当前位置: 首页 > news >正文

Spring Boot 整合 分布式搜索引擎 Elastic Search 实现 数据聚合

文章目录

  • ⛄引言
  • 一、数据聚合
    • ⛅简介
    • ⚡聚合的分类
  • 二、DSL实现数据聚合
    • ⏰Bucket聚合
    • ⚡Metric聚合
  • 三、RestAPI实现数据聚合
    • ⌚业务需求
    • ⏰业务代码实现
  • ✅效果图
  • ⛵小结

⛄引言

本文参考黑马 分布式Elastic search

Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

本篇文章将讲解 Elastic Search 如何实现数据聚合,以及 在项目实战中如何通过数据聚合实现业务需求并完成功能。

一、数据聚合

⛅简介

以下为官方 解释:

聚合可以进行各种组合以构建复杂的数据汇总。

可以看作是在一组文档上建立分析信息的工作单元,统计一些文档集。聚合可以将一些独立的功能单元可以被混合在一起来满足你的需求,是一种单独的语法
kibana的可视化看板就是非常经典的聚合功能的体现

简单的来说:

聚合 可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如:

  • 什么品牌的手机最受欢迎?
  • 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格?
  • 这些手机每月的销售情况如何?

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现实时搜索效果

聚合就是类似于垃圾分类,干湿分离,每个桶中装不同的数据。

⚡聚合的分类

聚合主要分为三大类:

  • 桶(Bucket) 聚合:用来对文档做分组
    • TermAggregation:按照文档字段值分组,例如按照品牌值分组、按照国家分组
    • Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组
  • 度量(Metric) 聚合:用以计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等
    • Avg:求平均值
    • Max:求最大值
    • Min:求最小值
    • Stats:同时求max、min、avg、sum等
  • 管道(pipeline) 聚合:其它聚合的结果为基础做聚合

注意: 参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

二、DSL实现数据聚合

例如:要统计所有数据中的酒店品牌有几种,其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合,也就是Bucket聚合

⏰Bucket聚合

语法如下:

GET /hotel/_search
{"size": 0,  // 设置size为0,结果中不包含文档,只包含聚合结果"aggs": { // 定义聚合"brandAgg": { //给聚合起个名字"terms": { // 聚合的类型,按照品牌值聚合,所以选择term"field": "brand", // 参与聚合的字段"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量}}}
}

结果如图:

在这里插入图片描述

聚合结果进行数据排序

默认情况下,Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量,记为 count,并且按照 _count降序排序

我们可以指定 order属性,自定义聚合的排序方式:

GET /hotel/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","order": {"_count": "asc" // 按照_count升序排列},"size": 20}}}
}

在这里插入图片描述

限定聚合范围

默认情况下,Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合,但真实场景下,用户会输入搜索条件,因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

我们可以限定要聚合的文档范围,只要添加query条件即可:

GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合}}}, "size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 20}}}
}

在这里插入图片描述

⚡Metric聚合

我们对酒店按照品牌分组,形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算,获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了,例如stat聚合:就可以获取min、max、avg等结果。

语法如下:

GET /hotel/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20},"aggs": { // 是brands聚合的子聚合,也就是分组后对每组分别计算"score_stats": { // 聚合名称"stats": { // 聚合类型,这里stats可以计算min、max、avg等"field": "score" // 聚合字段,这里是score}}}}}
}

这次的score_stats聚合是在 brandAgg 的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算

另外,我们还可以给聚合结果做个排序,例如按照每个桶的酒店平均分做排序:

在这里插入图片描述

聚合小结

aggs代表聚合,与query同级,此时query的作用是

  • 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素:

  • 聚合名称
  • 聚合类型
  • 聚合字段

聚合可配置属性有:

  • size:指定聚合结果数量
  • order:指定聚合结果排序方式
  • field:指定聚合字段

三、RestAPI实现数据聚合

API语法

聚合条件与query条件同级别,因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法:

在这里插入图片描述

聚合的结果也与查询结果不同,API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析:

在这里插入图片描述

⌚业务需求

需求:在搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死,而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的

在这里插入图片描述

需求分析:

目前,页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的,并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时,搜索结果会跟着变化。

例如:用户搜索“天安门”,那搜索的酒店肯定是在虹桥附近,因此,城市只能是上海,此时城市列表中就不应该显示其他城市信息了。

也就是说,搜索结果中包含哪些城市,页面就应该列出哪些城市;搜索结果中包含哪些品牌,页面就应该列出哪些品牌。

如何得知搜索结果中包含哪些品牌?如何得知搜索结果中包含哪些城市?

