SpringBoot整合ElasticSearch实现多版本的兼容

内容预览:
  • (默认值:true~
  • 至于search就是查询了,包括一些常用的查询,如分页、权重之类的~
  • Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界...~

前言

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。

ElasticSearch主要特点:分布式、高可用、异步写入、多API、面向文档 。

ElasticSearch核心概念:近实时,集群,节点(保存数据),索引,分片(将索引分片),副本(分片可设置多个副本) 。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。

ElasticSearch使用案例:维基百科、Stack Overflow、Github 等等。

SpringBoot整合Elasticsearch

在使用SpringBoot整合Elasticsearch 之前,我们应该了解下它们之间对应版本的关系。

Spring Boot Version (x) Spring Data Elasticsearch Version (y) Elasticsearch Version (z)
x <= 1.3.5 y <= 1.3.4 z <= 1.7.2*
x >= 1.4.x 2.0.0 <=y < 5.0.0** 2.0.0 <= z < 5.0.0**

这里我们使用的SpringBoot的版本是1.5.9,Elasticsearch的版本是2.3.5。

使用SpringBoot整合Elasticsearch,一般都是使用 SpringData 进行封装的,然后再dao层接口继承ElasticsearchRepository 类,该类实现了很多的方法,比如常用的CRUD方法。

SpringData的使用

首先,在使用之前,先做好相关的准备。

Maven的配置如下:

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
<version>1.5.9.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
<version>1.5.9.RELEASE</version>
</dependency>

application.properties的配置

spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = true
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes =127.0.0.1:9300

注: 9300 是 Java 客户端的端口。9200 是支持 Restful HTTP 的接口。

更多的配置:

spring.data.elasticsearch.cluster-name Elasticsearch 集群名。(默认值: elasticsearch)
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes 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。
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled 开启 Elasticsearch 仓库。(默认值:true。)

代码编写

实体类

@Document(indexName = "userindex", type = "user")
public class User implements Serializable{
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
/** 编号 */
private Long id;
/** 姓名 */
private String name;

/** 年龄 */
private Integer age;

/** 描述 */
private String description;

/** 创建时间 */
private String createtm;

// getter和setter 略

使用SpringData的时候,它需要在实体类中设置indexNametype ,如果和传统型数据库比较的话,就相当于。需要注意的是indexNametype都必须是小写!!!

dao层

public interface UserDao extends ElasticsearchRepository<User, Long>{
}

dao层这里就比较简单了,只需继承ElasticsearchRepository该类就行了。其中主要的方法就是 save、delete和search。其中save方法相当如insert和update,没有就新增,有就覆盖。delete方法主要就是删除数据以及索引库。至于search就是查询了,包括一些常用的查询,如分页、权重之类的。

Service层

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
@Autowired
private UserDao userDao;
@Override
public boolean insert(User user) {
boolean falg=false;
try{
userDao.save(user);
falg=true;
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
return falg;
}

@Override
public List<User> search(String searchContent) {
QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(searchContent);
System.out.println("查询的语句:"+builder);
Iterable<User> searchResult = userDao.search(builder);
Iterator<User> iterator = searchResult.iterator();
List<User> list=new ArrayList<User>();
while (iterator.hasNext()) {
list.add(iterator.next());
}
return list;
}



@Override
public List<User> searchUser(Integer pageNumber, Integer pageSize,String searchContent) {
// 分页参数
Pageable pageable = new PageRequest(pageNumber, pageSize);
QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(searchContent);
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable).withQuery(builder).build();
System.out.println("查询的语句:" + searchQuery.getQuery().toString());
Page<User> searchPageResults = userDao.search(searchQuery);
return searchPageResults.getContent();
}


@Override
public List<User> searchUserByWeight(String searchContent) {
// 根据权重进行查询
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery()
.add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("name", searchContent)),
ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))
.add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("description", searchContent)),
ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)).setMinScore(2);
System.out.println("查询的语句:" + functionScoreQueryBuilder.toString());
Iterable<User> searchResult = userDao.search(functionScoreQueryBuilder);
Iterator<User> iterator = searchResult.iterator();
List<User> list=new ArrayList<User>();
while (iterator.hasNext()) {
list.add(iterator.next());
}
return list;
}
}

