Spring Data Elasticsearch入门实例

Spring Data Elasticsearch

Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。
查看 Spring Data的官网：http://projects.spring.io/spring-data/

Spring Data的使命是为数据访问提供熟悉且一致的基于Spring的编程模型，同时仍保留底层数据存储的特殊特性。
它使得使用数据访问技术，关系数据库和非关系数据库，map-reduce框架和基于云的数据服务变得容易。这是一个总括项目，其中包含许多特定于给定数据库的子项目。这些令人兴奋的技术项目背后，是由许多公司和开发人员合作开发的。

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。

Spring Data Elasticsearch的页面：https://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/

入门操作：

1.新建项目

2.创建实体类

该实体类中的字段是映射到索引库中的字段。只需要添加 @Document注解即可。

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
}

映射

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，一般有四个属性
  • 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：ik_max_word

示例：

@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
}

3.Template索引操作

3.1.创建索引和映射

创建索引
ElasticsearchTemplate中提供了创建索引的API，这里采用类的字节码信息创建索引并映射：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = ElasticSearchApplication.class)
public class IndexTest {

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;    //注入 ElasticsearchTemplate 模板

    @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);
    }
}

可以根据类的字节码信息（注解配置）来生成映射，或者手动编写映射

结果：

3.2.删除索引

根据类名或索引名删除。
示例：

@Test
public void deleteIndex() {
    elasticsearchTemplate.deleteIndex("heima");
}

结果：

4.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。

只需要定义接口，然后继承它就OK了。

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
}

4.1.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);
}

去页面查询看看：

GET /item/_search

结果：

{
  "took": 0,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "item",
        "_type": "docs",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": 1,
          "title": "小米手机7",
          "category": " 手机",
          "brand": "小米",
          "price": 3499,
          "images": "http://image.leyou.com/13123.jpg"
        }
      }
    ]
  }
}

4.2.批量新增

代码：

@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);
}

4.3.修改文档

修改和新增是同一个接口，区分的依据就是id，这一点跟在页面发起PUT请求是类似的。

4.4.基本查询

ElasticsearchRepository提供了一些基本的查询方法：
查询所有：

@Test
public void testQuery(){
    Optional<Item> optional = this.itemRepository.findById(1l);
    System.out.println(optional.get());
}

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

结果：

4.5.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：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);
}

然后添加一些测试数据：

@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);
    }
}

结果：

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），只能使用原生查询。

5.高级查询

5.1.基本查询

先看看基本玩法

@Test
public void testQuery(){
    // 词条查询
    MatchQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", "小米");
    // 执行查询
    Iterable<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder);
    items.forEach(System.out::println);
}

Repository的search方法需要QueryBuilder参数，elasticSearch为我们提供了一个对象QueryBuilders：

QueryBuilders 提供了大量的静态方法，用于生成各种不同类型的查询对象，例如：词条、模糊、通配符等QueryBuilder对象。

结果：
elasticsearch提供很多可用的查询方式，但是不够灵活。如果想玩过滤或者聚合查询等就很难了。

5.2.自定义查询

先来看最基本的 match query ：

@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

5.4.分页查询

利用NativeSearchQueryBuilder可以方便的实现分页：

@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);
}

结果：

可以发现，Elasticsearch中的分页是从第0页开始。

5.5.排序

排序也通用通过NativeSearchQueryBuilder完成：

@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);
}

结果：

6.聚合

6.1.聚合为桶

桶就是分组，比如这里按照品牌brand进行分组：

@Test
public void testAgg(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查询任何结果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("brands").field("brand"));
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
    // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
    StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
        // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称
        System.out.println(bucket.getKeyAsString());
        // 3.5、获取桶中的文档数量
        System.out.println(bucket.getDocCount());
    }

}

显示的结果：

6.2.嵌套聚合，求平均值

代码：

@Test
public void testSubAgg(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查询任何结果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("brands").field("brand")
        .subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price")) // 在品牌聚合桶内进行嵌套聚合，求平均值
    );
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
    // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
    StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
        // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称  3.5、获取桶中的文档数量
        System.out.println(bucket.getKeyAsString() + "，共" + bucket.getDocCount() + "台");

        // 3.6.获取子聚合结果：
        InternalAvg avg = (InternalAvg) bucket.getAggregations().asMap().get("priceAvg");
        System.out.println("平均售价：" + avg.getValue());
    }

}

结果：