springboot中使用ElasticSearch的详细教程
新建项目
新建一个springboot项目springboot_es
用于本次与elasticsearch的整合,如下图
引入依赖
修改我们的pom.xml
,加入spring-boot-starter-data-elasticsearch
<dependency> <groupid>org.springframework.boot</groupid> <artifactid>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactid> </dependency>
编写配置文件
由于elasticsearch从7.x版本开始淡化transportclient甚至于在8.x版本中遗弃,所以spring data elasticsearch推荐我们使用rest客户端resthinglevelclient
(端口号使用9200)以及接口elasticsearchrespositoy
。
- resthighlevelclient 更强大,更灵活,但是不能友好的操作对象
- elasticsearchrepository 对象操作友好
首先我们编写配置文件如下
/** * elasticsearch rest client config * @author christy * @date 2021/4/29 19:40 **/ @configuration public class elasticsearchrestclientconfig extends abstractelasticsearchconfiguration{ @override @bean public resthighlevelclient elasticsearchclient() { final clientconfiguration clientconfiguration = clientconfiguration.builder() .connectedto("192.168.8.101:9200") .build(); return restclients.create(clientconfiguration).rest(); } }
springboot操作es
resthighlevelclient方式
有了上面的rest client,我们就可以在其他的地方注入该客户端对elasticsearch进行操作。我们新建一个测试文件,使用客户端对elasticsearch进行基本的操作
1.注入restclient
/** * elasticsearch rest client操作 * * resthighlevelclient 更强大,更灵活,但是不能友好的操作对象 * elasticsearchrepository 对象操作友好 * * 我们使用rest client 主要测试文档的操作 * @author christy * @date 2021/4/29 19:51 **/ @springboottest public class testrestclient { // 复杂查询使用:比如高亮查询 @autowired private resthighlevelclient resthighlevelclient; }
2.插入一条文档
/** * 新增一条文档 * @author christy * @date 2021/4/29 20:17 */ @test public void testadd() throws ioexception { /** * 向es中的索引christy下的type类型中添加一天文档 */ indexrequest indexrequest = new indexrequest("christy","user","11"); indexrequest.source("{\"name\":\"齐天大圣孙悟空\",\"age\":685,\"bir\":\"1685-01-01\",\"introduce\":\"花果山水帘洞美猴王齐天大圣孙悟空是也!\"," + "\"address\":\"花果山\"}", xcontenttype.json); indexresponse indexresponse = resthighlevelclient.index(indexrequest, requestoptions.default); system.out.println(indexresponse.status()); }
我们可以看到文档插入成功,我们去kibana中查询该条文档
完全没有问题的。
3.删除一条文档
/** * 删除一条文档 * @author christy * @date 2021/4/29 20:18 */ @test public void deletedoc() throws ioexception { // 我们把特朗普删除了 deleterequest deleterequest = new deleterequest("christy","user","rybng3kbrz-sn-2f3viu"); deleteresponse deleteresponse = resthighlevelclient.delete(deleterequest, requestoptions.default); system.out.println(deleteresponse.status()); } }
4.更新一条文档
/** * 更新一条文档 * @author christy * @date 2021/4/29 20:19 */ @test public void updatedoc() throws ioexception { updaterequest updaterequest = new updaterequest("christy","user","p4atg3kbrz-sn-2fmfjj"); updaterequest.doc("{\"name\":\"调皮捣蛋的hardy\"}",xcontenttype.json); updateresponse updateresponse = resthighlevelclient.update(updaterequest, requestoptions.default); system.out.println(updateresponse.status()); }
5.批量更新文档
/** * 批量更新 * @author christy * @date 2021/4/29 20:42 */ @test public void bulkupdate() throws ioexception { bulkrequest bulkrequest = new bulkrequest(); // 添加 indexrequest indexrequest = new indexrequest("christy","user","13"); indexrequest.source("{\"name\":\"天蓬元帅猪八戒\",\"age\":985,\"bir\":\"1685-01-01\",\"introduce\":\"天蓬元帅猪八戒因调戏嫦娥被贬下凡\",\"address\":\"高老庄\"}", xcontenttype.json); bulkrequest.add(indexrequest); // 删除 deleterequest deleterequest01 = new deleterequest("christy","user","pyatg3kbrz-sn-2fmfjj"); deleterequest deleterequest02 = new deleterequest("christy","user","uhtyghkbexavqsl4f9lj"); deleterequest deleterequest03 = new deleterequest("christy","user","c8zcghkb5kgtrutelye_"); bulkrequest.add(deleterequest01); bulkrequest.add(deleterequest02); bulkrequest.add(deleterequest03); // 修改 updaterequest updaterequest = new updaterequest("christy","user","10"); updaterequest.doc("{\"name\":\"炼石补天的女娲\"}",xcontenttype.json); bulkrequest.add(updaterequest); bulkresponse bulkresponse = resthighlevelclient.bulk(bulkrequest, requestoptions.default); bulkitemresponse[] items = bulkresponse.getitems(); for (bulkitemresponse item : items) { system.out.println(item.status()); } }
