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横空出世！MyBatis-Plus同款ES ORM框架，用起来够优雅！
The following article is from macrozheng Author 梦想de星空
来源丨经授权转自 macrozheng（ID：gh_433697c99b25）
作者丨梦想de星空
使用过Spring Data操作ES的小伙伴应该有所了解，它只能实现一些非常基本的数据管理工作，一旦遇到稍微复杂点的查询，基本都要依赖ES官方提供的RestHighLevelClient，Spring Data只是在其基础上进行了简单的封装。最近发现一款更优雅的ES ORM框架
Easy-Es，使用它能像MyBatis-Plus一样操作ES，今天就以mall项目中的商品搜索功能为例，来聊聊它的使用！
Easy-Es简介
Easy-Es（简称EE）是一款基于Elasticsearch（简称ES）官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架，在RestHighLevelClient的基础上，只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。EE和Mybatis-Plus（简称MP）的用法非常相似，如果你之前使用过MP的话，应该能很快上手EE。EE的理念是：把简单、易用、方便留给用户，把复杂留给框架。
EE的主要特性如下：
全自动索引托管：开发者无需关心索引的创建、更新及数据迁移等繁琐步骤，框架能自动完成。 屏蔽语言差异：开发者只需要会MySQL的语法即可使用ES。 代码量极少：与直接使用官方提供的RestHighLevelClient相比，相同的查询平均可以节省3-5倍的代码量。 零魔法值：字段名称直接从实体中获取，无需手写。 零额外学习成本: 开发者只要会国内最受欢迎的Mybatis-Plus用法，即可无缝迁移至EE。
MySQL与Easy-Es语法对比
首先我们来对MySQL、Easy-Es和RestHighLevelClient的语法做过对比，来快速学习下Easy-Es的语法。
| MySQL | Easy-Es | es-DSL/es java api |
|---|---|---|
| and | and | must |
| or | or | should |
| = | eq | term |
| != | ne | boolQueryBuilder.mustNot(queryBuilder) |
| > | gt | QueryBuilders.rangeQuery('es field').gt() |
| >= | ge | .rangeQuery('es field').gte() |
| < | lt | .rangeQuery('es field').lt() |
| <= | le | .rangeQuery('es field').lte() |
| like '%field%' | like | QueryBuilders.wildcardQuery(field,value) |
| not like '%field%' | notLike | must not wildcardQuery(field,value) |
| like '%field' | likeLeft | QueryBuilders.wildcardQuery(field,*value) |
| like 'field%' | likeRight | QueryBuilders.wildcardQuery(field,value*) |
| between | between | QueryBuilders.rangeQuery('es field').from(xx).to(xx) |
| notBetween | notBetween | must not QueryBuilders.rangeQuery('es field').from(xx).to(xx) |
| is null | isNull | must not QueryBuilders.existsQuery(field) |
| is notNull | isNotNull | QueryBuilders.existsQuery(field) |
| in | in | QueryBuilders.termsQuery(" xx es field", xx) |
| not in | notIn | must not QueryBuilders.termsQuery(" xx es field", xx) |
| group by | groupBy | AggregationBuilders.terms() |
| order by | orderBy | fieldSortBuilder.order(ASC/DESC) |
| min | min | AggregationBuilders.min |
| max | max | AggregationBuilders.max |
| avg | avg | AggregationBuilders.avg |
| sum | sum | AggregationBuilders.sum |
| order by xxx asc | orderByAsc | fieldSortBuilder.order(SortOrder.ASC) |
| order by xxx desc | orderByDesc | fieldSortBuilder.order(SortOrder.DESC) |
| - | match | matchQuery |
| - | matchPhrase | QueryBuilders.matchPhraseQuery |
| - | matchPrefix | QueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery |
| - | queryStringQuery | QueryBuilders.queryStringQuery |
| select * | matchAllQuery | QueryBuilders.matchAllQuery() |
| - | highLight | HighlightBuilder.Field |
| ... | ... | ... |
集成及配置
接下来把Easy-Es集成到项目中配置下就可以使用了。
首先需要在 pom.xml中添加Easy-Es的相关依赖；
<dependency>
<groupId>cn.easy-es</groupId>
<artifactId>easy-es-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.2</version>
</dependency>
由于底层使用了ES官方提供的RestHighLevelClient，这里ES的相关依赖版本需要统一下，这里使用的ES客户端版本为 7.14.0，ES版本为7.17.3；
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.14.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>7.14.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
再修改配置文件 application.yml对Easy-Es进行配置。
easy-es:
# 是否开启EE自动配置
enable: true
# ES连接地址+端口
address: localhost:9200
# 关闭自带banner
banner: false
添加Easy-Es的Java配置，使用 @EsMapperScan配置好Easy-Es的Mapper接口和文档对象路径，如果你使用了MyBatis-Plus的话，需要和它的扫描路径区分开来。
/**
* EasyEs配置类
* Created by macro on 2022/9/16.
