SpringBoot-ElasticSearch5.6.8操作
使用IDEA创建elasticsearch-study Maven工程
添加Maven
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>5.6.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>transport</artifactId>
<version>5.6.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
<version>2.9.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.24</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
<version>1.7.21</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
</dependencies>
创建索引index
//创建索引
@org.junit.Test
public void test1() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
//创建名称为blog2的索引
client.admin().indices().prepareCreate("blog2").get();
//释放资源
client.close();
}
在运行前 先把集群打开 保证没有什么问题
然后运行java代码
我们查看 elasticsearch-head
可以发现索引添加成功了
创建映射mapping
有索引才能创建 mapping 映射 否则失败
//创建映射
@org.junit.Test
public void test3() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
//创建表的格式
XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
.startObject("article") //指定article表
.startObject("properties") //给article表添加字段
//创建字段id 添加字段格式
.startObject("id").field("type", "integer").field("store", "yes").endObject()
//创建字段title 添加字段格式
.startObject("title").field("type", "string").field("store", "yes").field("analyzer", "ik_smart").endObject()
//创建字段content 添加字段格式
.startObject("content").field("type", "string").field("store", "yes").field("analyzer", "ik_smart").endObject()
.endObject() //结束第一个startObject
.endObject() //结束第二个startObject
.endObject();//结束第三个startObject
// 创建映射blog2(必须保证blog2索引存在) 和给这个索引添加表article 然后将上面定义好的表格式 传递给表article
PutMappingRequest mapping = Requests.putMappingRequest("blog2")
.type("article").source(builder);
client.admin().indices().putMapping(mapping).get();
//释放资源
client.close();
}
建立文档document
必须保证 有 索引 和 类型(表) 的存在 以及给表进行mapping之后 才能进行 添加数据(文档)
//创建文档(通过XContentBuilder)
@org.junit.Test
public void test4() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
//创建文档信息
XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()//开始
.field("id", 1) //给字段id 赋值
.field("title", "ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器") //给字段title 赋值
.field("content",
"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，" +
"基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，" +
"并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。" +
"设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。")//给字段content赋值
.endObject();//结束
// 建立文档对象
/**
* 参数一blog1：表示索引对象
* 参数二article：类型(表)
* 参数三1：建立文档id ( 行对应的行号)
*/
client.prepareIndex("blog2", "article", "1").setSource(builder).get();
//释放资源
client.close();
}
建立文件的documend(实体类方式)
必须保证 有 索引 和 类型(表) 的存在 以及给表进行mapping之后 才能进行 添加数据(文档)
使用Jackson转换实
需要的Maven
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-annotations</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>
创建一个实体类
public class Article {
private Integer id;
private String title;
private String content;
..... get set
}
添加文档(一条数据)
//创建文档(通过实体转json)
@org.junit.Test
public void test5() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
// 给实体类赋值
Article article = new Article();
article.setId(2); //文档id 同时也作为 字段id
article.setTitle("搜索工作其实很快乐");
article.setContent("我们希望我们的搜索解决方案要快，" +
"我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，" +
"我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，" +
"我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，" +
"我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。" +
"Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。");
//需要导入的包 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
// 建立文档 给blog索引 中article表内添加 一行数据
client.prepareIndex("blog2", "article", article.getId().toString())
//将实体类的内容转换为json格式 写入表中
.setSource(objectMapper.writeValueAsString(article).getBytes(), XContentType.JSON).get();
//释放资源
client.close();
}
查询文档term查询
查询指定表内所有指定字段内容 是否满足查询条件 满足就返回哪一行数据
注意 依据分词查询 通常用于数字，日期和枚举等结构化数据，
@org.junit.Test
public void testTermQuery() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
//2、设置搜索条件
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2")//要查询的索引
//要查询的表
.setTypes("article")
//要查询的字段 和要查询的值
.setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "搜索")).get();
//3、遍历搜索结果数据
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 打印每个查询出来的行
System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));//查询每行指定字段
}
//4、释放资源
client.close();
}
查询文档query_string查询
查询指定表内所有 内容 是否满足查询条件 满足就返回哪一行数据
以分词进行 匹配查询 通常用于文档匹配 标题匹配 … 等
@org.junit.Test
public void testStringQuery() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
