谷粒商城实战笔记-175~177-商城业务-检索服务-检索查询接口开发

搜索页面搭建完成之后，点击搜索按钮，发送参数给后台服务，后台服务根据参数从Elasticsearch中查询符合条件的数据，返回给前端。

一，175-商城业务-检索服务-检索查询参数模型分析抽取

根据前端的交互设计，将前端发送的请求参数解析、封装检索查询请求对象。

这一步骤在实际工作中非常重要，开发人员在开发详细设计阶段完成，并输出文档，后续依据文档完成开发。

package com.atguigu.gulimall.search.vo;

import lombok.Data;

import java.util.List;


@Data
public class SearchParam {

    /**
     * 页面传递过来的全文匹配关键字
     */
    private String keyword;

    /**
     * 品牌id,可以多选
     */
    private List<Long> brandId;

    /**
     * 三级分类id
     */
    private Long catalog3Id;

    /**
     * 排序条件：sort=price/salecount/hotscore_desc/asc
     */
    private String sort;

    /**
     * 是否显示有货
     */
    private Integer hasStock;

    /**
     * 价格区间查询
     */
    private String skuPrice;

    /**
     * 按照属性进行筛选
     */
    private List<String> attrs;

    /**
     * 页码
     */
    private Integer pageNum = 1;

    /**
     * 原生的所有查询条件
     */
    private String _queryString;


}

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二，176-商城业务-检索服务-检索返回结果模型分析抽取

这一节的主要内容是分析搜索响应的数据结构，根据实际业务和前端需求，将要返回给前端的内容分为如下几部分：

• 检索到的产品信息
• 分页信息
• 汇总的产品的所有属性信息集合
• 汇总的产品的品牌信息集合
• 分类信息

package com.atguigu.gulimall.search.vo;

import com.atguigu.common.es.SkuEsModel;
import lombok.Data;

import java.util.List;


@Data
public class SearchResult {

    /**
     * 查询到的所有商品信息
     */
    private List<SkuEsModel> product;


    /**
     * 当前页码
     */
    private Integer pageNum;

    /**
     * 总记录数
     */
    private Long total;

    /**
     * 总页码
     */
    private Integer totalPages;

    private List<Integer> pageNavs;

    /**
     * 当前查询到的结果，所有涉及到的品牌
     */
    private List<BrandVo> brands;

    /**
     * 当前查询到的结果，所有涉及到的所有属性
     */
    private List<AttrVo> attrs;

    /**
     * 当前查询到的结果，所有涉及到的所有分类
     */
    private List<CatalogVo> catalogs;

    @Data
    public static class BrandVo {

        private Long brandId;

        private String brandName;

        private String brandImg;
    }


    @Data
    public static class AttrVo {

        private Long attrId;

        private String attrName;

        private List<String> attrValue;
    }


    @Data
    public static class CatalogVo {

        private Long catalogId;

        private String catalogName;
    }
}

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以上是返回给前端的所有信息。

三，177-商城业务-检索服务-检索DSL测试-查询部分

这一节的主要内容是结合前端交互，编写后端的Elasticsearch的DSL语句。

涉及到Elasticsearch查询的开发，最佳的开发方式是先把DSL查询出来，然后转化为Java代码。

在编写ES查询DSL时，需要全文匹配的使用match query，其余的使用filter，因为全文匹配会有评分，精确匹配不需要评分，所以用filter，以提高查询性能。

GET gulimall_product/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "skuTitle": "华为"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "term": {
            "catalogId": "225"
          }
        },
        {
          "terms": {
            "brandId": [
              1,
              2,
              9
            ]
          }
        },
        {
          "nested": {
            "path": "attrs",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "term": {
                      "attrs.attrId": {
                        "value": "15"
                      }
                    }
                  },
                  {
                    "terms": {
                      "attrs.attrValue": [
                        "海思（Hisilicon）",
                        "以官网信息为准"
                      ]
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "hasStock": true
          }
        },
        {
          "range": {
            "skuPrice": {
              "gte": 5000,
              "lte": 7000
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "skuPrice": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 4,
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<b style='color:red'>"],
    "post_tags": ["</b>"], 
    "fields": {"skuTitle":{}}
  }
}
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如果对DSL的语法比较熟悉，编写DSL难度并不大。

