和jpa類似，很簡單，很強大。

pom

<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>

application.yml

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: 192.168.56.101:9300

實體類及註解

@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; //標題

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category;// 分類

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String brand; // 品牌

    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price; // 價格

    @Field(index = false, type = FieldType.Keyword)
    private
 
 String images; // 圖片地址
}

Spring Data通過註解來宣告欄位的對映屬性，有下面的三個註解：

• @Document 作用在類，標記實體類為文件物件，一般有兩個屬性
  • indexName：對應索引庫名稱
  • type：對應在索引庫中的型別
  • shards：分片數量，預設5
  • replicas：副本數量，預設1
• @Id 作用在成員變數，標記一個欄位作為id主鍵
• @Field 作用在成員變數，標記為文件的欄位，並指定欄位對映屬性：
  • type：欄位型別，取值是列舉：FieldType
  • index：是否索引，布林型別，預設是true
  • store：是否儲存，布林型別，預設是false
  • analyzer：分詞器名稱 

CRUD基本操作

建立索引和對映

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

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    @Test
    public void testCreate(){
        // 建立索引，會根據Item類的@Document註解資訊來建立
        elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);
        // 配置對映，會根據Item類中的id、Field等欄位來自動完成對映
        elasticsearchTemplate.putMapping(Item.class);
    }
}

刪除索引

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

可以根據類名或索引名刪除。

Repository文件操作

Spring Data 的強大之處，就在於你不用寫任何DAO處理，自動根據方法名或類的資訊進行CRUD操作。只要你定義一個介面，然後繼承Repository提供的一些子介面，就能具備各種基本的CRUD功能。

我們只需要定義介面，然後繼承它就OK了。

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

新增文件

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;

@Test
public void index() {
    Item item = new Item(1L, "小米手機7", " 手機",
                         "小米", 3499.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg");
    itemRepository.save(item);
}

批量新增

@Test
public void indexList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(2L, "堅果手機R1", " 手機", "錘子", 3699.00, "http://image.leyou.com/123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "華為META10", " 手機", "華為", 4499.00, "http://image.leyou.com/3.jpg"));
    // 接收物件集合，實現批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
}

修改文件

修改和新增是同一個介面，區分的依據就是id，這一點跟我們在頁面發起PUT請求是類似的。

基本查詢

@Test
public void testFind(){
    // 查詢全部，並安裝價格降序排序
    Iterable<Item> items = this.itemRepository.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price"));
    items.forEach(item-> System.out.println(item));
}

自定義方法

Spring Data 的另一個強大功能，是根據方法名稱自動實現功能。

比如：你的方法名叫做：findByTitle，那麼它就知道你是根據title查詢，然後自動幫你完成，無需寫實現類。

當然，方法名稱要符合一定的約定：

例如，我們來按照價格區間查詢，定義這樣的一個方法：

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {

    /**
     * 根據價格區間查詢
     * @param price1
     * @param price2
     * @return
     */
    List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);
}

然後新增一些測試資料：

@Test
public void indexList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(1L, "小米手機7", "手機", "小米", 3299.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(2L, "堅果手機R1", "手機", "錘子", 3699.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "華為META10", "手機", "華為", 4499.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(4L, "小米Mix2S", "手機", "小米", 4299.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(5L, "榮耀V10", "手機", "華為", 2799.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));
    // 接收物件集合，實現批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
}

不需要寫實現類，然後我們直接去執行：

@Test
public void queryByPriceBetween(){
    List<Item> list = this.itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);
    for (Item item : list) {
        System.out.println("item = " + item);
    }
}

雖然基本查詢和自定義方法已經很強大了，但是如果是複雜查詢（模糊、萬用字元、詞條查詢等）就顯得力不從心了。此時，我們只能使用原生查詢。

高階查詢

基本查詢

先看看基本玩法

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

Repository的search方法需要QueryBuilder引數，elasticSearch為我們提供了一個物件QueryBuilders：

QueryBuilders提供了大量的靜態方法，用於生成各種不同型別的查詢物件，例如：詞條、模糊、萬用字元等QueryBuilder物件。

elasticsearch提供很多可用的查詢方式，但是不夠靈活。如果想玩過濾或者聚合查詢等就很難了。

自定義查詢

先來看最基本的match query：

@Test
public void testNativeQuery(){
    // 構建查詢條件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 新增基本的分詞查詢
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米"));
    // 執行搜尋，獲取結果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 列印總條數
    System.out.println(items.getTotalElements());
    // 列印總頁數
    System.out.println(items.getTotalPages());
    items.forEach(System.out::println);
}

