Spring data elasticsearch使用方法详解

这篇文章主要介绍了Spring data elasticsearch使用方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一、准备

1.添加依赖

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

2.application.yml

spring:
 application:
  name: search-service
 data:
  elasticsearch:
   cluster-name: elasticsearch
   cluster-nodes: 192.168.25.129:9300

3.实体类

@Data
@Document(indexName = "goods", type = "_doc", shards = 1, replicas = 0)
public class Goods {
  @Idprivate Long id;
  @Field(type = FieldType.text, analyzer = "ik_max_word")
  private String all;
  @Field(type = FieldType.keyword, index = false)
  private String subTitle;private Long brandId;private Long cid1;private Long cid2;private Long cid3;private Date createTime;private List<Long> price;
  @Field(type = FieldType.keyword, index = false)
  private String skus;private Map<String, Object> specs;
}

@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,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

二.、索引操作

首先注入ElasticsearchTemplate

@Resource
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

● 创建索引

elasticsearchTemplate.createIndex(Goods.class);

● 配置映射

elasticsearchTemplate.putMapping(Goods.class);

● 删除索引

//根据类
elasticsearchTemplate.deleteIndex(Goods.class);
//根据索引名
elasticsearchTemplate.deleteIndex("goods");

三、文档操作

1.定义接口。也是SpringData风格

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

2.注入

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;

● 新增文档

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);

● 批量新增

  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);

四、 基本搜索

● 基本查询。

例:

  // 查询全部,并安装价格降序排序
  Iterable<Item> items = this.itemRepository.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price"));
  items.forEach(item-> System.out.println(item));

● 自定义查询

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:

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);
}

五、高级查询

● 词条查询

    MatchQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("all", "小米");
    // 执行查询
    Iterable<Goods> goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder);

● 自定义查询

// 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("all", "小米"));
    // 执行搜索,获取结果
    Page<Goods> goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(goods.getTotalElements());
    // 打印总页数
    System.out.println(goods.getTotalPages());

● 分页查询

// 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("all", "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<Goods> goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(goods.getTotalElements());
    // 打印总页数
    System.out.println(goods.getTotalPages());
    // 每页大小
    System.out.println(goods.getSize());
    // 当前页
    System.out.println(goods.getNumber());

● 排序

// 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("all", "手机"));

    // 排序
    queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC));

    // 执行搜索,获取结果
    Page<Goods> goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(goods.getTotalElements());

● 聚合为桶

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("brandId"));
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage<Goods> aggPage = (AggregatedPage<Goods>) this.goodsRepository.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
    LongTerms agg = (LongTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List<LongTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (LongTerms.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());
    }

● 嵌套聚合,求平均值

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("brandId")
            .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<Goods> aggPage = (AggregatedPage<Goods>) this.goodsRepository.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
    LongTerms agg = (LongTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List<LongTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (LongTerms.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());
    }

附:配置搜索结果不显示为null字段:

spring:
 jackson:
  default-property-inclusion: non_null # 配置json处理时忽略空值

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • SpringBoot整合Elasticsearch7.2.0的实现方法

    Spring boot 2.1.X整合Elasticsearch最新版的一处问题 新版本的Spring boot 2的spring-boot-starter-data-elasticsearch中支持的Elasticsearch版本是2.X,但Elasticsearch实际上已经发展到7.2.X版本了,为了更好的使用Elasticsearch的新特性,所以弃用了spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖,而改为直接使用Spring-data-elastics

  • Spring Boot集成ElasticSearch实现搜索引擎的示例

    Elastic Search是一个开源的,分布式,实时搜索和分析引擎.Spring Boot为Elasticsearch及Spring Data Elasticsearch提供的基于它的抽象提供了基本的配置.Spring Boot提供了一个用于聚集依赖的spring-boot-starter-data-elasticsearch 'StarterPOM'. ElasticSearch作为搜索引擎,我们需要解决2大问题: 1,  如何将被搜索的数据在ES上创建反向索引 2,  Java代码如何与E

