ElasticSearch客户端调用

兜兜转转

发布于 2023-03-29 11:45:00

3.3K0

发布于 2023-03-29 11:45:00

文章被收录于专栏：CodeTimeCodeTime

1 JavaRestClient

1.1 客户端介绍

在elasticsearch官网中提供了各种语言的客户端：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

我们JavaRestClient的客户端。注意点击进入后，选择版本到6.8，和我们的es版本对应。

Low Level Rest Client：是低级别封装，提供一些基础功能，但更灵活
High Level Rest Client：是在Low Level Rest Client基础上进行的高级别封装，功能更丰富和完善，而且API会变的简单

1.2 创建Demo工程

初始化项目

创建springboot es项目

pom文件添加

<!-- fastjson-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.58</version>
</dependency>
<!-- High-level-Rest-Client-->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>6.8.3</version>
</dependency>
<!-- es 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>6.8.3</version>
</dependency>

1.3 索引库及映射

创建索引库的同时，我们也会创建type及其映射关系，但是这些操作不建议使用java客户端完成，原因如下：

索引库和映射往往是初始化时完成，不需要频繁操作，不如提前配置好
官方提供的创建索引库及映射API非常繁琐，需要通过字符串拼接json结构：

因此，这些操作建议还是使用我Rest风格API去实现。我们接下来以这样一个商品数据为例来创建索引库：

package cn.itcast.elastic.pojo;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Product {

    private Long id;

    /**
     * 标题
     */
    private String title;

    /**
     * 分类
     */
    private String category;

    /**
     *    品牌
     */
    private String brand;

    /**
     *  价格
     */
    private Double price;

    /**
     * 图片地址
     */
    private String images;
}

分析一下数据结构：

id：可以认为是主键，将来判断数据是否重复的标示，不分词，可以使用keyword类型
title：商品标题，搜索字段，需要分词，可以用text类型
category：商品分类，这个是整体，不分词，可以使用keyword类型
brand：品牌，与分类类似，不分词，可以使用keyword类型
price：价格，这个是double类型
images：图片，用来展示的字段，不搜索，index为false，不分词，可以使用keyword类型

我们可以编写这样的映射配置：

PUT /heima
{
    "mappings": {
        "product": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "keyword"
                },
                "title": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "ik_max_word"
                },
                "category": {
                    "type": "keyword"
                },
                "brand": {
                    "type": "keyword"
                },
                "images": {
                    "type": "keyword",
                    "index":  false
                },
                "price": {
                    "type": "double"
                }
            }
        }
    }
}

1.4 文档操作

初始化客户端

客户端和es服务器完成任何操作都需要通过RestHighLevelClient对象，我们编写一个测试类，在@Before测试方法初始化该对象,通信完需要关闭RestHighLevelClient对象，我们在@After测试方法关闭：

然后再@Before的方法中编写client初始化：

package cn.itcast.elastic.test;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;

/**
 * 测试es增删改API
 */
public class TestES01 {

    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    /**
     * 在@Before方法初始化restHighLevelClient对象
     */
    @Before
    public void initClient() {
        client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("192.168.129.139", 9200, "http")));
    }

    /**
     *在@After方法中关闭restHighLevelClient对象
     */
    @After
    public void closeClient() {
        if (null != client) {
            try {
                client.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

新增文档

新增时，如果传递的id是已经存在的，则会完成修改操作，如果不存在，则是新增。流程：

步骤：

准备需要保存到索引库的json文档数据
创建IndexRequest请求对象，指定索引库、类型、id(可选)
调用source方法将请求数据封装到IndexRequest请求对象中
调用方法进行数据通信
解析输出结果

代码实现：

@Test
public void addDoc() {
    //1.准备需要保存到索引库的json文档数据
    Product product = new Product(1l, "小米手机", "手机", "小米",
            2899.00, "http://www.baidu.com");
    //将对象转为json字符串
    String jsonString = JSON.toJSONString(product);
    //2.创建请求对象,指定索引库、类型、id(可选)
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("heima", "product", "1");
    //3.调用source方法将请求数据封装到IndexRequest请求对象中
    indexRequest.source(jsonString, XContentType.JSON);
    try {
        //4.调用方法进行数据通信
        IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //5.解析输出结果
        System.out.println("结果： " + JSON.toJSONString(indexResponse));
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

