根据商城首页需求编写ES映射

「爱情、让人受尽委屈。」 2023-02-09 13:26 25阅读 0赞

在编写ES映射前先看看JD商城的检索页面，然后根据这个页面编写自己的检索映射，对于这些品牌，品牌属性和所属分类都是要保存的  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNjA1OTY4_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
下面这些手机就是根据上面条件检索出来的  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNjA1OTY4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## ES数据结构的编写 ##

那一个检索的实体中，需要哪些信息呢？哪些是需要被检索的，哪些又是不需要被检索的，哪些能进行模糊匹配，哪些不能进行模糊匹配，以及哪些能够进行内部匹配（嵌入式，扁平化处理，防止数据扁平化搜索）等等

### 实体数据结构的思考过程 ###

下面先大致来拆解一下具体商品的数据结构（以手机为例，具体的信息都是查出来的）  
**第一种方案**

{
    	skuId
    	spuId
    	skuTitle
    	price
    	saleCount
    	attrs:[
    		{尺寸}
    		{CPU}
    		{分辨率}
    	]
    }

对于上面的结构：简单方便，不用多次查找，内存占用比较大，因为冗余信息太多了，比如在一个SPU下的基本属性都是相同的不用再重复的存储。  
**第二种方案**：拆分索引

sku索引
    {
    	skuId
    	spuId
    	xxxx
    }
    
    attr索引
    {
    	spuId
    	attrs:[
    		{尺寸}
    		......
      ]
    }

就相当于Mysql中的分表，将一个大表分为多个小表，根据某些字段进行连表查询。  
对应上面的结构：节省内存空间，结构相对于第一种复杂，检索商品时要多次查询才能完成，因此在大数据环境下效率较低

### 映射编写 ###

采用第一种方案编写ES映射

PUT product
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "skuId": {
            "type": "long"
          },
          "spuId": {
            "type": "keyword"
          },
          "skuTitle": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_smart"
          },
          "skuPrice": {
            "type": "keyword"
          },
          "skuImg": {
            "type": "keyword",
            "index": false,
            "doc_values": false
          },
          "saleCount": {
            "type": "long"
          },
          "hasStock": {
            "type": "boolean"
          },
          "hotScore": {
            "type": "long"
          },
          "brandId": {
            "type": "long"
          },
          "catalogId": {
            "type": "long"
          },
          "brandName": {
            "type": "keyword",
            "index": false,
            "doc_values": false
          },
          "brandImg": {
            "type": "keyword",
            "index": false,
            "doc_values": false
          },
          "catalogName": {
            "type": "keyword",
            "index": false,
            "doc_values": false
          },
          "attrs": {
            "type": "nested",
            "properties": {
              "attrId": {
                "type": "long"
              },
              "attrName": {
                "type": "keyword",
                "index": false,
                "doc_values": false
              },
              "attrValue": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

Java类

package com.wrial.to.es;
    /*
     * @Author  Wrial
     * @Date Created in 12:06 2020/5/19
     * @Description
     */
    
    import lombok.Data;
    
    import java.math.BigDecimal;
    import java.util.List;
    
    @Data
    public class SkuEsModel {
        private Long skuId;
        private Long spuId;
        private String skuTitle;
        private BigDecimal skuPrice;
        private String skuImg;
        private Long saleCount;
        private Boolean hasStock;
        private Long hotScore;
        private Long brandId;
        private Long catalogId;
        private String catalogName;
        private String brandName;
        private String brandImg;
    
        private List<Attrs> attrs;
    
        @Data
        public static class Attrs{
            private Long attrId;
            private String attrName;
            private String attrValue;
        }
    
    
    }

虽然这种方式可能导致大量存储，但是保证了性能！

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