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前言

前面两篇文章完成了

windows

环境下

elasticsearch

的安装，这篇文章学习了解一下

elasticsearch

的

API

以及简单的使用，算是入门级教程笔记


SpringBoot

整合

Elasticsearch


整合环境

• 
springboot

  版本
  
2.0.9.RELEASE

• 
elasticsearch

  版本
  
5.6.16



Maven

依赖

主要依赖如下，其它的自行引入

<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>


application.properties

文件

server.port=8080

# 程序连接 elasticsearch 的端口号是9300
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled=true

文档对象


spring-boot-starter-data-elasticsearch

提供了面向对象的方式操作

elasticsearch


@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(indexName = "item", type = "docs")
public class Item implements Serializable {

	@Id
	private Long id;

	@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
	private String title; // 标题

	@Field(type = FieldType.Keyword)
	private String category;// 分类

	@Field(type = FieldType.Keyword)
	private String brand; // 品牌

	@Field(type = FieldType.Double)
	private Double price; // 价格

	@Field(index = false, type = FieldType.Keyword)
	private String images; // 图片地址
}

• 
@Document

  ：作用在类，标记实体类为文档对象
  • 
indexName

    ：对应索引库名称
  • 
type

    ：对应在索引库中的类型
  • 
shards

    ：分片数量，默认
    
5

  • 
replicas

    ：副本数量，默认
    
1

• 
@Id

  ：作用在成员变量，标记一个字段作为
  
id

  主键
• 
@Field

  ：作用在成员变量，标记为文档的字段，并指定字段映射属性
  • 
type

    ：字段类型，是枚举：
    
FieldType

    ，可以是
    
text、long、short、date、integer、object

    等
    • 
text

      ：存储数据时候，会自动分词，并生成索引
    • 
keyword

      ：存储数据时候，不会分词建立索引
    • 
Numerical

      ：数值类型，分两类
      • 基本数据类型：
        
long、interger、short、byte、double、float、half_float

      • 浮点数的高精度类型：
        
scaled_float

        ，需要指定一个精度因子，比如
        
10

        或
        
100

        。
        
elasticsearch

        会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原
    • 
Date

      ：日期类型，
      
elasticsearch

      可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为
      
long

      ，节省空间
  • 
index

    ：是否索引，布尔类型，默认是
    
true

  • 
store

    ：是否存储，布尔类型，默认是
    
false

  • 
analyzer

    ：分词器名称，这里的
    
ik_max_word

    即使用ik分词器


Elasticsearch

与关系型数据库对比


Elasticsearch

索引库相关操作

创建索引和映射

索引和映射的创建，需要使用

ElasticsearchTemplate

模板工具类，在需要的地方注入即可

@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

@Override
public void createIndexAndMapping() {
    // 创建索引，会根据 Item 类的 @Document 注解信息来创建
    elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);
    // 配置映射，会根据 Item 类中的 id、Field 等字段来自动完成映射
    elasticsearchTemplate.putMapping(Item.class);
}

索引信息如下

删除索引

索引的删除，同样需要使用

ElasticsearchTemplate

模板工具类

@Override
public void deleteIndex() {
    elasticsearchTemplate.deleteIndex(Item.class);
    // 根据索引名字删除
    elasticsearchTemplate.deleteIndex("item1");
}


Elasticsearch

中数据的

CRUD

操作


dao

层


Spring Data

的强大之处，就在于你不用写任何

DAO

处理，自动根据方法名或类的信息进行

CRUD

操作。只要你定义一个接口，然后继承

Repository

提供的一些子接口，就能具备各种基本的

CRUD

功能

我们看到有一个

ElasticsearchCrudRepository

接口

@NoRepositoryBean
public interface ElasticsearchRepository<T, ID extends Serializable> extends ElasticsearchCrudRepository<T, ID> {

	<S extends T> S index(S entity);

	Iterable<T> search(QueryBuilder query);

	Page<T> search(QueryBuilder query, Pageable pageable);

	Page<T> search(SearchQuery searchQuery);

	Page<T> searchSimilar(T entity, String[] fields, Pageable pageable);

	void refresh();

	Class<T> getEntityClass();
}

所以，我们只需要定义接口，然后继承它就

OK

了，是不是和

Spring Data JPA

类似

// 泛型的参数分别是实体类型和主键类型
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item, Long> {
	
	// 自定义的方法
    List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);

	// 自定义的方法
    List<Item> findByTitleLike(String keyword);
}


Service

层

@Slf4j
@Service
public class ItemServiceImpl implements ItemService {

	@Autowired
	private ItemRepository itemRepository;

	@Override
	public void saveAll(List<Item> list) {
		itemRepository.saveAll(list);
	}

	@Override
	public List<Item> findAll() {
		List<Item> items = new ArrayList<>();
		Iterable<Item> itemIterable = itemRepository.findAll();
		itemIterable.forEach(cc -> log.info("--------" + cc + "--------"));
		itemIterable.forEach(items::add);
		return items;
	}

