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  • 怎么实现模糊查询
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    2021-10-13 10:07:30
           <bz-input
            size="small"
            class="search"
            v-model="value"
            placeholder="请输入关键字搜索"
          >
            <template v-slot:left-icon>
              <img class="icon" src="../../assets/img/综合查询/搜索.png" alt="" />
            </template>
          </bz-input>
    
    
      //存储初始值
     localStorage.setItem("fydataInfo", JSON.stringify(this.dataInfo));
    
     watch: {
        // 模糊查询搜索
        value(newVal, oldVal) {
          if (this.timer) {
            clearTimeout(this.timer);
          }
          console.log(newVal, oldVal);
          if (newVal == "") {
            // 取值
            let add = localStorage.getItem("fydataInfo");
            console.log(JSON.parse(add));
            if (newVal == "") {
              this.dataInfo = JSON.parse(add);
            }
          } else {
           // 用于模糊查询
            this.timer = setTimeout(() => {
              const result = [];
              this.dataInfo.filter(item =>{
                if(item.name.indexOf(newVal) !== -1){
                  result.push(item)
                }
              })
              console.log(result);
              this.dataInfo = result;
            }, 100);
          }
        },
      },

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    今天在做项目的时候,遇到一个需求是对列表进行模糊查询。对于模糊查询,一般都是传关键字给后端,由后端来做。但是有时候一些轻量级的列表前端来做可以减少ajax请求,在一定程度上提高用户体验。我目前的情况恰好是后台已经把全部数据给到前端了,所以就想用js对数据进行一个模糊查询。

    那么问题来了,要怎么进行模糊查询呢?头脑里一闪而过,字符串的indexof方法和正则表达式,其实还可以用其他的方法,比如字符串的match方法和split方法。既然有这么多种方法,那么该用哪种比较好呢?接下来我将对每一种方法进行简单的介绍。

    1. indexof 方法

    语法:stringObject.indexOf(searchvalue, fromindex)

    参数:searchvalue 必需。规定需检索的字符串值。 fromindex 可选的整数参数。规定在字符串中开始检索的位置。它的合法取值是 0 到 stringObject.length - 1。如省略该参数,则将从字符串的首字符开始检索。

    说明:该方法将从头到尾地检索字符串 stringObject,看它是否含有子串 searchvalue。开始检索的位置在字符串的 fromindex 处或字符串的开头(没有指定 fromindex 时)。如果找到一个 searchvalue,则返回 searchvalue 的第一次出现的位置。stringObject 中的字符位置是从 0 开始的。如果没有找到,将返回 -1。

    /**

    * 使用indexof方法实现模糊查询

    * @param {Array} list 进行查询的数组

    * @param {String} keyWord 查询的关键词

    * @return {Array} 查询的结果

    */

    function fuzzyQuery(list, keyWord) {

    var arr = [];

    for (var i = 0; i < list.length; i++) {

    if (list[i].indexOf(keyWord) >= 0) {

    arr.push(list[i]);

    }

    }

    return arr;

    }

    2. split 方法

    语法:stringObject.split(separator, howmany)

    参数:separator 必需。字符串或正则表达式,从该参数指定的地方分割 stringObject。howmany 可选。该参数可指定返回的数组的最大长度。如果设置了该参数,返回的子串不会多于这个参数指定的数组。如果没有设置该参数,整个字符串都会被分割,不考虑它的长度。

    说明:该方法通过在 separator 指定的边界处将字符串 stringObject 分割成子串并返回子串数组。返回的数组中的字串不包括 separator 自身。如果 stringObject 中不存在 separator,将返回一个只包含stringObject的数组。故可以根据返回数组的长度来判断是否存在子字符串 separator 。

    /**

    * 使用spilt方法实现模糊查询

    * @param {Array} list 进行查询的数组

    * @param {String} keyWord 查询的关键词

    * @return {Array} 查询的结果

    */

    function fuzzyQuery(list, keyWord) {

    var arr = [];

    for (var i = 0; i < list.length; i++) {

    if (list[i].split(keyWord).length > 1) {

    arr.push(list[i]);

    }

    }

    return arr;

    }

    3. match 方法

    语法:stringObject.match(searchvalue) 或 stringObject.match(regexp)

    参数:searchvalue 必需。规定要检索的字符串值。regexp 必需。规定要匹配的模式的 RegExp 对象。如果该参数不是 RegExp 对象,则需要首先把它传递给 RegExp 构造函数,将其转换为 RegExp 对象。

    说明:该方法将在字符串 stringObject 内检索指定的值,或找到一个或多个正则表达式的匹配。如果没有找到任何匹配的文本,将返回 null 。否则,它将返回一个数组,其中存放了与它找到的匹配文本有关的信息。

    /**

    * 使用match方法实现模糊查询

    * @param {Array} list 进行查询的数组

    * @param {String} keyWord 查询的关键词

    * @return {Array} 查询的结果

    */

    function fuzzyQuery(list, keyWord) {

    var arr = [];

    for (var i = 0; i < list.length; i++) {

    if (list[i].match(keyWord) != null) {

    arr.push(list[i]);

