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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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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。
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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
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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
与拼音
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与词语顺序的考虑,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
- 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;
- 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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