这里我就简单的写了几个方法,其中主要的方法是查询。查询包括全文搜索,分页查询和权重查询。其中需要说明的是权重查询这块,权重的分值越高,查询的结果也越靠前,如果没有对其它的数据设置分值,它们默认的分值就是1,如果不想查询这些语句,只需使用setMinScore将其设为大于1即可。

代码测试

调用接口进行添加数据

新增数据:

POST http://localhost:8086/api/user

{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师","createtm":"2018-4-25 11:07:42"}
{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}
{"id":3,"name":"王五","age":25,"description":"王五是个运维工程师","createtm":"2016-8-21 06:11:32"}

进行全文查询

请求

http://localhost:8086/api/user?searchContent=工程师

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":14,"description":"李四是个测试工程师","createtm": "1980-2-15 19:01:32"},
{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师", "createtm": "2018-4-25 11:07:42"},
{"id":3,"name":"王五","age":25,"description":"王五是个运维工程师","createtm": "2016-8-21 06:11:32"}]

进行分页查询

请求

http://localhost:8086/api/user?pageNumber=0&pageSize=2&searchContent=工程师

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":14,"description":"李四是个测试工程师"},{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师"}]

进行权重查询

请求

http://localhost:8086/api/user2?searchContent=李四

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}]

权重查询打印的语句:

查询的语句:{{
"function_score" : {
"functions" : [ {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : {
"match" : {
"name" : {
"query" : "李四",
"type" : "boolean"
}
}
}
}
},
"weight" : 10.0
}, {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : {
"match" : {
"description" : {
"query" : "李四",
"type" : "boolean"
}
}
}
}
},
"weight" : 100.0
} ],
"min_score" : 2.0
}
}

注:测试中,因为设置了setMinScore最小权重分为2的,所以无关的数据是不会显示出来的。如果想显示的话,在代码中去掉即可。

新增完数据之后,可以在浏览器输入:http://localhost:9200/_plugin/head/

然后点击基本查询,便可以查看添加的数据。如果想用语句查询,可以将程序中控制台打印的查询语句粘贴到查询界面上进行查询!

注:这里的ElasticSearch是我在windows上安装的,并安装了ES插件head,具体安装步骤在文章末尾。

除了SpringData之外,其实还有其它的方法操作ElasticSearch的。

比如使用原生ElasticSearch的Api,使用TransportClient类实现。

或者使用由Spring封装,只需在Service层,进行注入Bean即可。

示例:

@Autowired
ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

但是,上述方法中都有其局限性,也就是随着ElasticSearch的版本变更,相关的Java API也在做不断的调整,就是ElasticSearch服务端版本进行更改之后,客户端的代码可能需要重新编写。

因此介绍一个相当好用的第三方工具JestClient,它对ElasticSearch进行封装,填补了 ElasticSearch HttpRest接口 客户端的空白,它适用于ElasticSearch2.x以上的版本,无需因为ElasticSearch服务端版本更改而对代码进行更改!

JestClient

首先在Maven中添加如下依赖:

    <dependency>
<groupId>io.searchbox</groupId>
<artifactId>jest</artifactId>
<version>5.3.3</version>
</dependency>