  • 基于Spring Data Jest的Elasticsearch数据统计示例

    命令查询职责分离模式(Command Query Responsibility Segregation,CQRS)从业务上分离修改 (Command,增,删,改,会对系统状态进行修改)和查询(Query,查,不会对系统状态进行修改)的行为.从而使得逻辑更加清晰,便于对不同部分进行针对性的优化. CQRS有以下几点有点: 1.分工明确,可以负责不同的部分: 2.将业务上的命令和查询的职责分离能够提高系统的性能.可扩展性和安全性.并且在系统的演化中能够保持高度的灵活性,能够防止出现CRUD模式中,对

  • SpringBoot整合Spring Data Elasticsearch的过程详解

    Spring Data Elasticsearch提供了ElasticsearchTemplate工具类,实现了POJO与elasticsearch文档之间的映射 elasticsearch本质也是存储数据,它不支持事物,但是它的速度远比数据库快得多, 可以这样来对比elasticsearch和数据库 索引(indices)--------数据库(databases) 类型(type)------------数据表(table) 文档(Document)---------------- 行(ro

  • SpringBoot整合Elasticsearch并实现CRUD操作

     配置准备 在build.gradle文件中添加如下依赖: compile "org.elasticsearch.client:transport:5.5.2" compile "org.elasticsearch:elasticsearch:5.5.2" //es 5.x的内部使用的 apache log4日志 compile "org.apache.logging.log4j:log4j-core:2.7" compile "org

  • springboot2.0+elasticsearch5.5+rabbitmq搭建搜索服务的坑

    前一阵子准备为项目搭建一个简单的搜索服务,虽然业务数据库mongodb提供了文本搜索的支持,但是在大量文档需要通过关键词进行定位时,es明显更加适合去作为一个搜索引擎(虽然我们之前大部分使用到了ELK那套分析和可视化的特性).Elasticsearch建立在Lucene之上并且支持极其快速的查询和丰富的查询语法,偶尔也可以作为一个轻量级的NoSQL.但是对复杂查询和聚合操作的能力并不是很强. 本篇不会提及如何搭建一个简单搜索服务,而是记录一下大约一周工作时间内遇见的几个坑.. 为什么选择elas

  • 基于Spring Batch向Elasticsearch批量导入数据示例

    1.介绍 当系统有大量数据需要从数据库导入Elasticsearch时,使用Spring Batch可以提高导入的效率.Spring Batch使用ItemReader分页读取数据,ItemWriter批量写数据.由于Spring Batch没有提供Elastisearch的ItemWriter和ItemReader,本示例中自定义一个ElasticsearchItemWriter(ElasticsearchItemReader),用于批量导入. 2.示例 2.1 pom.xml 本文使用spr

  • Spring Boot与Kotlin 整合全文搜索引擎Elasticsearch的示例代码

    Elasticsearch 在全文搜索里面基本是无敌的,在大数据里面也很有建树,完全可以当nosql(本来也是nosql)使用. 这篇文章简单介绍Spring Boot使用Kotlin语言连接操作 Elasticsearch.但是不会做很详细的介绍,如果要深入了解Elasticsearch在Java/kotlin中的使用,请参考我之前编写的<Elasticsearch Java API 手册> https://gitee.com/quanke/elasticsearch-java/ 里面包含使

  • 详解spring-boot集成elasticsearch及其简单应用

    介绍 记录将elasticsearch集成到spring boot的过程,以及一些简单的应用和helper类使用. 接入方式 使用spring-boot中的spring-data-elasticsearch,可以使用两种内置客户端接入 1.节点客户端(node client): 配置文件中设置为local:false,节点客户端以无数据节点(node-master或node-client)身份加入集群,换言之,它自己不存储任何数据,但是它知道数据在集群中的具体位置,并且能够直接转发请求到对应的节

  • Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解

    前言 在上一篇学习SpringBoot中,整合了Mybatis.Druid和PageHelper并实现了多数据源的操作.本篇主要是介绍和使用目前最火的搜索引擎ElastiSearch,并和SpringBoot进行结合使用. ElasticSearch介绍 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器,其实就是对Lucene进行封装,提供了 REST API 的操作接口 ElasticSearch作为一个高度可拓展的开源全文搜索和分析引擎,可用于快速地对大数据进行存储,搜索和分析.

随机推荐