//2、设置搜索条件
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2")//查询的索引
.setTypes("article")//查询的表
//需要查询的内容
.setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("搜索")).get();
//3、遍历搜索结果数据
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 打印每个查询出来的行
System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));//查询每行指定字段
}
//4、释放资源
client.close();
}
使用文档ID查询文档
@org.junit.Test
public void testIdQuery() throws Exception {
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
//client对象为TransportClient对象
SearchResponse response = client.prepareSearch("blog2")//要查询的索引
.setTypes("article")//要查询的表
//要查询的id
.setQuery(QueryBuilders.idsQuery().addIds("2"))
//执行查询
.get();
//3、遍历搜索结果数据
SearchHits hits = response.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 打印每个查询出来的行
System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));//查询每行指定字段
}
//4、释放资源
client.close();
}
查询文档分页操作
在查询前我们需要有大量的数据
批量插入数据
@org.junit.Test
//批量插入100条数据
public void test9() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
// 描述json 数据
Article article = new Article();
article.setId(i);
article.setTitle(i + "搜索工作其实很快乐");
article.setContent(i
+ "我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。");
// 建立文档 向blog2索引中article表插入数据
client.prepareIndex("blog2", "article", article.getId().toString())
//.setSource(objectMapper.writeValueAsString(article)).get();
.setSource(objectMapper.writeValueAsString(article).getBytes(),XContentType.JSON).get();
}
//释放资源
client.close();
}
分页查询
就和mysql数据库 分页一样效果
@org.junit.Test
//分页查询
public void test10() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
// 搜索数据 查询blog2索引下面article表的所有内容 进行分页---
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article")
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()); //默认显示0-10条
// 设置setFrom和setSize 后上面默认显示失效 按照我们自己的规则来显示
//setFrom()：从第几条开始检索，默认是0。
//setSize():每页最多显示的记录数。
searchRequestBuilder.setFrom(0).setSize(5); //显示 0-5条数据
SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 打印每个查询出来的行
System.out.println("id:" + searchHit.getSource().get("id"));//查询每行指定字段
System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));//查询每行指定字段
System.out.println("content:" + searchHit.getSource().get("content"));//查询每行指定字段
System.out.println("-----------------------------------------");
}
//释放资源
client.close();
}
查询结果高亮操作
什么是高亮
在进行关键字搜索时，搜索出的内容中的关键字会显示不同的颜色，称之为高亮
ElasticSearch可以对查询出的内容中关键字部分进行标签和样式的设置，但是你需要告诉ElasticSearch使用什么标签对高亮关键字进行包裹
高亮显示代码实现
@org.junit.Test
//高亮查询
public void test11() throws Exception{
// 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
//连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
// 搜索数据
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client
//查询blog2 中的article表内的title字段 中分词满足 搜索的行
.prepareSearch("blog2").setTypes("article")
.setQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "搜索"));
//设置高亮数据
HighlightBuilder hiBuilder=new HighlightBuilder();
hiBuilder.preTags("<font style='color:red'>"); //包裹需要高亮的 开始标签
hiBuilder.postTags("</font>");//包裹需要高亮的 结束标签
hiBuilder.field("title"); //要和termQuery指定查询的字段一致
searchRequestBuilder.highlighter(hiBuilder); //将高亮添加到内容里
//获得查询结果数据
SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
//获取查询结果集
SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
System.out.println("共搜到:"+searchHits.getTotalHits()+"条结果!");
//遍历结果
for(SearchHit hit:searchHits){
System.out.println("String方式打印文档搜索内容:");
System.out.println(hit.getSourceAsString());
System.out.println("---------------------------------------------");
System.out.println("Map方式打印高亮内容");
System.out.println(hit.getHighlightFields());
System.out.println("---------------------------------------------");
System.out.println("遍历高亮集合，打印高亮片段:");
//需要导入 import org.elasticsearch.common.text.Text;
Text[] text = hit.getHighlightFields().get("title").getFragments();
for (Text str : text) {
System.out.println(str);
}
System.out.println("\n\n");
}
//释放资源
client.close();
}
SpringDataElasticSearch 使用
介绍
Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。
Spring Data的官网：http://projects.spring.io/spring-data/
什么是Spring Data ElasticSearch
Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 。Spring Data为Elasticsearch项目提供集成搜索引擎。Spring Data Elasticsearch POJO的关键功能区域为中心的模型与Elastichsearch交互文档和轻松地编写一个存储库数据访问层。
官方网站：http://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/
SpringDataElasticSearch入门
导入Spring Data ElasticSearch的Maven
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>5.6.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>transport</artifactId>
