Spring Boot中集成Elasticsearch有几种方式

最新推荐文章于 2025-03-30 08:55:47 发布
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分类专栏： ES Spring Boot 文章标签： java
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版权

  • 通过 REST Client 方式 集成 ES 7.*

    <dependency>
  <groupId>org.elasticsearch</groupId>
  <artifactId>elasticsearch</artifactId>
  <version>7.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
  <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
  <version>7.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
  <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
  <exclusions>
    <exclusion>
      <groupId>org.elasticsearch</groupId>
      <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
      <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
      <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
    </exclusion>
  </exclusions>
  <version>7.1.1</version>
</dependency>

    elasticSearch.host = 你的服务器地址
elasticSearch.port = 9200
elasticSearch.client.connectNum=10
elasticSearch.client.connectPerRoute=50

  • 通过 spring-data-elasticsearch 方式 ，SpringBoot 2.2.0.RELEASE 才兼容elasticsearch 7.x ， SpringBoot, spring-data-elasticsearch, ES 三者 版本对应关系 - 验证可行

    • 首先引进maven依赖
    <parent>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
  <version>2.2.2.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>
  <elasticsearch.version>7.4.2</elasticsearch.version>
 <spring.data.elasticsearch.version>3.2.3.RELEASE</spring.data.elasticsearch.version>
</properties>
<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>${elasticsearch.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>transport</artifactId>
    <version>${elasticsearch.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
    <version>${elasticsearch.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.plugin</groupId>
    <artifactId>transport-netty4-client</artifactId>
    <version>${elasticsearch.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.data</groupId>
    <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
    <version>${spring.data.elasticsearch.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
  </dependency>
    • 配置 properties
    spring.data.elasticsearch.cluster-name=my-application
#配置9200是通过HTTP连接的端口，9300是TCP连接的端口
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=192.168.1.134:9300

    @Repository
public interface CommodityRepository extends ElasticsearchRepository<CommodityDomain, String>, Serializable {
}

    // CommodityRepository 支持的方法
public interface ElasticsearchRepository <T, ID> extends org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchCrudRepository<T,ID> {
    <S extends T> S index(S s);
    <S extends T> S indexWithoutRefresh(S s);
    Iterable<T> search(QueryBuilder queryBuilder);
    Page<T> search(QueryBuilder queryBuilder, Pageable pageable);
    Page<T> search(SearchQuery searchQuery);
    Page<T> searchSimilar(T t, String[] strings, Pageable pageable);
    void refresh();
    java.lang.Class<T> getEntityClass();
}

public interface CrudRepository <T, ID> extends org.springframework.data.repository.Repository<T,ID> {
    <S extends T> S save(S s);
    <S extends T> Iterable<S> saveAll(java.lang.Iterable<S> iterable);
    java.util.Optional<T> findById(ID id);
    boolean existsById(ID id);
    java.lang.Iterable<T> findAll();
    java.lang.Iterable<T> findAllById(Iterable<ID> iterable);
    long count();
    void deleteById(ID id);
    void delete(T t);
    void deleteAll(Iterable<? extends T> iterable);
    void deleteAll();
}
    • 使用 CommodityRepository
    @Autowired
CommodityRepository commodityRepository;
// 新增一个索引
String documentId = "123456";
CommodityDomain sampleEntity1 = new CommodityDomain();
sampleEntity1.setId(documentId);
sampleEntity1.setMessage("some message");
repository.save(sampleEntity1);
// 批量新增索引
repository.saveAll(list);

    @Autowired
ElasticSearchTemplate elasticSearchTemplate;

String documentId = "123456";
SampleEntity sampleEntity = new SampleEntity();
sampleEntity.setId(documentId);
sampleEntity.setMessage("some message");
// 一次只新增一个 索引
IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder()
  .withId(sampleEntity.getId())
  .withObject(sampleEntity).build();
elasticsearchTemplate.index(indexQuery);

