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java如何使用ElasticSearch实现百万级数据查询附近的人功能

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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-ElasticSearch3.1.4.

新建Springboot项目,勾选ElasticSearch和web。

pom文件如下

 
 
  4.0.0 
 
  com.tianyalei 
  elasticsearch 
  0.0.1-SNAPSHOT 
  jar 
 
  elasticsearch 
  Demo project for Spring Boot 
 
   
    org.springframework.boot 
    spring-boot-starter-parent 
    1.5.4.RELEASE 
      
   
 
   
    UTF-8 
    UTF-8 
    1.8 
   
 
   
     
      org.springframework.boot 
      spring-boot-starter-data-elasticsearch 
     
     
      org.springframework.boot 
      spring-boot-starter-web 
     
 
     
      org.springframework.boot 
      spring-boot-starter-test 
      test 
     
     
      com.sun.jna 
      jna 
      3.0.9 
     
   
 
   
     
       
        org.springframework.boot 
        spring-boot-maven-plugin 
       
     
    

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 { 
 
}

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 personList) { 
    int counter = 0; 
    try { 
      if (!elasticsearchTemplate.indexExists(PERSON_INDEX_NAME)) { 
        elasticsearchTemplate.createIndex(PERSON_INDEX_TYPE); 
      } 
      List 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 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
 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 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。

java如何使用ElasticSearch实现百万级数据查询附近的人功能

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,Elasticsearch3.3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); 
    }

感谢各位的阅读!关于“java如何使用ElasticSearch实现百万级数据查询附近的人功能”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!


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