<version>5.6.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
<version>2.9.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.24</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
<version>1.7.21</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-annotations</artifactId>
<version>2.9.8</version>
</dependency>
<!--Spring Data ElasticSearch-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
<version>3.0.5.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-test</artifactId>
<version>5.0.4.RELEASE</version>
</dependency>
创建applicationContext.xml配置文件，引入elasticsearch命名空间 和配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:elasticsearch="http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch"
xsi:schemaLocation="
http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch
http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch/spring-elasticsearch-1.0.xsd
">
<!-- 扫描Dao包，自动创建实例 -->
<elasticsearch:repositories base-package="com.itheima.dao"/>
<!-- 扫描Service包，创建Service的实体 -->
<context:component-scan base-package="com.itheima.service"/>
<!-- 配置elasticSearch的连接 -->
<!--
cluster-nodes 需要连接的elasticsearch地址
cluster-name 需要连接的集群名称
-->
<elasticsearch:transport-client id="client" cluster-nodes="localhost:9300" cluster-name="my-elasticsearch"/>
<!-- 创建Client连接对象 -->
<bean id="elasticsearchTemplate" class="org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate">
<constructor-arg name="client" ref="client"></constructor-arg>
</bean>
</beans>
编写实体Article
package com.itheima.entity;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;
//@Document 文档对象 （索引信息、文档类型 ）
@Document(indexName="blog3",type="article")
public class Article {
//@Id 文档主键 唯一标识
@Id
//@Field 每个文档的字段配置（类型、是否分词、是否存储、分词器 ）
@Field(store=true, index = false,type = FieldType.Integer)
private Integer id;
@Field(index=true,analyzer="ik_smart",store=true,searchAnalyzer="ik_smart",type = FieldType.text)
private String title;
@Field(index=true,analyzer="ik_smart",store=true,searchAnalyzer="ik_smart",type = FieldType.text)
private String content;
@Field(index=true,store=true,type = FieldType.Double)
private Double price;
public Double getPrice() {
return price;
}
public void setPrice(Double price) {
this.price = price;
}
public Integer getId() {
return id;
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
public String getTitle() {
return title;
}
public void setTitle(String title) {
this.title = title;
}
public String getContent() {
return content;
}
public void setContent(String content) {
this.content = content;
}
@Override
public String toString() {
return "Article{" +
"id=" + id +
", title='" + title + '\'' +
", content='" + content + '\'' +
", price=" + price +
'}';
}
}
其中，注解解释如下：
@Document(indexName=“blob3”,type=“article”)：
indexName：索引的名称（必填项）
type：索引的类型@Id：主键的唯一标识
@Field(index=true,analyzer=“ik_smart”,store=true,searchAnalyzer=“ik_smart”,type = FieldType.text)
index：是否设置分词
analyzer：存储时使用的分词器
searchAnalyze：搜索时使用的分词器
store：是否存储
type: 数据类型
编写Dao
package com.itheima.dao;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
@Repository
public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Integer> {
}
编写Service
接口
package com.itheima.service;
import com.itheima.entity.Article;
public interface ArticleService {
public void save(Article article);
}
实现类
package com.itheima.service.impl;
import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {
@Autowired
private ArticleRepository articleRepository;
public void save(Article article) {
articleRepository.save(article);
}
}
创建测试类SpringDataESTest
import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import javax.annotation.Resource;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) //测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
//@ContextConfiguration这个注解通常与@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)联合使用用来测试
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")//注解来标注我们想要导入某些在容器里的bean。
public class SpringDataESTest {
@Autowired
private ArticleService articleService;
@Resource
private TransportClient client;
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
/**创建索引和映射*/
@org.junit.Test
public void createIndex(){
elasticsearchTemplate.createIndex(Article.class);
elasticsearchTemplate.putMapping(Article.class);
}
/**添加文档*/
@org.junit.Test
public void saveArticle(){
Article article = new Article();
article.setId(100);
article.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