// clazz 索引 不存在
if(!elasticsearchTemplate.indexExists(clazz)) {
  elasticsearchTemplate.createIndex(clazz);
  elasticsearchTemplate.putMapping(clazz);
}
// 批量新增索引，速度非常快
elasticsearchTemplate.bulkIndex(queries);

    // 单字符串全文查询
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
  .withQuery(queryStringQuery("浣溪沙"))
  .withPageable(pageable).build();
// 查询某个字段中模糊包含目标字符串，使用matchQuery
earchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
  .withQuery(matchQuery("content", "落日熔金"))
  .withPageable(pageable).build();
//PhraseMatch查询，短语匹配 : match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，但只保留包含了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语“中华共和国”的查询不会匹配“中华人民共和国”，因为没有含有邻接在一起的“中华”和“共和国”词条。
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
  .withQuery(matchPhraseQuery("content", "落日熔金"))
  .withPageable(pageable).build();
// Term 查询: 这个是最严格的匹配，属于低级查询，不进行分词。我们可以用这个来做那种需要==查询的操作，当传userId=1时，会查询出来所有userId为1的集合。通常情况下，我们不会使用term查询，绝大部分情况我们使用ES的目的就是为了使用它的分词模糊查询功能。而term一般适用于做过滤器filter的情况，譬如我们去查询title中包含“浣溪沙”且userId=1时，那么就可以用termQuery("userId", 1)作为查询的filter
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
  .withQuery(termQuery("userId", 1))
  .withPageable(pageable).build();
// multi_match多个字段匹配某字符串: 如果我们希望title，content两个字段去匹配某个字符串，只要任何一个字段包括该字符串即可，就可以使用multimatch
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
  .withQuery(multiMatchQuery(title, "title", "content"))
  .withPageable(pageable).build();
// 完全包含查询 : 我们输入“我天”时，ES会把分词后所有包含“我”和“天”的都查询出来，如果我们希望必须是包含了两个字的才能被查询出来，那么我们就需要设置一下Operator ; 无论是matchQuery，multiMatchQuery，queryStringQuery等，都可以设置operator。默认为Or，设置为And后，就会把符合包含所有输入的才查出来
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
  .withQuery(matchQuery("title", title)
             .operator(MatchQueryBuilder.Operator.AND))
  .build();
// minimumShouldMatch可以用在match查询中，设置最少匹配了多少百分比的能查询出来 
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
  .withQuery(matchQuery("title", title)
             .operator(MatchQueryBuilder.Operator.AND)
             .minimumShouldMatch("75%")
            ).build();
// 合并查询 : 即boolQuery，可以设置多个条件的查询方式。它的作用是用来组合多个Query，有四种方式来组合，must，mustnot，filter，should。
// must代表返回的文档必须满足must子句的条件，会参与计算分值；
// filter代表返回的文档必须满足filter子句的条件，但不会参与计算分值；
// should代表返回的文档可能满足should子句的条件，也可能不满足，有多个should时满足任何一个就可以, 通过minimum_should_match设置至少满足几个。
// mustnot 代表必须不满足子句的条件。
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
  .withQuery(boolQuery()   // title包含“XXX”，且userId=“1”
             .must(termQuery("userId", userId))   
             .should(rangeQuery("weight").lt(weight)) // 且weight最好小于5的结果
             .must(matchQuery("title", title))
            ).build();
elasticSearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);