然后编写相关的测试代码。

代码中的注释应该很完整,所以这里就不再对代码过多的讲述了。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import com.pancm.pojo.User;
import io.searchbox.client.JestClient;
import io.searchbox.client.JestClientFactory;
import io.searchbox.client.JestResult;
import io.searchbox.client.config.HttpClientConfig;
import io.searchbox.core.Bulk;
import io.searchbox.core.BulkResult;
import io.searchbox.core.Delete;
import io.searchbox.core.DocumentResult;
import io.searchbox.core.Index;
import io.searchbox.core.Search;
import io.searchbox.indices.CreateIndex;
import io.searchbox.indices.DeleteIndex;
import io.searchbox.indices.mapping.GetMapping;
import io.searchbox.indices.mapping.PutMapping;

public class JestTest {
private static JestClient jestClient;
private static String indexName = "userindex";
// private static String indexName = "userindex2";
private static String typeName = "user";
private static String elasticIps="http://192.169.2.98:9200";
// private static String elasticIps="http://127.0.0.1:9200";


public static void main(String[] args) throws Exception {
jestClient = getJestClient();
insertBatch();
serach1();
serach2();
serach3();
jestClient.close();

}

private static JestClient getJestClient() {
JestClientFactory factory = new JestClientFactory();
factory.setHttpClientConfig(new HttpClientConfig.Builder(elasticIps).connTimeout(60000).readTimeout(60000).multiThreaded(true).build());
return factory.getObject();
}

public static void insertBatch() {
List<Object> objs = new ArrayList<Object>();
objs.add(new User(1L, "张三", 20, "张三是个Java开发工程师","2018-4-25 11:07:42"));
objs.add(new User(2L, "李四", 24, "李四是个测试工程师","1980-2-15 19:01:32"));
objs.add(new User(3L, "王五", 25, "王五是个运维工程师","2016-8-21 06:11:32"));
boolean result = false;
try {
result = insertBatch(jestClient,indexName, typeName,objs);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("批量新增:"+result);
}


/**
* 全文搜索
*/
public static void serach1() {
String query ="工程师";
try {
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.queryStringQuery(query));
//分页设置
searchSourceBuilder.from(0).size(2);
System.out.println("全文搜索查询语句:"+searchSourceBuilder.toString());
System.out.println("全文搜索返回结果:"+search(jestClient,indexName, typeName, searchSourceBuilder.toString()));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

/**
* 精确搜索
*/
public static void serach2() {
try {
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("age", 24));
System.out.println("精确搜索查询语句:"+searchSourceBuilder.toString());
System.out.println("精确搜索返回结果:"+search(jestClient,indexName, typeName, searchSourceBuilder.toString()));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}


/**
* 区间搜索
*/
public static void serach3() {
String createtm="createtm";
String from="2016-8-21 06:11:32";
String to="2018-8-21 06:11:32";

try {
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery(createtm).gte(from).lte(to));
System.out.println("区间搜索语句:"+searchSourceBuilder.toString());
System.out.println("区间搜索返回结果:"+search(jestClient,indexName, typeName, searchSourceBuilder.toString()));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}


/**
* 创建索引
* @param indexName
* @return
* @throws Exception
*/
public boolean createIndex(JestClient jestClient,String indexName) throws Exception {
JestResult jr = jestClient.execute(new CreateIndex.Builder(indexName).build());
return jr.isSucceeded();
}

/**
* 新增数据
* @param indexName
* @param typeName
* @param source
* @return
* @throws Exception
*/
public boolean insert(JestClient jestClient,String indexName, String typeName, String source) throws Exception {
PutMapping putMapping = new PutMapping.Builder(indexName, typeName, source).build();
JestResult jr = jestClient.execute(putMapping);
return jr.isSucceeded();
}


/**
* 查询数据
* @param indexName
* @param typeName
* @return
* @throws Exception
*/
public static String getIndexMapping(JestClient jestClient,String indexName, String typeName) throws Exception {
GetMapping getMapping = new GetMapping.Builder().addIndex(indexName).addType(typeName).build();
JestResult jr =jestClient.execute(getMapping);
return jr.getJsonString();
}



/**
* 批量新增数据
* @param indexName
* @param typeName
* @param objs
* @return
* @throws Exception
*/
public static boolean insertBatch(JestClient jestClient,String indexName, String typeName, List<Object> objs) throws Exception {
Bulk.Builder bulk = new Bulk.Builder().defaultIndex(indexName).defaultType(typeName);
for (Object obj : objs) {
Index index = new Index.Builder(obj).build();
bulk.addAction(index);
}
BulkResult br = jestClient.execute(bulk.build());
return br.isSucceeded();
}

