一、原生java整合elasticsearch的API地址
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/6.2/java-docs.html
二、Spring Data的官网
http://projects.spring.io/spring-data/
Spring Data 是的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关系数据库（如Redis），或者类似Elasticsearch这样的索引数据库。从而简化开发人员的代码，提高开发效率。
包含很多不同数据操作的模块：
Spring Data Elasticsearch的页面：https://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/
特征：
支持Spring的基于
@Configuration的java配置方式，或者XML配置方式提供了用于操作ES的便捷工具类
ElasticsearchTemplate。包括实现文档到POJO之间的自动智能映射。利用Spring的数据转换服务实现的功能丰富的对象映射
基于注解的元数据映射方式，而且可扩展以支持更多不同的数据格式
根据持久层接口自动生成对应实现方法，无需人工编写基本操作代码（类似mybatis，根据接口自动得到实现）。当然，也支持人工定制查询
三、SprignBoot整合Spring Data Elasticsearch
（1）创建项目
创建spring boot工程
（2）依赖
-
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
-
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
-
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
-
<parent>
-
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
-
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
-
<version>2.1.7.RELEASE</version>
-
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
-
</parent>
-
-
<groupId>com.es</groupId>
-
<artifactId>es</artifactId>
-
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
-
<name>es</name>
-
<description>Demo project for Spring Boot</description>
-
-
<properties>
-
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
-
<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
-
<java.version>1.8</java.version>
-
</properties>
-
-
<dependencies>
-
<dependency>
-
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
-
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
-
</dependency>
-
<dependency>
-
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
-
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
-
</dependency>
-
<dependency>
-
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
-
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
-
</dependency>
-
<dependency>
-
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
-
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
-
<scope>test</scope>
-
</dependency>
-
-
<dependency>
-
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
-
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
-
<scope>test</scope>
-
</dependency>
-
</dependencies>
-
-
<build>
-
<plugins>
-
<plugin>
-
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
-
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
-
</plugin>
-
</plugins>
-
</build>
-
-
</project>
（3）创建实体
映射---注解
Spring Data通过注解来声明字段的映射属性，有下面的三个注解：
-
@Document作用在类，标记实体类为文档对象，一般有两个属性<ul><li>
<p>indexName：对应索引库名称</p>
</li>
<li>
<p>type：对应在索引库中的类型</p>
</li>
<li>
<p>shards：分片数量，默认5</p>
</li>
<li>
<p>replicas：副本数量，默认1</p>
</li>
</ul></li>
<li>
<p><strong><code>@Id</code></strong> 作用在成员变量，标记一个字段作为id主键</p>
</li>
<li>
<p><strong><code>@Field</code> </strong>作用在成员变量，标记为文档的字段，并指定字段映射属性：</p> <ul><li>
<p>type：字段类型，是是枚举：FieldType，可以是text、long、short、date、integer、object等</p> <ul><li>
<p>text：存储数据时候，会自动分词，并生成索引</p>
</li>
<li>
<p>keyword：存储数据时候，不会分词建立索引</p>
</li>
<li>
<p>Numerical：数值类型，分两类</p> <ul><li>
<p>基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float</p>
</li>
<li>
<p>浮点数的高精度类型：scaled_float</p> <ul><li>
<p>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。</p>
</li>
</ul></li>
</ul></li>
<li>
<p>Date：日期类型</p> <ul><li>
<p>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。</p>
</li>
</ul></li>
</ul></li>
<li>
<p>index：是否索引，布尔类型，默认是true</p>
</li>
<li>
<p>store：是否存储，布尔类型，默认是false</p>
</li>
<li>
<p>analyzer：分词器名称，这里的<code>ik_max_word</code>即使用ik分词器</p>
</li>
</ul></li>
-
package com.es.bean;
-
-
import org.springframework.data.annotation.Id;
-
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
-
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
-
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;
-
-
@Document(indexName = "item", type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
-
public class Item {
-
-
@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(type = FieldType.Keyword, index = false)
-
private String images; // 图片地址
-
-
-
public Long getId() {
-
return id;
-
}
-
-
public void setId(Long id) {
-
this.id = id;
-
}
-
-
public String getTitle() {
-
return title;
-
}
-
-
public void setTitle(String title) {
-
this.title = title;
