ASP.NET SignalR 与 LayIM2.0 配合轻松实现Web聊天室（七） 之 历史记录查询（时间，关键字，图片，文件），关键字高亮显示。

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(") > -1,
                isimg = mine.content.IndexOf("img[") > -1
            };
            //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 = 1, int pageSize = 20)
        {
            string st = starttime == null ? "" : starttime.Value.ToString("yyyy-MM-dd");
            string et = endtime == null ? "" : endtime.Value.ToString("yyyy-MM-dd");
            int from = (pageIndex - 1) * 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

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