Oinone引入搜索引擎(增强模型)

场景描述

在碰到大数据量并且需要全文检索的场景,我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景,其背后也是整合了ElasticSearch;

使用前你应该

  • 了解ElasticSearch,包括不限于:Index(索引)、分词、Node(节点)、Document(文档)、Shards(分片) & Replicas(副本)。参考官方网站:https://www.elastic.co/cn/
  • 有一个可用的ElasticSearch环境(本地项目能引用到)

前置约束

增强模型增量依赖数据变更实时消息,因此确保项目的event是开启的,mq配置正确。

项目引入搜索步骤

1、boot工程加入相关依赖包

  • boot工程需要指定ES客户端包版本,不指定版本会隐性依赖顶层spring-boot依赖管理指定的低版本
  • boot工程加入pamris-channel的工程依赖
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
    <version>8.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>jakarta.json</groupId>
    <artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId>
    <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId>
    <artifactId>pamirs-channel-core</artifactId>
</dependency>

2、api工程加入相关依赖包

在XXX-api中增加入pamirs-channel-api的依赖

<dependency>
    <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId>
    <artifactId>pamirs-channel-api</artifactId>
</dependency>

3、yml文件配置

在pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加channel,即在启动模块中增加channel模块。同时注意es的配置,是否跟es的服务一致

pamirs:
  record:
    sql:
      #改成自己本地路径(或服务器路径)
      store: /Users/oinone/record
  boot:
    modules:
      - channel
      ## 确保也安装了sql_record
      - sql_record
  channel:
    packages:
      # 增强模型扫描包配置
      - com.xxx.xxx
  elastic:
    url: 127.0.0.1:9200

4、项目的模块增加模块依赖

XXXModule增加对ChannelModule的依赖

@Module(dependencies = {ChannelModule.MODULE_MODULE})

5、增加增强模型(举例)

package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance;

import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel;
import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum;

@Model(displayName = "测试EnhanceModel")
@Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL)
@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL})
@Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN)
public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel {
    public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance";
}

6、重启系统看效果

1、进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表我们会发现一条记录,并点击【全量同步】初始化ES,并全量dump数据
Oinone引入搜索引擎(增强模型)

2、再次回到Demo应用,进入增强模型页面,可以正常访问并进增删改查操作
Oinone引入搜索引擎(增强模型)

个性化dump逻辑

通常dump逻辑是有个性化需求,那么我们可以重写模型的synchronize方法,函数重写特性在“面向对象-继承与多态”部分中已经有详细介绍。

重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法

重写后,如果针对老数据记录需要把新增的字段都自动填充,可以进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表,找到对应的记录并点击【全量同步】

package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance;

import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel;
import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum;

import java.util.List;

@Model(displayName = "测试EnhanceModel")
@Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL)
@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL})
@Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN)
public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel {
    public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance";

    @Field(displayName = "nick")
    private String nick;

    @Function.Advanced(displayName = "同步数据", type = FunctionTypeEnum.UPDATE)
    @Function(summary = "数据同步函数")
    public List<ShardingModelEnhance> synchronize(List<ShardingModelEnhance> data) {
        for(ShardingModelEnhance shardingModelEnhance:data){
            shardingModelEnhance.setNick(shardingModelEnhance.getName());
        }
        return data;
    }
}

给搜索增加个性化逻辑

如果我们需要在查询方法中增加逻辑,在前面的教程中一般是重写queryPage函数,但对于增强模型我们需要重写的是search函数。

个性化search函数

@Function(
        summary = "搜索函数",
        openLevel = {FunctionOpenEnum.LOCAL, FunctionOpenEnum.REMOTE, FunctionOpenEnum.API}
)
@pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function.Advanced(
        type = {FunctionTypeEnum.QUERY},
        category = FunctionCategoryEnum.QUERY_PAGE,
        managed = true
)
public  Pagination<ShardingModelEnhance> search(Pagination<ShardingModelEnhance> page, IWrapper<ShardingModelEnhance> queryWrapper) {
    System.out.println("您的个性化搜索逻辑");
    // return ((IElasticRetrieve) CommonApiFactory.getApi(IElasticRetrieve.class)).search(page, queryWrapper);
    return ((ElasticSearchApi) CommonApiFactory.getApi(ElasticSearchApi.class)).search(page, queryWrapper);
}