article.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 \n" +
" Spring Data为Elasticsearch Elasticsearch项目提供集成搜索引擎");
articleService.save(article);
}
}
SpringDataElasticSearch的常用操作
使用Spring Data ElasticSearch 增删改查 方法测试
在上面入门案例基础上进行修改
ArticleService
package com.itheima.service;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
public interface ArticleService {
//添加
public void save(Article article);
//删除
public void delete(Article article);
//查询全部
public Iterable<Article> findAll();
//分页查询
public Page<Article> findAll(Pageable pageable);
}
以上方法 都是Spring Data ElasticSearch默认方法
ArticleServiceImpl
package com.itheima.service.impl;
import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {
@Autowired
private ArticleRepository articleRepository;
public void save(Article article) {
articleRepository.save(article);
}
public void delete(Article article) {
articleRepository.delete(article);
}
public Iterable<Article> findAll() {
Iterable<Article> iter = articleRepository.findAll();
return iter;
}
public Page<Article> findAll(Pageable pageable) {
return articleRepository.findAll(pageable);
}
}
SpringDataESTest
import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import javax.annotation.Resource;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) //测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
//@ContextConfiguration这个注解通常与@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)联合使用用来测试
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")//注解来标注我们想要导入某些在容器里的bean。
public class SpringDataESTest {
@Autowired
private ArticleService articleService;
@Resource
private TransportClient client;
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
/**创建索引和映射*/
@org.junit.Test
public void createIndex(){
elasticsearchTemplate.createIndex(Article.class);
elasticsearchTemplate.putMapping(Article.class);
}
/**添加文档*/
@org.junit.Test
public void saveArticle(){
Article article = new Article();
article.setId(100);
article.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
article.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 \n" +
" Spring Data为Elasticsearch Elasticsearch项目提供集成搜索引擎");
articleService.save(article);
}
/**修改文档*/
@org.junit.Test
public void update(){
Article article = new Article();
article.setId(100);
article.setTitle("elasticSearch 3.0版本发布...更新");
article.setContent("ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
articleService.save(article);
}
/**删除文档*/
@org.junit.Test
public void delete(){
Article article = new Article();
article.setId(100);
articleService.delete(article);
}
/**批量插入*/
@org.junit.Test
public void save100(){
for(int i=1;i<=100;i++){
Article article = new Article();
article.setId(i);
article.setTitle(i+"elasticSearch 3.0版本发布..，更新");
article.setContent(i+"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
article.setPrice(i+1.0);
articleService.save(article);
}
}
/**查询全部**/
@org.junit.Test
public void findAll(){
String condition = "版本";
Iterable<Article> all = articleService.findAll();
for(Article article: all){
System.out.println(article);
}
}
/**分页查询*/
@org.junit.Test
public void findAllPage(){
//参数1 是页数 参数2是 每页显示多少条 (无须我们自己计算)
Pageable pageable = PageRequest.of(2,10);
Page<Article> page = articleService.findAll(pageable);
for(Article article:page.getContent()){
System.out.println(article);
}
}
}
自定义条件查询
需要添加到 dao层 ArticleRepository接口里才能生效 然后我们在service中调用
自定义匹配规则方法
格式: findBy 固定 Title Content Name Available 这些 都可以换成你自己的字段 但是首字母大写
| 关键字 | 解释 | 方法 |
|---|---|---|
| and | 根据Field1和Field2获得数据 | findByTitleAndContent(String title,String content); |
| or | 根据Field1或Field2获得数据 | findByTitleOrContent(String title,String content); |
| is | 根据Field获得数据 | findByTitle(String title); |
| not | 根据Field获得相反数据 | findByTitleNot(String title) |
| between | 获得指定范围的数据 | findByPriceBetween(double price1, double price2); |
| lessThanEqual | 获得小于等于指定值的数据 | findByPriceLessThan(double price); |
| GreaterThanEqual | 获得大于等于指定值的数据 | findByPriceGreaterThan(double price); |
| Before | findByPriceBefore | |
| After | findByPriceAfter | |
| Like | 比较相识的数据 | findByNameLike |
| StartingWith | 以xx开头的 数据 | findByNameStartingWith(String Name); |
| EndingWith | 以xx结尾的 数据 | findByNameEndingWith(String Name); |
| Contains/Containing | 包含的 数据 | findByNameContaining(String Name); |
| In | 多 值匹配 | findByNameIn(Collection<String>names) |
| NotIn | 多 值 不匹配 | findByNameNotIn(Collection<String>names) |
| OrderBy | 排序 后的数据 | findByxxxxxOrderByNameDesc(String xxx ); |
比如: findByTitleAndContent 如果你的表中没有title字段和content那么就无效这个方法
