# ESApi **Repository Path**: lucyliang01/esapi ## Basic Information - **Project Name**: ESApi - **Description**: Elastic Search 在Webapi中的应用 - **Primary Language**: C# - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 0 - **Created**: 2021-02-04 - **Last Updated**: 2021-12-06 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README ## Elastic Search Nest研究 ### 安装配置 elastic search 7.0相关软件的下载 ，博主分享了百度网盘的链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1VBetGnYXB6MLmMEYWAfkEQ 提取码：0evp ##### elastic search介绍 ElasticSearch是开源的可以快速存储，搜索，分析海量数据的全文搜索引擎。 底层基于开源库Lucene。 ElasticSearch是个分布式数据库，可以很容易的实现集群，实现操作PB级数据。 ##### elastic search安装 1. elastic search是java开发的，所以在安装es之前要先安装java JDK，要求1.8版本以上,并且正确配置`JAVA_HOME`环境变量 2. 解压文件elasticsearch-7.0.0-windows-x86_64.zip 进入\elasticsearch-7.0.0\bin文件夹 打开elasticsearch.bat 展示终端运行窗口 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/02.png) ​ 可以看到最后一行显示started 表示es启动成功 ，默认运行在http://localhost:9200 3. 浏览器中打开http://localhost:9200 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/03.png) ​ 可以看到es运行的一些参数信息。 ​ 至此es安装并且启动成功 4. 查看配置文件 \elasticsearch-7.0.0\config目录中elasticsearch.yml是es的默认配置文件，我们先保持默认的配置，之后再对需要修改的配置进行单独配置。 ##### elastic search head的下载安装 1. elastic search head是es的一个可视化的管理插件，用于对es的监视，实现head客户端和es服务器的交互，如创建映射，创建索引等。head项目地址`https://github.com/mobz/elasticsearch-head` 2. 下载head的包后需要node.js安装依赖和运行包，所以需要先安装node.js。 3. 安装node.js后进入head安装包，执行npm install 安装必要的依赖 4. 执行npm run start 运行head插件 5. 在http://localhost:9100打开head界面 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/04.png) 6. 跨域的问题 在head工具中发现报错Origin null is not allowed by Access-Control-Allow-Origin. 原因是：head插件作为客户端要连接ES服务（localhost:9200），此时存在跨域问题，elasticsearch默认不允许跨 域访问。 解决方案： 在confifig/elasticsearch.yml 后面增加以下参数： \#开启cors跨域访问支持，默认为false http.cors.enabled: true #跨域访问允许的域名地址，(允许所有域名)以上使 用正则 http.cors.allow-origin: /.*/ 注意：将confifig/elasticsearch.yml另存为utf-8编码格式。 ##### ES在项目中的应用方式 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/01.png) 1）用户在前端搜索关键字 2）项目前端通过http方式请求项目服务端 3）项目服务端通过Http RESTful方式请求ES集群进行搜索 4）ES集群从索引库检索数据。 ### 基本的概念 ##### 节点和集群 es的本质是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个Elastic实例。 单个Elastic实例成为一个节点（node）。一组节点构成一个集群(cluster)。 ##### 索引 ##### Type ##### Document ##### Field ### 增删改查入门 使用postman工具进行一系列的入门操作 ##### 索引 ###### 1. 创建索引 `PUT` `http://localhost:9200/news` 配置分片1 副本0，先进行单机测试。 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/创建索引.png) ###### 2. 删除索引 `DELETE`请求`http://localhost:9200/news` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/删除索引.png) ##### 分词 ###### 1. 测试默认分词效果 `POST`请求`http://localhost:9200/news/_analyze` 可以测试news索引库的默认分词效果 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/默认分词效果.png) 可以看出对于汉字的分词是每一个字都被分开的，对于我们汉语的使用习惯来说，我们更希望按照常见的词语来进行分组，这时候我们就需要一个ik分词器的插件 ###### 2. 安装ik插件 ik分词器（Github地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik） 下载对应版本的zip包后直接解压到es安装目录下的plugins目录下,并且重命名为ik目录。 这里我们还是下载7.0版的分词器，对应于7.0版本的es ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/ik插件.png) 重新启动es加载ik插件 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/ik插件1.png) ###### 3. 测试ik分词效果 `POST`请求`http://localhost:9200/news/_analyze` 测试下ik分词的效果 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/ik分词测试.png) ik分词的两种模式 * ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分，如将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。 * ik_word 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂。 ##### 映射 ###### 1. 映射的概念和数据类型 创建映射其实就是向索引库创建field的过程。既然是创建字段(field)就要同时指定好字段的类型。 es中常见的字段类型如下： ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/字段类型.png) 针对我们经常使用到的字符串类型text进行如下的解析 1） analyzer属性指定分词器默认是'standard' 如下是指定使用ik细粒度分词 ``` "name": { "type": "text", "analyzer":"ik_max_word" } ``` 索引和搜索的分词器也可以分开 如下表示在索引的时候使用`ik_max_word`搜索的时候使用`ik_smart`分词器 ``` "name": { "type": "text", "analyzer":"ik_max_word", "search_analyzer":"ik_smart" } ``` 2） index属性指定是否索引 ###### 2. 创建映射 `POST`请求`http://localhost:9200/news/_mapping` ``` { "properties": { "id": { "type": "long" }, "title": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" }, "content": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" }, "author": { "type": "keyword" }, "createTime": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" } } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/创建索引1.png) ###### 3. 查询映射 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_mapping` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/查询映射.png) ##### document 文档 ###### 1. 添加文档 ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/创建文档.png) ###### 2. 文档简单查询 简单查询就是通过url传递查询参数，发送get请求到es进行查询 格式：get ../_search?q=..... q是搜索字符串 * 根据Id查询，因为我们创建了id字段的，因此不使用默认的id GET `http://localhost:9200/news/_doc/_search?q=id:1` * 查询所有 GET `http://localhost:9200/news/_doc/_search` * 查询title中包含`开发`的记录 GET `http://localhost:9200/news/_doc/_search?q=title:开发` * 查询author是lucy的记录 GET `http://localhost:9200/news/_doc/_search?q=author:lucy` ###### 3. 查询结果解析 ``` { "took": 1, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 1, "relation": "eq" }, "max_score": 0.2876821, "hits": [ { "_index": "news", "_type": "_doc", "_id": "890E_3YBGmz_qzUptekm", "_score": 0.2876821, "_source": { "id": 1, "title": "Bootstrap开发", "content": "Bootstrap是由Twitter 推出的一个前台页面开发框架，是一个非常流行的开发框架，此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量 的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长页面开发的程序人员）轻松的实现一个不受浏览器限制的精 美界面效果。", "author": "lucy", "createTime": "2020-12-25" } } ] } } ``` took：本次操作花费的时间，单位为毫秒。 timed_out：请求是否超时 _shards：说明本次操作共搜索了哪些分片 hits：搜索命中的记录 hits.total ： 符合条件的文档总数 hits.hits ：匹配度较高的前N个文档 hits.max_score：文档匹配得分，这里为最高分 _score：每个文档都有一个匹配度得分，按照降序排列。 _source：显示了文档的原始内容。 ##### DSL高级查询 DSL(domain specific language)查询,是es提出的基于json的搜索方式，在搜素时传入特定的json格式数据完成不同需求的搜索。 DSL搜索比url搜索更强大。 ###### 1. 查询全部 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` ``` { "query":{ "match_all":{} } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/查询所有.png) ###### 2. 分页查询 from :是起始文档索引 size:查询的文档数量 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` ``` { "from":0, "size":1, "query":{ "match_all":{} } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/分页查询.png) ###### 3.Term查询 Term查询时不会对关键词分词，对关键词进行整体匹配 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` 查询title中包含`开发`的记录 ``` { "query": { "term": { "title":"开发" } } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/term查询.png) ###### 4.根据id查询 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` 查询id为1和2的 记录 ``` { "query": { "ids": { "values": [ "1", "2" ] } } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/根据id查询1.png) ###### 5.全文检索 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` 全文检索在对关键词进行分词后，在拿着词条对索引的数据进行查询。 和term查询的区别就是是否对查询关键字进行分词。 operator：or 表示 只要有一个词在文档中出现则就符合条件，and表示每个词都在文档中出现则才符合条件。 ``` { "query":{ "match":{ "content":{ "query":"bootstrap开发框架", "operator":"or" } } } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/全文检索.png) 以上的业务场景是这样的 1） 例如搜素关键字为`bootstrap开发框架`分词为`bootstrap` ，`开发`,`框架` 2）再使用分词后的关键字到索引中搜索 3）设置operator为or，只要一个词匹配成功就返回该记录 4）使用minimum_should_match可以指定文档匹配词的占比，如 ``` { "query": { "match" : { "description" : { "query" : "spring开发框架", "minimum_should_match": "80%" } } } } ``` 设置"minimum_should_match": "80%"表示，三个词在文档的匹配占比为80%，即3*0.8=2.4，向上取整得2，表 示至少有两个词在文档中要匹配成功。 ###### 6.Multi Query Multi Query其实一次性可以从多个字段中查询匹配，而之前说的term query和match query都只能匹配一个字段 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` 可以从title和content两个字段中进行搜索，只要一个字段查询满足就可以 ``` { "query":{ "multi_match":{ "query":"bootstrap开发", "fields":["title","content"], "minimum_should_match":"50%" } } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/multiMatch查询.png) * 提升boost 匹配多个字段时可以提升字段的boost（权重）来提高得分 ``` { "query": { "multi_match" : { "query" : "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] }} } ``` name^10” 表示权重提升10倍，执行上边的查询，发现name中包括spring关键字的文档排在前边。 ###### 7.bool查询 bool查询实现将多个查询组合起来 三个参数： must：文档必须匹配must所包括的查询条件，相当于 “AND” should：文档应该匹配should所包括的查询条件其中的一个或多个，相当于 "OR" must_not：文档不能匹配must_not所包括的该查询条件，相当于“NOT“ `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` 同时满足multi query和term query ``` { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "bootstrap开发", "fields": [ "title^10", "content" ] } }, { "term": { "author": "lucy" } } ] } } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/bool查询.png) ###### 8.过滤和排序 过滤一般和查询共同使用，过滤的速度要比查询的速度快 可以添加一个或多个排序，text字段不允许排序 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` 从查询结果中筛选出author是lucy的，并且按照create倒序排列 ``` { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "bootstrap开发", "fields": [ "title^10", "content" ] } } ], "filter": [ { "term": { "author": "lucy" } } ] } }, "sort": [ { "createTime": "desc" } ] } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/filter.png) ###### 9.高亮显示 高亮显示可以将搜索结果一个或多个字突出显示，以便向用户展示匹配关键字的位置。 `GET`请求`http://localhost:9200/news/_doc/_search` 对title和content中包含关键字的地方进行高亮显示 ``` { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "bootstrap开发", "fields": [ "title^10", "content" ] } } ], "filter": [ { "term": { "author": "lucy" } } ] } }, "sort": [ { "createTime": "desc" } ], "highlight":{ "pre_tags":"", "post_tags":"", "fields":{ "title":{}, "content":{} } } } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/高亮.png) ### NEST客户端在WebApi项目中的使用 NEST是elastic search为.net 提供的高级客户端依赖组件。 这里我们会建一个web api2项目，进行演示在.net中使用NEST实现文档的增删改查和全文检索 ##### 创建web api项目 创建web api2项目，并且修改属性目标框架为.net framework 4.6.1 ##### 在nuget中找到NEST依赖，并且安装目前版本7.10.1 ##### 创建 ESHelper帮助类文件 ##### 配置链接 这里因为对es的连接设置成private static只在创建的时候初始化一次 ``` //单机连接的方式，默认使用articles索引 private static ConnectionSettings settings = new ConnectionSettings(new Uri("http://localhost:9200")).DefaultIndex("articles"); //创建client private static ElasticClient client = new ElasticClient(settings); ``` ##### 使用attribute自动映射 根据映射的字段创建类Article,并且使用attribute规定映射规则。 1）Number 表示字段类型为数字 2）Text 表示字段类型为字符串，可以进行索引 ​ Analyzer 可以规定索引时的分词工具 ​ Index 为true表示建立索引，并且可以被检索 3）Keyword 表示字段类型为字符串，但是不可以进行索引 4）Date 表示字段类型为日期 ``` [ElasticsearchType(RelationName = "articles")] public class Article { /// /// id /// [Number] public long Id { get; set; } /// /// 标题 /// [Text(Analyzer = "ik_max_word", Index = true)] public string Title { get; set; } /// /// 类型 新闻还是招聘 /// [Keyword] public string Type { get; set; } /// /// 内容 /// [Text(Analyzer = "ik_max_word", Index = true)] public string Content { get; set; } /// /// 新闻作者 /// [Keyword] public string Author { get; set; } /// /// 招聘公司 /// [Text(Analyzer = "ik_max_word", Index = true)] public string Company { get; set; } /// /// 招聘公司地址 /// [Text(Analyzer = "ik_max_word", Index = true)] public string CompanyAddress { get; set; } /// /// 创建时间 /// [Date] public DateTime CreateTime { get; set; } /// /// 访问路径 /// [Keyword] public string WebPath { get; set; } } ``` ##### 创建映射 在ESHelper中创建映射的方法 ``` /// /// 创建映射 /// /// public static bool CreateMapping() { try { //映射 CreateIndexResponse createIndexResponse = client.Indices.Create("articles", c => c.Map
(m => m.AutoMap())); return true; } catch (Exception ex) { return false; } } ``` 在ESController中创建webapi对创建索引的请求 ``` /// /// 创建映射 /// /// [HttpPost, Route("mapping")] public IHttpActionResult Mapping() { return Ok(ESHelper.CreateMapping()); } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/nest创建索引.png) ##### 创建或者修改单个文档 在ESHelper中创建文档，并且在ESController中创建添加文档的接口，使用postman进行测试 ``` /// /// 创建单个文档 /// /// /// /// public static dynamic CreateArticle(Article article) { var indexResponse = client.IndexDocument
(article); return new { flag = true, msg = "操作成功" }; } ``` ``` /// /// 添加一个文档 /// /// /// [HttpPost, Route("add")] public IHttpActionResult Add(Article article) { return Ok(ESHelper.CreateArticle(article)); } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/nest创建单个文档.png) ##### 批量创建文档 在ESHelper中批量创建文档，并且在ESController中创建批量添加文档的接口，使用postman进行测试 ``` /// /// 批量新增 /// /// /// /// public static dynamic CreateBulk(List
list) { var bulkAllObservable = client.BulkAll(list, b => b .Index("articles") .BackOffTime("30s") .BackOffRetries(2) .RefreshOnCompleted() .MaxDegreeOfParallelism(Environment.ProcessorCount) .Size(1000) ) .Wait(TimeSpan.FromMinutes(15), next => { // do something e.g. write number of pages to console }); return new { flag = true, msg = "操作成功" }; } ``` ``` /// /// 批量添加文档 /// /// /// [HttpPost, Route("addBulk")] public IHttpActionResult addBulk(List
list) { return Ok(ESHelper.CreateBulk(list)); } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/nest批量添加文档.png) ##### 批量删除 批量删除我们是先根据ids查询出对应的文档，然后进行批量删除 * 根据ids查询多个记录 在ESHelper中根据id批量获取文档 ``` /// /// 根据id查询 /// /// /// public static List
GetByIds(List ids) { var searchResponse = client.Search
(s => s.Query(q => q.Ids(m => m.Values(ids)))); return searchResponse.Documents.ToList(); } ``` * 批量删除 在ESHelper中批量删除，并且在ESController中创建批量删除文档的接口，使用postman进行测试 ``` /// /// 批量删除 /// /// /// /// public static dynamic DeleteBulk(List
list) { var bulkResponse = client.DeleteMany(list); return new { flag = true, msg = "操作成功" }; } ``` ``` /// /// 批量删除 /// /// /// [HttpPost, Route("delete")] public IHttpActionResult Delete(List ids) { //根据id获取list var list = ESHelper.GetByIds(ids); return Ok(ESHelper.DeleteBulk(list)); } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/nest批量删除.png) ##### 全文检索 项目中的全文检索解决方案就是multi match +highlight multi match 可以对多个字段进行检索并且通过minimum_should_match和boost提高匹配度， 最终的显示结果使用highlight高亮。 在ESHelper中创建全文检索的方法，并且在ESController中创建搜索文档的接口，使用postman进行测试 ``` /// /// 全文检索 /// /// /// /// public static Dictionary Search(int page, string keyword) { try { int size = 10; int from = (page - 1) * size; var searchResponse = client.Search
(s => s .From(from) .Size(size) .Query(q => q.MultiMatch(c => c .Fields(f => f.Field(a => a.Title, 10).Field(a => a.Content).Field(a => a.Company, 10)) .Operator(Operator.Or)//只要有一个词在文档中出现都可以 .MinimumShouldMatch(new MinimumShouldMatch("50%")) .Query(keyword) )) .Highlight(h => h .PreTags("") .PostTags("") .FragmentSize(100) .NoMatchSize(150) .Fields( fs => fs .Field(p => p.Title), fs => fs .Field(p => p.Company), fs => fs .Field(p => p.Content) ) ) ); var hits = searchResponse.HitsMetadata.Hits; var total = searchResponse.Total; foreach (var hit in hits) { foreach (var highlightField in hit.Highlight) { if (highlightField.Key == "title") { foreach (var highlight in highlightField.Value) { hit.Source.Title = highlight.ToString(); } } if (highlightField.Key == "content") { foreach (var highlight in highlightField.Value) { hit.Source.Content = highlight.ToString(); } } if (highlightField.Key == "company") { foreach (var highlight in highlightField.Value) { hit.Source.Company = highlight.ToString(); } } } } var hitsJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(hits); List
list = new List
(); foreach (var item in hits) { list.Add(item.Source); } Dictionary result = new Dictionary(); result.Add("list", list); result.Add("total", total); return result; } catch (Exception ex) { throw; } } ``` ``` /// /// 全文检索 /// /// /// /// [HttpGet, Route("search")] public IHttpActionResult Search(int? page,string keyword) { int pageIndex = page ?? 1; return Ok(ESHelper.Search(pageIndex, keyword)); } ``` ![](https://gitee.com/lucyliang01/image-repository/raw/master/elasticsearch/nest全文检索.png) ##### ESHelper.cs代码 ``` public class ESHelper { private static ConnectionSettings settings = new ConnectionSettings(new Uri("http://localhost:9200")).DefaultIndex("articles"); private static ElasticClient client = new ElasticClient(settings); /// /// 获取client /// /// public static ElasticClient GetClient() { return client; } /// /// 创建映射 /// /// public static bool CreateMapping() { try { //映射 CreateIndexResponse createIndexResponse = client.Indices.Create("articles", c => c.Map
(m => m.AutoMap())); return true; } catch (Exception ex) { return false; } } /// /// 创建单个文档 /// /// /// /// public static dynamic CreateArticle(Article article) { var indexResponse = client.IndexDocument
(article); return new { flag = true, msg = "操作成功" }; } /// /// 批量新增 /// /// /// /// public static dynamic CreateBulk(List
list) { var bulkAllObservable = client.BulkAll(list, b => b .Index("articles") .BackOffTime("30s") .BackOffRetries(2) .RefreshOnCompleted() .MaxDegreeOfParallelism(Environment.ProcessorCount) .Size(1000) ) .Wait(TimeSpan.FromMinutes(15), next => { // do something e.g. write number of pages to console }); return new { flag = true, msg = "操作成功" }; } /// /// 根据id查询 /// /// /// public static List
GetByIds(List ids) { var searchResponse = client.Search
(s => s.Query(q => q.Ids(m => m.Values(ids)))); return searchResponse.Documents.ToList(); } /// /// 批量删除 /// /// /// /// public static dynamic DeleteBulk(List
