使用过Spring Data操作ES的小伙伴应该有所了解，它只能实现一些非常基本的数据管理工作，一旦遇到稍微复杂点的查询，基本都要依赖ES官方提供的RestHighLevelClient，Spring Data只是在其基础上进行了简单的封装。最近发现一款更优雅的ES ORM框架Easy-Es，使用它能像MyBatis-Plus一样操作ES，今天就以mall项目中的商品搜索功能为例，来聊聊它的使用！

Easy-Es简介

Easy-Es（简称EE）是一款基于Elasticsearch（简称ES）官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架，在RestHighLevelClient的基础上，只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。EE和Mybatis-Plus（简称MP）的用法非常相似，如果你之前使用过MP的话，应该能很快上手EE。EE的理念是：把简单、易用、方便留给用户，把复杂留给框架。

EE的主要特性如下：

• 全自动索引托管：开发者无需关心索引的创建、更新及数据迁移等繁琐步骤，框架能自动完成。
• 屏蔽语言差异：开发者只需要会MySQL的语法即可使用ES。
• 代码量极少：与直接使用官方提供的RestHighLevelClient相比，相同的查询平均可以节省3-5倍的代码量。
• 零魔法值：字段名称直接从实体中获取，无需手写。
• 零额外学习成本: 开发者只要会国内最受欢迎的Mybatis-Plus用法，即可无缝迁移至EE。

MySQL与Easy-Es语法对比

首先我们来对MySQL、Easy-Es和RestHighLevelClient的语法做过对比，来快速学习下Easy-Es的语法。

集成及配置

接下来把Easy-Es集成到项目中配置下就可以使用了。

• 首先需要在pom.xml中添加Easy-Es的相关依赖；

    cn.easy-es
    easy-es-boot-starter
    1.0.2

由于底层使用了ES官方提供的RestHighLevelClient，这里ES的相关依赖版本需要统一下，这里使用的ES客户端版本为7.14.0，ES版本为7.17.3；

    
        
            org.elasticsearch.client
            elasticsearch-rest-high-level-client
            7.14.0
        
        
            org.elasticsearch
            elasticsearch
            7.14.0
        
    

再修改配置文件application.yml对Easy-Es进行配置。

easy-es:
  # 是否开启EE自动配置
  enable: true
  # ES连接地址+端口
  address: localhost:9200
  # 关闭自带banner
  banner: false

添加Easy-Es的Java配置，使用@EsMapperScan配置好Easy-Es的Mapper接口和文档对象路径，如果你使用了MyBatis-Plus的话，需要和它的扫描路径区分开来。

/**
 * EasyEs配置类
 * Created by macro on 2022/9/16.
 */
@Configuration
@EsMapperScan("com.macro.mall.tiny.easyes")
public class EasyEsConfig {
}

使用

Easy-Es集成和配置完成后，就可以开始使用了。这里还是以mall项目的商品搜索功能为例，聊聊Easy-Es的使用，Spring Data的实现方式可以参考Elasticsearch项目实战，商品搜索功能设计与实现！ 。

注解的使用

下面我们来学习下Easy-Es中注解的使用。

• 首先我们需要创建文档对象EsProduct，然后给类和字段添加上Easy-Es的注解；

/**
 * 搜索商品的信息
 * Created by macro on 2018/6/19.
 */
@Data
@EqualsAndHashCode
@IndexName(value = "pms", shardsNum = 1, replicasNum = 0)
public class EsProduct implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -1L;
    @IndexId(type = IdType.CUSTOMIZE)
    private Long id;
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private String productSn;
    private Long brandId;
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private String brandName;
    private Long productCategoryId;
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private String productCategoryName;
    private String pic;
    @IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
    private String name;
    @IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
    private String subTitle;
    @IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = "ik_max_word")
    private String keywords;
    private BigDecimal price;
    private Integer sale;
    private Integer newStatus;
    private Integer recommandStatus;
    private Integer stock;
    private Integer promotionType;
    private Integer sort;
    @IndexField(fieldType = FieldType.NESTED, nestedClass = EsProductAttributeValue.class)
    private List attrValueList;
    @Score
    private Float score;
}