// Query和Filter的区别
// 1、查询：是在使用query进行查询时的执行环境，比如使用search的时候。在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档是否匹配这个查询，它的相关度高么？”ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配。即使lucene使用倒排索引，对于某个搜索的分值计算还是需要一定的时间消耗。
// 2、过滤器：在使用filter参数时候的执行环境，比如在bool查询中使用Must_not或者filter. 在过滤器上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档是否匹配？” 它不会去计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，因此效率会高一点。另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。
springboot之集成Elasticsearch
rita_0567的博客
01-01 1892
网上 springboot 集成 Elasticsearch 的文章很多，但随着 springboot 和 Elasticsearch 版本的不断升级，绝大多数文章使用的集成方式和调用的方法已经过时，几乎找不到能真正适用最新 springboot 版本和最新 Elasticsearch 版本的文章。本文正是基于最新 springboot 版本和最新 Elasticsearch 版本实现了集成。
springboot集成elasticsearch
m0_54861649的博客
07-31 514
Springboot集成elasticsearch有多种方式，如TransportClient、RestHighLevelClient等等；但是官方已经停止更新TransportClient并且在elasticsearch8.0之后已经弃用，所以本人使用的是RestHighLevelClient。
Springboot集成Elasticsearch
最新发布
2301_80163888的博客
03-30 325
注意依赖的兼容问题，Spring Boot 2.7.x 支持 Elasticsearch 7.x。Spring Boot 3.x 支持 Elasticsearch 8.x。Spring Data Elasticsearch 不会自动创建索引。三、创建一个与 Elasticsearch 索引对应的实体类，并使用注解定义映射关系。五、创建一个service服务层（我直接写实现类了）六、创建一个controller控制层。
Spring-Boot整合Elasticsearch
杰森写代码
06-29 342
微信搜一搜：科技猫，分享编程，软件，科技。 Spring Data Elasticsearch项目提供了与Elasticsearch搜索引擎的集成。Spring Data Elasticsearch的关键功能区域是一个以POJO为中心的模型，该模型用于与Elastichsearch文档进行交互并轻松编写存储库样式的数据访问层。 Maven依赖 <!--https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-star
Spring Boot整合Elasticsearch
null
04-14 1911
引入成功后，这里注意检查引入的jar包版本号，尽量保证与elasticsearch版本号一致，否则可能会出现莫名奇怪的问题。如图所示，程序引入的是7.17.15，但是我们使用的elasticsearch版本是7.17.18，所以这里做下修改。重启elasticsearch、elasticsearch-head，刷新页面，连接成功。查看elasticsearch-head，文档创建成功，能够成功查询到。运行，成功查询文档信息，打印信息如下。运行，成功创建文档，打印信息如下。运行，成功打印查询的索引信息。
Spring Boot集成Elastic Search
yfy的博客
07-04 289
一.导入maven依赖 本机安装的是6.5.4版本的Elastic Search，故这里导入6.5.4版本的Elastic Search依赖 <properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>6.5.4</ela...
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1.  前言 1.1.  集成方式 Spring Boot中集成Elasticsearch有4种方式： REST Client Jest Spring Data Spring Data Elasticsearch Repositories 篇幅所限，本文就只用后面两种方式来分别连接并操作Elasticsearch，关于spring boot的更多学习资料可以点击我整理的Spring Boot学习笔记领取，解锁更多spring全家桶的骚操作玩法。???? 1.2.  环境与配
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一、前言 本篇博客将讲解三种spring boot集成elasticsearch的方法 REST Client Jest Spring Data Elasticsearch Repositories 二、Spring Data Elasticsearch Repositories方式 1、引入pom依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <arti
Springboot整合ES（2）spring-boot-starter-data-elasticsearch
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spring-data-elasticsearch的查询，相当于原生的es依赖而言，多了一些注解封装、repository类等，但是对于复杂查询还是没有办法很简便，因此便有了第三方的依赖Easy-es的诞生，类似于Mybatis-plus的方式，对于新手对es的使用比较友好，后面会进行讲解最后：我是Walker，一个热爱分享的程序员，希望我的输出能够帮助到你。
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Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。 Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 1.安装Elasticsearch服务并进行相关配置，启动Elasticsearch服务 2. 安装Elasticsearch Head..
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被逼无奈，各行各业都在卷，给自己充电学习了Elasticsearch，在学完基础知识后（其实就是CRUD😂），就去Springboot中尝试整合ES。终于抽出时间，将学习的东西整理分享在此，欢迎大家批评指正哈~
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