使用聚合功能,利用Bucket聚合,对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组,就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。

因为是对搜索结果聚合,因此聚合是限定范围的聚合,也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。

查看浏览器可以发现,前端其实已经发出了这样的一个请求:

在这里插入图片描述

因此,返回的类型应该是以下

在这里插入图片描述

结果是一个Map结构:

  • key是字符串,城市、星级、品牌、价格
  • value是集合,例如多个城市的名称

⏰业务代码实现

HotelController中添加一个方法,遵循下面的要求:

  • 请求方式:POST
  • 请求路径:/hotel/filters
  • 请求参数:RequestParams,与搜索文档的参数一致
  • 返回值类型:Map<String, List<String>>

代码:

    @PostMapping("filters")public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){return hotelService.getFilters(params);}

这里调用了IHotelService中的getFilters方法,尚未实现。

IHotelService中定义新方法:

Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);

HotelService中实现该方法:

@Override
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.querybuildBasicQuery(params, request);// 2.2.设置sizerequest.source().size(0);// 2.3.聚合buildAggregation(request);// 3.发出请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析结果Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();Aggregations aggregations = response.getAggregations();// 4.1.根据品牌名称,获取品牌结果List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");result.put("品牌", brandList);// 4.2.根据品牌名称,获取品牌结果List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");result.put("城市", cityList);// 4.3.根据品牌名称,获取品牌结果List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");result.put("星级", starList);return result;} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}private void buildAggregation(SearchRequest request) {request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(100));request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("cityAgg").field("city").size(100));request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("starAgg").field("starName").size(100));
}private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {// 4.1.根据聚合名称获取聚合结果Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);// 4.2.获取bucketsList<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();// 4.3.遍历List<String> brandList = new ArrayList<>();for (Terms.Bucket bucket : buckets) {// 4.4.获取keyString key = bucket.getKeyAsString();brandList.add(key);}return brandList;
}

✅效果图

在这里插入图片描述

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 Spring Boot 整合 分布式搜索引擎 Elastic Search 实现 搜索、分页与结果过滤 的简单介绍,ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎,使用它,可大大提高项目的灵活、高效性! 技术改变世界!!!

如果这篇【文章】有帮助到你,希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍,创作不易,如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱,也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️,我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝!

相关文章:

Spring Boot 整合 分布式搜索引擎 Elastic Search 实现 数据聚合

文章目录 ⛄引言一、数据聚合⛅简介⚡聚合的分类 二、DSL实现数据聚合⏰Bucket聚合⚡Metric聚合 三、RestAPI实现数据聚合⌚业务需求⏰业务代码实现 ✅效果图⛵小结 ⛄引言 本文参考黑马 分布式Elastic search Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎&#xff0c;具备非常…...

深入探讨代理技术:保障网络安全与爬虫效率

在当今数字化时代&#xff0c;代理技术在网络安全与爬虫领域扮演着重要角色。从Socks5代理、IP代理&#xff0c;到网络安全和爬虫应用&#xff0c;本文将深入探讨这些关键概念&#xff0c;揭示它们如何相互关联以提高网络安全性和爬虫效率。 1. 代理技术简介 代理技术是一种允…...

【云原生】Docker私有仓库 RegistryHabor

目录 1.Docker私有仓库&#xff08;Registry&#xff09; 1.1 Registry的介绍 1.2 Registry的部署 步骤一&#xff1a;拉取相关的镜像 步骤二&#xff1a;进行 Registry的相关yml文件配置&#xff08;docker-compose&#xff09; 步骤三&#xff1a;镜像的推送 2. Regist…...

二叉树先序遍历的两种思路

二叉树先序遍历的两种思路 遍历思路 遍历二叉树首先判断一个节点应该做什么然后遍历左子树 遍历右子树 /*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {* int val;* TreeNode left;* TreeNode right;* TreeNode() {}* TreeNode(int …...

小研究 - JVM 逃逸技术与 JRE 漏洞挖掘研究(一)

Java语言是最为流行的面向对象编程语言之一&#xff0c; Java运行时环境&#xff08;JRE&#xff09;拥有着非常大的用户群&#xff0c;其安全问题十分重要。近年来&#xff0c;由JRE漏洞引发的JVM逃逸攻击事件不断增多&#xff0c;对个人计算机安全造成了极大的威胁。研究JRE安…...

