在项目里面:有部分功能:商品搜索框是通过ES去实现的,写清楚是怎样实现的
时间: 2024-04-16 15:25:05 浏览: 22
在酒店后台管理项目中,通过Elasticsearch(ES)实现的商品搜索框功能主要包括以下步骤:
1. 数据准备:将商品信息存储到ES中,包括商品名称、描述、价格等字段。这可以通过将数据导入ES的索引中来实现。
2. 搜索请求:当用户在商品搜索框中输入关键词时,前端会将搜索请求发送到后台。
3. 后台处理:后台接收到搜索请求后,构建一个ES的查询DSL(Domain Specific Language,领域特定语言)对象,用于定义搜索条件和排序规则。DSL可以包括关键词匹配、范围查询、过滤条件等。
4. 数据查询:后台将构建好的查询DSL发送给ES服务器,并执行查询操作。ES会根据查询条件在存储的商品数据中进行搜索,并返回符合条件的结果。
5. 结果处理:后台接收到ES返回的搜索结果后,可以根据需求对结果进行处理和筛选,例如按照价格排序、分页显示等。
6. 返回结果:最后,后台将处理好的搜索结果返回给前端,前端展示给用户。用户可以通过点击搜索结果查看商品详情或进行其他操作。
通过以上步骤,利用Elasticsearch实现了商品搜索框功能,提供了快速、准确的搜索体验。
相关问题
java实现es分页查询_如何在elasticsearch里面使用深度分页功能
在 Elasticsearch 中使用深度分页功能需要注意以下几点:
1. 尽量避免使用深度分页功能,因为它会增加网络和计算开销,可能导致性能问题。
2. 深度分页功能是通过设置 from 和 size 参数来实现的。from 参数表示从哪个位置开始查询,size 参数表示每页返回的文档数量。
3. Elasticsearch 默认最多只能返回 10000 条记录,如果需要查询更多的记录,需要设置 index.max_result_window 参数。但是设置太大会占用过多的内存,影响性能。
下面是一个 Java 实现 Elasticsearch 分页查询的示例代码:
```
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchType;
import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
public class ESQuery {
private Client client;
public ESQuery(Client client) {
this.client = client;
}
public void search(String index, String type, int from, int size) {
SearchResponse response = client.prepareSearch(index)
.setTypes(type)
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.addSort(SortBuilders.fieldSort("_id").order(SortOrder.DESC))
.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
.setFrom(from)
.setSize(size)
.execute()
.actionGet();
SearchHits hits = response.getHits();
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
}
}
```
调用示例:
```
ESQuery esQuery = new ESQuery(client);
esQuery.search("my_index", "my_type", 0, 10); // 查询第一页,每页10条记录
esQuery.search("my_index", "my_type", 10, 10); // 查询第二页,每页10条记录,从第11条记录开始
```
Elasticsearch:如何在 Elastic 中实现图片相似度搜索
在Elasticsearch中实现图片相似度搜索的方法是将提取出来的特征向量存储在Elasticsearch中,并利用Elasticsearch的搜索能力来找出相似的图像。首先,您需要使用Elasticsearch的向量数据类型来存储图像的特征向量。然后,可以使用script_score查询来计算图像之间的相似度。
具体的步骤如下:
1. 在Elasticsearch中创建一个索引,并将图像的特征向量以向量数据类型存储在该索引中。可以使用提供的脚本或代码来实现这一步骤。请<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Elasticsearch 8.X “图搜图”实战](https://blog.csdn.net/wojiushiwo987/article/details/130979565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Elasticsearch:如何在 Elastic 中实现图片相似度搜索](https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/129312757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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