    }

    }

    return arr;

    }

    4. test方法(正则匹配)

    语法:RegExpObject.test(string)

    参数:string 必需。要检测的字符串。

    说明:该方法用于检测一个字符串是否匹配某个模式。如果字符串 string 中含有与 RegExpObject 匹配的文本,则返回 true,否则返回 false。

    /**

    * 使用test方法实现模糊查询

    * @param {Array} list 原数组

    * @param {String} keyWord 查询的关键词

    * @return {Array} 查询的结果

    */

    function fuzzyQuery(list, keyWord) {

    var reg = new RegExp(keyWord);

    var arr = [];

    for (var i = 0; i < list.length; i++) {

    if (reg.test(list[i])) {

    arr.push(list[i]);

    }

    }

    return arr;

    }

    性能测试

    看了上面的简单介绍之后,我相信大家会发现其实四种方法在使用上都差不多,无聊的我萌生了对这四种方法进行性能测试的想法。以下为测试用例和结果。

    测试条件:一个长度为100的数组,每个方法测试50次,取平均值。

    indexof 方法耗费时间: 0.048ms

    split 方法耗费时间: 0.037ms

    match 方法耗费时间: 0.178ms

    test 方法耗费时间: 0.039ms

    结论

    从上面测试结果可以看出在几百几千甚至几万条数据量的情况下,前端去处理都是没问题的,相比发送一个 ajax 请求去后台来说,前端还是具有很大优势的,能节省不少时间。

    相比其他方法,match 方法性能最差,消耗的时间差不多是其他方法的3-4倍,虽说这一点点时间相比发送ajax来说,也算提高了很多既然我们在一开始就是为了提高用户体验,那么我们也应该追求极致啦,所以 match 选手落败。

    除了 match 方法,其他三个方法在性能上差不多。不过在这里有一点需要提出的就是, test 方法因为使用到了正则表达式,所以能够实现的功能会比较强大,写出来的代码也更加简洁。打个比方,在不区分大小写的模糊搜索条件下, test 方法只需在正则表达式中添加修饰符 i 即可实现不区分大小写,而 indexof 方法和 split 方法则要通过多次的方法调用和逻辑运算符才能实现效果。

    展开全文
  • 主要为大家详细介绍了jQuery实现select带模糊查询的条件查询,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • VueJS实现模糊查询

    2022-03-25 13:40:41
    VueJS实现迷糊查询新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个...

    效果图:在这里插入图片描述

    前言:前端人员已经拿到后端返回的所有数据,由前端人员自行实现迷糊查询
    前置条件:
    开发环境:windows
    开发框架:vue2.5 ,vue-cli 4.0+
    编辑器:HbuilderX
    兼容版本:vue2.5 Chrome 99.0.4844.51

    正文:实现此功能需要用到JS的 filter, includes两个API ,具体使用方法,童鞋们自行百度,不再一 一赘述

    打开控制台,可以看到选中的数组

    上热乎乎的代码:

    
    <template>
      <div id="app">
        <input type="text" v-model="input" />
        <ul>
          <li v-for="item of search"
            :key="item.name"
            @click="selection(item)"
          >{{item.name}}</li>
        </ul>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    export default {
      name: "app",
      data() {
        return {
          items: [
            { name: "路飞" ,id:2},
            { name: "索隆" ,id:3 },
            { name: "路也" ,id:4 },
            { name: "娜美" ,id:5 },
            { name: "山本" ,id:6 },
            { name: "美了" ,id:7 },
            { name: "乔治山本路夫" ,id:8 },
            { name: "美杜莎" ,id:1 },
            { name: "娜美尼可" ,id:9 }
          ],
          input: ""
        };
      },
      methods:{
        selection(data){
          console.log("选中的数据:",data);
        }
      },
      computed: {
        search() {
          if (!this.input) {
            return this.items;
          }
          return this.items.filter(v => {
            return v.name.includes(this.input);
          });
        }
      }
    };
    </script>
    
    

    Ps:因为要对数组进行过滤,使用 filter 填充所有通过测试的数组,而

    includes 方法确定数组是否包含指定的元素,返回布尔值;如果返会true,说明存在符合条件的数组,filter 会自动筛选出来与条件相匹配的数据,并自动返回

    【关注公共号可查看原文】
    在这里插入图片描述

    展开全文
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    ElasticSearch入门:使用ES来实现模糊查询功能

    需求描述

    本文针对在工作中遇到的需求:通过es来实现模糊查询来进行总结;模糊查询的具体需求是:查询基金/A股/港股等金融数据,要求可以根据字段拼音首字母部分拼音全称进行联想查询;需要注意的是,金融数据名称中可能不止包含汉字,还有英文,数字,特殊字符等。