响应结果，成功：

查看文档

刚刚我们保存了一条数据进行，接下来我们根据rest风格，根据id进行get查询。相关类：

GetRquest：封装get请求参数
GetResponse：封装get数据响应

流程：

步骤：

构建GetRequest请求对象,指定索引库、类型、id
调用方法进行数据通信
解析输出结果

代码实现：

@Test
public void getDocById() {
    //1.构建GetRequest请求对象,指定索引库、类型、id
    GetRequest getRequest = new GetRequest("heima", "product", "1");
    try {
        //2.调用方法进行数据通信
        GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //3.解析输出结果
        System.out.println("结果： " + JSON.toJSONString(getResponse));
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

结果：

批量新增

当需要新增的数据较多时，单个新增比较耗费性能，所以这时候批量新增功能就比较好用了。

流程图如单个新增一样。

步骤：

构建批量新增BulkRequest请求对象
准备需要保存到索引库的json文档数据封装到IndexRequest请求对象中
添加IndexRequest请求对象至批量新增BulkRequest请求对象
调用方法进行数据通信

代码实现：

@Test
public void bulkAddDoc() {
    //1.构建批量新增BulkRequest请求对象
    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
    //2.准备需要保存到索引库的json文档数据封装到IndexRequest请求对象中
    for (long i = 2; i < 9; i++) {
        //2.1准备需要保存到索引库的json文档数据
        Product product = new Product(i, "小米手机" + i, "手机", "小米",
                2899.00 + i, "http://www.baidu.com");
        String jsonString = JSON.toJSONString(product);
        //2.2创建请求对象,指定索引库、类型、id(可选)
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("heima", "product", "" + i);
        //2.3将请求数据封装到IndexRequest请求对象中
        indexRequest.source(jsonString, XContentType.JSON);
        //3.添加IndexRequest请求对象至批量新增BulkRequest请求对象
        bulkRequest.add(indexRequest);
    }
    try {
        //4.调用方法进行数据通信
        client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

通过kibana查询所有：

关键点：

BulkRequest：批量请求，可以添加多个IndexRequest对象，完成批处理

修改文档

restAPI只提供了按文档id进行修改的操作。流程：

步骤：

构建修改请求对象，指定索引库、类型、id
准备需要修改的json文档数据
将需要修改的json文档数据封装到UpdateRequest请求对象中
调用方法进行数据通信
解析输出结果

代码实现：

@Test
public void updataDocById() {
    //1.构建修改请求对象,指定索引库、类型、id
    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("heima", "product", "1");
    //2.准备需要修改的json文档数据
    Product product = new Product(1l, "大米手机", "手机", "大米",
            2899.00, "http://www.baidu.com");
    String jsonString = JSON.toJSONString(product);
    //3.将需要修改的json文档数据封装到IndexRequest请求对象中
    updateRequest.doc(jsonString, XContentType.JSON);
    try {
        //4.调用方法进行数据通信
        UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //5.解析输出结果
        System.out.println("结果： " + JSON.toJSONString(updateResponse));
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

结果：

删除文档

resetApi只提供了根据id删除。步骤：

构建删除请求对象,指定索引库、类型、id
调用方法进行数据通信
解析输出结果

代码实现：

@Test
public void delDocById() {
    try {
        //1.构建删除请求对象,指定索引库、类型、id
        DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("heima", "product", "2");
        //2.调用方法进行数据通信
        DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //3.解析输出结果
        System.out.println("结果" + JSON.toJSONString(deleteResponse));
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

结果：

1.5 搜索数据

搜索流程：

关键字搜索match

SearchRequest：封装搜索请求
SearchSourceBuilder：指定查询类型、排序、高亮等，后面几乎所有的操作都需要该类参与
QueryBuilders：用来构建各种查询类型和查询条件

步骤：

构建SearchRequest请求对象,指定索引库
构建SearchSourceBuilder查询对象
构建QueryBuilder对象指定查询方式和查询条件
将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
将SearchSourceBuilder查询对象封装到请求对象SearchRequest中
调用方法进行数据通信
解析输出结果

代码实现：

@Test
public void matchDoc() {
    //1.构建SearchRequest请求对象,指定索引库
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("heima");
    //2.构建SearchSourceBuilder查询对象
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //3.构建QueryBuilder对象指定查询方式和查询条件
    QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", "大米");
    //4.将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
    sourceBuilder.query(queryBuilder);
    //5.将SearchSourceBuilder对象封装到请求对象SearchRequest中
    searchRequest.source(sourceBuilder);
    try {
        //6.调用方法进行数据通信
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //7.解析输出结果
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("结果： " + sourceAsString);
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

