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elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的 数据同步。 在微服务中，负责酒店管理（操作mysql )的业务与负责酒店搜索（操作elasticsearch )的业务可能在两个不同的微服务上，数据同步该如何实现呢? 思路分析常见的数据同步方案有三种： 同步调用 异步通知 监听binlog 同步调用 hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据 酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo提供的接口 优点：实现简单，粗暴 缺点：业务耦合度高 异步通知 hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息 hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改 监听binlog 给mysql开启binlog功能 mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中 hotel-demo基于canal监听binlog变化，实时 ...

当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图： 这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全 需要根据拼音字母来推断，因此要用到拼音分词功能。 拼音分词器要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin，请安装ES对应版本的拼音分词器 安装方式 ​ ①解压 ​ ②上传到虚拟机中，elasticsearch的plugin目录 ​ ③重启elasticsearch ​ ④测试 12345POST /_analyze{  "text": "如家酒店还不错",  "analyzer": "pinyin"} 自定义分词器默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。 ela ...

聚合（aggregations） 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，可以实现近实时搜索效果。 聚合的种类聚合常见的有三类： 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 DSL实现聚合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1 ...

搜索分页 实现黑马旅游的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页 在项目的首页，有一个大大的搜索框，还有分页按钮： 点击搜索按钮，可以看到浏览器控制台发出了请求： 请求参数如下： 需求分析 请求方式：POST 请求路径：/hotel/list 请求参数：JSON对象，包含4个字段： key：搜索关键字 page：页码 size：每页大小 sortBy：排序，目前暂不实现 返回值：分页查询，需要返回分页结果PageResult，包含两个属性： total：总条数 List<HotelDoc>：当前页的数据 业务流程 步骤一：定义实体类，接收请求参数的JSON对象 步骤二：编写controller，接收页面的请求 步骤三：编写业务实现，利用RestHighLevelClient实现搜索、分页 定义实体类实体类有两个，一个是前端的请求参数实体，一个是服务端应该返回的响应结果实体。 请求参数 前端请求的json结构如下： 123456{ "key": "搜索关键字", "page&quo ...

基于RestHighLevelClient对象，步骤包括： 准备Request对象 准备请求参数 发起请求 解析响应 快速入门 发起查询请求 创建SearchRequest对象，指定索引库名 利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等 query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL 利用client.search()发送请求，得到响应 request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能： QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询： 解析响应 elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含： hits：命中的结果 total：总条数，其中的value是具体的总条数值 max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分 hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象 _source：文档中的 ...

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。 排序elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。 普通字段排序 keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。 1234567891011GET /indexName/_search{  "query": {    "match_all": {}  },  "sort": [    {      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC    }  ]} 排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推 酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序 地理坐标排序 地理坐标排序略 ...