综合练习

本课串联 Mapping → 灌数 → 查询 → 聚合 → Spring 实验 API，为 CodeRoadMap 课程 track 建完整搜索索引。cf_track 仍在 MySQL，ES 只服务搜索实验。

学习目标

• 完成 tracks 索引从 MySQL 导出到 ES 的全流程
• 实现关键词搜索 + category facet 聚合
• 可选：Spring Boot /api/lab/search/tracks 端点

核心内容

任务一：索引设计与全量导入

需求：将 MySQL cf_track 可搜索字段投影到 ES。

1. 按 es-mapping PUT tracks index
2. 从 MySQL 导出并 _bulk 导入（es-sync）：

SELECT slug, title, summary, category, level, lesson_count, updated_at
FROM cf_track;

至少导入 10 条，含 spring-boot-essentials、mongodb-essentials、postgresql-essentials、elasticsearch-essentials。

任务二：搜索 + Facet

需求：模拟站内搜索框 + 左侧分类筛选。

curl -s -X POST "localhost:9200/tracks/_search" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "multi_match": { "query": "数据库", "fields": ["title^2", "summary"] } }
      ],
      "filter": []
    }
  },
  "aggs": {
    "categories": { "terms": { "field": "category", "size": 20 } }
  },
  "highlight": { "fields": { "title": {}, "summary": {} } },
  "size": 10
}'

变体：加 filter: [{ "term": { "category": "backend" } }]，观察 hit 数与 agg 变化。

任务三（可选）：Spring 实验 API

在 spring-boot-essentials 项目：

• 新增 TrackDocument、TrackSearchRepository（es-spring）
• GET /api/lab/search/tracks?q=&category= 返回 JSON + facet
• 不修改 现有 GET /tracks（MySQL）

Kibana Discover 验证（es-kibana）。验收：随机 3 条 slug 与 MySQL 一致；facet 计数与 GROUP BY category 吻合。

练习