Spring Boot + Elasticsearch实现大批量数据集下中文的精确匹配-案例剖析

缘由

数据存储在MYSQ库中，数据基本维持不变，但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢，寻求一种简单有效的方式提高查询效率，MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询。

技术方案

考虑后期同样会使用到es，此次直接结合spring-boot框架形成一个独立服务，并不涉及UI展现内容，（ES版本2.4.5，5.0+版本的话就不能再使用spring data elasticsearch）技术组合如下：

Spring Boot+ Spring-data-elasticsearch + Elasticsearch

结合elasticsearch-jdbc插件，全量将数据一次性导入es中，后期不涉及数据变更。

es安装

测试期间单机安装，官网下载对应版本，由于笔者工作环境基于JDK7，所以下载5.0以下版本，5.0+均依赖Java8，同时使用到elasticsearch-jdbc插件，一并下载安装完成。

走过的大弯路

直接使用elasticsearch-jdbc工具，编写脚本文件，抽取数据到es中，脚本样例如下：

#!/bin/sh

DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )"

bin=${DIR}/../bin

lib=${DIR}/../lib

echo '

{

"type": "jdbc",

"jdbc": {

"elasticsearch.autodiscover": true,

"url": "jdbc:mysql://192.168.1.3:3306/test",

"user": "root",

"password": "root",

"sql": "SELECT * from tb_name1",

"elasticsearch": {

"host": "192.168.1.1",

"port": 9300

},

"index": "my-index",

"type": "my-type"

}

}

' | java \

-cp "${lib}/*" \

-Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \

org.xbib.tools.Runner \

org.xbib.tools.JDBCImporter

[/code]

数据导入成功后，可使用head插件直接查看到。使用基本查询测试，查询条件是name=测试&num=100，使用精确匹配term语句，查询数据未果，实际使用num=100独立查询时，有相关数据。

问题跟踪解决

导致此现象的原因在于中文分词的问题，使用elasticsearch-jdbc脚本中并未处理列的mapping类型。(中间做过一次尝试，在脚本中定义对应的type_mapping，但并未成功，有兴趣的朋友可再做尝试)。

注：es与ik分词插件结合，版本匹配需要特别关注，但本案例并不涉及

结合此案例，查询时并不需要分词，而是精确匹配，但es默认情况下是指定string类型的分词，所以在index创建之前我们需要手动指定相关列不需要分词：not_analyzed，形如：

CURL -XPOST http://192.168.1.105:9200/my-index -d {

{

"mappings": {

"my-type": {

"properties": {

"name": {

"type": "string",

"index": "not_analyzed"

},

"num": {

"type": "string",

"index": "not_analyzed"

}

}

}

}

}

[/code]

创建索引成功后，再使用elasticsearch-jdbc的脚本导入数据，相关数据列不会再使用分词分析，再使用term组合精确查询时，就可以查询相关数据来。

SpringBoot应用

pom.xml关键配置

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

<exclusions>

<exclusion>

<artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>

<groupId>org.slf4j</groupId>

</exclusion>

</exclusions>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>

<exclusions>

<exclusion>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>

</exclusion>

</exclusions>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>

<scope>test</scope>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-log4j</artifactId>

<version>1.3.1.RELEASE</version>

</dependency>

[/code]

与elasticsearch交互实体

@Data

@Document(indexName = "my-index", type = "my-type", shards = 5, replicas = 1, indexStoreType = "fs", refreshInterval = "-1")

public class DataBean {

/**

* code:名称

*

*@since JDK 1.6

*/

public String name;

/**

*msg:编号

*

*@since JDK 1.6

*/

public String num;

}

[/code]

与es交互接口类，返回数据的唯一_id值，若查得数据表示命中数据，若为空并未数据不存在

public interface DataBeanRepository extends ElasticsearchRepository<DataBean, Long> {

//案例中并未使用，但可以用

public List<BlackGreyData> findByNameAndNum(String name, String num);

}

[/code]

下面是业务处理层，采用BoolQueryBuilder构建查询条件，也即可基于DSL模块查询数据，还可以采用Criteria查询。

@Autowired

DataBeanRepository repository;

@Override

public List<DataBean> query(String name, String num, String type) {

//采用过滤器的形式，提高查询效率

BoolQueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery();

builder.must(QueryBuilders.termQuery("name", name)).must(QueryBuilders.termQuery("num", num));

Iterable<DataBean> lists = repository.search(builder);

List<DataBean> datas = new ArrayList<>();

for (DataBean dataBean : lists) {

datas.add(dataBean);

logger.info("---------------------->>>Request result = 【" + dataBean + "】");

}

return datas;

}

[/code]

其它再编写对应的请求响应逻辑，即可完成简单服务的完成。

测试结果

GPS数据量5000W+，精确匹配查询出来50条数据，耗时700ms左右，结果查询缓存机制，基本可以稳定在300ms左右。这也是在单节点，未作任何优化的情况的结果。

源码地址

https://github.com/backkoms/spring-boot-elasticsearch



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