*/
@Configuration
@EsMapperScan("com.macro.mall.tiny.easyes")
public class EasyEsConfig {
}
使用
Easy-Es集成和配置完成后，就可以开始使用了。这里还是以
mall项目的商品搜索功能为例，聊聊Easy-Es的使用，Spring Data的实现方式可以参考Elasticsearch项目实战，商品搜索功能设计与实现！ 。
注解的使用
下面我们来学习下Easy-Es中注解的使用。
首先我们需要创建文档对象 EsProduct，然后给类和字段添加上Easy-Es的注解；
/**
* 搜索商品的信息
* Created by macro on 2018/6/19.
*/
@Data
@EqualsAndHashCode
@IndexName(value = "pms", shardsNum = 1, replicasNum = 0)
public class EsProduct implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -1L;
@IndexId(type = IdType.CUSTOMIZE)
private Long id;
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private String productSn;
private Long brandId;
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private String brandName;
private Long productCategoryId;
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private String productCategoryName;
private String pic;
@IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
private String name;
@IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
private String subTitle;
@IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
private String keywords;
private BigDecimal price;
private Integer sale;
private Integer newStatus;
private Integer recommandStatus;
private Integer stock;
private Integer promotionType;
private Integer sort;
@IndexField(fieldType = FieldType.NESTED, nestedClass = EsProductAttributeValue.class)
private List<EsProductAttributeValue> attrValueList;
@Score
private Float score;
}
EsProduct中的注解具体说明如下：
| 注解名称 | 用途 | 参数 |
|---|---|---|
| @IndexName | 索引名注解 | value：指定索引名；shardsNum：分片数；replicasNum：副本数 |
| @IndexId | ES主键注解 | type：指定注解类型，CUSTOMIZE表示自定义 |
| @IndexField | ES字段注解 | fieldType：字段在索引中的类型；analyzer：索引文档时用的分词器；nestedClass：嵌套类 |
| @Score | 得分注解 | decimalPlaces：得分保留小数位，实体类中被作为ES查询得分返回的字段使用 |
EsProduct中嵌套类型EsProductAttributeValue的代码如下。
/**
* 搜索商品的属性信息
* Created by macro on 2018/6/27.
*/
@Data
@EqualsAndHashCode
public class EsProductAttributeValue implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@IndexField(fieldType = FieldType.LONG)
private Long id;
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private Long productAttributeId;
//属性值
@IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
private String value;
//属性参数：0->规格；1->参数
@IndexField(fieldType = FieldType.INTEGER)
private Integer type;
//属性名称
@IndexField(fieldType=FieldType.KEYWORD)
private String name;
}
商品信息维护
下面我们来实现几个简单的商品信息维护接口，包括商品信息的导入、创建和删除。
首先我们需要定义一个Mapper，继承BaseEsMapper；
/**
* 商品ES操作类
* Created by macro on 2018/6/19.
*/
public interface EsProductMapper extends BaseEsMapper<EsProduct> {
}
然后在Service实现类中直接使用EsProductMapper内置方法实现即可，是不是和MyBatis-Plus的用法一致？
/**
* 搜索商品管理Service实现类
* Created by macro on 2018/6/19.
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductDao productDao;
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public int importAll() {
List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(null);
return esProductMapper.insertBatch(esProductList);
}
@Override
public void delete(Long id) {
esProductMapper.deleteById(id);
}
@Override
public EsProduct create(Long id) {
EsProduct result = null;
List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(id);
if (esProductList.size() > 0) {
result = esProductList.get(0);
esProductMapper.insert(result);
}
return result;
}
@Override
public void delete(List<Long> ids) {
if (!CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
esProductMapper.deleteBatchIds(ids);
}
}
}
简单商品搜索
下面我们来实现一个最简单的商品搜索，分页搜索商品名称、副标题、关键词中包含指定关键字的商品。
通过QueryWrapper来构造查询条件，然后使用Mapper中的方法来进行查询，使用过MyBatis-Plus的小伙伴应该很熟悉了；
/**
* 搜索商品管理Service实现类
* Created by macro on 2018/6/19.
