👨‍🎓作者简介：一位大四、研0学生，正在努力准备大四暑假的实习
🌌上期文章：详解SpringCloud微服务技术栈：深入ElasticSearch（1）——数据聚合
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自动补全的功能其实在很多平台都有，包括了对拼音内容进行补全，例如输入“sj”可能会弹出“手机”。
实现这种功能需要安装拼音分词器，同时我们需要对其进行自定义，然后开始在之前的旅游类项目中增加搜索框自动补全的功能。
同样的，先把DSL语句掌握，再根据DSL语句去写java代码，去做实战，就会很容易。

安装拼音分词器

安装方式和之前安装IK分词器是一样的，解压完上传到虚拟机中elasticsearch的plugin目录，再重启elasticsearch。
拼音分词器的压缩包可以从百度网盘中下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1qEwp3StkW7IJuhow-yAunA?pwd=fc9r
提取码：fc9r

终端输入docker restart es即可。

在dev tools中测试一下：

POST /_analyze
{"text": ["如家酒店还不错"],"analyzer": "pinyin"
}

自定义分词器

现在的拼音分词器还没有办法应用到生产环境中，上图中拼音分词器中分出了“rjjdhbc”这样的结果，同时它们还对全部单独的字进行了拼音，说明它根本不会分词。
还有一个问题，这里的分词器分出了拼音，这在真实应用场景下是锦上添花，但是偏偏没有了汉字，这显然是不行的。

elasticsearch中分词器的组成包含三部分：

character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword、ik_smart
tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

所以，既然拼音分词器本身不会分词，那就先把文本交给ik分词器，分词后再转换为拼音。
要想自定义分词器，可以在创建索引库时，通过setting来配置自定义的analyzer（分词器）：

PUT /test
{"settings": {"analysis": {"analyzer": { # 自定义分词器"tokenizer": "ik_max_word","filter": "pinyin"}}}
}

虽然分好词了，但是拼音分词器对每个词，还是分成一个字一个字的来设置拼音，因此需要做进一步处理，即对拼音分词器进行自定义，不再使用默认的"pinyin"：

PUT /test
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"my_analyzer": {"tokenizer": "ik_max_word","filter": "py"}},"filter": { # 自定义tokenizer filter"py": { # 过滤器名称"type": "pinyin", # 类型是拼音分词器"keep_full_pinyin": false, # 不再分为单个字"keep_joined_full_pinyin": true, # 开启全拼"keep_original": true # 保留中文"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}}
}

最终语句如下：

现在就可以进行测试，用自定义的分词器my_analyzer来做分词，注意需要指定索引库为/test，因为这个自定义分词器是在/test索引库下创建的，也只能在这里使用：

POST /test/_analyze
{"text": ["如家酒店还不错"],"analyzer": "my_analyzer"
}

但还是有一定的问题的，比如搜索狮子，结果中会包含虱子，也就是说把同音字都给搜进去了。
实际上，创建倒排索引时：

这时候再搜索的时候，就会因为拼音分词器的存在，shizi的词条对应了1和2的文档编号，就会产生混乱。

也就是说，拼音分词器适合在创建倒排索引的时候使用，但不能在搜索的时候使用。

因此，字段在创建倒排索引时应该用my_analyzer分词器，在搜索时应该用ik_smart分词器：

"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "my_analyzer","search_analyzer": "ik_smart"}}
}

总结：创建索引时用拼音分词器，搜索时用IK分词器。

DSL实现自动补全查询

elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

参与补全查询的字段必须是completion类型。
字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

这样做，输入S会弹出Sony，输入W会弹出WH…，把整个成语拆开显然更为人性化。

查询语法如下：

GET /test/_search
{"suggest": { # 自动补全"title_suggest": { # 自动补全这个操作的名称"text": "s", # 查询的前缀"completion": { # 自动补全的类型，使用完全补全"field": "title","skip_duplicates": true, # 跳过重复的"size": 10}}}
}

修改酒店索引库数据结构

接下来要实现hotel索引库的自动补全、拼音搜索功能。需要先将酒店的索引库数据结构修改，实现步骤：
1、修改hotel索引库结构，设置自定义拼音分词器
2、修改索引库的name、all字段，使用自定义分词器
3、索引库添加一个新字段suggestion，类型为completion，使用自定义的分词器

记得先删掉之前的hotel索引库，再创建实现上面3步：

PUT /hotel
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"text_anlyzer": {"tokenizer": "ik_max_word","filter": "py"},"completion_analyzer": {"tokenizer": "keyword","filter": "py"}},"filter": {"py": {"type": "pinyin","keep_full_pinyin": false,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}},"mappings": {"properties": {"id":{"type": "keyword"},"name":{"type": "text","analyzer": "text_anlyzer","search_analyzer": "ik_smart","copy_to": "all"},"address":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "integer"},"score":{"type": "integer"},"brand":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"city":{"type": "keyword"},"starName":{"type": "keyword"},"business":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"location":{"type": "geo_point"},"pic":{"type": "keyword","index": false},"all":{"type": "text","analyzer": "text_anlyzer","search_analyzer": "ik_smart"},"suggestion":{"type": "completion","analyzer": "completion_analyzer"}}}
}

4、给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包括brand、business

5、重新导入数据到hotel库，之前已经编写了这个测试类了：

restAPI实现自动补全查询

编写测试类获取response并逐层解析结果：

	@Testvoid testSuggest() throws IOException {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestion",SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion").prefix("h").skipDuplicates(true).size(10)));SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);Suggest suggest = response.getSuggest();CompletionSuggestion suggestion = suggest.getSuggestion("suggestion");for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : suggestion.getOptions()) {String text = option.getText().toString();System.out.println("text = " + text);}}

实现搜索框自动补全

查看前端页面，可以发现在输入框输入的时候，前端就会发起Ajax请求：


既然已经携带了输入的参数，要实现自动补全，需要在服务端编写接口，接收该请求，返回补全结果的集合，类型为List<String>。

HotelController：

	@GetMapping("/suggestion")public List<String> getSuggestion(@RequestParam("key") String prefix) {return hotelService.getSuggestion(prefix);}

实现类HotelService：

	@Overridepublic List<String> getSuggestion(String prefix) {try {SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("suggestions",SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion").prefix(prefix).skipDuplicates(true).size(10)));SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//解析结果Suggest suggest = response.getSuggest();CompletionSuggestion suggestion = suggest.getSuggestion("suggestions");List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestion.getOptions();List<String> list = new ArrayList<>(options.size()); //准备要渲染回去的集合for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {String text = option.getText().toString();list.add(text);}return list;} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}

至此，自动补全功能正式实现。