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Spring Boot + Elasticsearch实现大批量

2018-01-22  本文已影响864人  MavenTalk

缘由

数据存储在MYSQ库中,数据基本维持不变,但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢,寻求一种简单有效的方式提高查询效率,MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询。

技术方案

考虑后期同样会使用到es,此次直接结合spring-boot框架形成一个独立服务,并不涉及UI展现内容,(ES版本2.4.5,5.0+版本的话就不能再使用spring data elasticsearch)技术组合如下:

Spring Boot+ Spring-data-elasticsearch + Elasticsearch

结合elasticsearch-jdbc插件,全量将数据一次性导入es中,后期不涉及数据变更。

es安装

测试期间单机安装,官网下载对应版本,由于笔者工作环境基于JDK7,所以下载5.0以下版本,5.0+均依赖Java8,同时使用到elasticsearch-jdbc插件,一并下载安装完成。

走过的大弯路

直接使用elasticsearch-jdbc工具,编写脚本文件,抽取数据到es中,脚本样例如下:

#!/bin/sh

DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )"

bin=${DIR}/../bin

lib=${DIR}/../lib

echo '

{

   "type": "jdbc",

   "jdbc": {

       "elasticsearch.autodiscover": true,

       "url": "jdbc:mysql://192.168.1.3:3306/test",

       "user": "root",

       "password": "root",

       "sql": "SELECT * from tb_name1",

       "elasticsearch": {

           "host": "192.168.1.1",

           "port": 9300

       },

       "index": "my-index",

       "type": "my-type"

   }

}

' | java \

   -cp "${lib}/*" \

   -Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \

   org.xbib.tools.Runner \

   org.xbib.tools.JDBCImporter

数据导入成功后,可使用head插件直接查看到。使用基本查询测试,查询条件是name=测试&num=100,使用精确匹配term语句,查询数据未果,实际使用num=100独立查询时,有相关数据。

问题跟踪解决

导致此现象的原因在于中文分词的问题,使用elasticsearch-jdbc脚本中并未处理列的mapping类型。(中间做过一次尝试,在脚本中定义对应的type_mapping,但并未成功,有兴趣的朋友可再做尝试)。

注:es与ik分词插件结合,版本匹配需要特别关注,但本案例并不涉及

结合此案例,查询时并不需要分词,而是精确匹配,但es默认情况下是指定string类型的分词,所以在index创建之前我们需要手动指定相关列不需要分词:not_analyzed,形如:

CURL -XPOST http://192.168.1.105:9200/my-index -d {

   {

   "mappings": {

       "my-type": {

           "properties": {

               "name": {

                   "type": "string",

                   "index": "not_analyzed"

               },

               "num": {

                   "type": "string",

                   "index": "not_analyzed"

               }

           }

       }

   }

}

创建索引成功后,再使用elasticsearch-jdbc的脚本导入数据,相关数据列不会再使用分词分析,再使用term组合精确查询时,就可以查询相关数据来。

与elasticsearch交互实体

@Data

@Document(indexName = "my-index", type = "my-type", shards = 5, replicas = 1, indexStoreType = "fs", refreshInterval = "-1")

public class DataBean {

   /**

    * code:名称

    *

    * @since JDK 1.6

    */

   public String name;

   /**

    * msg:编号

    *

    * @since JDK 1.6

    */

   public String num;

}

与es交互接口类,返回数据的唯一_id值,若查得数据表示命中数据,若为空并未数据不存在

public interface DataBeanRepository extends ElasticsearchRepository {

   //案例中并未使用,但可以用

   public List findByNameAndNum(String name, String num);

}

下面是业务处理层,采用BoolQueryBuilder构建查询条件,也即可基于DSL模块查询数据,还可以采用Criteria查询。

@Autowired

   DataBeanRepository repository;

   @Override

   public List query(String name, String num, String type) {

       //采用过滤器的形式,提高查询效率

       BoolQueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery();

       builder.must(QueryBuilders.termQuery("name", name)).must(QueryBuilders.termQuery("num", num));

       Iterable lists = repository.search(builder);

       List datas = new ArrayList<>();

       for (DataBean dataBean : lists) {

           datas.add(dataBean);

           logger.info("---------------------->>>Request result = 【" + dataBean + "】");

       }

       return datas;

   }

其它再编写对应的请求响应逻辑,即可完成简单服务的完成。

测试结果

GPS数据量5000W+,精确匹配查询出来50条数据,耗时700ms左右,结果查询缓存机制,基本可以稳定在300ms左右。这也是在单节点,未作任何优化的情况的结果。

源码地址

https://github.com/backkoms/spring-boot-elasticsearch

扩展阅读:

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