个性化search函数示例

    @Override
    @SuppressWarnings({"rawtypes"})
    public <T> Pagination<T> search(Pagination<T> page, IWrapper<T> queryWrapper) {
        String modelModel = queryWrapper.getModel();
        if (null == modelModel || modelModel.isEmpty()) {
            return page;
        }
        ModelConfig modelCfg = PamirsSession.getContext().getModelConfig(modelModel);
        if (null == modelCfg) {
            return page;
        }
        String rsql = queryWrapper.getOriginRsql();
        if (StringUtils.isBlank(rsql)) {
            rsql = "id>0";
        }
        BoolQuery.Builder queryBuilder = ElasticRSQLHelper.parseRSQL(modelCfg, rsql);
        TermQuery isDeletedTerm = QueryBuilders.term()
                .queryName(IS_DELETED)
                .field(IS_DELETED).value(0)
                .build();
        BoolQuery.Builder builder = QueryBuilders.bool().must(new Query(queryBuilder.build()));
        builder.must(new Query(isDeletedTerm));
        String alias = IndexNaming.aliasByModel(modelModel);
        Query query = new Query(builder.build());
        log.info("{}", query);

        List<Order> orders = Optional.ofNullable(page.getSort()).map(Sort::getOrders).orElse(new ArrayList<>());
        int currentPage = Optional.ofNullable(page.getCurrentPage()).orElse(1);
        Long size = Optional.ofNullable(page.getSize()).orElse(10L);
        int pageSize = size.intValue();
        List<SortOptions> sortOptions = new ArrayList<>();
        if (CollectionUtils.isEmpty(orders)) {
            orders.add(new Order(SortDirectionEnum.DESC, ID));
            orders.add(new Order(SortDirectionEnum.DESC, CREATE_DATE));
        }
        for (Order order : orders) {
            sortOptions.add(new SortOptions.Builder()
                    .field(SortOptionsBuilders.field()
                            .field(order.getField())
                            .order(SortDirectionEnum.DESC.equals(order.getDirection()) ? SortOrder.Desc : SortOrder.Asc)
                            .build())
                    .build());
        }

        SearchRequest request = new SearchRequest.Builder()
                .index(alias)
                .from((currentPage - 1) * pageSize)
                .size(pageSize)
                .sort(sortOptions)
                .query(query)
                .highlight(_builder ->
                        _builder.numberOfFragments(4)
                                .fragmentSize(50)
                                .type(HighlighterType.Unified)
                                .fields("name", HighlightField.of(_fieldBuilder -> _fieldBuilder.preTags(ElasticsearchConstant.HIGH_LIGHT_PREFIX).postTags(ElasticsearchConstant.HIGH_LIGHT_POSTFIX)))
                                .fields("documentNo", HighlightField.of(_fieldBuilder -> _fieldBuilder.preTags(ElasticsearchConstant.HIGH_LIGHT_PREFIX).postTags(ElasticsearchConstant.HIGH_LIGHT_POSTFIX)))
                                .fields("keywords", HighlightField.of(_fieldBuilder -> _fieldBuilder.preTags(ElasticsearchConstant.HIGH_LIGHT_PREFIX).postTags(ElasticsearchConstant.HIGH_LIGHT_POSTFIX))))
                .build();

        SearchResponse<HashMap> response = null;
        try {
            log.info("ES搜索请求参数:{}", request.toString());
            response = elasticsearchClient.search(request, HashMap.class);
        } catch (ElasticsearchException e) {
            log.error("索引异常", e);
            PamirsSession.getMessageHub()
                    .msg(Message.init()
                            .setLevel(InformationLevelEnum.WARN)
                            .msg("索引异常"));
            return page;
        } catch (IOException e) {
            log.error("ElasticSearch运行状态异常", e);
            PamirsSession.getMessageHub()
                    .msg(Message.init()
                            .setLevel(InformationLevelEnum.WARN)
                            .msg("ElasticSearch运行状态异常"));
            return page;
        }

        if (null == response || response.timedOut()) {
            return page;
        }

        HitsMetadata<HashMap> hits = response.hits();
        if (null == hits) {
            return page;
        }

        TotalHits totalHits = hits.total();
        long total = Optional.ofNullable(totalHits).map(TotalHits::value).orElse(0L);

        List<HashMap> dataMapList = Optional.of(hits)
                .map(HitsMetadata<HashMap>::hits)
                .map(hitsMap ->{
                    hitsMap.stream().forEach(highlightForEach -> {
                        highlightForEach.highlight().forEach((key, value) -> {
                            if(highlightForEach.source().containsKey(key)){
                                highlightForEach.source().put(key,value.get(0));
                            }
                        });

                    });
                    return hitsMap;
                })
                .map(List::stream)
                .orElse(Stream.empty())
                .map(Hit::source)
                .collect(Collectors.toList());

