java 使用ElasticSearch完成百万级数据查询附近的人功能
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2023-12-17 12:58:28
上一篇文章介绍了elasticsearch使用repository和elasticsearchtemplate完成构建复杂查询条件，简单介绍了elasticsearch使用...
上一篇文章介绍了elasticsearch使用repository和elasticsearchtemplate完成构建复杂查询条件，简单介绍了elasticsearch使用地理位置的功能。
这一篇我们来看一下使用elasticsearch完成大数据量查询附近的人功能，搜索n米范围的内的数据。
准备环境
本机测试使用了elasticsearch最新版5.5.1，springboot1.5.4，spring-data-elasticsearch2.1.4.
新建springboot项目，勾选elasticsearch和web。
pom文件如下
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/pom/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/xmlschema-instance"
xsi:schemalocation="http://maven.apache.org/pom/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelversion>4.0.0</modelversion>
<groupid>com.tianyalei</groupid>
<artifactid>elasticsearch</artifactid>
<version>0.0.1-snapshot</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>elasticsearch</name>
<description>demo project for spring boot</description>
<parent>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-parent</artifactid>
<version>1.5.4.release</version>
<relativepath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<properties>
<project.build.sourceencoding>utf-8</project.build.sourceencoding>
<project.reporting.outputencoding>utf-8</project.reporting.outputencoding>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<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>
</dependency>
<dependency>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-test</artifactid>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupid>com.sun.jna</groupid>
<artifactid>jna</artifactid>
<version>3.0.9</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-maven-plugin</artifactid>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
新建model类person
package com.tianyalei.elasticsearch.model;
import org.springframework.data.annotation.id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.geopointfield;
import java.io.serializable;
/**
* model类
*/
@document(indexname="elastic_search_project",type="person",indexstoretype="fs",shards=5,replicas=1,refreshinterval="-1")
public class person implements serializable {
@id
private int id;
private string name;
private string phone;
/**
* 地理位置经纬度
* lat纬度，lon经度 "40.715,-74.011"
* 如果用数组则相反[-73.983, 40.719]
*/
@geopointfield
private string address;
public int getid() {
return id;
}
public void setid(int id) {
this.id = id;
}
public string getname() {
return name;
}
public void setname(string name) {
this.name = name;
}
public string getphone() {
return phone;
}
public void setphone(string phone) {
this.phone = phone;
}
public string getaddress() {
return address;
}
public void setaddress(string address) {
this.address = address;
}
}
我用address字段表示经纬度位置。注意，使用string[]和string分别来表示经纬度时是不同的，见注释。
import com.tianyalei.elasticsearch.model.person;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.elasticsearchrepository;
public interface personrepository extends elasticsearchrepository<person, integer> {
}
看一下service类，完成插入测试数据的功能，查询的功能我放在controller里了，为了方便查看，正常是应该放在service里
package com.tianyalei.elasticsearch.service;
import com.tianyalei.elasticsearch.model.person;
import com.tianyalei.elasticsearch.repository.personrepository;
import org.springframework.beans.factory.annotation.autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.elasticsearchtemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.indexquery;
import org.springframework.stereotype.service;
import java.util.arraylist;
import java.util.list;
@service
public class personservice {
@autowired
personrepository personrepository;
@autowired
elasticsearchtemplate elasticsearchtemplate;
private static final string person_index_name = "elastic_search_project";
private static final string person_index_type = "person";
public person add(person person) {
return personrepository.save(person);
}
public void bulkindex(list<person> personlist) {
int counter = 0;
try {
if (!elasticsearchtemplate.indexexists(person_index_name)) {
elasticsearchtemplate.createindex(person_index_type);
}
list<indexquery> queries = new arraylist<>();
for (person person : personlist) {
indexquery indexquery = new indexquery();
indexquery.setid(person.getid() + "");
indexquery.setobject(person);
indexquery.setindexname(person_index_name);
indexquery.settype(person_index_type);
//上面的那几步也可以使用indexquerybuilder来构建
//indexquery index = new indexquerybuilder().withid(person.getid() + "").withobject(person).build();
queries.add(indexquery);
if (counter % 500 == 0) {