好用的可视化大屏适配方案

1、scale方案 优点&#xff1a;使用scale适配是最快且有效的&#xff08;等比缩放&#xff09; 缺点&#xff1a; 等比缩放时&#xff0c;项目的上下或者左右是肯定会有留白的 实现步骤 <div className"screen-wrapper"><div className"screen"…...

言有三新书出版,《深度学习之图像识别(全彩版)》上市发行,配套超详细的原理讲解与丰富的实战案例!...

各位同学&#xff0c;今天有三来发布新书了&#xff0c;名为《深度学习之图像识别&#xff1a;核心算法与实战案例&#xff08;全彩版&#xff09;》&#xff0c;本次书籍为我写作并出版的第6本书籍。 前言 2019年5月份我写作了《深度学习之图像识别&#xff1a;核心技术与案例…...

英特尔开始加码封装领域 | 百能云芯

在积极推进先进制程研发的同时&#xff0c;英特尔正在加大先进封装领域的投入。在这个背景下&#xff0c;该公司正在马来西亚槟城兴建一座全新的封装厂&#xff0c;以加强其在2.5D/3D封装布局领域的实力。据了解&#xff0c;英特尔计划到2025年前&#xff0c;将其最先进的3D Fo…...

基于大数据+django+mysql的学习资源推送系统的设计与实现(含报告+源码+指导)

本系统为了数据库结构的灵活性所以打算采用MySQL来设计数据库&#xff0c;而Python技术&#xff0c; B/S架构则保证了较高的平台适应性。文中主要是讲解了该系统的开发环境、要实现的基本功能和开发步骤&#xff0c;并主要讲述了系统设计方案的关键点、设计思想。 由于篇幅限制…...

CCF HPC China2023 | 盛大开幕,邀您关注澎峰科技

2023年8月24日&#xff0c;以“算力互联智领未来”为主题的第十九届全国高性能计算学术年会&#xff08;CCF HPC China 2023&#xff09;在青岛红岛国际会议展览中心拉开帷幕。特邀嘉宾涵盖行业大咖&#xff0c;主持阵容同样是“重量级”——来自国家并行计算机工程技术研究中心…...

【git进阶使用】 告别只会git clone 学会版本控制 ignore筛选 merge冲突等进阶操作

git使用大全 基本介绍git 快速上手一 环境安装&#xff08;默认已安装&#xff09;二 远程仓库克隆到本地1 进入rep文件夹目录2 复制远程仓库地址3 git clone克隆仓库内容到本地4 修改后版本控制4.1 修改文件4.2 git status查看版本库文件状态4.3 git add将文件加入版本库暂存区…...

【【萌新的STM32学习-16中断的基本介绍1】】

萌新的STM32学习-16中断的基本介绍1 中断 什么是中断 中断是打断CPU执行正常的程序&#xff0c;转而处理紧急程序&#xff0c;然后返回原暂停的程序继续执行&#xff0c;就叫中断 中断的作用 实时控制 &#xff1a; 就像对温度进行控制 故障控制 &#xff1a; 第一时间对突发情…...

ctfshow-红包题第二弹

0x00 前言 CTF 加解密合集CTF Web合集 0x01 题目 0x02 Write Up 同样&#xff0c;先看一下有没有注释的内容&#xff0c;可以看到有一个cmd的入参 执行之后可以看到文件代码&#xff0c;可以看到也是eval&#xff0c;但是中间对大部分的字符串都进行了过滤&#xff0c;留下了…...

C# winform中无标题栏窗口如何实现鼠标拖动?

文章目录 在C#中,可以通过重写窗体的鼠标事件来实现无标题栏窗体的拖动。 具体步骤如下: 禁用窗体的默认标题栏:在窗体属性中设置FormBorderStyle为None。 重写鼠标事件:在窗体类中重写MouseDown、MouseMove和MouseUp事件。 定义变量存储鼠标点击时的坐标。 在MouseDown事…...

【操作系统】各平台定时器粒度

文章目录 WindowsLinux Windows 在 Windows 操作系统中&#xff0c;定时器的精度取决于系统时钟的精度。通常情况下&#xff0c;Windows 系统时钟的精度为 15.6 毫秒&#xff08;即每秒钟约 64 次时钟中断&#xff09;&#xff0c;因此定时器的最小精度也是 15.6 毫秒。但是&a…...

抽象又有点垃圾的JavaScript

常数的排序 let x 10;let y 20;let z;if (x < y) {z x;x y;y z;}console.log(x, y);//x 20 ,y 10 通过一个媒介来继承x的初始值&#xff0c;然后将y的值赋值给x&#xff0c;再把媒介z的值赋值给y&#xff0c;达到排序 一个可重复使用的排序程序 第一种 function s…...