        List<T> context = persistenceDataConverter.out(modelModel, dataMapList);

        page.setSize(size);
        page.setTotalElements(total);
        page.setContent(context);
        log.info("ES搜索请求参数返回total,{}", total);
        return page;
    }

Oinone社区 作者:望闲原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/7235.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
望闲的头像望闲数式管理员
上一篇 2024年5月14日 pm5:10
下一篇 2024年5月14日 pm10:15

相关推荐

  • 对字段进行加密存储

    需求: 模型字段上使用 pro.shushi.pamirs.user.api.crypto.annotation.EncryptField 注解模型动作上使用 pro.shushi.pamirs.user.api.crypto.annotation.NeedDecrypt 注解 示例: 对需要加密的字段添加@EncryptField注解 @Model.model(Student.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "学生", summary = "学生") public class Student extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "top.Student"; @Field(displayName = "学生名字") @Field.String private String studentName; @Field(displayName = "学生ID") @Field.Integer private Long studentId; @Field(displayName = "学生卡号") @Field.String @EncryptField private String studentCard; } 对函数添加@NeedDecrypt注解 @Action.Advanced(name = FunctionConstants.create, managed = true)//默认取的是方法名 @Action(displayName = "确定", summary = "添加", bindingType = ViewTypeEnum.FORM) @Function(name = FunctionConstants.create)//默认取的是方法名 @Function.fun(FunctionConstants.create)//默认取的是方法名 @NeedDecrypt public Student create(Student data) { String studentCard = data.getStudentCard(); if (studentCard != null) { //自定义加密方法 data.setStudentCard(StudentEncoder.encode(studentCard)); } return data.create(); }

    2024年10月10日
    1.2K00
  • 自定义审批方式、自定义审批节点名称

    @Model.model(审批模型.MODEL_MODEL) @Component public class 审批模型Action { @Function @Function.Advanced(category = FunctionCategoryEnum.CUSTOM_DESIGNER, displayName = "测试自定义审批类型") public WorkflowSignTypeEnum signType(String json) { // json为业务数据,可用JsonUtils转换 return WorkflowSignTypeEnum.COUNTERSIGN_ONEAGREE_ONEREJUST; } @Function @Function.Advanced(category = FunctionCategoryEnum.CUSTOM_DESIGNER, displayName = "测试自定义审批名称") public String customApprovalName() { return UUID.randomUUID().toString(); } }

    2023年12月5日
    1.7K00
  • 扩展操作日志字段,实现操作日志界面显示自定义字段

    注:该功能在pamirs-core 4.3.27 / 4.7.8.12以上版本可用 在模块依赖里新增DataAuditModule.MODULE_MODULE模块依赖。 @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, dependencies = { CommonModule.MODULE_MODULE, DataAuditModule.MODULE_MODULE }, displayName = “****”, version = “1.0.0” ) 继承OperationBody模型,设置需要在操作日志中显示的字段,并重写clone方法,设置自定义字段值。用于在计入日志处传递参数。 public class MyOperationBody extends OperationBody { public MyOperationBody(String operationModel, String operationName) { super(operationModel, operationName); } private String itemNames; public String getItemNames() { return itemNames; } public void setItemNames(String itemNames) { this.itemNames = itemNames; } @Override public OperationBody clone() { //设置自定义字段值 MyOperationBody body = OperationBody.transfer(this, new MyOperationBody(this.getOperationModel(), this.getOperationName())); body.setItemNames(this.getItemNames()); return body; } } 继承OperationLog模型,新增需要在操作日志中显示的字段。用于界面展示该自定义字段。 @Model.model(MyOperationLog.MODEL_MODEL) @Model(displayName = “自定义操作日志”, labelFields = {“itemNames”}) public class MyOperationLog extends OperationLog { public static final String MODEL_MODEL = “operation.MyOperationLog”; @Field(displayName = “新增日志字段”) @Field.String private String itemNames; } 定义一个常量 public interface OperationLogConstants { String MY_SCOPE = “MY_SCOPE”; } 在计入日志处,构造出MyOperationBody对象,向该对象中设置自定义日志字段。构造OperationLogBuilder对象并设置scope的值,用于跳转自定义服务实现。 MyOperationBody body = new MyOperationBody(CustomerCompanyUserProxy.MODEL_MODEL, CustomerCompanyUserProxyDataAudit.UPDATE); body.setItemNames(“新增日志字段”); OperationLogBuilder builder = OperationLogBuilder.newInstance(body); //设置一个scope,用于跳转自定义服务实现.OperationLogConstants.MY_SCOPE是常量,请自行定义 builder.setScope(OperationLogConstants.MY_SCOPE); //记录日志 builder.record(data.queryByPk(), data); 实现OperationLogService接口,加上@SPI.Service()注解,并设置常量,一般为类名。定义scope(注意:保持和计入日志处传入的scope值一致),用于计入日志处找到该自定义服务实现。根据逻辑重写父类中方法,便可以扩展操作日志,实现自定义记录了。 @Slf4j @Service @SPI.Service(“myOperationLogServiceImpl”) public class MyOperationLogServiceImpl< T extends D > extends OperationLogServiceImpl< T > implements OperationLogService< T >{ //定义scope,用于计入日志处找到该自定义服务实现 private static final String[] MY_SCOPE = new String[]{OperationLogConstants.MY_SCOPE}; @Override public String[] scopes() { return MY_SCOPE; } //此方法用于创建操作日志 @Override protected OperationLog createOperationLog(OperationBody body, OperationLogConfig config) { MyOperationBody body1 = (MyOperationBody)…

