

    47.                        .endObject()      

    48.                          

    49.                        .startObject("analyzer")  

    50.                                //拼音analyszer  

    51.                                .startObject("pyAnalyzer")  

    52.                                .field("type","custom")  

    53.                                .field("tokenizer","standard")  

    54.                                .field("filter", new String[]{ "lowercase","pynGram"})  

    55.                                .endObject()  

    56.                        .endObject()      

    57.                    .endObject()    

    58.                  .endObject();    

    59.        System.out.println(mapping.string());  

    60.        return mapping.string();  

    61.    }  

    62.    /**

    63.     * mapping 一旦定义，之后就不能修改。

    64.     * @return

    65.     * @throws Exception

    66.     */  

    67.    private static XContentBuilder getMapping() throws Exception{  

    68.        XContentBuilder mapping = jsonBuilder()    

    69.                   .startObject()    

    70.                     .startObject("icd")    

    71.                     //指定分词器  

    72.                     .field("index_analyzer","pyAnalyzer")  

    73.                     .startObject("properties")          

    74.                       .startObject("id")  

    75.                            .field("type", "long")  

    76.                            .field("store", "yes")  

    77.                        .endObject()      

    78.                          

    79.                       .startObject("code")  

    80.                            .field("type", "string")  

    81.                            .field("store", "yes")  

    82.                            .field("index", "analyzed")  

    83.                        .endObject()    

    84.                          

    85.                         .startObject("diseaseName")  

    86.                            .field("type", "string")  

    87.                            .field("store", "yes")  

    88.                            .field("index", "analyzed")  

    89.                        .endObject()    

    90.                          

    91.                         .startObject("mergeName")  

    92.                            .field("type", "string")  

    93.                            .field("store", "yes")  

    94.                            .field("index", "analyzed")  

    95.                        .endObject()  

    96.                          

    97.                        .startObject("pinyin")  

    98.                            .field("type", "string")  

    99.                            .field("store", "yes")  

    100.                            .field("index", "analyzed")  

    101.                        .endObject()    

    102.                          

    103.                       .startObject("isTherioma")  

    104.                            .field("type", "boolean")  

    105.                            .field("store", "yes")  

    106.                       .endObject()    

    107.                        

    108.                        .startObject("isSpecialDisease")  

    109.                            .field("type", "boolean")  

    110.                            .field("store", "yes")  

    111.                       .endObject()    

    112.                        

    113.                     .endObject()    

    114.                    .endObject()    

    115.                  .endObject();    

    116.        return mapping;  

    117.    }  



    (PS:其实还有一种简单的方法，不用创建analyzer，在搜索的时候，使用'*gxy*'进行搜索也可以)

    最后，我还把这个检索跟oracle的like进行了比较。结果发现oracle只用20ms就能算出结果，而es却用了将近100ms。可见这种吹捧的nosql，性能不见得比oracle强大啊，但是毋庸置疑的是，功能确实强大了。

    对这类话题感兴趣？欢迎发送邮件至 donlianli@126.com    
    关于我：邯郸人，擅长Java，Javascript，Extjs，oracle sql。    
    更多我之前的文章，可以访问  我的空间    

     
    转自：http://donlianli.iteye.com/blog/1923017

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