搜索慢了？SpringBoot+Elasticsearch让查询快100倍！

《搜索慢了？SpringBoot+Elasticsearch让查询快100倍！》

我是小坏，今天咱们聊搜索。用户搜个东西，转圈圈等半天，这体验可不行。数据库like查询是方便，但数据多了能把你卡死。今天教你用Elasticsearch（后面就叫ES），让搜索快到飞起。

零基础全栈开发Java微服务版本实战-后端-前端-运维-实战企业级三个实战项目

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一、数据库搜索的痛

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场景：1000万商品，搜索"华为手机"

SELECT * FROM products 
WHERE name LIKE '%华为%' 
   OR description LIKE '%华为%';

问题：

• 全表扫描，不走索引
• 返回慢，用户等3秒
• 不能分词（"华为手机"搜不到"华为P40手机"）
• 不能按相关度排序
• 不支持拼音搜索

用ES能解决啥：

• 毫秒级返回
• 自动分词
• 支持拼音、同义词
• 智能排序
• 聚合统计

二、ES快速上手

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2.1 先明白几个词

1. 索引：相当于数据库
2. 文档：相当于一行数据
3. 字段：相当于列
4. 分词：把句子拆成词，比如"华为手机"拆成"华为"和"手机"

2.2 3步集成

第一步：加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

第二步：写配置

spring:
  elasticsearch:
    uris: http://localhost:9200
    username: elastic
    password: 123456

第三步：定义商品实体

@Document(indexName = "product")
@Data
public class Product {
    @Id
    private Long id;
    
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String name;        // 商品名，用ik分词
    
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String description; // 描述
    
    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price;
    
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category;    // 分类，不分词
    
    @Field(type = FieldType.Integer)
    private Integer sales;      // 销量
}

三、数据同步：4种方案选哪个？

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3.1 双写（简单直接）

@Service
public class ProductService {
    public void addProduct(Product product) {
        // 1. 写数据库
        productRepository.save(product);
        // 2. 写ES
        elasticsearchRepository.save(product);
    }
}

优点：实时性强
缺点：可能不一致，影响性能

3.2 定时同步（稳定可靠）

@Component
public class SyncTask {
    @Scheduled(fixedDelay = 300000)  // 5分钟一次
    public void syncProducts() {
        // 查最近5分钟修改的商品
        List<Product> products = productRepository.findRecentUpdated();
        elasticsearchRepository.saveAll(products);
    }
}

优点：解耦，稳定
缺点：有延迟

3.3 消息队列（推荐）

商品更新发消息，消费者同步到ES。解耦，实时，但复杂。

3.4 监听binlog（高级玩法）

监听数据库变化自动同步。实时，对业务无侵入，但技术门槛高。

建议：中小项目用双写或定时同步，大项目用消息队列。

四、搜索实战

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4.1 基础搜索

@Service
public class ProductSearchService {
    
    public Page<Product> search(String keyword, int page, int size) {
        // 构建查询
        NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
            .withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "description"))
            .withPageable(PageRequest.of(page, size))
            .build();
        
        return elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
    }
}

4.2 多字段搜索+高亮

public SearchResult searchProducts(String keyword, int page, int size) {
    // 1. 多字段匹配
    MultiMatchQueryBuilder query = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword)
        .field("name", 3.0f)  // name权重3倍
        .field("description", 1.0f);
    
    // 2. 高亮显示
    HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder()
        .field("name")
        .preTags("<em>").postTags("</em>");
    
    NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(query)
        .withHighlightBuilder(highlightBuilder)
        .withPageable(PageRequest.of(page, size))
        .build();
    
    // 执行搜索
    SearchHits<Product> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(searchQuery, Product.class);
    
    // 封装结果
    return convertToResult(searchHits);
}

4.3 拼音搜索

步骤：

1. 安装拼音分词插件
2. 字段用拼音分词器
3. 搜索时同时匹配中文和拼音

// 搜索时同时查中文和拼音
String[] fields = {"name", "name.pinyin", "description", "description.pinyin"};
MultiMatchQueryBuilder query = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, fields);

4.4 同义词搜索

场景：搜"笔记本"也能找到"笔记本电脑"

// 同义词配置
"filter": {
  "my_synonym": {
    "type": "synonym",
    "synonyms": ["笔记本,笔记本电脑", "手机,移动电话"]
  }
}

五、排序和筛选

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5.1 智能排序

// 按相关度、销量、价格综合排序
NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withSort(SortBuilders.scoreSort())  // 相关度
    .withSort(SortBuilders.fieldSort("sales").order(SortOrder.DESC))  // 销量
    .withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC))   // 价格
    .build();

5.2 条件筛选

// 价格区间
RangeQueryBuilder priceFilter = QueryBuilders.rangeQuery("price")
    .gte(minPrice).lte(maxPrice);

// 分类筛选
TermQueryBuilder categoryFilter = QueryBuilders.termQuery("category", category);

// 组合查询
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery()
    .must(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "description"))
    .filter(priceFilter)
    .filter(categoryFilter);

六、聚合分析

场景：搜索结果的分类统计，用于生成筛选条件

public Map<String, Long> getCategoryStats(String keyword) {
    // 按分类聚合
    TermsAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.terms("by_category")
        .field("category")
        .size(10);
    
    NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "description"))
        .addAggregation(aggregation)
        .build();
    