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public PageInfo<EsProduct> search(String keyword, Integer pageNum, Integer pageSize) {
LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
if(StrUtil.isEmpty(keyword)){
wrapper.matchAllQuery();
}else{
wrapper.multiMatchQuery(keyword,EsProduct::getName,EsProduct::getSubTitle,EsProduct::getKeywords);
}
return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
}
}
使用Swagger访问接口后，可以在控制台输出查看生成的DSL语句，访问地址：http://localhost:8080/swagger-ui/
把DSL语句直接复制Kibana中即可执行查看结果了，这和我们手写DSL语句没什么两样的。
综合商品搜索
下面我们来实现一个复杂的商品搜索，涉及到过滤、不同字段匹配权重不同以及可以进行排序。
首先来说需求，按输入的关键字搜索商品名称（权重10）、副标题（权重5）和关键词（权重2），可以按品牌和分类进行筛选，可以有5种排序方式，默认按相关度进行排序，看下接口文档有助于理解；
这个功能之前使用Spring Data来实现非常复杂，使用Easy-Es来实现确实简洁不少，下面是使用Easy-Es的实现方式；
/**
* 搜索商品管理Service实现类
* Created by macro on 2018/6/19.
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public PageInfo<EsProduct> search(String keyword, Long brandId, Long productCategoryId, Integer pageNum, Integer pageSize,Integer sort) {
LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
//过滤
if (brandId != null || productCategoryId != null) {
if (brandId != null) {
wrapper.eq(EsProduct::getBrandId,brandId);
}
if (productCategoryId != null) {
wrapper.eq(EsProduct::getProductCategoryId,productCategoryId).enableMust2Filter(true);
}
}
//搜索
if (StrUtil.isEmpty(keyword)) {
wrapper.matchAllQuery();
} else {
wrapper.and(i -> i.match(EsProduct::getName, keyword, 10f)
.or().match(EsProduct::getSubTitle, keyword, 5f)
.or().match(EsProduct::getKeywords, keyword, 2f));
}
//排序
if(sort==1){
//按新品从新到旧
wrapper.orderByDesc(EsProduct::getId);
}else if(sort==2){
//按销量从高到低
wrapper.orderByDesc(EsProduct::getSale);
}else if(sort==3){
//按价格从低到高
wrapper.orderByAsc(EsProduct::getPrice);
}else if(sort==4){
//按价格从高到低
wrapper.orderByDesc(EsProduct::getPrice);
}else{
//按相关度
wrapper.sortByScore(SortOrder.DESC);
}
return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
}
}
再对比下之前使用Spring Data的实现方式，没有QueryWrapper来构造条件，还要硬编码字段名称，确实优雅了不少！
相关商品推荐
当我们查看相关商品的时候，一般底部会有一些商品推荐，这里简单来实现下。
首先来说下需求，可以根据指定商品的ID来查找相关商品，看下接口文档有助于理解；
这里我们的实现原理是这样的：首先根据ID获取指定商品信息，然后以指定商品的名称、品牌和分类来搜索商品，并且要过滤掉当前商品，调整搜索条件中的权重以获取最好的匹配度；
使用Easy-Es来实现依旧是那么简洁！
/**
* 搜索商品管理Service实现类
* Created by macro on 2018/6/19.
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public PageInfo<EsProduct> recommend(Long id, Integer pageNum, Integer pageSize) {
LambdaEsQueryWrapper<EsProduct> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
List<EsProduct> esProductList = productDao.getAllEsProductList(id);
if (esProductList.size() > 0) {
EsProduct esProduct = esProductList.get(0);
String keyword = esProduct.getName();
Long brandId = esProduct.getBrandId();
Long productCategoryId = esProduct.getProductCategoryId();
//用于过滤掉相同的商品
wrapper.ne(EsProduct::getId,id);
//根据商品标题、品牌、分类进行搜索
wrapper.and(i -> i.match(EsProduct::getName, keyword, 8f)
.or().match(EsProduct::getSubTitle, keyword, 2f)
.or().match(EsProduct::getKeywords, keyword, 2f)
.or().match(EsProduct::getBrandId, brandId, 5f)
.or().match(EsProduct::getProductCategoryId, productCategoryId, 3f));
return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
}
return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
}
}
聚合搜索商品相关信息
在搜索商品时，经常会有一个筛选界面来帮助我们找到想要的商品，这里我们来简单实现下。
首先来说下需求，可以根据搜索关键字获取到与关键字匹配商品相关的分类、品牌以及属性，下面这张图有助于理解；
这里我们可以使用ES的聚合来实现，搜索出相关商品，聚合出商品的品牌、商品的分类以及商品的属性，只要出现次数最多的前十个即可；
由于Easy-Es目前只用
groupBy实现了简单的聚合，对于我们这种有嵌套对象的聚合无法支持，所以需要使用RestHighLevelClient来实现，如果你对照之前的Spring Data实现方式的话，可以发现用法差不多，看样子Spring Data只是做了简单的封装而已。
/**
* 搜索商品管理Service实现类
* Created by macro on 2018/6/19.
