ElasticSearch 作为一款常见的搜索引擎，在项目中随时会用到。为方便在项目中访问 ElasticSearch，Spring 官方封装了对 ElasticSearch 的支持。通过 Spring Data 的 ElasticSearch 模块，我们可以方便地使用 ElasticSearch。 本文主要涉及的知识点有： ElasticSearch 的使用场景和技术。 spring-data-elasticsearch 中 Operations 和 Repository 相关技术的使用。 如何在 Spr
本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 文档（Document） 文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。 类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比： Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢？ 节点（Node） 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
spring-data-elasticsearch 之 ElasticSearch 架构初探，详细看下我另外一篇文章《深入浅出 spring-data-elasticsearch 之 ElasticSearch 架构初探（一）》 http://www.spring4all.com/article/330
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。
本文目录 一、spring-data-elasticsearch 是什么？ 1.1 Spring Data 1.2 Spring Data Elasticsearch 二、spring-data-elasticsearch 快速入门 2.1 pom.xml 依赖 2.2 ElasticsearchRepository 2.3 ElasticsearchTemplate 2.4 使用案例 三、spring-data-elasticsearch 和 elasticsearch 版本 四、小 一、spring-data-elasticsearch 是什么？ 1.1 Spring Data 要了解 spring-data-elasticsearch 是什么，首先了解什么是 Spring Data。 Spring Data 基于 Spring 为数据访问提供一种相似且一致性的编程模型，并保存底层数据存储的。 1.2 Spring Data Elasticsearch spring-data-elasticsearch 是 Spring Data 的 Community modules 之一，是 Spring Data 对 Elasticsearch 引擎的实现。 Elasticsearch 默认提供轻量级的 HTTP Restful 接口形式的访问。相对来说，使用 HTTP Client 调用也很简单。但 spring-data-elasticsearch 可以更快的支持构建在 Spring 应用上，比如在 application.properties 配置 ES 节点信息和 spring-boot-starter-data-elasticsearch 依赖，直接在 Spring Boot 应用上使用。 二、spring-data-elasticsearch 快速入门 2.1 pom.xml 依赖
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，Elasticsearch也是使用Java编写的，它的内部使用Lucene做索引与搜索，但是它的目的是使用全文检索变得简单，通过隐藏Lucene的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的RESTful API。
前面几篇，学习了ES的基本操作，那我们这里集成到代码中吧。 我们这里没有使用Spring 提供的 spring-boot-starter-data-elasticsearch，使用的是ES原生的API 。
我们在使用搜索服务时候,通常要建立一个索引库来方便搜索和展示,这里常用的就是ElasticSearch,ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。
ES 对它的最小词源(Term) 维护了一个“倒排索引”，即 “从 最小词源 到文档ID 的映射”。 在文档入库时会先分词，完成后可查询。当查询时，比如 中国，人民 这样 的词，在查找时它所对应的 数据记录的ID有，1，14，1001 这样的数据ID。es 把这些ID的记录包含组成结果返回就是查询结果了。
spring-data-elasticsearch有两种方式连接Elasticsearch，一种是TCP的方式，通过9300端口连接，还有一种是HTTP的方式，通过9200端口连接。腾讯云ES提供了9200端口的HTTP方式来连接ES。其中spring-data-elasticsearch的版本和Elasticsearch的版本需要匹配和兼容，本文使用的elasticsearch版本为6.4.3。
上篇文章我们讲解了elasticsearch的安装，这次我们来搞一下，如何在自己的项目中集成elasticsearch。 正常来讲spring-data中都会提供相应的starter，让我们方便的使用各种Template操作对应的组件，比如常用RedisTemplate, JdbcTemplate等，其实spring-data中也提供的相应的elasticsearch的对应工具。但是我这里并没有使用，而是直接使用的elasticsearch原生api实现的。为什么这么做呢，因为spring-data-elasticsearch 最新的版本3.2，最高支持的elasticsearch版本为6.8， 而我们用的是7.2的版本，并且官方建议我们使用的jar版本最好和软件版本一致。