    方案设计

    常用的es模糊查询出于性能问题,官方建议是慎重使用的,但一般针对于与其他es查询相比,如果和其他搜索工具相比,es的模糊查询性能还是不错的;常见的模糊查询相关函数,例如wildcard,fuzzy,query_string等均不完全适配现有的业务需求,因此从另一个角度思考问题,拟采用更加灵活的分词器来解决多条件模糊查询问题。

    ngram 分词器与传统的 standard 分词器或者是 ik 分词器相比,他的优点是可以分词出特殊字符,因此,在对字段查询时,可以采用 ngram 分词器;而对拼音全称以及首字母查询时,可以使用 keyword拼音 结合的自定义分词。

    代码设计

    根据上述的方案设计,我们可以在es中定义这样一个索引:

    settings:
    {
        "analysis":{
            "analyzer":{
                "my_ngram_analyzer":{
                    "tokenizer":"my_ngram_tokenizer"
                },
                "my_pinyin_analyzer":{
                    "tokenizer":"keyword",
                    "filter":"py"
                }
            },
            "tokenizer":{
                "my_ngram_tokenizer":{
                    "type":"ngram",
                    "min_ngram":1,
                    "max_ngram":1
                }
            },
            "filter":{
                "py":{
                    "type":"pinyin",
                    "first_letter":"prefix",
                    "keep_separate_first_letter":true,
                    "keep_full_pinyin":true,
                    "keep_joined_full_pinyin":true,
                    "keep_original":true,
                    "limit_first_letter_length":16,
                    "lowercase":true,
                    "remove_duplicated_term":true
                }
            }
        }
    }
    
    mapping:
    {
        "properties":{
            "name":{
                "type":"text",
                "analyzer":"my_ngram_analyzer"
            },
            "fields":{
                "PY":{
                    "type":"text",
                    "analyzer":"my_pinyin_analyzer",
                    "term_vector":"with_positions_offsets",
                    "boost":10.0
                }
            }
        }
    }
    

    以text = "恒生电子"为例,它的自定义拼音分词器 my_pinyin_analyzer 效果如下:

    {
        "tokens": [
            {
                "token": "h",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "heng",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "恒生电子",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "hengshengdianzi",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "hsdz",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "s",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "sheng",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "d",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 2
            },
            {
                "token": "dian",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 2
            },
            {
                "token": "z",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 3
            },
            {
                "token": "zi",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "word",
                "position": 3
            }
        ]
    }
    

    而在对应的代码层面,出于对输入词的关联精确性词语顺序的考虑,从match , match phrase 以及 match phrase prefix中选择match phrase来进行查询:

    // 直接的字段匹配优先级大于拼音匹配
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilderKeyWord = QueryBuilders.boolQuery().matchPhraseQuery("name", imageStr).boost(2.0f))
            .should(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name.PY", imageStr).boost(1.0f));
    

    测试中遇到的问题

    应用上述的代码于项目中,经过测试会发现一个问题:输入汉字会查询得出与汉字不相关但缩写一致的数据,例如:关键字录入"恒生电子",接口返回结果如下:

    {
        "error_code": "0",
        "error_info": "success",
        "data": [
            {
                "en_prod_code": "600570.SH",
                "secu_code": "600570",
                "secu_abbr": "恒生电子",
                "type": "A_stock",
                "modification_time": "2022-04-22T19:47:37.000+00:00",
                "en_abbr": "HSDZ"
            },
            {
                "en_prod_code": "007685.OF",
                "secu_code": "007685.OF",
                "secu_abbr": "华商电子",
                "type": "fund",
                "modification_time": "2022-04-22T19:41:38.000+00:00",
                "en_abbr": "HSDZ"
            }
        ]
    }
    

    通过检查发现,是代码中设置的查询语句有问题,将字段查询与拼音首字母查询隔离即可,即通过中文查询则只查询name字段,通过非中文查询则只查询name.PY,Java代码修改如下:

    if (!imageStr.matches("(.*)[\u4e00-\u9fa5](.*)")) {
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilderKeyWord = QueryBuilders.boolQuery().matchPhraseQuery("name.PY", imageStr);
    } else {
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilderKeyWord = QueryBuilders.boolQuery().matchPhraseQuery("name", imageStr);
    }
    

    最后,再次查询关键词“恒生电子",接口返回结果为:

    {
        "error_code": "0",
        "error_info": "success",
        "data": [
            {
                "en_prod_code": "600570.SH",
                "secu_code": "600570",
                "secu_abbr": "恒生电子",
                "type": "A_stock",
                "modification_time": "2022-04-22T19:47:37.000+00:00",
                "en_abbr": "HSDZ"
            }
        ]
    }
    

    总结与心得

    1. es中的分词器虽然好用,并且性能优秀,但对于我们在平时的业务开发,还是需要考虑其与业务需求的适配性;虽然分词器可以自定义,但终究条件有限,需要理性种草与对待;
    2. 模糊查询业务中,除了实现方式以外,最重要的是关注查询字段的特性与要求,例如:有无查询特殊字符的需求,有无中英文混合查询的要求,有无根据中文词语语义联想的要求,有无排序查询优先级的需求等等,具体情况具体分析,无法一概而论。
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空空如也

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