结果：

注意，上面的代码中，搜索条件是通过sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery())来添加的。这个query()方法接受的参数是：QueryBuilder接口类型。这个接口提供了很多实现类，分别对应我们在之前中学习的不同类型的查询，例如：term查询、match查询、range查询、boolean查询等，我们如果要使用各种不同查询，其实仅仅是传递给sourceBuilder.query()方法的参数不同而已。而这些实现类不需要我们去new，官方提供了QueryBuilders工厂帮我们构建各种实现类：

查询所有match_all

步骤：

构建SearchRequest请求对象,指定索引库
构建SearchSourceBuilder查询对象
构建QueryBuilder对象指定查询方式
将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
将SearchSourceBuilder查询对象封装到请求对象SearchRequest中
调用方法进行数据通信
.解析输出结果

代码实现：

@Test
public void matchAllDoc() {
    //1.构建SearchRequest请求对象,指定索引库
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("heima");
    //2.构建SearchSourceBuilder查询对象
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //3.构建QueryBuilder对象指定查询方式
    QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
    //4.将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
    sourceBuilder.query(queryBuilder);
    //5.将SearchSourceBuilder查询对象封装到请求对象SearchRequest中
    searchRequest.source(sourceBuilder);
    try {
        //6.调用方法进行数据通信
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //7.解析输出结果
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("结果： " + sourceAsString);
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

结果：

其实搜索类型的变化，仅仅是利用QueryBuilders构建的查询对象不同而已，其他代码基本一致。因此，我们可以把这段代码封装，然后把查询条件作为参数传递：

private void commonSearch(QueryBuilder queryBuilder) {
    //1.构建SearchRequest请求对象,指定索引库
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("heima");
    //2.构建SearchSourceBuilder查询对象
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //4.将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
    sourceBuilder.query(queryBuilder);
    //5.将SearchSourceBuilder查询对象封装到请求对象SearchRequest中
    searchRequest.source(sourceBuilder);
    try {
        //6.调用方法进行数据通信
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //7.解析输出结果
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("结果： " + sourceAsString);
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

source过滤

默认情况下，索引库中所有字段都会返回，如果我们想只返回部分字段，可以通过source filter来控制。

private void commonSearch(QueryBuilder queryBuilder) {
    //1.构建SearchRequest请求对象,指定索引库
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("heima");
    //2.构建SearchSourceBuilder查询对象
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //4.将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
    sourceBuilder.query(queryBuilder);
    //使用fetchSource实现过滤
    sourceBuilder.fetchSource(new String[]{"id","title","prict"},null);
    //5.将SearchSourceBuilder查询对象封装到请求对象SearchRequest中
    searchRequest.source(sourceBuilder);
    try {
        //6.调用方法进行数据通信
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //7.解析输出结果
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("结果： " + sourceAsString);
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

结果：

1.6 排序

依然是通过sourceBuilder来配置代码：

private void commonSearch(QueryBuilder queryBuilder) {
    //1.构建SearchRequest请求对象,指定索引库
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("heima");
    //2.构建SearchSourceBuilder查询对象
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //4.将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
    sourceBuilder.query(queryBuilder);
    /*
     * 通过sort方法指定排序规则
     * 第一个参数：排序字段
     * 第二个参数：升序还是降序(可以不填写，默认升序)
     */
    sourceBuilder.sort("id", SortOrder.DESC);
    sourceBuilder.sort("price",SortOrder.DESC);
    //5.将SearchSourceBuilder查询对象封装到请求对象SearchRequest中
    searchRequest.source(sourceBuilder);
    try {
        //6.调用方法进行数据通信
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //7.解析输出结果
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("结果： " + sourceAsString);
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

结果：

备注：默认不能使用text类型的字段进行排序。不然那会报错

官网说明：

解决方法：将需要进行排序的text类型的字段，设置fielddata=true即可。

1.7 分页

from：当前页起始索引, int from= (pageNum - 1) * size;
size：每页显示多少条

代码：

private void commonSearch(QueryBuilder queryBuilder) {
    //1.构建SearchRequest请求对象,指定索引库
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("heima");
    //2.构建SearchSourceBuilder查询对象
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //4.将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
    sourceBuilder.query(queryBuilder);
    /*
     * 通过sort方法指定排序规则
     * 第一个参数：排序字段
     * 第二个参数：升序还是降序(可以不填写，默认升序)
     */
    sourceBuilder.sort("id", SortOrder.DESC);
    sourceBuilder.sort("price",SortOrder.DESC);
    /*
        - from：当前页起始索引,  int from= (pageNum - 1) * size;
        - size：每页显示多少条
     */
    sourceBuilder.from(0);
    sourceBuilder.size(4);
    //5.将SearchSourceBuilder查询对象封装到请求对象SearchRequest中
    searchRequest.source(sourceBuilder);
    try {
        //6.调用方法进行数据通信
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //7.解析输出结果
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("结果： " + sourceAsString);
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