跟随elasticsearch和ik的安装和function score query 权重分查询教程，发现权重分查询结果与预期不符，判断原因是：在查询中，ik没有生效。 (es5以后权重分查询的api也有改变，如下：
Elasticsearch（以下简称ES）并不像mysql这么容易上手，很多java程序员会觉得ES的java客户端比较难以掌握，尽管ES 7.x官方推荐的high level client已经相对于早期的TransportClient好用很多了。
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Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，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，并支持 map-reduce 框架和云计 算数据服务。Spring Data 可以极大的简化 JPA（Elasticsearch ......）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。
https://gitee.com/itcode-itcode/springboot-learning-example.git
『 风云说：能分享自己职位的知识的领导是个好领导。 』 运行环境：JDK 7 或 8，Maven 3.0+ 技术栈：SpringBoot 1.5+， Spring Data Elasticsearch 1.5+ ，ElasticSearch 2.3.2 本文提纲 一、spring-data-elasticsearch-crud 的工程介绍 二、运行 spring-data-elasticsearch-crud 工程 三、spring-data-elasticsearch-crud 工程代码详解 一、spring-data-elasticsearch-crud 的工程介绍 spring-data-elasticsearch-crud 的工程，介绍 Spring Data Elasticsearch 简单的 ES 操作。Spring Data Elasticsearch 可以跟 JPA 进行类比。其使用方法也很简单。 二、运行 spring-data-elasticsearch-crud 工程 注意的是这里使用的是 ElasticSearch 2.3.2。是因为版本对应关系 https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch/wiki/Spring-Data-Elasticsearch---Spring-Boot---version-matrix; Spring Boot Version (x) Spring Data Elasticsearch Version (y) Elasticsearch Version (z) x <= 1.3.5 y <= 1.3.4 z <= 1.7.2* x >= 1.4.x 2.0.0 <=y < 5.0.0** 2.0.0 <= z < 5.0.0** * - 只需要你修改下对应的 pom 文件版本号 ** - 下一个 ES 的版本会有重大的更新 1. 后台起守护线程启动 Elasticsearch
在升级项目依赖时，发现目前用的spring-data-elasticsearch版本为4.3.2 对应spring-boot版本2.6.4
1、使用原始的客户端比如RestHighLevelClient（es官方提供并推荐的）、Jest等
实体类定义属性book_id为Long类型，但在调用 spring-data-elasticsearch:2.5.14.RELEASE中的createMapping()方法时却被转换成了keyword`类型 查看createMapping方法，源码可以发现最终调用最下边的重载方法 IndexOperations.createMapping(); AbstractDefaultIndexOperations.createMapping(); AbstractDefaultIndexOperatio
Elasticsearch 是java开发的，基于 Lucene 的搜索引擎。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 可以快速有效地存储，搜索和分析大量数据，而且在处理半结构化数据（即自然语言）时特别有用。
ES 本质上是一个支持全文搜索的分布式内存数据库，特别适合用于构建搜索系统。ES 之所以能有非常好的全文搜索性能，最重要的原因就是采用了倒排索引。倒排索引是一种特别为搜索而设计的索引结构，倒排索引先对需要索引的字段进行分词，然后以分词为索引组成一个查找树，这样就把一个全文匹配的查找转换成了对树的查找，这是倒排索引能够快速进行搜索的根本原因。
（来自infoq）据外媒报道，1月22日，美国一家网上赌场集团泄露了超过 1.08 亿笔投注信息，包括客户个人资料，存取款记录、家庭住址、电话号码、电子邮件地址、出生日期、网站用户名、帐户余额、IP 地址、浏览器、操作系统信息、上次登录信息和游戏列表，甚至包含当前投注、获胜、用于交易的银行卡等详细信息。
掌握ES搜索查询的RESTful的API犹如掌握关系型数据库的SQL语句，尽管Java客户端API为我们不需要我们去实际编写RESTful的API，但在生产环境中，免不了在线上执行查询语句做数据统计供产品经理等使用。
本文介绍了如何整合搜索引擎elasticsearch与springboot，对外提供数据查询接口。
Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，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，并支持 map-reduce 框架和云计 算数据服务。 Spring Data 可以极大的简化 JPA（Elasticsearch„）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。