-
}
-
-
public String getCategory() {
-
return category;
-
}
-
-
public void setCategory(String category) {
-
this.category = category;
-
}
-
-
public String getBrand() {
-
return brand;
-
}
-
-
public void setBrand(String brand) {
-
this.brand = brand;
-
}
-
-
public Double getPrice() {
-
return price;
-
}
-
-
public void setPrice(Double price) {
-
this.price = price;
-
}
-
-
public String getImages() {
-
return images;
-
}
-
-
public void setImages(String images) {
-
this.images = images;
-
}
-
-
public Item(Long id, String title, String category, String brand, Double price, String images) {
-
this.id = id;
-
this.title = title;
-
this.category = category;
-
this.brand = brand;
-
this.price = price;
-
this.images = images;
-
}
-
-
public Item() {
-
}
-
-
@Override
-
public String toString() {
-
return "Item{" +
-
"id=" + id +
-
", title='" + title + '\'' +
-
", category='" + category + '\'' +
-
", brand='" + brand + '\'' +
-
", price=" + price +
-
", images='" + images + '\'' +
-
'}';
-
}
-
}
（4）控制层
-
package com.es.controller;
-
-
import com.es.bean.Item;
-
import com.es.dao.ItemRepository;
-
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
-
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
-
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.StringTerms;
-
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.avg.InternalAvg;
-
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
-
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
-
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
-
import org.springframework.data.domain.Page;
-
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
-
import org.springframework.data.domain.Sort;
-
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
-
import org.springframework.data.elasticsearch.core.aggregation.AggregatedPage;
-
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
-
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
-
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
-
-
import java.util.ArrayList;
-
import java.util.List;
-
-
@RestController
-
public class ItemController {
-
@Autowired
-
ItemRepository itemRepository;
-
@Autowired
-
ElasticsearchTemplate esTemplate;
-
-
/**
-
* 创建索引
-
* ElasticsearchTemplate中提供了创建索引的API
-
*/
-
@GetMapping("/create/indices")
-
public void createIndices() {
-
// 创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建
-
esTemplate.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
-
esTemplate.putMapping(Item.class);
-
}
-
-
/**
-
* 删除索引
-
*/
-
@GetMapping("/delete/indices")
-
public void deleteIndices() {
-
esTemplate.deleteIndex(Item.class);
-
// 根据索引名字删除
-
//esTemplate.deleteIndex("item");
-
}
-
-
/**
-
* 创建单个索引
-
*/
-
@GetMapping("/add/index")
-
public void addIndex() {
-
Item item = new Item(1L, "小米手机7", " 手机", "小米", 3499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg");
-
itemRepository.save(item);
-
}
-
-
/**
-
* 批量创建索引
-
*/
-
@GetMapping("/add/index/list")
-
public void addIndexList() {
-
List<Item> list = new ArrayList<Item>();
-
list.add(new Item(1L, "小米手机7", "手机", "小米", 3299.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
-
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"));
-
list.add(new Item(4L, "小米Mix2S", "手机", "小米", 4299.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
-
list.add(new Item(5L, "荣耀V10", "手机", "华为", 2799.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
-
// 接收对象集合，实现批量新增
-
itemRepository.saveAll(list);
-
}
-
-
/**
-
* 修改索引
-
*/
-
@GetMapping("/update/index")
-
public void updateIndex() {
-
Item item = new Item(1L, "苹果XSMax", "手机", "小米", 3499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg");
-
itemRepository.save(item);
-
}
-
-
/**
-
* 查询所有
-
*/
-
@GetMapping("/find/index")
-
public Object queryAll() {
-
// 查找所有
-
//Iterable<Item> list = this.itemRepository.findAll();
-
// 对某字段排序查找所有 Sort.by("price").descending() 降序
-
// Sort.by("price").ascending():升序
-
Iterable<Item> list = this.itemRepository.findAll(Sort.by("price").ascending());
-
for (Item item : list) {
-
System.out.println(item);
-
}
-
return list;
-
}
-
-
-
/**
-
* 价格范围查询
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/by/price")
-
public Object queryByPriceBetween() {
-
List<Item> list = itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);