列: List<Article> findByTitleAndContent(String title,String content);
获得指定范围的数据: 方法 findByPriceBetween
列: List<Article> findByPriceBetween(double price1, double price2);
获得小于等于指定值的数据
列: List<Article> findByPriceLessThan(double price);
特别提醒
如果不设置分页信息，上面方法默认带分页，每页显示10条数据。
如果设置分页信息，应该在方法中添加一个参数Pageable
列: Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable);
Pageable pageable = PageRequest.of(0, 15); //设置分页 默认是从0页开始。
Page<Article> page = articleService.findByTitle(condition,pageable);//获取数据
排序
findByxxxxxOrderByNameDesc(String Available );
findByxxxxx就是上面的查询字段的条件 比如 findByTitle findByTitleOrContent …
而Name 就是要排序的字段 必须为数值类型 而且不能是id(否则报错)
比如可以是:
@Field(index=true,store=true,type = FieldType.Double)
private Double price;
@Field里 不能加 analyzer=“ik_smart” 和 searchAnalyzer=“ik_smart” 否则报错
Desc 是倒叙 Asc是正序
结合起来就是: findByTitleOrContentOrderByNameDesc
下面会将上面部分方法 演示
更具上面的案例修改代码就行了
dao层接口ArticleRepository
package com.itheima.dao;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Integer> {
//根据title查询
List<Article> findByTitle(String condition);
//根据title 查询(含分页)
Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable);
//根据title and content获得数据
List<Article> findByTitleAndContent(String title,String content);
//根据title or content获得数据
List<Article> findByTitleOrContent(String title,String content);
//根据title 获取相反条件的数据
List<Article> findByTitleNot(String title);
//获取title 里包含的 数据
List<Article> findByTitleContaining(String Name);
//根据title 多 值匹配
List<Article> findByTitleIn(Collection<String>names);
//排序 依据TfindByTitle条件 查询出来的值 然后根据Price字段进行排序
List<Article> findByTitleOrderByPriceAsc(String title );
}
service层ArticleService
package com.itheima.service;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
public interface ArticleService {
//保存
public void save(Article article);
//删除
public void delete(Article article);
//查询全部
public Iterable<Article> findAll();
//分页查询
public Page<Article> findAll(Pageable pageable);
//根据标题查询
List<Article> findByTitle(String condition);
//根据标题查询(含分页)
Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable);
//根据title and content获得数据
List<Article> findByTitleAndContent(String title,String content);
//根据title or content获得数据
List<Article> findByTitleOrContent(String title,String content);
//根据title 获取相反条件的数据
List<Article> findByTitleNot(String title);
//获取title 里包含的 数据
List<Article> findByTitleContaining(String Name);
//根据title 多 值匹配
List<Article> findByTitleIn(Collection<String> names);
//排序 依据TfindByTitle条件 查询出来的值 然后根据Price字段进行排序
List<Article> findByTitleOrderByPriceAsc(String title );
}
service层ArticleService的实现类ArticleServiceImpl
package com.itheima.service.impl;
import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {
@Autowired
private ArticleRepository articleRepository;
public void save(Article article) {
articleRepository.save(article);
}
public void delete(Article article) {
articleRepository.delete(article);
}
public Iterable<Article> findAll() {
Iterable<Article> iter = articleRepository.findAll();
return iter;
}
public Page<Article> findAll(Pageable pageable) {
return articleRepository.findAll(pageable);
}
public List<Article> findByTitle(String condition) {
return articleRepository.findByTitle(condition);
}
public Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable) {
return articleRepository.findByTitle(condition,pageable);
}
@Override
public List<Article> findByTitleAndContent(String title,String content){
return articleRepository.findByTitleAndContent(title,content);
}
@Override
public List<Article> findByTitleOrContent(String title, String content) {
return articleRepository.findByTitleOrContent(title,content);
}
@Override
public List<Article> findByTitleNot(String title) {
return articleRepository.findByTitleNot(title);
}
@Override
public List<Article> findByTitleContaining(String Name) {
return articleRepository.findByTitleContaining(Name);
}
@Override
public List<Article> findByTitleIn(Collection<String> names) {
return articleRepository.findByTitleIn(names);
}
@Override
public List<Article> findByTitleOrderByPriceAsc(String title ) {
return articleRepository.findByTitleOrderByPriceAsc(title );
}
}
测试
import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.SearchQuery;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) //测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
//@ContextConfiguration这个注解通常与@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)联合使用用来测试
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")//注解来标注我们想要导入某些在容器里的bean。