*/
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
@Autowired
private EsProductMapper esProductMapper;
@Override
public EsProductRelatedInfo searchRelatedInfo(String keyword) {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("pms_*");
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
//搜索条件
if (StrUtil.isEmpty(keyword)) {
builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
} else {
builder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "subTitle", "keywords"));
}
//聚合搜索品牌名称
builder.aggregation(AggregationBuilders.terms("brandNames").field("brandName"));
//集合搜索分类名称
builder.aggregation(AggregationBuilders.terms("productCategoryNames").field("productCategoryName"));
//聚合搜索商品属性，去除type=1的属性
AbstractAggregationBuilder<NestedAggregationBuilder> aggregationBuilder = AggregationBuilders.nested("allAttrValues", "attrValueList")
.subAggregation(AggregationBuilders.filter("productAttrs", QueryBuilders.termQuery("attrValueList.type", 1))
.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrIds")
.field("attrValueList.productAttributeId")
.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrValues")
.field("attrValueList.value"))
.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrNames")
.field("attrValueList.name"))));
builder.aggregation(aggregationBuilder);
searchRequest.source(builder);
try {
SearchResponse searchResponse = esProductMapper.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return convertProductRelatedInfo(searchResponse);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 将返回结果转换为对象
*/
private EsProductRelatedInfo convertProductRelatedInfo(SearchResponse response) {
EsProductRelatedInfo productRelatedInfo = new EsProductRelatedInfo();
Map<String, Aggregation> aggregationMap = response.getAggregations().asMap();
//设置品牌
Aggregation brandNames = aggregationMap.get("brandNames");
List<String> brandNameList = new ArrayList<>();
for(int i = 0; i<((Terms) brandNames).getBuckets().size(); i++){
brandNameList.add(((Terms) brandNames).getBuckets().get(i).getKeyAsString());
}
productRelatedInfo.setBrandNames(brandNameList);
//设置分类
Aggregation productCategoryNames = aggregationMap.get("productCategoryNames");
List<String> productCategoryNameList = new ArrayList<>();
for(int i=0;i<((Terms) productCategoryNames).getBuckets().size();i++){
productCategoryNameList.add(((Terms) productCategoryNames).getBuckets().get(i).getKeyAsString());
}
productRelatedInfo.setProductCategoryNames(productCategoryNameList);
//设置参数
Aggregation productAttrs = aggregationMap.get("allAttrValues");
List<? extends Terms.Bucket> attrIds = ((ParsedStringTerms) ((ParsedFilter) ((ParsedNested) productAttrs).getAggregations().get("productAttrs")).getAggregations().get("attrIds")).getBuckets();
List<EsProductRelatedInfo.ProductAttr> attrList = new ArrayList<>();
for (Terms.Bucket attrId : attrIds) {
EsProductRelatedInfo.ProductAttr attr = new EsProductRelatedInfo.ProductAttr();
attr.setAttrId(Long.parseLong((String) attrId.getKey()));
List<String> attrValueList = new ArrayList<>();
List<? extends Terms.Bucket> attrValues = ((ParsedStringTerms) attrId.getAggregations().get("attrValues")).getBuckets();
List<? extends Terms.Bucket> attrNames = ((ParsedStringTerms) attrId.getAggregations().get("attrNames")).getBuckets();
for (Terms.Bucket attrValue : attrValues) {
attrValueList.add(attrValue.getKeyAsString());
}
attr.setAttrValues(attrValueList);
if(!CollectionUtils.isEmpty(attrNames)){
String attrName = attrNames.get(0).getKeyAsString();
attr.setAttrName(attrName);
}
attrList.add(attr);
}
productRelatedInfo.setProductAttrs(attrList);
return productRelatedInfo;
}
}
总结
今天将之前的使用Spring Data的商品搜索案例使用Easy-Es改写了一下，确实使用Easy-Es更简单，但是对于复杂的聚合搜索功能，两者都需要使用原生的RestHighLevelClient用法来实现。使用Easy-Es来操作ES确实足够优雅，它类似MyBatis-Plus的用法能大大降低我们的学习成本，快速完成开发工作！
参考资料
官方文档：https://www.easy-es.cn/
项目源码地址
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-easyes
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