优化搜索结果： ik_max_word分词模式与规格统计

在这个文档中，主要讨论了如何通过修改分词模式来优化商品搜索结果，特别是在处理品牌和规格统计方面的改进。原来的分词模式"ik_smart"导致在搜索"智能手机"时，结果没有正确地拆分出"智能"和"手机"两个关键词，因此效果不理想。为了解决这个问题，作者将SkuInfo中name字段的分词模式改为"ik_max_word"，这个模式通常用于保留完整的词语，以便更准确地捕捉搜索意图。 在商品搜索功能中，除了基本的关键词搜索外，还涉及到品牌和规格的统计与筛选。在`SkuEsServiceImpl`的`searchByKeywords`方法中，作者首先添加了搜索条件，包括从搜索结果中提取规格(spec)集合，并将其存储在`specMap`中。由于搜索结果是JSON字符串，每个结果都需要解析为Map以便访问其中的规格信息。如果没有找到对应集合，就新建一个并插入；如果有，就直接从`specMap`获取。 针对分类和品牌过滤，作者提出了一种更结构化的参数处理方式。创建了`SearchEntity`类来封装前端传来的多个参数（如`keywords`、`brand`和`category`），使得代码更加清晰。当分类(`category`)或品牌(`brand`)参数非空时，搜索会应用条件筛选，仅展示满足条件的结果，而不进行额外的统计。反之，如果这些参数为空，则执行统计功能。此外，作者提到当前`searchByKeywords`方法的代码较为冗余，后续可能需要进行重构优化。 总结来说，这个文档重点在于调整分词模式以提高搜索精度，同时提供了一个结构化的方式来处理商品搜索中的条件筛选和统计，提升了用户体验。