-
for (Item item : list) {
-
System.out.println("item = " + item);
-
}
-
return list;
-
}
-
-
@GetMapping("/find/index/findByCategoryAndPrice")
-
public Object findByNameAndPrice() {
-
List<Item> list = itemRepository.findByCategoryAndPrice("手机", 3699.00);
-
for (Item item : list) {
-
System.out.println(item);
-
}
-
-
return list;
-
}
-
-
/**
-
* match底层是词条匹配
-
*
-
* @return
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/matchQuery")
-
public Object matchQuery() {
-
//构建查询条件
-
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
-
//添加分词查询
-
builder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "华为"));
-
// 查询 自动分页 ,默认查找第一页的10条数据
-
Page<Item> list = itemRepository.search(builder.build());
-
//总条数
-
System.out.println(list.getTotalElements());
-
for (Item it : list) {
-
System.out.println(it);
-
}
-
return list;
-
}
-
-
/**
-
* termQuery
-
*
-
* @return
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/termQuery")
-
public Object termQuery() {
-
// 查询条件生成器
-
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
-
queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("price", 3499.00));
-
// 查询 自动分页 ,默认查找第一页的10条数据
-
Page<Item> list = itemRepository.search(queryBuilder.build());
-
for (Item it : list) {
-
System.out.println(it);
-
}
-
return list;
-
}
-
-
/**
-
* booleanQuery
-
*
-
* @return
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/booleanQuery")
-
public Object booleanQuery() {
-
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
-
queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchQuery("title", "华为")).must(QueryBuilders.matchQuery("brand", "华为")));
-
//查找
-
Page<Item> list = itemRepository.search(queryBuilder.build());
-
System.out.println("总条数：" + list.getTotalElements());
-
for (Item it : list) {
-
System.out.println(it);
-
}
-
return list;
-
}
-
-
/**
-
* 模糊查询
-
*
-
* @return
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/fuzzyQuery")
-
public Object fuzzyQuery() {
-
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
-
queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("title", "faceoooo"));
-
Page<Item> list = itemRepository.search(queryBuilder.build());
-
System.out.println("总条数：" + list.getTotalElements());
-
for (Item it : list) {
-
System.out.println(it);
-
}
-
return list;
-
-
}
-
-
/**
-
* 分页查询
-
*
-
* @return
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/pageSearch")
-
public Object pageSearch() {
-
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
-
queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
-
//分页
-
int page = 0;
-
int size = 3;
-
queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));
-
//搜索
-
Page<Item> page1 = itemRepository.search(queryBuilder.build());
-
//总条数
-
System.out.println("总条数：" + page1.getTotalElements());
-
//总页数
-
System.out.println(page1.getTotalPages());
-
// 当前页
-
System.out.println(page1.getNumber());
-
//每页大小
-
System.out.println(page1.getSize());
-
//所有数据
-
for (Item item : page1) {
-
System.out.println(item);
-
}
-
return page1;
-
}
-
-
/**
-
* 排序查询
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/searchAndSort")
-
public void searchAndSort() {
-
// 构建查询条件
-
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
-
// 添加基本分词查询
-
queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
-
-
// 排序
-
queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC));
-
-
// 搜索，获取结果
-
Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
-
// 总条数
-
long total = items.getTotalElements();
-
System.out.println("总条数 = " + total);
-
-
for (Item item : items) {
-
System.out.println(item);
-
}
-
}
-
-
/**
-
* 聚合查询
-
* 聚合为桶bucket--分组--类似group by
-
* 桶就是分组，比如这里我们按照品牌brand进行分组：
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/searchAgg")
-
public Object searchAgg(){
-
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
-
// 不查询任何结果
-
//queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
-
// 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
-
queryBuilder.addAggregation(
-
AggregationBuilders.terms("brands").field("brand"));
-
// 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
-
AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
-
// 3、解析
-
// 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
-