四，178-商城业务-检索服务-检索DSL测试-聚合部分

在搜索界面，点击搜索后，会展示如下的属性信息，以供用户进行点击查询，这些信息是在查询时根据产品信息汇总得到的，是实时的。

也就是说，我们还要在es查询结果基础上对数据进行汇总分析，可以使用ES提供的聚合分析完成这个需求。

GET gulimall_product/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "brand_agg": {
      "terms": {
        "field": "brandId"
      },
      "aggs": {
        "brand_name_agg": {
          "terms": {
            "field": "brandName",
            "size": 10
          }
        },
        "brand_img_agg": {
          "terms": {
            "field": "brandImg",
            "size": 10
          }
        }
      }
    },
    "catelog_agg": {
      "terms": {
        "field": "catalogId"
      },
      "aggs": {
        "catelog_name_agg": {
          "terms": {
            "field": "catalogName",
            "size": 10
          }
        }
      }
    },
    "attr_agg":{
      "nested": {
        "path": "attrs"
      },
      "aggs": {
        "attr_id_agg": {
          "terms": {
            "field": "attrs.attrId",
            "size": 10
          },
          "aggs": {
            "attr_name_agg": {
              "terms": {
                "field": "attrs.attrName",
                "size": 10
              }
            },
            "attr_value_agg": {
              "terms": {
                "field": "attrs.attrValue",
                "size": 10
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

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问题记录

在kibana上执行搜索请求时，后台服务报错，报错信息如下。

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "query_shard_exception",
        "reason" : "failed to create query: Cannot invoke \"org.wltea.analyzer.dic.DictSegment.match(char[], int, int)\" because \"org.wltea.analyzer.dic.Dictionary.singleton._StopWords\" is null",
        "index_uuid" : "2y1rV0AxTEO-0b3NW_7vyA",
        "index" : "gulimall_product"
      }
    ],
    "type" : "search_phase_execution_exception",
    "reason" : "all shards failed",
    "phase" : "query",
    "grouped" : true,
    "failed_shards" : [
      {
        "shard" : 0,
        "index" : "gulimall_product",
        "node" : "xUhfiZFBQlC5T8RerthrhQ",
        "reason" : {
          "type" : "query_shard_exception",
          "reason" : "failed to create query: Cannot invoke \"org.wltea.analyzer.dic.DictSegment.match(char[], int, int)\" because \"org.wltea.analyzer.dic.Dictionary.singleton._StopWords\" is null",
          "index_uuid" : "2y1rV0AxTEO-0b3NW_7vyA",
          "index" : "gulimall_product",
          "caused_by" : {
            "type" : "null_pointer_exception",
            "reason" : "Cannot invoke \"org.wltea.analyzer.dic.DictSegment.match(char[], int, int)\" because \"org.wltea.analyzer.dic.Dictionary.singleton._StopWords\" is null"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "status" : 400
}

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原因是安装的IK分词器不能正常工作。

之前是使用命令进行自动安装。

bin/elasticsearch-plugin install https://get.infini.cloud/elasticsearch/analysis-ik/7.13.0

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这种安装方式是有缺陷的，缺失配置文件相关。

应该手动安装。

解决方案

①
在/mydata/elasticsearch/plugins目录下创建ik目录，cd到ik目录下。

②
下载IK分词器。

wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.13.0/elasticsearch-analysis-ik-7.13.0.zip
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③
解压压缩包。

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.13.0.zip
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④
重启Elasticsearch容器。

docker restart elasticsearch
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