Elasticsearch的使用

1.创建工程
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MySQL类似的。

对比关系：

索引（indices）--------------------------------Databases 数据库

​ 类型（type）-----------------------------Table 数据表

​ 文档（Document）----------------Row 行

​ 字段（Field）-------------------Columns 列

• 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

新建一个demo工程

<?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 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>

	<groupId>com.demo</groupId>
	<artifactId>elasticsearch</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<packaging>jar</packaging>

	<name>elasticsearch</name>
	<description>Demo project for Spring Boot</description>

	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.0.2.RELEASE</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>

	<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-data-elasticsearch</artifactId>
		</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>

application.yml文件配置：
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-name: elasticsearch
cluster-nodes: 127.0.0.1:9300

实体类:

public class Item {
    Long id;
    String title; //标题
    String category;// 分类
    String brand; // 品牌
    Double price; // 价格
    String images; // 图片地址
    set和get方法
}

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
  • 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，取值是枚举：FieldType
  • 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

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

}

创建索引并映射：
@Test
public void testCreate(){
// 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);
}
//删除索引
@Test
public void deleteIndex() {
elasticsearchTemplate.deleteIndex(“item”);
}

2.Repository文档操作
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。
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
}
新增文档

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;

@Test
public void index() {
    Item item = new Item(1L, "小米手机7", " 手机",
                         "小米", 3499.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg");
    itemRepository.save(item);
}

批量新增

@Test
public void indexList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", " 手机", "锤子", 3699.00, "http://image.leyou.com/123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "华为META10", " 手机", "华为", 4499.00, "http://image.leyou.com/3.jpg"));
    // 接收对象集合，实现批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
}

修改文档

修改和新增是同一个接口，区分的依据就是id

基本查询

@Test
public void testFind(){
    // 查询全部，并安装价格降序排序
    Iterable<Item> items = this.itemRepository.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price"));
    items.forEach(item-> System.out.println(item));
}

自定义方法

Spring Data 的另一个强大功能，是根据方法名称自动实现功能。

比如：你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根据title查询，然后自动帮你完成，无需写实现类。

当然，方法名称要符合一定的约定：

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}}}}}
LessThanEqual	findByPriceLessThan	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
GreaterThanEqual	findByPriceGreaterThan	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"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}}}}}
Contains/Containing	findByNameContaining	{"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" : "?"}}}}}}
Near	findByStoreNear	Not Supported Yet !
True	findByAvailableTrue	{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}
False	findByAvailableFalse	{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}}
OrderBy	findByAvailableTrueOrderByNameDesc	{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}

例如，我们来按照价格区间查询，定义这样的一个方法：

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);
}

添加一些测试数据

@Test
public void indexList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(1L, "小米手机7", "手机", "小米", 3299.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", "手机", "锤子", 3699.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "华为META10", "手机", "华为", 4499.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(4L, "小米Mix2S", "手机", "小米", 4299.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(5L, "荣耀V10", "手机", "华为", 2799.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    // 接收对象集合，实现批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
}

不需要写实现类，然后我们直接去运行：

@Test
public void queryByPriceBetween(){
    List<Item> list = this.itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);
    for (Item item : list) {
        System.out.println("item = " + item);
    }
}

虽然基本查询和自定义方法已经很强大了，但是如果是复杂查询（模糊、通配符、词条查询等）就显得力不从心了。此时，我们只能使用原生查询。

自定义查询

@Test
public void testNativeQuery(){
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米"));
    // 执行搜索，获取结果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(items.getTotalElements());
    // 打印总页数
    System.out.println(items.getTotalPages());
    items.forEach(System.out::println);
}

NativeSearchQueryBuilder：Spring提供的一个查询条件构建器，帮助构建json格式的请求体

Page<item>：默认是分页查询，因此返回的是一个分页的结果对象，包含属性：

• totalElements：总条数

• totalPages：总页数

• Iterator：迭代器，本身实现了Iterator接口，因此可直接迭代得到当前页的数据

• 其它属性
  
  分页查询

  @Test
  public void testNativeQuery(){
  // 构建查询条件
  NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
  // 添加基本的分词查询
  queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery(“category”, “手机”));

    // 初始化分页参数
    int page = 0;
    int size = 3;
    // 设置分页参数
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));
  
    // 执行搜索，获取结果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(items.getTotalElements());
    // 打印总页数
    System.out.println(items.getTotalPages());
    // 每页大小
    System.out.println(items.getSize());
    // 当前页
    System.out.println(items.getNumber());
    items.forEach(System.out::println);
  

  }

排序

@Test
public void testSort(){
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));

    // 排序
    queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC));

    // 执行搜索，获取结果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(items.getTotalElements());
    items.forEach(System.out::println);
}