// 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
-
StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
-
// 3.2、获取桶
-
List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
-
// 3.3、遍历
-
for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
-
// 3.4、获取桶中的key，即品牌名称
-
System.out.println(bucket.getKeyAsString());
-
// 3.5、获取桶中的文档数量
-
System.out.println(bucket.getDocCount());
-
}
-
return buckets;
-
}
-
-
/**
-
* 嵌套聚合，求平均值---度量
-
* 需求：求桶--分组，每个品牌手机的平均价格
-
* 思路：（分组求桶） + 求平均值(度量)
-
*/
-
@GetMapping("/find/index/subAgg")
-
public Object subAgg() {
-
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder1 = new NativeSearchQueryBuilder();
-
queryBuilder1.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brand")
-
.subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price")));
-
-
AggregatedPage<Item> aggregatedPage = (AggregatedPage<Item>) itemRepository.search(queryBuilder1.build());
-
-
StringTerms brands = (StringTerms) aggregatedPage.getAggregation("brands");
-
-
List<StringTerms.Bucket> buckets = brands.getBuckets();
-
for (StringTerms.Bucket bu : buckets) {
-
System.out.print(bu.getKeyAsString() + "\t" + bu.getDocCount() + "\t");
-
-
InternalAvg avg = (InternalAvg) bu.getAggregations().asMap().get("priceAvg");
-
System.out.println(avg.getValue());
-
}
-
return buckets;
-
}
-
}
（5）Repository接口
-
package com.es.dao;
-
-
import com.es.bean.Item;
-
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
-
-
import java.util.List;
-
-
/**
-
* 接口关系：
-
* ElasticsearchRepository --> ElasticsearchCrudRepository --> PagingAndSortingRepository --> CrudRepository
-
*/
-
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
-
-
/**
-
* 根据价格区间查询
-
* @param price1
-
* @param price2
-
* @return
-
*/
-
List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);
-
-
List<Item> findByCategoryAndPrice(String name, double price);
-
}
（6）application.properties配置
-
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled=true
-
spring.data.elasticsearch.cluster-name=zzq-es
-
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=192.168.1.16:9300
（7）启动类
-
package com.es;
-
-
import org.springframework.boot.SpringApplication;
-
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
-
-
@SpringBootApplication
-
public class EsApplication {
-
-
public static void main(String[] args) {
-
SpringApplication.run(EsApplication.class, args);
-
}
-
-
}
四、总结
（1）端口问题
redis: 6379
mq: 浏览器访问 6181
代码访问 61616
es： 浏览器访问 9200
代码访问 9300
（2）自定义方法
| Keyword | Sample |
| And | findByNameAndPrice findBy属性名1And属性名2 |
| Or | findByNameOrPrice |
| Is | findByName |
| Not | findByNameNot |
| Between | findByPriceBetween |
| LessThanEqual | findByPriceLessThan |
| GreaterThanEqual | findByPriceGreaterThan |
| Before | findByPriceBefore |
| After | findByPriceAfter |
| Like | findByNameLike |
| StartingWith | findByNameStartingWith |
| Contains/Containing | findByNameContaining |
| In | findByNameIn(Collection<String>names) |
| NotIn | findByNameNotIn(Collection<String>names) |
| Near | findByStoreNear |
| True | findByAvailableTrue |
| False | findByAvailableFalse |
| OrderBy | findByAvailableTrueOrderByNameDesc |
例如
-
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
-
-
/**
-
* 根据价格区间查询
-
* @param price1
-
* @param price2
-
* @return
-
*/
-
List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);
-
}
（3）基本概念
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与关系型数据相似。
对比关系：
索引库（indices）--------------------------------Databases 数据库
-
类型（type）-----------------------------Table 数据表
-
文档（Document）----------------Row 行
-
字段（Field）-------------------Columns 列
| 概念 | 说明 |
| 索引库（indices) | indices是index的复数，代表许多的索引， |
| 类型（type） | 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念 |
| 文档（document） | 存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档 |
| 字段（field） | 文档中的属性 |
| 映射配置（mappings） | 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性 |
另外，在Elasticsearch有一些集群相关的概念：
索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
分片（shard）：数据拆分后的各个部分
副本（replica）：每个分片的复制
要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。
github ： https://github.com/2014team/elasticsearch
推荐文章：https://blog.csdn.net/weixin_42633131/article/details/82902812
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