	// 根据价格区间查询
	@Override
	public List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2) {
		return itemRepository.findByPriceBetween(price1, price2);
	}

	// 根据标题(实体类中的字段)中的关键字查询
	@Override
	public List<Item> findByTitleLike(String keyword) {
		return itemRepository.findByTitleLike(keyword);
	}
}


Controller

层

@Controller
@RequestMapping(path = {"/es"})
public class EsController {

    @Autowired
    private ItemService itemService;

    @RequestMapping(path = {"/add"}, method = {RequestMethod.POST})
    @ResponseBody
    public ResponseMap add() {
        List<Item> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", " 手机", "锤子", 3699.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
        list.add(new Item(3L, "华为META10", " 手机", "华为", 4499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
        try {
            itemService.saveAll(list);
            return new ResponseMap().success().message("添加数据成功");
        } catch (Exception e) {
            return new ResponseMap().error().message("添加数据失败");
        }
    }

    @RequestMapping(path = {"/selectAll"}, method = {RequestMethod.GET})
    @ResponseBody
    public ResponseMap selectAll() {
        List<Item> list = itemService.findAll();
        // 如果List集合不包含任何元素，返回true
        if (list.isEmpty()) {
            return new ResponseMap().error().message("查询数据失败");
        }
        return new ResponseMap().success().message("查询数据成功").data(list);
    }

    // 根据价格区间查询
    @RequestMapping(path = {"/selectByPrice"}, method = {RequestMethod.POST})
    @ResponseBody
    public ResponseMap selectByPrice(double price1, double price2) {
        List<Item> list = itemService.findByPriceBetween(price1, price2);
        if (list.isEmpty()) {
            return new ResponseMap().error().message("查询数据失败，可能没有你想要的数据");
        }
        return new ResponseMap().success().message("查询数据成功").data(list);
    }


    // 根据标题中(实体类中的字段)的关键字查询
    @RequestMapping(path = {"/customQuery"}, method = {RequestMethod.GET})
    @ResponseBody
    public ResponseMap customQuery(@RequestParam(name = "keyword") String keyword) {
        List<Item> list = itemService.findByTitleLike(keyword);
        if (list.isEmpty()) {
            return new ResponseMap().error().message("查询数据失败，可能没有你想要的数据");
        }
        return new ResponseMap().success().message("查询数据成功").data(list);
    }
}


Elasticsearch

查询数据更多方式

继承

ElasticsearchRepository


• 自定义接口只要继承
  
ElasticsearchRepository

  接口即可，默认会提供很多实现，比如
  
CRUD

  和搜索相关的实现。类似于
  
Spring Data JPA

  读取数据

方法名符合

Spring Data

规则

• 自定义接口中声明方法：无需实现类，
  
Spring Data

  会根据方法名，自动生成实现类，方法名必须符合下面的规则

表格内容摘自

Spring Data Elasticsearch 官网

方法名命名规则示例

public interface EmployeeInfoRepository extends ElasticsearchRepository<EmployeeInfo, Long> {

    // 精确查找 方法名规则：finByxxx
    List<EmployeeInfo> findByName(String name);

    // AND 语句查询
    List<EmployeeInfo> findByNameAndAge(String name, Integer age);

    // OR 语句查询
    List<EmployeeInfo> findByNameOrAge(String name, Integer age);

    // 分页查询员工信息
    Page<EmployeeInfo> findByName(String name, Pageable page);

    // NOT 语句查询
    Page<EmployeeInfo> findByNameNot(String name, Pageable page);

    // LIKE 语句查询
    Page<EmployeeInfo> findByNameLike(String name, Pageable page);
}

高级查询（自定义查询）

• 
matchQuery

  ：词条匹配，先分词然后在调用termQuery进行匹配
• 
TermQuery

  ：词条匹配，不分词
• 
wildcardQuery

  ：通配符匹配
• 
fuzzyQuery

  ：模糊匹配
• 
rangeQuery

  ：范围匹配
• 
booleanQuery

  ：布尔查询

自定义查询详情参考：

https://blog.csdn.net/weixin_43814195/article/details/85281287

接口测试

添加接口

使用

postman

测试接口

http://localhost:8080/es/add

，结果如下


elasticSearch-head

插件页面查询新增的数据，如下

查询接口

使用

postman

测试接口

http://localhost:8080/es/selectAll

，结果如下

根据价格区间查询

使用

postman

测试接口

http://localhost:8080/es/selectByPrice

，注意查看上述添加的两条数据的

price

字段，结果如下

根据标题中的关键字查询

根据文档对象

Item

中的

title

字段来查询，使用

postman

测试接口

http://localhost:8080/es/customQuery

，结果如下

推荐参考：

https://blog.csdn.net/weixin_43814195/article/details/85281287


推荐参考：

https://blog.csdn.net/qq_38011415/article/details/112241548