elasticsearch 集成springboot
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) privateString images; // 圖片地址 }
Spring Data通過註解來聲明字段的映射屬性,有下面的三個註解:
@Document
作用在類,標記實體類為文檔對象,一般有兩個屬性- indexName:對應索引庫名稱
- type:對應在索引庫中的類型
- shards:分片數量,默認5
- replicas:副本數量,默認1
@Id
作用在成員變量,標記一個字段作為id主鍵@Field
作用在成員變量,標記為文檔的字段,並指定字段映射屬性:- type:字段類型,取值是枚舉:FieldType
- index:是否索引,布爾類型,默認是true
- store:是否存儲,布爾類型,默認是false
- analyzer:分詞器名稱
CRUD基本操作
創建索引和映射
@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest(classes = ItcastElasticsearchApplication.class) public class IndexTest { @Autowired private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate; @Test public void testCreate(){ // 創建索引,會根據Item類的@Document註解信息來創建 elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class); // 配置映射,會根據Item類中的id、Field等字段來自動完成映射 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文檔操作
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信息進行CRUD操作。只要你定義一個接口,然後繼承Repository提供的一些子接口,就能具備各種基本的CRUD功能。
我們只需要定義接口,然後繼承它就OK了。
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> { }
新增文檔
@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")); // 接收對象集合,實現批量新增 itemRepository.saveAll(list); }
修改文檔
修改和新增是同一個接口,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,那麽它就知道你是根據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:
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); }
然後添加一些測試數據:
@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")); // 接收對象集合,實現批量新增 itemRepository.saveAll(list); }
不需要寫實現類,然後我們直接去運行:
@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,但是如果是復雜查詢(模糊、通配符、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。
高級查詢
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參數,elasticSearch為我們提供了一個對象QueryBuilders:
QueryBuilders提供了大量的靜態方法,用於生成各種不同類型的查詢對象,例如:詞條、模糊、通配符等QueryBuilder對象。
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(); // 添加基本的分詞查詢 queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米")); // 執行搜索,獲取結果 Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build()); // 打印總條數 System.out.println(items.getTotalElements()); // 打印總頁數 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>
:默認是分頁查詢,因此返回的是一個分頁的結果對象,包含屬性:
- totalElements:總條數
- totalPages:總頁數
- Iterator:叠代器,本身實現了Iterator接口,因此可直接叠代得到當前頁的數據
- 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(); // 添加基本的分詞查詢 queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手機")); // 初始化分頁參數 int page = 0; int size = 3; // 設置分頁參數 queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size)); // 執行搜索,獲取結果 Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build()); // 打印總條數 System.out.println(items.getTotalElements()); // 打印總頁數 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(); // 添加基本的分詞查詢 queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手機")); // 排序 queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC)); // 執行搜索,獲取結果 Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build()); // 打印總條數 System.out.println(items.getTotalElements()); items.forEach(System.out::println); }
聚合
聚合為桶
桶就是分組,比如這裏我們按照品牌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、添加一個新的聚合,聚合類型為terms,聚合名稱為brands,聚合字段為brand queryBuilder.addAggregation( AggregationBuilders.terms("brands").field("brand")); // 2、查詢,需要把結果強轉為AggregatedPage類型 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類型字段來進行的term聚合,所以結果要強轉為StringTerm類型 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、獲取桶中的文檔數量 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>
的子接口:
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類型對象,不過根據字段類型不同,又有不同的子類表示
我們看下頁面的查詢的JSON結果與Java類的對照關系:
嵌套聚合,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、添加一個新的聚合,聚合類型為terms,聚合名稱為brands,聚合字段為brand queryBuilder.addAggregation( AggregationBuilders.terms("brands").field("brand") .subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price")) // 在品牌聚合桶內進行嵌套聚合,求平均值 ); // 2、查詢,需要把結果強轉為AggregatedPage類型 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類型字段來進行的term聚合,所以結果要強轉為StringTerm類型 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、獲取桶中的文檔數量 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()); } }
elasticsearch 集成springboot