• EsProduct中的注解具体说明如下：

• EsProduct中嵌套类型EsProductAttributeValue的代码如下。

/**
 * 搜索商品的属性信息
 * Created by macro on 2018/6/27.
 */
@Data
@EqualsAndHashCode
public class EsProductAttributeValue implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    @IndexField(fieldType = FieldType.LONG)
    private Long id;
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private Long productAttributeId;
    //属性值
    @IndexField(fieldType = FieldType.KEYWORD)
    private String value;
    //属性参数：0->规格；1->参数
    @IndexField(fieldType = FieldType.INTEGER)
    private Integer type;
    //属性名称
    @IndexField(fieldType=FieldType.KEYWORD)
    private String name;
}

商品信息维护

下面我们来实现几个简单的商品信息维护接口，包括商品信息的导入、创建和删除。

• 首先我们需要定义一个Mapper，继承BaseEsMapper；

/**
 * 商品ES操作类
 * Created by macro on 2018/6/19.
 */
public interface EsProductMapper extends BaseEsMapper {

}

然后在Service实现类中直接使用EsProductMapper内置方法实现即可，是不是和MyBatis-Plus的用法一致？

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 * Created by macro on 2018/6/19.
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductDao productDao;
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public int importAll() {
        List esProductList = productDao.getAllEsProductList(null);
        return esProductMapper.insertBatch(esProductList);
    }

    @Override
    public void delete(Long id) {
        esProductMapper.deleteById(id);
    }

    @Override
    public EsProduct create(Long id) {
        EsProduct result = null;
        List esProductList = productDao.getAllEsProductList(id);
        if (esProductList.size() > 0) {
            result = esProductList.get(0);
            esProductMapper.insert(result);
        }
        return result;
    }

    @Override
    public void delete(List ids) {
        if (!CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
            esProductMapper.deleteBatchIds(ids);
        }
    }
}

简单商品搜索

下面我们来实现一个最简单的商品搜索，分页搜索商品名称、副标题、关键词中包含指定关键字的商品。

• 通过QueryWrapper来构造查询条件，然后使用Mapper中的方法来进行查询，使用过MyBatis-Plus的小伙伴应该很熟悉了；

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 * Created by macro on 2018/6/19.
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public PageInfo search(String keyword, Integer pageNum, Integer pageSize) {
        LambdaEsQueryWrapper wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
        if(StrUtil.isEmpty(keyword)){
            wrapper.matchAllQuery();
        }else{
            wrapper.multiMatchQuery(keyword,EsProduct::getName,EsProduct::getSubTitle,EsProduct::getKeywords);
        }
        return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
    }
}

使用Swagger访问接口后，可以在控制台输出查看生成的DSL语句

• 把DSL语句直接复制Kibana中即可执行查看结果了，这和我们手写DSL语句没什么两样的。

综合商品搜索

下面我们来实现一个复杂的商品搜索，涉及到过滤、不同字段匹配权重不同以及可以进行排序。

• 首先来说需求，按输入的关键字搜索商品名称（权重10）、副标题（权重5）和关键词（权重2），可以按品牌和分类进行筛选，可以有5种排序方式，默认按相关度进行排序，看下接口文档有助于理解；