page=1,结果：

page=2,结果：

1.8 高亮

高亮就是对匹配的内容里的关键词通过html+css进行加颜色处理显示。步骤：

构建HighlightBuilder高亮对象
设置要高亮的字段
设置高亮样式
高亮对象highlightBuilder设置到sourceBuilder中

代码示例：

@Test
public void highLightMatch() {
    //1.构建QueryBuilder对象指定查询方式
    QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", "小米");
    //2.构建SearchRequest请求对象,指定索引库
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("heima");
    //3.构建SearchSourceBuilder查询对象
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //4.将QueryBuilder对象设置到SearchSourceBuilder中
    sourceBuilder.query(queryBuilder);
    //5构建HighlightBuilder高亮对象
    HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
    //5.1设置要高亮的字段
    highlightBuilder.field("title");
    //5.2设置高亮样式
    highlightBuilder.preTags("<font color='pink' >");
    highlightBuilder.postTags("</font>");
    //6.将高亮对象highlightBuilder设置到sourceBuilder中
    sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
    //7.将SearchSourceBuilder查询对象封装到请求对象SearchRequest中
    searchRequest.source(sourceBuilder);
    try {
        //6.调用方法进行数据通信
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //7.解析输出结果
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("结果： " + sourceAsString);
            //获取高亮结果
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            HighlightField title = highlightFields.get("title");
            Text[] fragments = title.getFragments();
            for (Text fragment : fragments) {
                System.err.println("高亮结果： " + fragment.toString());
            }
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

关键代码：

查询条件中添加高亮字段：

解析高亮结果：

结果：

2 SpringDataElasticsearch

2.1 Spring Data ElasticSearch简介

什么是Spring Data

Spring Data是一个用于简化数据访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷。 Spring Data可以极大的简化数据操作的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。例如spring-boot-starter-data-redis对应的redisTemplate。查看 Spring Data的官网：https://spring.io/projects/spring-data。

什么是SpringDataES

SpringDataElasticsearch（以后简称SDE）是Spring Data项目下的一个子模块,是Spring提供的操作ElasticSearch的数据层，封装了大量的基础操作，通过它可以很方便的操作ElasticSearch的数据。

Spring Data 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。

2.2 创建spring data es工程

在application.yml文件中引入elasticsearch的host和port即可：

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch #es集群名称
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9300 #准备连接的es节点tcp地址
      #集群配置：192.168.129.139:9301,192.168.129.139:9302,192.168.129.139:9303

需要注意的是，SpringDataElasticsearch底层使用的不是Elasticsearch提供的RestHighLevelClient，而是TransportClient，并不采用Http协议通信，而是访问elasticsearch对外开放的tcp端口，ElasticSearch默认tcp端口。另外，SpringBoot已经帮我们配置好了各种SDE配置，并且注册了一个ElasticsearchTemplate供我们使用。

2.3 创建索引库和映射

新建实体类Goods，作为与索引库对应的文档,通过实体类上的注解来配置索引库信息的，比如：索引库名、类型名、分片、副本数量、还有映射信息：

/**
 * 与索引库对应的文档实体类型。
 */
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
//集群时可以设置 ： shards:分片数量(默认值：5),replicas:副本数量(默认值：1)
@Document(indexName = "goods",type = "goods")
public class Goods {

    /*
        必须有id,这里的id是全局唯一的标识,等同于es中的“_id”
     */
    @Id
    private Long id;

    /**
     * 标题
     * type: 字段数据类型
     * analyzer: 分词器类型
     * index: 是否索引(默认值：true)
     * store: 是否存储(默认值：false)
     */
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
    private String title;

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

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

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

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

几个用到的注解：

@Document：声明索引库配置
- indexName：索引库名称
- type：类型名称，默认是“docs”
- shards：分片数量，默认5
- replicas：副本数量，默认1
@Id：声明实体类的id
@Field：声明字段属性
- type：字段的数据类型
- analyzer：指定分词器类型
- index：是否创建索引默认为true
- store:是否存储默认为false

