全局搜索

1，传统上以行和列的形式存储数据到关系型数据库中，但是这种存储形式在存储复杂问题的时候会很不灵活。将对象按对象的方式来存储，这样我们就能更加专注于使用数据，重新利用对象的灵活性。而JSON是一种以人可读的文本表示对象的方法，它已经变成NoSQL世界交换数据的事实标准。

ElasticSearch是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。特点是面向文档：意味着存储的是整个对象或文档，而不是类似于Mysql的行列数据；使用JSON作为文档序列化格式，简单简洁且易于阅读。Spring Data Elasticsearch是Spring提供的一种以Spring Data风格来操作数据存储的方式，自定义Repository继承ElasticsearchRepository接口可以获得常用的数据操作方法，轻松实现对ElasticSearch中数据的增删改查，避免编写大量的样板代码。

2，由于ElasticSearch使用json保存数据，所以需要要在被保存的对象标注转换信息。当添加视频时不仅要将视频信息保存到数据库，还要保存到ElasticSearch，以便后续查询。

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//标示映射到Elasticsearch文档上的领域对象
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// 指示如何将对象转换为文档，指定的索引名称用于es查询,其中的索引类似于mysql中数据库的概念
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@Document(indexName = "videos")
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public class Video {
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    // 主键
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    @Id
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    private Long id;
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    //文档类型，mysql中表的概念。常见类型包括：{ Text：会进行分词并建了索引的字符类型 Integer, Long, Date, Float, Double, Boolean, Object, Auto：自动判断字段类型 Nested：嵌套对象类型 }
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    //text类型，可被分词，将查询语句拆分为多个关键词，实现部分匹配，扩大搜索结果范围
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    @Field(type = FieldType.Text)
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    private String title; 
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}

3，根据用户输入的关键字，利用ElasticSearch搜索用户的昵称、视频标题、视频简介，返回匹配的用户和视频，实现全局搜索。

x
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public List<Map<String, Object>> getContents(String keyword,Integer pageNo,Integer pageSize) throws IOException {
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    // 要查询的索引，类似于mysql 中的表，要与Video,UserInfo上定义的索引对应
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    String[] indices = {"videos", "user-infos"};
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    // 构建请求
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    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indices);
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    // 构造搜索信息来源
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    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
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    //分页
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    sourceBuilder.from(pageNo - 1);
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    sourceBuilder.size(pageSize);
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    // 要查询的字段，用于在指定的索引中查询字段，此处查询的字段为用户昵称、视频标题、视频简介
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    MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "title", "nick", "description");
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    sourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
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    searchRequest.source(sourceBuilder);
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    sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
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    //执行搜索
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    SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
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    // 查询结果，每个对象对应一个Map，Map中保存<field,value>
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    List<Map<String, Object>> arrayList = new ArrayList<>();
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    for (SearchHit hit : searchResponse.getHits()) {
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        Map<String, Object> sourceMap = hit.getSourceAsMap();
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        arrayList.add(sourceMap);
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    }
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    return arrayList;
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}

4，当搜索关键字为前进时，搜索到昵称中包含关键字的用户前进的野兽先辈，和标题中包含关键字的视频前进4Eva，实现了全局搜索的功能。

x
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[
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    {
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        "_class": "com.imooc.bilibili.domain.UserInfo",
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        "avatar": "",
5
        "birth": "1999-10-01",
6
        "createTime": "2022-03-20T14:05:01.000Z",
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        "gender": "0",
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        "id": 10,
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        "nick": "前进的野兽先辈",
10
        "sign": "",
11
        "updateTime": "2022-04-23T04:13:20.124Z",
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        "userId": 26
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    },
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    {
15
        "_class": "com.imooc.bilibili.domain.Video",
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        "area": "0",
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        "createTime": "2022-04-23T03:48:50.838Z",
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        "description": "前进4Eva",
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        "duration": "111",
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        "id": 35,
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        "thumbnail": "thumbnail",
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        "title": "前进4Eva",
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        "type": "0",
24
        "url": "M00/00/00/rBEABGJZKpCEaoV6AAAAAJUikZg683.mp4",
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        "userId": 26,
26
        "videoTagList": [
27
            {
28
                "createTime": 1650685730838,
29
                "tagId": 3,
30
                "videoId": 35
31
            }
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        ]
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    }
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]