springboot整合Elasticsearch - 实现全局高亮分页搜索

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一、前言

• 常用的全局搜索引擎有很多，有兴趣的童靴戳这里常见的Java全局搜索引擎，目前更常用的除了solr，还有就是我们今天要说的分布式搜索引擎 Elasticsearch(简称ES)

• spring boot整合ES的方式目前常见的有两种，一种是使用spring data elasticsearch，一种就是使用elasticsearchTemplate进行整合。如对搜索没有高亮需求，用前者即可，如有高亮需求，则必须使用后者。
  （ps：当然了，可能还有其它好用的方式是我不清楚的，若有的话承蒙不弃，请留言告知，thx。）

• 事实上Elasticsearch只是我们常讲的ELK技术栈中的其中一项，emm，现在最新的叫法为Elastic Stack，即在ELK的基础上再加上用于数据收集的Beats。ELK，即：

1）Elasticsearch(简称ES)：用于深度搜索和数据分析，它是基于Apache Lucene的分布式开源搜索引擎，无须预先定义数据结构就能动态地对数据进行索引；

2）Logstash：用于日志集中管理，包括从多台服务器上传输和转发日志，并对日志进行丰富和解析，是一个数据管道，提供了大量插件来支持数据的输入和输出处理；


3）Kibana：提供了强大而美观的数据可视化，Kibana完全使用HTML和Javascript编写，它利用Elasticsearch
的RESTful API来实现其强大的搜索能力，将结果显示位各种震撼的图形提供给最终的用户。

ps：该篇文章只展示如何实现高亮及权重分页搜索，其它前置操作如索引创建/删除、数据保存删除等由于相关文章较多就不再赘述，可参考SpringBoot整合Elasticsearch

Here we go…

二、下载安装

在开始整合之前你需得先把需要用到的东西下载准备好，下面是常用插件的官方下载地址：
ps：如果只是想实现搜索效果的话你只需下载ES。至于分词器，可以使你的搜索效果更加友好。安装基本上都是开箱即用，如有不清楚的百度即可。

• Elasticsearch
• Logstash
• Kibana
• IK中文分词器
• 拼音分词器

三、主要配置

1. maven依赖

<!-- ElasticSearch -->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

2. application.properties

## ElasticSearch - start
# 开启 Elasticsearch 仓库(默认值:true)
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled=true
# 默认 9300 是 Java 客户端的端口。9200 是支持 Restful HTTP 的接口
# spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=192.168.5.58:9300
# 集群名(默认值: elasticsearch)
spring.data.elasticsearch.cluster-name=realestate
# 集群节点地址列表，用逗号分隔。如果没有指定，就启动一个客户端节点
#spring.data.elasticsearch.propertie 用来配置客户端的额外属性
# 存储索引的位置
spring.data.elasticsearch.properties.path.home=/data/project/target/elastic
# 连接超时的时间
spring.data.elasticsearch.properties.transport.tcp.connect_timeout=120s
## ElasticSearch - end

三、代码实现

1. 实体注解

注：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，一般有两个属性

• 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，是枚举：FieldType，可以是text、long、short、date、integer、object等

  • text：存储数据时候，会自动分词，并生成索引
  • keyword：存储数据时候，不会分词建立索引
  • Numerical：数值类型，分两类
    • 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
    • 浮点数的高精度类型：scaled_float。
      需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
  • Date：日期类型。elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间
    
    

• 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，这里的ik_max_word即使用ik分词器

2. 创建实体

• 此处的实体为提供搜索用的实体，应与业务实体区分开，如果有相同实体，为避免混淆应写两份。正常情况下全局搜索接口可单独部署服务器。
• 实体的配置方式有多种，除了下方每个字段使用注解外，spring boot还为我们提供了@Setting及@Mapping注解方式。如对字段设置要求较高的建议使用后者，后者可在配置文件处写原生DDL语句，虽然麻烦些，但是较为清晰。

package com.yby.es.po;

import java.io.Serializable;

import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;

import com.yby.es.po.constant.EsConstant;

/**
 * 游记
 */
@Document(indexName = EsConstant.INDEX_NAME.TRAVEL, type = "doc")
public class Travel extends BaseEntity implements Serializable {

	private static final long serialVersionUID = -1838668690328733289L;

	/**
	 * 关键词
	 */
	@Field(type = FieldType.Keyword)
	private String keyword;