1.创建一个maven工程,导入依赖
<?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.first</groupId>
<artifactId>elasticsearch-demo</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.0.6.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>
2.springboot启动类
@SpringBootApplication
public class ElasticsearchDemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ElasticsearchDemoApplication.class, args);
}
}
3.application.yml文件配置:
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-name: elasticsearch
cluster-nodes: 192.168.56.101:9300
4.实体类及注解
4.1 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
4.2 创建一个实体类
@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
public Item() {
}
public Item(Long id, String title, String category, String brand, Double price, String images) {
this.id = id;
this.title = title;
this.category = category;
this.brand = brand;
this.price = price;
this.images = images;
}
//get和set方法要写
}
5.创建测试类和repository接口
5.1 创建一个ItemRepository接口,并继承ElasticsearchRepository类,类似通用mapper,该接口提供了对elasticsearch增删改查方法
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item, Long> {
}
5.2 创建IndexTest,操作elasticsearch
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class IndexTest {
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@Autowired
private ItemRepository itemRepository;
//创建索引和映射
@Test
public void createTest(){
elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);
elasticsearchTemplate.putMapping(Item.class);
}
//保存一条数据
@Test
public void saveTest(){
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);
}
}
5.3 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
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)就显得力不从心了。此时,我们只能使用原生查询。
6.高级查询
6.1 基本查询
@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);
}
结果:
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。
elasticsearch虽然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。
6.2 自定义查询
6.2.1 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);
}
6.2.2 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);
}
Elasticsearch中的分页是从第0页开始。
6.2.3 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);
}
7.聚合
桶就是分组,比如这里我们按照品牌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: