Elastic學習之旅 (12) .NET 6套用整合ES - 下 - 碼農

2024-04-23碼農

大家好，我是Edison。

寫在開頭

在.NET套用中整合ES一般涉及兩個方面：

（1）將ES當儲存用，類似於MongoDB，做文件的增刪查改，這一類操作偏CRUD。

（2）對ES中的數據做查詢分析，聚合統計、分組等等，這一類操作偏查詢分析。

上一篇我們了解了CRUD，我們今天再來搞定查詢和聚合作為本系列的結尾！

增加模型

為了進行今天的查詢和聚合，我們在上一篇的demo計畫中增加一個Product模型。都是常規欄位，就不再解釋了。

public classProduct : ElasticModelBase{publicstring Ean { get; set; }publicstring Name { get; set; }publicstring Description { get; set; }publicstring Brand { get; set; }publicstring Category { get; set; }publicdecimal Price { get; set; }publicint Quantity { get; set; }public DateTime ReleaseDate { get; set; }}

與此同時，新增一個ProductRepository：

public class ProductRepository : ElasticRepositoryBase<Product>, IProductRepository{public ProductRepository(IElasticProxy elasticProxy) : base(elasticProxy) { }protected override string IndexName => "products";}

分頁查詢

我們在上一篇的demo計畫中其實已經做了分頁查詢的基礎實作了：

publicvirtualasync Task<Tuple<int, IList<T>>> QueryAsync(int page, int limit){var query = awaitthis.Client.SearchAsync<T>(x => x.Index(this.IndexName) .From((page -1) * limit) .Size(limit));returnnew Tuple<int, IList<T>>(Convert.ToInt32(query.Total), query.Documents.ToList());}

但很多時候我們還想要根據某個欄位排序，我們可以在上一篇的基礎類別的基礎上重寫一下，在ProductRepository就可以實作：

public override async Task<Tuple<int, IList<Product>>> QueryAsync(int page, int limit){var query = awaitthis.Client.SearchAsync<Product>(x => x.Index(this.IndexName) .From((page - 1) * limit) .Size(limit) .Sort(x => x.Descending(v => v.ReleaseDate)));returnnew Tuple<int, IList<Product>>(Convert.ToInt32(query.Total), query.Documents.ToList());}

條件查詢（基於Term）

我們在之前的學習中學習了結構化搜尋主要是透過Term來進行查詢，那麽假如我們想要根據EAN欄位來查詢某個product，則可以在ProductRepository中新增一個方法來實作：

publicasync Task<IList<Product>> QueryByEanAsync(string ean){var result = awaitthis.Client.SearchAsync<Product>(x => x.Index(this.IndexName) .Query(q => q.Term(p => p.Ean, ean)));return result.Documents.ToList();}

一般來說，Query的結果預設是document集合。

這裏我們測試結果如下：

那麽，如果是多條件查詢呢？比如：根據一個key查詢EAN或Name，這就是多個Term的Or查詢：

publicasync Task<IList<Product>> QueryByEanOrNameAsync(string key){var result = awaitthis.Client.SearchAsync<Product>(x => x.Index(this.IndexName) .Query(q => q.Term(p => p.Ean, key) || q.Term(p => p.Name, key)));return result.Documents.ToList();}

比如：根據一個key查詢Name並只篩選 Status="Active"的product ，這就是多個Term的And查詢：

publicasync Task<IList<Product>> GetActiveProductsByNameAsync(string key){var result = awaitthis.Client.SearchAsync<Product>(x => x.Index(this.IndexName) .Query(q => q.Term(p => p.Name, key) && q.Term(p => p.Status, "Active")));return result.Documents.ToList();}

聚合統計

我們在之前的學習中學習了聚合查詢，那麽這裏我們透過聚合來統計一下Product數據中Price欄位的最大值、最小值和平均值：

publicasync Task<Nest.AggregateDictionary> QueryPriceAggAsync(){var searchResult = awaitthis.Client.SearchAsync<Product>(x => x.Index(this.IndexName) .Size(0) // 代表不返回源數據 .Aggregations(agg => agg.Average("price_avg", avg => avg.Field("price")) .Max("price_max", max => max.Field("price")) .Min("price_min", min => min.Field("price"))) );return searchResult.Aggregations;}

聚合分組

如果我們想要根據某個欄位分組查詢product數據，那麽可以使用聚合分組：

publicasync Task<Nest.AggregateDictionary> QueryBrandAggAsync(){var searchResult = awaitthis.Client.SearchAsync<Product>(x => x.Index(this.IndexName) .Size(0) // 代表不返回源數據 .Aggregations(agg => agg.Terms("brandgroup", group => group.Field("brand")) ));return searchResult.Aggregations;}