ES 基本数据与MySQL的对应关系： * 索引：相当于MySQL中很多个数据库 * 类型：相当于MySQL中的很多个表 * 文档：相当于MySQL中表中的很多条数据 * 属性：相当于MySQL中每条数据中有很多属性
全文检索的应用越来越广泛，几乎成了互联网应用的标配，商品搜索、日志分析、历史数据归档等等，各种场景都会涉及到大批量的数据，在全文检索方面，方案无外乎Lucene、Solr、Elasticsearch三种应用的较为广泛。es、solr的底层都依托于Lucene，但es比solr学习成本更低，由于其提供的RESTful API简单快捷，对互联网应用开发而言更是如虎添翼。
在正文之前，我先感慨下，elasticsearch版本更新实在是太快了。2019年4月时候，我看到的版本还是7.0版本，现在9月，已经出到了7.3版本了，而且7.X版本较之前版本做了一些比较大改进。改进的内容有如下：
结合业务的场景，在目前的商品体系需要构建搜索服务，主要是为了提供用户更丰富的检索场景以及高速，实时及性能稳定的搜索服务。
1. 前言 1.1. 集成方式 Spring Boot中集成Elasticsearch有4种方式： REST Client Jest Spring Data Spring Data Elasticsearch Repositories 篇幅所限，本文就只用后面两种方式来分别连接并操作Elasticsearch，关于spring boot的更多学习资料可以点击我整理的Spring Boot学习笔记领取，解锁更多spring全家桶的骚操作玩法。😼 1.2. 环境与配置 服务端：elasticsearch-
2、spring-boot-starter-data-elasticsearch 2.2.5 Release
文章目录 1. spring-data-elasticsearch 1.1. @Document 1.2. @Field 1.3. @Id 1.4. Date类型的存储 1.5. 创建一个实体类 1.6. 定义查询接口 1.6.1. 常用方法如下： 1.6.2. 自定义查询 1.6.2.1. 实例 1.7. 使用@Query定义自己的es语句 1.8. 控制结果集数量 1.9. 分页查询 1.9.1. 单条件分页排序 1.9.2. 多条件分页排序 1.10. 日期格式问题 1.11. 使用Elastic
Spring Data是一个用于简化数据库访问，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，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA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。
点击下一步，选择主版本和模块，这里以Spring2.x版本为例，引入JDBC和对接Redis及Kafka的Starter。
Spring Boot 2.0.5默认的elasticsearch版本很低，这里我们用最新版本6.4.1
数据存储在MYSQ库中，数据基本维持不变，但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢，寻求一种简单有效的方式提高查询效率，MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询。
Elasticsearch 提供了_mget和_bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称，其中包含三大基础组件，分别是 ElasticSearch、Logstash、Kibana。ELK在实际开发中不仅仅使用于日志分析，它还可以支持其他任何数据搜索、分析和收集的场景，其中日志分析和收集更具有代表性。
Spring Data是spring提供的一套连接各种第三方数据源的框架集，它支持连接很多第三方数据源，例如：
在前面一篇已经写了elasticsearch的环境的搭建，那么这一篇就写下springboot与elasticsearch环境的整合。如果没有搭建环境，请参考：Spring Boot整合Elasticsearch
Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名。一句话来说,Elasticsearch就是专业做搜索的,支持各种复杂的检索。
节点: 一个节点是集群中的一个服务器,由一个名字来标识，默认是一个随机的漫画角色的名字
在mac上很简单，brew install elasticsearch。安装完成后启动，brew services start ElasticSearch就可以了。然后访问http://localhost:9200/，出现一个json串的界面就OK了。9200是http的端口，9300是给java用户的端口。 如果是linux，看看这篇http://blog.csdn.net/cwenao/article/details/54943505，包括修改cluster.name和network.host的作用。如果不修改cluster.name那么系统是有默认的值，在第三步设置application.yml时可以看到。如果是配置远程elasticsearch集群，则设置cluster.nodes为远程的地址。 这里我们什么都不改，默认就是本机。
Elasticsearch （ES）是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且也具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的。
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