NativeSearchQueryBuilder：Spring提供的一個查詢條件構建器，幫助構建json格式的請求體

Page<item>：預設是分頁查詢，因此返回的是一個分頁的結果物件，包含屬性：

• totalElements：總條數
• totalPages：總頁數
• Iterator：迭代器，本身實現了Iterator介面，因此可直接迭代得到當前頁的資料
• 其它屬性： 

分頁查詢

利用NativeSearchQueryBuilder可以方便的實現分頁：

@Test
public void testNativeQuery(){
    // 構建查詢條件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 新增基本的分詞查詢
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手機"));

    // 初始化分頁引數
    int page = 0;
    int size = 3;
    // 設定分頁引數
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));

    // 執行搜尋，獲取結果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 列印總條數
    System.out.println(items.getTotalElements());
    // 列印總頁數
    System.out.println(items.getTotalPages());
    // 每頁大小
    System.out.println(items.getSize());
    // 當前頁
    System.out.println(items.getNumber());
    items.forEach(System.out::println);
}

可以發現，**Elasticsearch中的分頁是從第0頁開始**。

排序

排序也通用通過NativeSearchQueryBuilder完成：

@Test
public void testSort(){
    // 構建查詢條件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 新增基本的分詞查詢
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手機"));

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

    // 執行搜尋，獲取結果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 列印總條數
    System.out.println(items.getTotalElements());
    items.forEach(System.out::println);
}

聚合

聚合為桶

桶就是分組，比如這裡我們按照品牌brand進行分組：

@Test
public void testAgg(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查詢任何結果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、新增一個新的聚合，聚合型別為terms，聚合名稱為brands，聚合欄位為brand
    queryBuilder.addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("brands").field("brand"));
    // 2、查詢,需要把結果強轉為AggregatedPage型別
    AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、從結果中取出名為brands的那個聚合，
    // 因為是利用String型別欄位來進行的term聚合，所以結果要強轉為StringTerm型別
    StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、獲取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍歷
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
        // 3.4、獲取桶中的key，即品牌名稱
        System.out.println(bucket.getKeyAsString());
        // 3.5、獲取桶中的文件數量
        System.out.println(bucket.getDocCount());
    }

}

關鍵API：

AggregationBuilders：聚合的構建工廠類。所有聚合都由這個類來構建，看看他的靜態方法：

AggregatedPage：聚合查詢的結果類。它是Page<T>的子介面：

 AggregatedPage在Page功能的基礎上，拓展了與聚合相關的功能，它其實就是對聚合結果的一種封裝，大家可以對照聚合結果的JSON結構來看。

 而返回的結果都是Aggregation型別物件，不過根據欄位型別不同，又有不同的子類表示

我們看下頁面的查詢的JSON結果與Java類的對照關係：

巢狀聚合，求平均值

@Test
public void testSubAgg(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查詢任何結果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、新增一個新的聚合，聚合型別為terms，聚合名稱為brands，聚合欄位為brand
    queryBuilder.addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("brands").field("brand")
        .subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price")) // 在品牌聚合桶內進行巢狀聚合，求平均值
    );
    // 2、查詢,需要把結果強轉為AggregatedPage型別
    AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、從結果中取出名為brands的那個聚合，
    // 因為是利用String型別欄位來進行的term聚合，所以結果要強轉為StringTerm型別
    StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、獲取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍歷
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
        // 3.4、獲取桶中的key，即品牌名稱  3.5、獲取桶中的文件數量
        System.out.println(bucket.getKeyAsString() + "，共" + bucket.getDocCount() + "臺");

        // 3.6.獲取子聚合結果：
        InternalAvg avg = (InternalAvg) bucket.getAggregations().asMap().get("priceAvg");
        System.out.println("平均售價：" + avg.getValue());
    }

}