list) { var bulkResponse = client.DeleteMany(list); return new { flag = true, msg = "操作成功" }; } /// /// 全文检索 /// /// /// /// public static Dictionary Search(int page, string keyword) { try { int size = 10; int from = (page - 1) * size; var searchResponse = client.Search
(s => s .From(from) .Size(size) .Query(q => q.MultiMatch(c => c .Fields(f => f.Field(a => a.Title, 10).Field(a => a.Content).Field(a => a.Company, 10)) .Operator(Operator.Or)//只要有一个词在文档中出现都可以 .MinimumShouldMatch(new MinimumShouldMatch("50%")) .Query(keyword) )) .Highlight(h => h .PreTags("") .PostTags("") .FragmentSize(100) .NoMatchSize(150) .Fields( fs => fs .Field(p => p.Title), fs => fs .Field(p => p.Company), fs => fs .Field(p => p.Content) ) ) ); var hits = searchResponse.HitsMetadata.Hits; var total = searchResponse.Total; foreach (var hit in hits) { foreach (var highlightField in hit.Highlight) { if (highlightField.Key == "title") { foreach (var highlight in highlightField.Value) { hit.Source.Title = highlight.ToString(); } } if (highlightField.Key == "content") { foreach (var highlight in highlightField.Value) { hit.Source.Content = highlight.ToString(); } } if (highlightField.Key == "company") { foreach (var highlight in highlightField.Value) { hit.Source.Company = highlight.ToString(); } } } } var hitsJson = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(hits); List
list = new List
(); foreach (var item in hits) { list.Add(item.Source); } Dictionary result = new Dictionary(); result.Add("list", list); result.Add("total", total); return result; } catch (Exception ex) { throw; } } } [ElasticsearchType(RelationName = "articles")] public class Article { /// /// id /// [Number] public long Id { get; set; } /// /// 标题 /// [Text(Analyzer = "ik_max_word", Index = true)] public string Title { get; set; } /// /// 类型 新闻还是招聘 /// [Keyword] public string Type { get; set; } /// /// 内容 /// [Text(Analyzer = "ik_max_word", Index = true)] public string Content { get; set; } /// /// 新闻作者 /// [Keyword] public string Author { get; set; } /// /// 招聘公司 /// [Text(Analyzer = "ik_max_word", Index = true)] public string Company { get; set; } /// /// 招聘公司地址 /// [Text(Analyzer = "ik_max_word", Index = true)] public string CompanyAddress { get; set; } /// /// 创建时间 /// [Date] public DateTime CreateTime { get; set; } /// /// 访问路径 /// [Keyword] public string WebPath { get; set; } } ``` ##### ESController.cs代码 ``` [RoutePrefix("api/es")] public class ESController : ApiController { /// /// 创建映射 /// /// [HttpPost, Route("mapping")] public IHttpActionResult Mapping() { return Ok(ESHelper.CreateMapping()); } /// /// 添加一个文档 /// /// /// [HttpPost, Route("add")] public IHttpActionResult Add(Article article) { return Ok(ESHelper.CreateArticle(article)); } /// /// 批量添加文档 /// /// /// [HttpPost, Route("addBulk")] public IHttpActionResult addBulk(List
list) { return Ok(ESHelper.CreateBulk(list)); } /// /// 批量删除 /// /// /// [HttpPost, Route("delete")] public IHttpActionResult Delete(List ids) { //根据id获取list var list = ESHelper.GetByIds(ids); return Ok(ESHelper.DeleteBulk(list)); } /// /// 全文检索 /// /// /// /// [HttpGet, Route("search")] public IHttpActionResult Search(int? page,string keyword) { int pageIndex = page ?? 1; return Ok(ESHelper.Search(pageIndex, keyword)); } } ```