/**
* 全文搜索
* @param indexName
* @param typeName
* @param query
* @return
* @throws Exception
*/
public static String search(JestClient jestClient,String indexName, String typeName, String query) throws Exception {
Search search = new Search.Builder(query)
.addIndex(indexName)
.addType(typeName)
.build();
JestResult jr = jestClient.execute(search);
// System.out.println("--"+jr.getJsonString());
// System.out.println("--"+jr.getSourceAsObject(User.class));
return jr.getSourceAsString();
}





/**
* 删除索引
* @param indexName
* @return
* @throws Exception
*/
public boolean delete(JestClient jestClient,String indexName) throws Exception {
JestResult jr = jestClient.execute(new DeleteIndex.Builder(indexName).build());
return jr.isSucceeded();
}

/**
* 删除数据
* @param indexName
* @param typeName
* @param id
* @return
* @throws Exception
*/
public boolean delete(JestClient jestClient,String indexName, String typeName, String id) throws Exception {
DocumentResult dr = jestClient.execute(new Delete.Builder(id).index(indexName).type(typeName).build());
return dr.isSucceeded();
}

注:测试之前先说明下,本地windows系统安装的是ElasticSearch版本是2.3.5,linux服务器上安装的ElasticSearch版本是6.2。

测试结果

全文搜索

全文搜索查询语句:{
"from" : 0,
"size" : 2,
"query" : {
"query_string" : {
"query" : "工程师"
}
}
}

全文搜索返回结果:{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师","createtm":"2018-4-25 11:07:42"},{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}

匹配搜索

精确搜索查询语句:{
"query" : {
"term" : {
"age" : 24
}
}
}

精确搜索返回结果:{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}

时间区间搜索

区间搜索语句:{
"query" : {
"range" : {
"createtm" : {
"from" : "2016-8-21 06:11:32",
"to" : "2018-8-21 06:11:32",
"include_lower" : true,
"include_upper" : true
}
}
}
}
区间搜索返回结果:{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师","createtm":"2018-4-25 11:07:42"}

新增完数据之后,我们可以上linux的 Kibana中进行相关的查询,查询结果如下:

注:Kibana 是属于ELK中一个开源软件。Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

上述代码中测试返回的结果符合我们的预期。其中关于JestClient只是用到了很少的一部分,更多的使用可以查看JestClient的官方文档。

Windows安装ElasticSearch

1,文件准备

下载地址:

https://www.elastic.co/downloads

选择ElasticSearch相关版本, 然后选择后缀名为ZIP文件进行下载,下载之后进行解压。

2,启动Elasticsearch

进入bin目录下,运行 elasticsearch.bat

然后在浏览上输入: localhost:9200

成功显示一下界面表示成功!

3,安装ES插件

web管理界面head 安装

进入bin目录下,打开cmd,进入dos界面

输入:plugin install mobz/elasticsearch-head

进行下载

成功下载之后,在浏览器输入:http://localhost:9200/_plugin/head/

若显示一下界面,则安装成功!

4,注册服务

进入bin目录下,打开cmd,进入dos界面

依次输入:

service.bat install

service.bat start

成功之后,再输入

services.msc

跳转到Service服务界面,可以直接查看es的运行状态!

其它

ElasticSearch官网API地址:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/2.3/index.html

JestClientGithub地址:

https://github.com/searchbox-io/Jest

项目我放到github上面去了。

https://github.com/xuwujing/springBoot

如果觉得不错,希望顺便给个star。

到此,本文结束,谢谢阅读。

版权声明:

作者:虚无境

博客园出处:http://www.cnblogs.com/xuwujing

CSDN出处:http://blog.csdn.net/qazwsxpcm    

个人博客出处:http://www.panchengming.com

原创不易,转载请标明出处,谢谢!

以上就是:SpringBoot整合ElasticSearch实现多版本的兼容 的全部内容。

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