SpringBoot整合ElasticSearch详解及相关使用方法
作者：Springboot实战案例锦集 2023-11-10 08:17:01
云计算
分布式 Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，它由多个节点组成，每个节点都可以独立地存储和处理数据。这种分布式架构使得Elasticsearch可以轻松地扩展到数百台甚至数千台服务器，处理大量数据。
环境：springboot2.4.12 + ElasticSearch7.8.0
简介
Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，底层基于Lucene实现。它屏蔽了Lucene的底层细节，提供了分布式特性，同时对外提供了Restful API。Elasticsearch以其易用性迅速赢得了许多用户，被用在网站搜索、日志分析等诸多方面。由于ES强大的横向扩展能力，甚至很多人也会直接把ES当做NoSQL来用。
为什么要使用ES？
- 分布式特性：Elasticsearch具有分布式本质特征，可以扩展至数百台甚至数千台服务器，并处理PB量级的数据。
- 全文搜索能力：Elasticsearch在Lucene基础上构建，因此在全文本搜索方面表现十分出色。
- 近实时搜索：Elasticsearch是一个近实时的搜索平台，从文档索引操作到文档变为可搜索状态之间的延时很短，一般只有一秒。因此，它非常适用于对时间有严苛要求的用例，例如安全分析和基础设施监测。
- 丰富的功能：Elasticsearch除了速度、可扩展性和弹性等优势以外，还有大量强大的内置功能，例如数据汇总和索引生命周期管理，可以方便用户更加高效地存储和搜索数据。
- 简化数据处理过程：通过与Beats和Logstash进行集成，用户能够在向Elasticsearch中索引数据之前轻松地处理数据。同时，Kibana不仅可针对Elasticsearch数据提供实时可视化，同时还提供UI以便用户快速访问应用程序性能监测（APM）、日志和基础设施指标等数据。
ES为什么那么快？
Elasticsearch之所以快，主要是因为它采用了分布式架构和近实时搜索技术。
首先，Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，它由多个节点组成，每个节点都可以独立地存储和处理数据。这种分布式架构使得Elasticsearch可以轻松地扩展到数百台甚至数千台服务器，处理大量数据。
其次，Elasticsearch采用了近实时搜索技术。当文档被索引时，它可以在几秒钟内变为可搜索状态。这种近实时搜索技术使得Elasticsearch可以快速响应用户的搜索请求，提高搜索性能和效率。
此外，Elasticsearch还采用了倒排索引技术，将文档中的每个单词都作为索引项，存储在倒排索引中。这种倒排索引技术使得Elasticsearch可以快速地定位包含特定单词的文档，进一步提高了搜索性能。
最后，Elasticsearch还提供了丰富的查询功能和优化算法，可以根据用户的查询需求和数据特点进行智能优化，提高搜索准确率和响应速度。
综上所述，Elasticsearch之所以快，是因为它采用了分布式架构、近实时搜索技术、倒排索引技术和优化算法等多种技术手段，使得它可以高效地处理大量数据，快速响应用户的搜索请求，并提高搜索准确率和响应速度。
接下来介绍如何在SpringBoot中整合ElasticSearch
相关依赖及应用配置
<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>配置文件
spring:
elasticsearch:
rest:
uris:
- http://localhost:9201
---
logging:
level:
com.pack: debug
org.springframework.data.elasticsearch.core: debug数据模型建立
@Document(createIndex = true, indexName = "products", shards = 3, replicas = 1)
public class Product {
@Id
private Long id ;
@Field(analyzer = "ik_max_word", type = FieldType.Text)
private String title ;
@Field(type= FieldType.Keyword)
private String category ;
@Field(type = FieldType.Double)
private Double price ;
@Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
private String images ;
@Override
public String toString() {
return "Product [id=" + id + ", title=" + title + ", category=" + category + ", price=" + price + ", images="
+ images + "]";
}
}ProductRepository
这里我们只需要继承ElasticsearchRepository即可，是不是和data-jpa一样一样的的。
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, Long> {
}继承ElasticsearchRepository后 我们也可以像data-jpa一样使用findBy*等语法来写相关查询方法。
- 方法名中支持的关键字
图片
方法返回值类型
- List<T>
- Stream<T>
- SearchHits<T>
- List<SearchHit<T>>
- Stream<SearchHit<T>>
- SearchPage<T>
Repository中也支持@Query注解的方式自定义查询字符串。
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, Long> {
List<Product> findByTitle(String title) ;
@Query("{\"fuzzy\": {\"title\": \"?0\"}}")
Page<Product> findByTitle(String sex,Pageable pageable);
// 自定义查询
@Query("{\"match\": {\"category\": \"?0\"}}")