创建索引库的API示例： ElasticsearchTemplate：可以用来操作复杂的es

//spring data es模板工具
@Autowired
private ElasticsearchTemplate template;

@Test
public void testCreateIndex() {
    boolean createIndex = template.createIndex(Goods.class);
    System.out.println("创建索引库是否成功 ： " + createIndex);
    boolean putMapping = template.putMapping(Goods.class);
    System.out.println("创建映射是否成功 ： " + putMapping);
}

结果：

kibana查看创建结果：

2.4 删除索引

@Test
public void deleteIndex() {
    //根据对象删除
    boolean deleteIndex = template.deleteIndex(Goods.class);
    //根据索引名称删除
    //boolean goods = template.deleteIndex("goods");
    System.out.println("删除是否成功： " + deleteIndex);
}

2.5 使用ElasticsearchRepository对数据CRUD

SDE的文档索引数据CRUD并没有封装在ElasticsearchTemplate中，而是有一个叫做ElasticsearchRepository的接口：

我们需要自定义接口，继承ElasticsearchRespository：

import com.itheima.dao.Goods;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface GoodsRepository extends ElasticsearchRepository<Goods,Long> {

}

创建文档数据

创建索引有单个创建和批量创建之分，如果文档已经存在则执行更新操作。单个创建：

创建新增文档对象
调用goods仓库保存方法

//goods索引操作仓库
   @Autowired
   private GoodsRepository goodsRepository;

   /**
    * @Author: guodong
    * @Date: 15:32 2019/9/27
    * @Description: 添加文档: 不存在就新增,存在就更新
    */
   @Test
   public void addDoc(){
       //1.创建新增文档对象
       Goods goods = new Goods(1l, "小米手机", "手机", "小米",
               19999.00, "http://www.baidu.com");
       //2.调用goods仓库保存
       goodsRepository.save(goods);
   }

批量创建：

创建新增文档对象添加至list中
调用goods仓库批量保存方法

@Test
public void batchAddDoc() {
    //1.创建新增文档对象添加至list中
    List<Goods> goodsList = new ArrayList<>();
    for (long i = 2; i < 10; i++) {
        Goods goods = new Goods(i, "小米手机" + i, "手机", "小米",
                19999.00 + i, "http://www.baidu.com");
        goodsList.add(goods);
    }
    //2.调用goods仓库批量保存方法
    goodsRepository.saveAll(goodsList);
}

通过kibana查看：

查询文档数据

默认提供了根据id查询，查询所有两个功能：

根据id查询

调用goods仓库根据id查询
判断返回的Optional对象中是否有值
从Optional对象中获取查询结果

@Test
public void findDocById() {
    //1.调用goods仓库根据id查询
    Optional<Goods> optional = goodsRepository.findById(1L);
    //2.判断返回的Optional对象中是否有值
    if (optional.isPresent()) {//有值
        //3.从Optional对象中获取查询结果
        Goods goods = optional.get();
        System.out.println("结果： " + goods);
    }
}

结果：

查询所有

@Test
public void findAllDoc() {
    //1.调用goods仓库查询所有
    Iterable<Goods> all = goodsRepository.findAll();
    //2.遍历打印输出查询结果
    for (Goods goods : all) {
        System.out.println("结果 ： " + goods);
    }
}

结果：

使用search查询

构建QueryBuilder对象设置查询类型和查询条件
调用goods仓库search方法进行查询
遍历打印输出查询结果

@Test
public void search(){
    //1.构建QueryBuilder对象设置查询类型和查询条件
    QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", "大米");
    //2.调用goods仓库search方法进行查询
    Iterable<Goods> iterable = goodsRepository.search(queryBuilder);
    //3.遍历打印输出查询结果
    for (Goods goods : iterable) {
        System.out.println("结果： " + goods);
    }
}

使用search查询并分页排序

构建Sort排序对象,指定排序字段和排序方式
使用PageRequest构建Pageable分页对象,指定分页参数,并将排序对象设置到分页对象中
调用goods仓库search方法进行查询
解析结果

