java 使用ElasticSearch完成百萬級數據查詢附近的人功能

上一篇文章介紹了ElasticSearch使用Repository和ElasticSearchTemplate完成構建複雜查詢條件，簡單介紹了ElasticSearch使用地理位置的功能。

這一篇我們來看一下使用ElasticSearch完成大數據量查詢附近的人功能，搜索N米範圍的內的數據。

準備環境

本機測試使用了ElasticSearch最新版5.5.1，SpringBoot1.5.4，spring-data-ElasticSearch2.1.4.

新建Springboot項目，勾選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類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類*/ @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; /** * 地理位置經緯度* lat緯度，lon經度"40.715,-74.011" * 如果用數組則相反[-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字段表示經緯度位置。注意，使用String[]和String分別來表示經緯度時是不同的，見註釋。

 import com.tianyalei.elasticsearch.model.Person; import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository; public interface PersonRepository extends ElasticsearchRepository<Person, Integer> { }

看一下Service類，完成插入測試數據的功能，查詢的功能我放在Controller裡了，為了方便查看，正常是應該放在Service裡

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); //上面的那幾步也可以使用IndexQueryBuilder來構建//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，這個是批量插入數據用的，bulk也是ES官方推薦使用的批量插入數據的方法。這裡是每逢500的整數倍就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("電話" + i); person.setAddress(dlat + "," + dlon); personList.add(person); } personService.bulkIndex(personList); // SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("spring boot OR 書籍")).build(); // List<Article> articles = elas、ticsearchTemplate.queryForList(se、archQuery, Article.class); // for (Article article : articles) { // System.out.println(article.toString()); // } return "添加數據"; } /** * geo_distance: 查找距離某個中心點距離在一定範圍內的位置geo_bounding_box: 查找某個長方形區域內的位置geo_distance_range: 查找距離某個中心的距離在min和max之間的位置geo_polygon: 查找位於多邊形內的地點。 sort可以用來排序*/ @GetMapping("/query") public Object query() { double lat = 39.929986; double lon = 116.395645; Long nowTime = System.currentTimeMillis(); //查詢某經緯度100米範圍內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默認是分頁，走的是queryForPage，默認10個List<Person> personList = elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Person.class); System.out.println("耗時：" + (System.currentTimeMillis() - nowTime)); return personList; } }

看Controller類，在add方法中，我們插入90萬條測試數據，隨機產生不同的經緯度地址。

在查詢方法中，我們構建了一個查詢100米範圍內、按照距離遠近排序，分頁每頁50條的查詢條件。如果不指明Pageable的話，ESTemplate的queryForList默認是10條，通過源碼可以看到。

啟動項目，先執行add，等待百萬數據插入，大概幾十秒。

然後執行查詢，看一下結果。

第一次查詢花費300多ms，再次查詢後時間就大幅下降，到30ms左右，因為ES已經自動緩存到內存了。

可見，ES完成地理位置的查詢還是非常快的。適用於查詢附近的人、範圍查詢之類的功能。

後記，在後來的使用中，Elasticsearch2.3版本時，按上面的寫法出現了geo類型無法索引的情況，進入es的為String，而不是標註的geofiled。在此記錄一下解決方法，將String類型修改為GeoPoint，且是org.springframework.data.elasticsearch.core.geo.GeoPoint包下的。然後需要在創建index時，顯式調用一下mapping方法，才能正確的映射為geofield。

如下

if (!elasticsearchTemplate.indexExists("abc")) { elasticsearchTemplate.createIndex("abc"); elasticsearchTemplate.putMapping(Person.class); }

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持武林網。