Page<Product> findByCategory(String category,Pageable pageable);
// 高亮设置
@Highlight(fields = {@HighlightField(name = "title"), @HighlightField(name = "category")})
List<SearchHit<Product>> findByTitleOrCategory(String title, String category,Pageable pageable) ;
}除了使用Repository方式，我们还可以使用ElasticsearchRestTemplate的方式请求服务。如下测试
测试
@Resource
private ProductRepository productRepository ;
@Resource
private ElasticsearchRestTemplate elasticTemplate ;
@Test
public void testCreate() {
Product product = new Product() ;
product.setId(3L) ;
product.setCategory("配件") ;
product.setPrice(299.5d) ;
product.setImages("http://www.pack.com/memory.jpg") ;
product.setTitle("很牛逼的内存条") ;
productRepository.save(product) ;
}
@Test
public void testQuery() {
Product product = productRepository.findById(1L).orElse(null) ;
System.out.println(product) ;
}
@Test
public void testFindAll() {
Pageable pageable = PageRequest.of(1, 2) ;
Page<Product> page = productRepository.findAll(pageable) ;
System.out.println(page.getTotalPages() + "\n" + page.getContent()) ;
}
@Test
public void testTermSearch() {
for (Product p : productRepository.findByTitle("Java从入门到精通")) {
System.out.println(p) ;
}
}
@Test
public void testFindByTitle() {
Pageable pageable = PageRequest.of(0, 2) ;
Page<Product> page = productRepository.findByTitle("Java", pageable) ;
System.out.println(page.getTotalPages() + "\n" + page.getContent()) ;
}
@Test
public void testFindByCategory() {
Pageable pageable = PageRequest.of(0, 2) ;
Page<Product> page = productRepository.findByCategory("书籍", pageable) ;
System.out.println(page.getTotalPages() + "\n" + page.getContent()) ;
}
@Test
public void testCriteriaQuery() {
Criteria criteria = new Criteria("price").greaterThan(50).lessThan(80);
Query query = new CriteriaQuery(criteria);
SearchHits<Product> hits = elasticTemplate.search(query, Product.class, IndexCoordinates.of("products")) ;
for (SearchHit<Product> hit : hits) {
System.out.println(hit) ;
}
}
@Test
public void testStringQuery() {
Query query = new StringQuery("{ \"match\": { \"category\": { \"query\": \"配件\" } } } ");
SearchHits<Product> hits = elasticTemplate.search(query, Product.class);
for (SearchHit<Product> hit : hits) {
System.out.println(hit) ;
}
}
@Test
public void testStringQueryFuzzy() {
Query query = new StringQuery("{ \"fuzzy\":{\"title\":{\"value\":\"Java\"}} }");
HighlightQuery highlightQuery = null ;
HighlightBuilder highBuilder = new HighlightBuilder().preTags("<font color='red'>").postTags("</font>").field("title") ;
highlightQuery = new HighlightQuery(highBuilder) ;
query.setHighlightQuery(highlightQuery) ;
SearchHits<Product> hits = elasticTemplate.search(query, Product.class);
for (SearchHit<Product> hit : hits) {
System.out.println(hit + "\n" + hit.getHighlightField("title")) ;
}
}在启动服务时会自动地为我们创建索引。
我们可以安装Chrome插件 ElasticSearch Head非常方便地查看es的状态及索引信息。
图片
ES集群状态情况
图片
完毕！！！
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