    SearchHits<Product> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
    
    // 解析聚合结果
    Terms terms = searchHits.getAggregations().get("by_category");
    Map<String, Long> result = new HashMap<>();
    for (Terms.Bucket bucket : terms.getBuckets()) {
        result.put(bucket.getKeyAsString(), bucket.getDocCount());
    }
    
    return result;
}

七、性能优化

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7.1 索引优化

@Document(indexName = "product",
         createIndex = true,
         shards = 3,      // 分片数
         replicas = 1)    // 副本数
public class Product {
    // 字段优化
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String sku;  // 精确查找用keyword
    
    @Field(type = FieldType.Integer, index = false)
    private Integer stock;  // 不索引库存，只用于显示
}

7.2 查询优化

// 避免深度分页
SearchAfterBuilder searchAfter = new SearchAfterBuilder();
searchAfter.setSortValues(new Object[]{lastScore, lastId});

// 使用filter替代query（不计算分数，可缓存）
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery()
    .must(QueryBuilders.matchQuery("name", keyword))
    .filter(QueryBuilders.termQuery("status", 1));  // 状态过滤用filter

7.3 缓存优化

@Service
public class ProductSearchService {
    
    @Cacheable(value = "search", key = "#keyword + ':' + #page")
    public Page<Product> search(String keyword, int page, int size) {
        // 热门搜索结果缓存
        return doSearch(keyword, page, size);
    }
}

八、监控告警

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8.1 健康检查

# application.yml
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,metrics
  elasticsearch:
    health:
      enabled: true

8.2 关键指标监控

• 查询响应时间
• 索引速度
• 节点负载
• 磁盘使用率

8.3 告警规则

@Component
public class ESMetricsMonitor {
    
    @Scheduled(fixedRate = 60000)
    public void checkHealth() {
        // 检查集群状态
        ClusterHealth health = elasticsearchRestTemplate.cluster().health();
        
        if (health.getStatus() == ClusterHealthStatus.RED) {
            // 发送告警
            alertService.send("ES集群异常，状态：" + health.getStatus());
        }
        
        // 检查查询延迟
        double avgQueryTime = getAverageQueryTime();
        if (avgQueryTime > 1000) {  // 超过1秒
            alertService.send("ES查询延迟过高：" + avgQueryTime + "ms");
        }
    }
}

九、实战：电商搜索完整流程

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9.1 搜索建议

public List<String> getSuggestions(String prefix) {
    CompletionSuggestionBuilder suggestion = SuggestBuilders
        .completionSuggestion("suggest")
        .prefix(prefix)
        .size(5);
    
    SuggestBuilder suggestBuilder = new SuggestBuilder()
        .addSuggestion("product_suggest", suggestion);
    
    SearchRequest request = new SearchRequest("product")
        .source(new SearchSourceBuilder().suggest(suggestBuilder));
    
    // 执行搜索建议
    SearchResponse response = elasticsearchRestTemplate.suggest(request, RequestOptions.DEFAULT);
    
    // 解析结果
    return parseSuggestions(response);
}

9.2 搜索结果封装

@Data
public class SearchResult {
    private List<ProductVO> products;      // 商品列表
    private List<CategoryAgg> categories;  // 分类统计
    private List<BrandAgg> brands;         // 品牌统计
    private PriceRange priceRange;         // 价格区间
    private long total;                    // 总条数
    private int totalPage;                 // 总页数
    private List<String> suggestions;      // 搜索建议
}

// 搜索接口
@GetMapping("/search")
public SearchResult search(
        @RequestParam String keyword,
        @RequestParam(defaultValue = "0") int page,
        @RequestParam(defaultValue = "20") int size,
        @RequestParam(required = false) String category,
        @RequestParam(required = false) Double minPrice,
        @RequestParam(required = false) Double maxPrice) {
    
    return productSearchService.search(keyword, page, size, category, minPrice, maxPrice);
}

十、今日要点

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1. ES比数据库like快得多，支持分词、拼音、同义词
2. 数据同步4种方案：双写简单，定时稳定，消息队列推荐
3. 搜索要智能：多字段、高亮、拼音、同义词
4. 排序和筛选是电商搜索的刚需
5. 聚合分析用于生成筛选条件
6. 性能优化：索引设计、查询优化、缓存
7. 监控告警不能少，出问题早知道

十一、避坑指南

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坑1：分词器选错

// ❌ 错误：用默认分词器分中文
@Field(type = FieldType.Text)  // 默认分词器处理不好中文

// ✅ 正确：用ik分词器
@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")

坑2：字段类型用错

// ❌ 错误：分类用Text，搜索时会分词
@Field(type = FieldType.Text)
private String category;

// ✅ 正确：分类用Keyword，精确匹配
@Field(type = FieldType.Keyword)
private String category;

坑3：分页太深

// ❌ 错误：深度分页性能差
from: 10000, size: 20  // 性能差

// ✅ 正确：用search_after
search_after: [lastScore, lastId]

十二、思考题

场景：你要做一个商品搜索，要求：

1. 支持中文、拼音、同义词
2. 结果按综合排序（相关度+销量+价格）
3. 左侧有分类、品牌、价格筛选
4. 搜索框有智能提示
5. 热门搜索词推荐

问题：

1. 你会如何设计ES索引？
2. 如何实现拼音和同义词搜索？
3. 如何优化搜索性能？

评论区聊聊你的方案，明儿咱们讲MyBatis-Plus。

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明天预告：《SpringBoot+MyBatis-Plus：开发效率提升10倍》

今日福利：关注后回复"ES搜索"，获取电商搜索完整源码和ik分词器配置。

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运营小贴士：

💡 互动：

1. 你的项目搜索用的是什么方案？
2. 遇到过哪些搜索性能问题？
3. 留言提问，明天文章解答

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