• 这个功能之前使用Spring Data来实现非常复杂，使用Easy-Es来实现确实简洁不少，下面是使用Easy-Es的实现方式；

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 * Created by macro on 2018/6/19.
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public PageInfo search(String keyword, Long brandId, Long productCategoryId, Integer pageNum, Integer pageSize,Integer sort) {
        LambdaEsQueryWrapper wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
        //过滤
        if (brandId != null || productCategoryId != null) {
            if (brandId != null) {
                wrapper.eq(EsProduct::getBrandId,brandId);
            }
            if (productCategoryId != null) {
                wrapper.eq(EsProduct::getProductCategoryId,productCategoryId).enableMust2Filter(true);
            }
        }
        //搜索
        if (StrUtil.isEmpty(keyword)) {
            wrapper.matchAllQuery();
        } else {
            wrapper.and(i -> i.match(EsProduct::getName, keyword, 10f)
                    .or().match(EsProduct::getSubTitle, keyword, 5f)
                    .or().match(EsProduct::getKeywords, keyword, 2f));
        }
        //排序
        if(sort==1){
            //按新品从新到旧
            wrapper.orderByDesc(EsProduct::getId);
        }else if(sort==2){
            //按销量从高到低
            wrapper.orderByDesc(EsProduct::getSale);
        }else if(sort==3){
            //按价格从低到高
            wrapper.orderByAsc(EsProduct::getPrice);
        }else if(sort==4){
            //按价格从高到低
            wrapper.orderByDesc(EsProduct::getPrice);
        }else{
            //按相关度
            wrapper.sortByScore(SortOrder.DESC);
        }
        return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
    }
}

• 再对比下之前使用Spring Data的实现方式，没有QueryWrapper来构造条件，还要硬编码字段名称，确实优雅了不少！

相关商品推荐

当我们查看相关商品的时候，一般底部会有一些商品推荐，这里简单来实现下。

• 首先来说下需求，可以根据指定商品的ID来查找相关商品，看下接口文档有助于理解；

• 这里我们的实现原理是这样的：首先根据ID获取指定商品信息，然后以指定商品的名称、品牌和分类来搜索商品，并且要过滤掉当前商品，调整搜索条件中的权重以获取最好的匹配度；
• 使用Easy-Es来实现依旧是那么简洁！

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 * Created by macro on 2018/6/19.
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public PageInfo recommend(Long id, Integer pageNum, Integer pageSize) {
        LambdaEsQueryWrapper wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
        List esProductList = productDao.getAllEsProductList(id);
        if (esProductList.size() > 0) {
            EsProduct esProduct = esProductList.get(0);
            String keyword = esProduct.getName();
            Long brandId = esProduct.getBrandId();
            Long productCategoryId = esProduct.getProductCategoryId();
            //用于过滤掉相同的商品
            wrapper.ne(EsProduct::getId,id);
            //根据商品标题、品牌、分类进行搜索
            wrapper.and(i -> i.match(EsProduct::getName, keyword, 8f)
                    .or().match(EsProduct::getSubTitle, keyword, 2f)
                    .or().match(EsProduct::getKeywords, keyword, 2f)
                    .or().match(EsProduct::getBrandId, brandId, 5f)
                    .or().match(EsProduct::getProductCategoryId, productCategoryId, 3f));
            return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
        }
        return esProductMapper.pageQuery(wrapper, pageNum, pageSize);
    }
}

聚合搜索商品相关信息

在搜索商品时，经常会有一个筛选界面来帮助我们找到想要的商品，这里我们来简单实现下。

• 首先来说下需求，可以根据搜索关键字获取到与关键字匹配商品相关的分类、品牌以及属性，下面这张图有助于理解；

• 这里我们可以使用ES的聚合来实现，搜索出相关商品，聚合出商品的品牌、商品的分类以及商品的属性，只要出现次数最多的前十个即可；
• 由于Easy-Es目前只用groupBy实现了简单的聚合，对于我们这种有嵌套对象的聚合无法支持，所以需要使用RestHighLevelClient来实现，如果你对照之前的Spring Data实现方式的话，可以发现用法差不多，看样子Spring Data只是做了简单的封装而已。