elasticsearchtemplate.bulkindex(queries);
queries.clear();
system.out.println("bulkindex counter : " + counter);
}
counter++;
}
if (queries.size() > 0) {
elasticsearchtemplate.bulkindex(queries);
}
system.out.println("bulkindex completed.");
} catch (exception e) {
system.out.println("indexerservice.bulkindex e;" + e.getmessage());
throw e;
}
}
}
注意看bulkindex方法，这个是批量插入数据用的，bulk也是es官方推荐使用的批量插入数据的方法。这里是每逢500的整数倍就bulk插入一次。
package com.tianyalei.elasticsearch.controller;
import com.tianyalei.elasticsearch.model.person;
import com.tianyalei.elasticsearch.service.personservice;
import org.elasticsearch.common.unit.distanceunit;
import org.elasticsearch.index.query.geodistancequerybuilder;
import org.elasticsearch.index.query.querybuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.geodistancesortbuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.sortbuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.sortorder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.autowired;
import org.springframework.data.domain.pagerequest;
import org.springframework.data.domain.pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.elasticsearchtemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.nativesearchquerybuilder;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.searchquery;
import org.springframework.web.bind.annotation.getmapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.restcontroller;
import java.text.decimalformat;
import java.util.arraylist;
import java.util.list;
import java.util.random;
@restcontroller
public class personcontroller {
@autowired
personservice personservice;
@autowired
elasticsearchtemplate elasticsearchtemplate;
@getmapping("/add")
public object add() {
double lat = 39.929986;
double lon = 116.395645;
list<person> personlist = new arraylist<>(900000);
for (int i = 100000; i < 1000000; i++) {
double max = 0.00001;
double min = 0.000001;
random random = new random();
double s = random.nextdouble() % (max - min + 1) + max;
decimalformat df = new decimalformat("######0.000000");
// system.out.println(s);
string lons = df.format(s + lon);
string lats = df.format(s + lat);
double dlon = double.valueof(lons);
double dlat = double.valueof(lats);
person person = new person();
person.setid(i);
person.setname("名字" + i);
person.setphone("电话" + i);
person.setaddress(dlat + "," + dlon);
personlist.add(person);
}
personservice.bulkindex(personlist);
// searchquery searchquery = new nativesearchquerybuilder().withquery(querybuilders.querystringquery("spring boot or 书籍")).build();
// list<article> articles = elas、ticsearchtemplate.queryforlist(se、archquery, article.class);
// for (article article : articles) {
// system.out.println(article.tostring());
// }
return "添加数据";
}
/**
*
geo_distance: 查找距离某个中心点距离在一定范围内的位置
geo_bounding_box: 查找某个长方形区域内的位置
geo_distance_range: 查找距离某个中心的距离在min和max之间的位置
geo_polygon: 查找位于多边形内的地点。
sort可以用来排序
*/
@getmapping("/query")
public object query() {
double lat = 39.929986;
double lon = 116.395645;
long nowtime = system.currenttimemillis();
//查询某经纬度100米范围内
geodistancequerybuilder builder = querybuilders.geodistancequery("address").point(lat, lon)
.distance(100, distanceunit.meters);
geodistancesortbuilder sortbuilder = sortbuilders.geodistancesort("address")
.point(lat, lon)
.unit(distanceunit.meters)
.order(sortorder.asc);
pageable pageable = new pagerequest(0, 50);
nativesearchquerybuilder builder1 = new nativesearchquerybuilder().withfilter(builder).withsort(sortbuilder).withpageable(pageable);
searchquery searchquery = builder1.build();
//queryforlist默认是分页，走的是queryforpage，默认10个
list<person> personlist = elasticsearchtemplate.queryforlist(searchquery, person.class);
system.out.println("耗时：" + (system.currenttimemillis() - nowtime));
return personlist;
}
}
看controller类，在add方法中，我们插入90万条测试数据，随机产生不同的经纬度地址。
在查询方法中，我们构建了一个查询100米范围内、按照距离远近排序，分页每页50条的查询条件。如果不指明pageable的话，estemplate的queryforlist默认是10条，通过源码可以看到。
启动项目，先执行add，等待百万数据插入，大概几十秒。
然后执行查询，看一下结果。
第一次查询花费300多ms，再次查询后时间就大幅下降，到30ms左右，因为es已经自动缓存到内存了。
可见，es完成地理位置的查询还是非常快的。适用于查询附近的人、范围查询之类的功能。
后记，在后来的使用中，elasticsearch2.3版本时，按上面的写法出现了geo类型无法索引的情况，进入es的为string，而不是标注的geofiled。在此记录一下解决方法，将string类型修改为geopoint，且是org.springframework.data.elasticsearch.core.geo.geopoint包下的。然后需要在创建index时，显式调用一下mapping方法，才能正确的映射为geofield。
如下
if (!elasticsearchtemplate.indexexists("abc")) {
elasticsearchtemplate.createindex("abc");
elasticsearchtemplate.putmapping(person.class);
}
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。