前言

  上一篇讲解了如何自定义右键菜单,都是前端的内容,本篇内容就一个:查询。聊天历史纪录查询,在之前介绍查找好友的那篇博客里已经提到过 Elasticsearch,今天它又要上场了。对于Elasticsearch不感冒的同学呢,本篇可以不用看啦。

  from baidu:

  ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能,令我们受打击的是:搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快,我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式,我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据,我们希望我们的搜索服务器始终可用,我们希望能够一台开始并扩展到数百,我们要实时搜索,我们要简单的多租户,我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。

DEMO演示

  随便聊聊天:

    

  图片类型过滤

  

  文件类型过滤

  

  关键字查询

  

  时间段查询(截图略)

实战讲解

  layim 已经给我们提供了打开历史纪录页面的接口。不过查询历史纪录页面需要自己布局。由于html+css不是我的强项,我就直接把聊天室的结构拿过去了。聊天历史纪录页面上就一个ajax请求,还有数据绑定,这些都不多做介绍。主要是讲一下后台如何进行数据查询和细节注意事项。主要还是讲到了Elasticsearch,对于Elasticsearch不感兴趣的小伙伴可以略过本篇。

  首先呢,想要查询历史纪录,要先保存数据。那么在之前的LayIMHub中的接受消息方法中,我们已经把数据顺便在ES中存储一份。(实例代码如下)

  

 //保存消息
Task.Run(() => {
MessageFactory.CreateInstance(ChatMessageSaveType.SearchEngine).Send(message);
});
            ChatInfo chatInfo;
var mine = message.mine;
//聊天记录model
chatInfo = new ChatInfo
{
addtime = message.addtime,
avatar = mine.avatar,
content = mine.content,
nickname = mine.username,
qq = mine.id,
timespan = message.addtime.ToTimestamp(),
roomid = message.roomid,
isfile = mine.content.IndexOf("file(") > -,
isimg = mine.content.IndexOf("img[") > -
};
//在es中,index是索引的意思,相当于数据库中的表
bool result= es.Index(chatInfo);
return new SendMessageResult(result);

  于是,我们用户聊天的时候,将数据就保存到了ES当中,正如SQL Server做搜索一样,想用ES搜索,它也需要保存一份。我们打开客户端看一下数据,如果你也安装了ES和head插件,那么浏览器输入 127.0.0.1:9200/_plugin/head就可以看数据了。

  

  那么数据已经有了,我们看一下查询条件。 1,关键字查询 2,类型查询 3,时间段查询 4,聊天室id查询(最基本,A和B聊天不能查询A和C的历史纪录)

  他们之间的查询关系是and条件,如果用sql表示的话就是   select * from chathistory where roomid=1 and content like '%诛仙%' and 。。。

  那么我们就需要把SQL翻译成ES的语法。最终结果是这样的。

  

{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"and": [ //and关系
{
"query": {
"match": {
"roomid": "FRIEND_14895_14894" //根据聊天室id过滤
}
}
},
{
"term": {
"isimg": false //是否是img
}
},
{
"range": { //range查询
"addtime": { //查询字段是时间类型
"gt": "2016-08-16T00:00:00" //gt 是大于某个时间 lt 是小于某个时间
}
}
}
]
}
}
},
"from": 0, //分页
"size": 50,
"sort": { //排序
"addtime": {
"order": "asc"
}
},
"highlight": { //高亮
"fields": {
"content": {} //content高亮显示
}
}
}

  核心查询方法如下:(.NET客户端用的PlainElastic.Net,他已经对构造查询语句做了封装,类似ORM,但是语法我用的太蹩脚了,于是只有自己拼“SQL”了)

  public JsonResultModel SearchHistoryMsg(string groupId, DateTime? starttime = null, DateTime? endtime = null, string keyword = null, bool isfile = false, bool isimg = false, int pageIndex = , int pageSize = )
{
string st = starttime == null ? "" : starttime.Value.ToString("yyyy-MM-dd");
string et = endtime == null ? "" : endtime.Value.ToString("yyyy-MM-dd");
int from = (pageIndex - ) * pageSize;
//某个聊天组查询
string queryGroup = "{\"query\": {\"match\": { \"roomid\": \"FRIEND_14895_14894\" }}}";
//关键字查询
string queryKeyWord = "{ \"query\": {\"match_phrase\": {\"content\": {\"query\": \"" + keyword + "\",\"slop\": 0} } }}";
//是否图片 查询
string queryImg = "{ \"term\": {\"isimg\": true }}";
//是否包含文件查询
string queryFile = "{ \"term\": {\"isfile\": true }}";
//大于小于某个时间段查询
string queryTimeRange = "{\"range\": {\"addtime\": { \"gt\": \""+st+"\",\"lt\": \""+et+"\" }} }";
//大于某个时间
string queryTimeRangeGt = "{\"range\": {\"addtime\": { \"gt\": \""+st+"\"}} }";
//小于某个时间
string queryTimeRangeLt = "{\"range\": {\"addtime\": { \"lt\": \"" + et + "\" }} }";
string queryAnd = queryGroup;
if (starttime != null&&endtime!=null) {
queryAnd += "," + queryTimeRange;
}
if (starttime != null) {
queryAnd += "," + queryTimeRangeGt;
}
if (endtime != null) {
queryAnd += "," + queryTimeRangeLt;
}
if (!string.IsNullOrEmpty(keyword)) {
queryAnd += "," + queryKeyWord;
}
if (isfile) {
queryAnd += "," + queryFile;
}
if (isimg) {
queryAnd += "," + queryImg;
}
//最终查询语句
string query = " {\"query\": {\"filtered\": {\"filter\": {\"and\": [" + queryAnd + "] }}},\"from\": " + from + ",\"size\": " + pageSize + ",\"sort\": {\"addtime\": { \"order\": \"asc\"}},\"highlight\": {\"fields\": { \"content\": {}} }}"; var result = eschat.QueryBayConditions(query);
return JsonResultHelper.CreateJson(result, true);
}

  那么,只要条件给对了,结果自然就是我们想要的结果了。

  不过,搜索也是会出现bug的,例如,如果输入关键字img或者file,就会出现下面这种情况,因为数据库里存的就是那一串html,然后到界面上又做了相应的处理,这个情况就有点蛋疼了。

  

有同学会注意到 img旁边有em标签,其实这个就是关键字高亮的原因所在。好比,上边的演示中,诛仙两个字是高亮的,查看源代码,他们每个字都会有em标签包含,那是因为ES在查询过程中,你可以使用高亮功能,他会把符合条件的关键字给你加上特殊标签,当然我们也可以自定义标签,例如 b,i ,tag  都可以。然后给一个样式,比如我这里 em {color:red} 那么高亮功能就出来了。

总结

  本篇呢基本上都是围绕Elasticsearch来讲,由于属于一些额外的功能,所以也没讲太细。搜索功能用SQL或者MySQL或者其他的一些数据库都能实现,主要是对接layim要注意,绑定的方式以及图片文件的html转换等。

      下篇预告【中级】ASP.NET SignalR 与 LayIM2.0 配合轻松实现Web聊天室(八) 之 聊天室的小细节,你都注意到了吗?

  

   想要学习的小伙伴,可以关注我的博客哦,我的QQ:645857874,Email:fanpan26@126.com

  GitHub:https://github.com/fanpan26/LayIM_NetClient/

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