这篇文章给大家分享的是有关java如何使用ElasticSearch实现百万级数据查询附近的人功能的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
成都创新互联公司长期为1000+客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为望城企业提供专业的成都网站建设、网站设计，望城网站改版等技术服务。拥有10多年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。
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。
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！
当前文章：java如何使用ElasticSearch实现百万级数据查询附近的人功能
本文URL：
http://cdxtjz.com/article/jccpgs.html