/**
 * 搜索商品管理Service实现类
 * Created by macro on 2018/6/19.
 */
@Service
public class EsProductServiceImpl implements EsProductService {
    @Autowired
    private EsProductMapper esProductMapper;
    @Override
    public EsProductRelatedInfo searchRelatedInfo(String keyword) {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        searchRequest.indices("pms_*");
        SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
        //搜索条件
        if (StrUtil.isEmpty(keyword)) {
            builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        } else {
            builder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "subTitle", "keywords"));
        }
        //聚合搜索品牌名称
        builder.aggregation(AggregationBuilders.terms("brandNames").field("brandName"));
        //集合搜索分类名称
        builder.aggregation(AggregationBuilders.terms("productCategoryNames").field("productCategoryName"));
        //聚合搜索商品属性，去除type=1的属性
        AbstractAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.nested("allAttrValues", "attrValueList")
                .subAggregation(AggregationBuilders.filter("productAttrs", QueryBuilders.termQuery("attrValueList.type", 1))
                        .subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrIds")
                                .field("attrValueList.productAttributeId")
                                .subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrValues")
                                        .field("attrValueList.value"))
                                .subAggregation(AggregationBuilders.terms("attrNames")
                                        .field("attrValueList.name"))));
        builder.aggregation(aggregationBuilder);
        searchRequest.source(builder);
        try {
            SearchResponse searchResponse = esProductMapper.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            return convertProductRelatedInfo(searchResponse);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 将返回结果转换为对象
     */
    private EsProductRelatedInfo convertProductRelatedInfo(SearchResponse response) {
        EsProductRelatedInfo productRelatedInfo = new EsProductRelatedInfo();
        Map aggregationMap = response.getAggregations().asMap();
        //设置品牌
        Aggregation brandNames = aggregationMap.get("brandNames");
        List brandNameList = new ArrayList<>();
        for(int i = 0; i<((Terms) brandNames).getBuckets().size(); i++){
            brandNameList.add(((Terms) brandNames).getBuckets().get(i).getKeyAsString());
        }
        productRelatedInfo.setBrandNames(brandNameList);
        //设置分类
        Aggregation productCategoryNames = aggregationMap.get("productCategoryNames");
        List productCategoryNameList = new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<((Terms) productCategoryNames).getBuckets().size();i++){
            productCategoryNameList.add(((Terms) productCategoryNames).getBuckets().get(i).getKeyAsString());
        }
        productRelatedInfo.setProductCategoryNames(productCategoryNameList);
        //设置参数
        Aggregation productAttrs = aggregationMap.get("allAttrValues");
        List<? extends Terms.Bucket> attrIds = ((ParsedStringTerms) ((ParsedFilter) ((ParsedNested) productAttrs).getAggregations().get("productAttrs")).getAggregations().get("attrIds")).getBuckets();
        List attrList = new ArrayList<>();
        for (Terms.Bucket attrId : attrIds) {
            EsProductRelatedInfo.ProductAttr attr = new EsProductRelatedInfo.ProductAttr();
            attr.setAttrId(Long.parseLong((String) attrId.getKey()));
            List attrValueList = new ArrayList<>();
            List<? extends Terms.Bucket> attrValues = ((ParsedStringTerms) attrId.getAggregations().get("attrValues")).getBuckets();
            List<? extends Terms.Bucket> attrNames = ((ParsedStringTerms) attrId.getAggregations().get("attrNames")).getBuckets();
            for (Terms.Bucket attrValue : attrValues) {
                attrValueList.add(attrValue.getKeyAsString());
            }
            attr.setAttrValues(attrValueList);
            if(!CollectionUtils.isEmpty(attrNames)){
                String attrName = attrNames.get(0).getKeyAsString();
                attr.setAttrName(attrName);
            }
            attrList.add(attr);
        }
        productRelatedInfo.setProductAttrs(attrList);
        return productRelatedInfo;
    }
}

总结

今天将之前的使用Spring Data的商品搜索案例使用Easy-Es改写了一下，确实使用Easy-Es更简单，但是对于复杂的聚合搜索功能，两者都需要使用原生的RestHighLevelClient用法来实现。使用Easy-Es来操作ES确实足够优雅，它类似MyBatis-Plus的用法能大大降低我们的学习成本，快速完成开发工作！