    2024年6月27日 后端
    1.3K00
  • 【OpenGauss】后端部署使用OpenGauss高斯数据库

    Gauss数据库配置 适配版本 4.7.8.3之后的版本 配置步骤 Maven配置 去华为官网下周驱动包:gsjdbc4.jar;https://support.huaweicloud.com/mgtg-dws/dws_01_0032.html <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>gsjdbc</artifactId> <version>4</version> <scope>system</scope> <!– 下面两种方式都可以–> <systemPath>${pom.basedir}/libs/gsjdbc4.jar</systemPath> <!–<systemPath>/Users/wangxian/java-tools/guassdb/gsjdbc4.jar</systemPath>–> </dependency> 导入 scope 为 system 的包,spring 编译插件需要增加 includeSystemScope: true 配置。 <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <configuration> <includeSystemScope>true</includeSystemScope> </configuration> <executions> <execution> <goals> <goal>repackage</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> JDBC连接配置 pamirs: datasource: pamirs: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: org.postgresql.Driver url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/pamirs?currentSchema=demo username: XXXXXX password: XXXXXX initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: org.postgresql.Driver url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/pamirs?currentSchema=demo_base username: XXXXXX password: XXXXXX initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 连接url配置 点击查看官方文档:官方文档 url格式 jdbc:postgresql://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema} 在pamirs连接配置时,${database}和${schema}必须完整配置,不可缺省。 其他连接参数如需配置,可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: GaussDB version: 5 majorVersion: 5.0.1 pamirs: type: GaussDB version: 5 majorVersion: 5.0.1 数据库版本 type version majorVersion 5.x GaussDB 5 5.0.1 PS:由于方言开发环境为5.0.1版本,其他类似版本(5.x)原则上不会出现太大差异,如出现其他版本无法正常支持的,可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: GaussDB version: 5 major-version: 5.0.1 type version majorVersion GaussDB 5 5.0.1 PS:由于schedule的方言在多个版本中并无明显差异,目前仅提供一种方言配置。 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint Gauss数据库用户初始化及授权 — init root…

    2024年3月27日
    2.3K00
  • 分库分表与自定义分表规则

    总体介绍 Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段(也叫均衡字段)的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。 分表字段不允许更新,所以代码里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 1)指定模型对应数据源 pamirs: framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 2)分库分表规则配置 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 自定义规则 默认规则即通用的分库分表策略,如按照数据量、哈希等方式进行分库分表;通常默认规则是可以的。 但在一些复杂的业务场景下,使用默认规则可能无法满足需求,需要根据实际情况进行自定义。例如,某些业务可能有特定的数据分布模式或者查询特点,需要定制化的分库分表规则来优化数据访问性能或者满足业务需求。在这种情况下,使用自定义规则可以更好地适应业务的需求。 自定义分表规则示例 示例1:按月份分表(DATE_MONTH ) package pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding; import cn.hutool.core.date.DateUtil; import com.google.common.collect.Range; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import java.util.*; /** * @author wangxian * @version 1.0 * @description */ @Component @Slf4j public class DateMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> { private Properties props; @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) { Date date = preciseShardingValue.getValue(); String suffix = "_" + (DateUtil.month(date) + 1); for (String tableName : availableTargetNames) { if (tableName.endsWith(suffix)) { return tableName; } } throw new IllegalArgumentException("未找到匹配的数据表"); } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Date> rangeShardingValue) { List<String> list =…

    2024年5月11日
    1.3K00

Leave a Reply

登录后才能评论