在kibana中查询结果
6.查询文档
@test public void testsearch() throws ioexception { //创建搜索对象 searchrequest searchrequest = new searchrequest("christy"); //搜索构建对象 searchsourcebuilder searchsourcebuilder = new searchsourcebuilder(); searchsourcebuilder.query(querybuilders.matchallquery())//执行查询条件 .from(0)//起始条数 .size(10)//每页展示记录 .postfilter(querybuilders.matchallquery()) //过滤条件 .sort("age", sortorder.desc);//排序 //创建搜索请求 searchrequest.types("user").source(searchsourcebuilder); searchresponse searchresponse = resthighlevelclient.search(searchrequest, requestoptions.default); system.out.println("符合条件的文档总数: "+searchresponse.gethits().gettotalhits()); system.out.println("符合条件的文档最大得分: "+searchresponse.gethits().getmaxscore()); searchhit[] hits = searchresponse.gethits().gethits(); for (searchhit hit : hits) { system.out.println(hit.getsourceasmap()); } }
elasticsearchrepository方式
1.准备工作
elasticsearchrepository方式主要通过注解和对接口实现的方式来实现es的操作,我们在实体类上通过注解配置es索引的映射关系后,当实现了elasticsearchrepository接口的类第一次操作es进行插入文档的时候,es会自动生成所需要的一切。但是该种方式无法实现高亮查询,想要实现高亮查询只能使用resthighlevelclient
开始之前我们需要熟悉一下接口方式为我们提供的注解,以及编写一些基础的类
1.清空es数据
2.了解注解
@document
: 代表一个文档记录
indexname
: 用来指定索引名称
type
: 用来指定索引类型
@id
: 用来将对象中id和es中_id映射
@field
: 用来指定es中的字段对应mapping
type
: 用来指定es中存储类型
analyzer
: 用来指定使用哪种分词器
3.新建实体类
/** * 用在类上作用:将emp的对象映射成es中一条json格式文档 * indexname: 用来指定这个对象的转为json文档存入那个索引中 要求:es服务器中之前不能存在此索引名 * type : 用来指定在当前这个索引下创建的类型名称 * * @author christy * @date 2021/4/29 21:22 */ @data @document(indexname = "christy",type = "user") public class user { @id //用来将对象中id属性与文档中_id 一一对应 private string id; // 用在属性上 代表mapping中一个属性 一个字段 type:属性 用来指定字段类型 analyzer:指定分词器 @field(type = fieldtype.text,analyzer = "ik_max_word") private string name; @field(type = fieldtype.integer) private integer age; @field(type = fieldtype.date) @jsonformat(pattern = "yyyy-mm-dd") private date bir; @field(type = fieldtype.text,analyzer = "ik_max_word") private string content; @field(type = fieldtype.text,analyzer = "ik_max_word") private string address; }
4.userrepository
/** * @author christy * @date 2021/4/29 21:23 **/ public interface extends elasticsearchrepository<user,string> { }
5.testuserrepository
/** * @author christy * @date 2021/4/29 21:51 **/ @springboottest public class testuserrepository { @autowired private userrepository userrepository; }
2.保存文档
@test public void testsaveandupdate(){ user user = new user(); // id初识为空,此操作为新增 user.setid(uuid.randomuuid().tostring()); user.setname("唐三藏"); user.setbir(new date()); user.setintroduce("西方世界如来佛祖大弟子金蝉子转世,十世修行的好人,得道高僧!"); user.setaddress("大唐白马寺"); userrepository.save(user); }
3.修改文档
@test public void testsaveandupdate(){ user user = new user(); // 根据id修改信息 user.setid("1666eb47-0bbf-468b-ab45-07758c741461"); user.setname("唐三藏"); user.setbir(new date()); user.setintroduce("俗家姓陈,状元之后。西方世界如来佛祖大弟子金蝉子转世,十世修行的好人,得道高僧!"); user.setaddress("大唐白马寺"); userrepository.save(user); }
4.删除文档
repository接口默认提供了4种删除方式,我们演示根据id进行删除