/**
 * @Description: search查询并实现分页、排序
 */
@Test
public void pageSortQuery() {
    //1.构建排序对象,指定排序字段和排序方式
    Sort sort = new Sort(Sort.Direction.ASC, "id");
    //2.构建分页对象,指定分页参数,并将排序对象设置到分页对象中
    Pageable pageable = PageRequest.of(0, 2,sort);
    //3.调用goods仓库search方法进行查询
    Page<Goods> page = goodsRepository.search(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米"), pageable);
    //4.解析结果
    //4.1获取总记录数
    long totalElements = page.getTotalElements();
    System.out.println("totalElements: " + totalElements);
    //4.2获取总页数
    int totalPages = page.getTotalPages();
    System.out.println("totalPages: " + totalPages);
    //4.3遍历查询结果
    for (Goods goods : page) {
        System.out.println("结果 ： " + goods);
    }
}

自定义方法查询

GoodsRepository提供的查询方法有限，但是它却提供了非常强大的自定义查询功能；只要遵循SpringData提供的语法，我们可以任意定义方法声明：

public interface GoodsRepository extends ElasticsearchRepository<Goods,Long> {

    /**
     * @Description: 根据价格范围查询 from:开始价格 to 结束价格
     */
    List<Goods> findByPriceBetween(Double from, Double to);
}

无需写实现，SDE会自动帮我们实现该方法，我们只需调用即可：

/** 
 * @Description: 自定义仓库查询方法:根据价格范围查找
 */
@Test
public void findGoodsByPriceRang(){
    //1.调用仓库自定义方法findByPriceBetween
    List<Goods> byPriceBetween = goodsRepository.findByPriceBetween(19999.0, 20006.0);
    //2.遍历输出结果
    for (Goods goods : byPriceBetween) {
        System.out.println(goods);
    }
}

结果：

支持的一些语法示例：findGoods By Price Between 语法：findBy+字段名+Keyword+字段名+….

Keyword	Sample	Elasticsearch Query String
And	findByNameAndPrice	{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}
Or	findByNameOrPrice	{"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}
Is	findByName	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}}
Not	findByNameNot	{"bool" : {"must_not" : {"field" : {"name" : "?"}}}}
Between	findByPriceBetween	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
Before	findByPriceBefore	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
After	findByPriceAfter	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
Like	findByNameLike	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}
StartingWith	findByNameStartingWith	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}
EndingWith	findByNameEndingWith	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?","analyze_wildcard" : true}}}}}
In	findByNameIn(Collection<String>names)	{"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}}
NotIn	findByNameNotIn(Collection<String>names)	{"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}}
OrderBy	findByNameOrderByNameDesc	{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}

2.6 使用ElasticsearchTemplate查询

SDE也支持使用ElasticsearchTemplate进行原生查询。而查询条件的构建是通过一个名为NativeSearchQueryBuilder的类来完成的，不过这个类的底层还是使用的原生API中的QueryBuilders、HighlightBuilders等工具。

分页和排序

可以通过NativeSearchQueryBuilder类来构建分页和排序、聚合等操作

queryBuilder.withQuery() //设置查询类型和查询条件
queryBuilder.withPageable() //设置分页
queryBuilder.withSort(）//设置排序

步骤：

构建NativeSearchQueryBuilder查询对象
使用QueryBuilders指定查询类型和查询条件
使用SortBuilders指定排序字段和排序方式
使用PageRequest对象指定分页参数
调用NativeSearchQueryBuilder的build方法完成构建
使用ElasticsearchTemplate完成查询
解析结果

代码示例：

/**
 * @Description: 使用ElasticsearchTemplate完成分页排序查询
 */
@Test
public void nativeSearchQuery(){
    //1.构建NativeSearchQueryBuilder查询对象
    NativeSearchQueryBuilder searchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    //2.使用QueryBuilders指定查询类型和查询条件
    searchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title","小米"));
    //3.使用SortBuilders指定排序字段和排序方式
    searchQueryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("id").order(SortOrder.DESC));
    //4.使用PageRequest对象指定分页参数
    searchQueryBuilder.withPageable(PageRequest.of(0,2));
    //5.调用NativeSearchQueryBuilder的build方法完成构建
    NativeSearchQuery searchQuery = searchQueryBuilder.build();
    //6.使用ElasticsearchTemplate完成查询
    AggregatedPage<Goods> page = template.queryForPage(searchQuery, Goods.class);
    //7.解析结果
    //7.1获取总记录数
    long totalElements = page.getTotalElements();
    System.out.println("totalElements: " + totalElements);
    //7.2获取页总数
    int totalPages = page.getTotalPages();
    System.out.println("totalPages: " + totalPages);
    //7.3遍历查询结果
    for (Goods goods : page) {
        System.out.println("结果 ： " + goods);
    }
}

本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2020-10-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

elasticsearch

本文分享自作者个人站点/博客前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！