怎么用TableStore GEO索引打造店鋪搜索系統

本篇內容主要講解“怎么用TableStore GEO索引打造店鋪搜索系統”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“怎么用TableStore GEO索引打造店鋪搜索系統”吧!

一、方案背景

對于一套GEO管理系統，其核心點與瓶頸在于數據庫的存儲性能與查詢能力；一方面，存儲服務需要應對海量數據的低延遲存、讀，另一方面，存儲服務也要提供高效的GEO+多維度數據檢索。表格存儲（TableStore），作為一款Serverless分布式NoSQL數據庫，完全具備該系統的需求。
下面我們將基于TableStore打造一個【億量級GEO管理系統】

需求場景

某店鋪搜索平臺，提供了億量級的店鋪信息。用戶通過平臺提供的PC端、移動端網頁，按照自己的需求維度組合，搜索用戶心儀的店鋪。平臺需要在地圖上展示店鋪的具體位置、店鋪詳細信息、店鋪主頁的跳轉；
維度一：【距離1km內】【人均100以內】【評分最高】【奶茶店】；
維度二：【杭州市內】【評分最高的】【沈家*】店鋪；
......
實現快速、多維GEO查詢功能，是GEO管理解決方案的核心功能，樣例如下：
注：該樣例提供了【億量級】店鋪數據。官網控制臺樣例地址：項目樣例

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基于表格存儲搭建的店鋪搜索系統頁面一覽，樣例內嵌在表格存儲控制臺中，用戶可登錄控制臺體驗系統（若為表格存儲的新用戶，需要點擊開通服務后體驗，開通免費，訂單數據存儲在公共實例中，體驗不消耗用戶存儲、流量、Cu）。

表格存儲（TableStore）方案

使用表格存儲（TableStore）研發的多元索引（SearchIndex）方案，可以輕松搭建一套：億量級店鋪搜索系統。多元索引功能可以創建GEO索引、分詞字符串索引等，為用戶提供了GEO檢索、多維組合檢索等能力，用戶可隨時創建，存量、增量數據自動同步。
TableStore作為阿里云提供的一款全托管、零運維的分布式NoSql型數據存儲服務，具有【海量數據存儲】、【熱點數據自動分片】、【海量數據多維檢索】等功能，有效的地解決了GEO數據量大膨脹這一挑戰；
用戶可以僅在需要的時候創建、開通索引。由TableStore來保證數據同步的一致性，這極大的降低了用戶的方案設計、服務運維、代碼開發等工作量。

二、搭建準備

若您對于基于TableStore實現的【億量級店鋪搜索系統】體驗不錯，并希望開始自己系統的搭建之旅，只需按照如下步驟便可以著手搭建了：

1、開通表格存儲

通過控制臺開通表格存儲服務，表格存儲即開即用（后付費），采用按量付費方式，已為用戶提供足夠功能測試的免費額度。 表格存儲官網控制臺 、 免費額度說明 。

2、創建實例

通過控制臺創建表格存儲實例，選擇支持多元索引的Region。（當前階段SearchIndex功能尚未商業化，暫時開放北京，上海，杭州和深圳四地，其余地區將逐漸開放）

創建實例后，提交工單申請多元索引功能邀測（商業化后默認打開，不使用不收費）。

• 邀測地址： 提工單 ，選擇【表格存儲】>【產品功能、特性咨詢】>【創建工單】，申請內容如下：

• 問題描述:請填寫【申請SearchIndex邀測】

• 機密信息:請填寫【地域+實例名】，例：上海+myInstanceName

3、SDK下載

使用具有多元索引（SearchIndex）的SDK， 官網地址 ，暫時java、go、node.js三種SDK增加了新功能

java-SDK

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
    <artifactId>tablestore</artifactId>
    <version>4.7.4</version></dependency>

go-SDK

$ go get github.com/aliyun/aliyun-tablestore-go-sdk

4、表設計

店鋪檢索系統樣例，僅簡易使用一張店鋪表，主要包含字段：店鋪類型、店鋪名稱、店鋪地理位置、店鋪平均評分、人均消費消等。表設計如下：
表名：geo_positon

三、開始搭建（核心代碼）

1、創建數據表

用戶僅需在完成邀測的實例下創建“店鋪信息表”：通過控制臺創建、管理數據表（用戶也可以通過SDK直接創建）：

2、創建數據表索引

TableStore自動做全量、增量的索引數據同步：用戶可以通過控制臺創建索引、管理索引（也可以通過SDK創建索引）

3、數據導入

插入測試數據（控制臺樣例中插入了1億條數據，用戶自己可以插入少量測試數據）；

4、數據讀取

數據讀取分為兩類：

主鍵讀取

基于原生表格存儲的主鍵列獲?。篻etRow, getRange, batchGetRow等。主鍵讀取用于索引（自動）反查，用戶也可以提供主鍵（訂單md5）的單條查詢的頁面，億量級下查詢速度極快。單主鍵查詢方式不支持多維度檢索；

索引讀?。ǖ赇伈樵儯?/h4>

基于新SearchIndex功能Query：search接口。用戶可以自由設計索引字段的多維度條件組合查詢。通過設置選擇不同的查詢參數，構建不同的查詢條件、不同排序方式；目前支持：精確查詢、范圍查詢、前綴查詢、匹配查詢、通配符查詢、短語匹配查詢、分詞字符串查詢，并通過布爾與、或組合。
如【"36.76613,111.41461"周邊1km米范圍內的奶茶店】，查詢條件如下：

List<Query> mustQueries = new ArrayList<Query>();
TermQuery termQuery = new TermQuery();
termQuery.setFieldName("type");
termQuery.setTerm(ColumnValue.fromString(奶茶));
mustQueries.add(termQuery);
GeoDistanceQuery geoDistanceQuery = new GeoDistanceQuery();
geoDistanceQuery.setFieldName("pos");
geoDistanceQuery.setCenterPoint("36.76613,111.41461");
geoDistanceQuery.setDistanceInMeter(1000);
mustQueries.add(geoDistanceQuery);
BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
boolQuery.setMustQueries(mustQueries);

到此，相信大家對“怎么用TableStore GEO索引打造店鋪搜索系統”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！