@test public void deletedoc(){ userrepository.deletebyid("1666eb47-0bbf-468b-ab45-07758c741461"); }
5.检索一条记录
@test public void testfindone(){ optional<user> optional = userrepository.findbyid("1666eb47-0bbf-468b-ab45-07758c741461"); system.out.println(optional.get()); }
6.查询所有
@test public void testfindall(){ iterable<user> all = userrepository.findall(); all.foreach(user-> system.out.println(user)); }
7.排序
@test public void testfindallsort(){ iterable<user> all = userrepository.findall(sort.by(sort.order.asc("age"))); all.foreach(user-> system.out.println(user)); }
8.分页
@test public void testfindpage(){ //pagerequest.of 参数1: 当前页-1 page<user> search = userrepository.search(querybuilders.matchallquery(), pagerequest.of(1, 1)); search.foreach(user-> system.out.println(user)); }
9.自定义查询
先给大家看一个表,是不是很晕_(¦3」∠)_
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 |
findbyavailable trueorderbynamedesc
|
{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}} |
这个表格看起来复杂,实际上也不简单,但是确实很牛逼。我们只要按照上面的定义在接口中定义相应的方法,无须写实现就可实现我们想要的功能
举个例子,上面有个findbyname是下面这样定义的
假如我们现在有个需求需要按照名字查询用户,我们可以在userrepository
中定义一个方法,如下
// 根据姓名查询 list<user> findbyname(string name);
系统提供的查询方法中findby
是一个固定写法,像上面我们定义的方法findbyname
,其中name是我们实体类中的属性名,这个必须对应上。也就是说这个findbyname不仅仅局限于name
,还可以findbyaddress、findbyage等等;
现在就拿findbyname来讲,我们要查询名字叫唐三藏的用户
@test public void testfindbyname(){ list<user> userlist = userrepository.findbyname("唐三藏"); userlist.foreach(user-> system.out.println(user)); }
其实就是框架底层直接使用下面的命令帮我们实现的查询
get /christy/user/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "name":"?" } } ] } } }
10.高亮查询
我们上面说了,elasticsearchrepository实现不了高亮查询,想要实现高亮查询还是需要使用resthighlevelclient方式。最后我们使用rest clientl实现一次高亮查询
@test public void testhighlightquery() throws ioexception, parseexception { // 创建搜索请求 searchrequest searchrequest = new searchrequest("christy"); // 创建搜索对象 searchsourcebuilder searchsourcebuilder = new searchsourcebuilder(); searchsourcebuilder.query(querybuilders.termquery("introduce", "唐僧")) // 设置查询条件 .from(0) // 起始条数(当前页-1)*size的值 .size(10) // 每页展示条数 .sort("age", sortorder.desc) // 排序 .highlighter(new highlightbuilder().field("*").requirefieldmatch(false).pretags("<span style='color:red;'>").posttags("</span>")); // 设置高亮 searchrequest.types("user").source(searchsourcebuilder); searchresponse searchresponse = resthighlevelclient.search(searchrequest, requestoptions.default); searchhit[] hits = searchresponse.gethits().gethits(); list<user> userlist = new arraylist<>(); for (searchhit hit : hits) { map<string, object> sourceasmap = hit.getsourceasmap(); user user = new user(); user.setid(hit.getid()); user.setage(integer.parseint(sourceasmap.get("age").tostring())); user.setbir(new simpledateformat("yyyy-mm-dd").parse(sourceasmap.get("bir").tostring())); user.setintroduce(sourceasmap.get("introduce").tostring()); user.setname(sourceasmap.get("name").tostring()); user.setaddress(sourceasmap.get("address").tostring()); map<string, highlightfield> highlightfields = hit.gethighlightfields(); if(highlightfields.containskey("name")){ user.setname(highlightfields.get("name").fragments()[0].tostring()); } if(highlightfields.containskey("introduce")){ user.setintroduce(highlightfields.get("introduce").fragments()[0].tostring()); } if(highlightfields.containskey("address")){ user.setaddress(highlightfields.get("address").fragments()[0].tostring()); } userlist.add(user); } userlist.foreach(user -> system.out.println(user)); }
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