【Spring Boot】使用Spring Boot进行transformer的部署与开发

Transformer是一个用于数据转换和处理的平台&#xff0c;使用Spring Boot可以方便地进行Transformer的部署与开发。 以下是使用Spring Boot进行Transformer部署与开发的步骤&#xff1a; 创建Spring Boot项目 可以使用Spring Initializr创建一个简单的Spring Boot项目。在创…...

Qt应用开发(基础篇)——富文本浏览器 QTextBrowser

一、前言 QTextBrowser类继承于QTextEdit&#xff0c;是一个具有超文本导航的富文本浏览器。 框架类 QFramehttps://blog.csdn.net/u014491932/article/details/132188655 滚屏区域基类 QAbstractScrollAreahttps://blog.csdn.net/u014491932/article/details/132245486 文…...

JDBC:更新数据库

JDBC&#xff1a;更新数据库 更新记录删除记录 为了更新数据库&#xff0c;您需要使用语句。但是&#xff0c;您不是调用executeQuery()方法&#xff0c;而是调用executeUpdate()方法。 可以对数据库执行两种类型的更新&#xff1a; 更新记录值删除记录 executeUpdate()方…...

如何自定义iview树形下拉内的内容

1.使用render函数给第一层父级定义 2. 使用树形结构中的render函数来定义子组件 renderContent(h, {root, node, data}) {return data.children.length0? h(span, {style: {display: inline-block,width: 400px,lineHeight: 32px}}, [h(span, [h(Icon, {type: ios-paper-outli…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

在HarmonyOS ArkTS ArkUI-X 5.0及以上版本中,手势开发全攻略:

在 HarmonyOS 应用开发中&#xff0c;手势交互是连接用户与设备的核心纽带。ArkTS 框架提供了丰富的手势处理能力&#xff0c;既支持点击、长按、拖拽等基础单一手势的精细控制&#xff0c;也能通过多种绑定策略解决父子组件的手势竞争问题。本文将结合官方开发文档&#xff0c…...

有限自动机到正规文法转换器v1.0

1 项目简介 这是一个功能强大的有限自动机&#xff08;Finite Automaton, FA&#xff09;到正规文法&#xff08;Regular Grammar&#xff09;转换器&#xff0c;它配备了一个直观且完整的图形用户界面&#xff0c;使用户能够轻松地进行操作和观察。该程序基于编译原理中的经典…...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术&#xff0c;在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

JVM 内存结构 详解

内存结构 运行时数据区&#xff1a; Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器&#xff1a; ​ 线程私有&#xff0c;程序控制流的指示器&#xff0c;分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 ​ 每个线程都有一个程序计数…...

【分享】推荐一些办公小工具

1、PDF 在线转换 https://smallpdf.com/cn/pdf-tools 推荐理由&#xff1a;大部分的转换软件需要收费&#xff0c;要么功能不齐全&#xff0c;而开会员又用不了几次浪费钱&#xff0c;借用别人的又不安全。 这个网站它不需要登录或下载安装。而且提供的免费功能就能满足日常…...

Redis:现代应用开发的高效内存数据存储利器

一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发&#xff0c;其初衷是为了满足他自己的一个项目需求&#xff0c;即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源&#xff0c;Redis凭借其简单易用、…...

Golang——6、指针和结构体

指针和结构体 1、指针1.1、指针地址和指针类型1.2、指针取值1.3、new和make 2、结构体2.1、type关键字的使用2.2、结构体的定义和初始化2.3、结构体方法和接收者2.4、给任意类型添加方法2.5、结构体的匿名字段2.6、嵌套结构体2.7、嵌套匿名结构体2.8、结构体的继承 3、结构体与…...

解读《网络安全法》最新修订,把握网络安全新趋势

《网络安全法》自2017年施行以来&#xff0c;在维护网络空间安全方面发挥了重要作用。但随着网络环境的日益复杂&#xff0c;网络攻击、数据泄露等事件频发&#xff0c;现行法律已难以完全适应新的风险挑战。 2025年3月28日&#xff0c;国家网信办会同相关部门起草了《网络安全…...

Caliper 配置文件解析:fisco-bcos.json

config.yaml 文件 config.yaml 是 Caliper 的主配置文件,通常包含以下内容: test:name: fisco-bcos-test # 测试名称description: Performance test of FISCO-BCOS # 测试描述workers:type: local # 工作进程类型number: 5 # 工作进程数量monitor:type: - docker- pro…...