public class SpringDataESTest {
@Autowired
private ArticleService articleService;
@Resource
private TransportClient client;
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
/**创建索引和映射*/
@org.junit.Test
public void createIndex(){
elasticsearchTemplate.createIndex(Article.class);
elasticsearchTemplate.putMapping(Article.class);
}
/**添加文档*/
@org.junit.Test
public void saveArticle(){
Article article = new Article();
article.setId(100);
article.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
article.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 \n" +
" Spring Data为Elasticsearch Elasticsearch项目提供集成搜索引擎");
articleService.save(article);
}
/**修改文档*/
@org.junit.Test
public void update(){
Article article = new Article();
article.setId(100);
article.setTitle("elasticSearch 3.0版本发布...更新");
article.setContent("ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
articleService.save(article);
}
/**删除文档*/
@org.junit.Test
public void delete(){
Article article = new Article();
article.setId(100);
articleService.delete(article);
}
/**批量插入*/
@org.junit.Test
public void save100(){
for(int i=1;i<=100;i++){
Article article = new Article();
article.setId(i);
article.setTitle(i+"elasticSearch 3.0版本发布..，更新");
article.setContent(i+"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
article.setPrice(i+1.0);
articleService.save(article);
}
}
/**查询全部**/
@org.junit.Test
public void findAll(){
String condition = "版本";
Iterable<Article> all = articleService.findAll();
for(Article article: all){
System.out.println(article);
}
}
/**分页查询*/
@org.junit.Test
public void findAllPage(){
//参数1 是页数 参数2是 每页显示多少条 (无须我们自己计算)
Pageable pageable = PageRequest.of(2,10);
Page<Article> page = articleService.findAll(pageable);
for(Article article:page.getContent()){
System.out.println(article);
}
}
// ---------------------------------自定义
/**条件查询*/
@org.junit.Test
public void findByTitle(){
String condition = "版本";
List<Article> articleList = articleService.findByTitle(condition);
for(Article article:articleList){
System.out.println(article);
}
}
/**条件分页查询*/
@org.junit.Test
public void findByTitlePage(){
String condition = "版本";
Pageable pageable = PageRequest.of(3,10);
Page<Article> page = articleService.findByTitle(condition,pageable);
for(Article article:page.getContent()){
System.out.println(article);
}
}
/**条件查询*/
//根据Field1和Field2获得数据
@org.junit.Test
public void findByTitleAndContent(){
String title = "版本";
String content = "搜索服务器";
List<Article> articleList = articleService.findByTitleAndContent(title,content);
for(Article article:articleList){
System.out.println(article);
}
}
/**条件查询*/
//根据Field1和Field2获得数据
@org.junit.Test
public void findByTitleOrContent(){
String title = "版本";
String content = "版本";
List<Article> articleList = articleService.findByTitleOrContent(title,content);
for(Article article:articleList){
System.out.println(article);
}
}
/**条件查询*/
//根据title 获取相反条件的数据
@org.junit.Test
public void findByTitleNot(){
String title = "14elasticSearch 3.0版本发布..，更新";
List<Article> articleList = articleService.findByTitleNot(title);
for(Article article:articleList){
System.out.println(article);
}
}
/**条件查询*/
//根据title 获取相反条件的数据
@org.junit.Test
public void findByTitleContaining(){
String title = "14";
List<Article> articleList = articleService.findByTitleContaining(title);
for(Article article:articleList){
System.out.println(article);
}
}
/**条件查询*/
//根据title 多 值匹配
@org.junit.Test
public void findByTitleIn(){
Collection<String> names= new ArrayList<>();
names.add("版本");
names.add("14");
List<Article> articleList = articleService.findByTitleIn(names);
for(Article article:articleList){
System.out.println(article);
}
}
/**条件查询*/
//排序 根据title 来查询出来数据 然后依据Price进行 正序排序
@org.junit.Test
public void findByTitleOrderByPriceAsc(){
String title = "版本";
List<Article> articleList = articleService. findByTitleOrderByPriceAsc(title );
for(Article article:articleList){
System.out.println(article);
}
}
使用Elasticsearch的原生查询对象进行查询
import com.itheima.entity.Article;
import org.elasticsearch.index.query.Operator;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.SearchQuery;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import java.util.List;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) //测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
//@ContextConfiguration这个注解通常与@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)联合使用用来测试
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")//注解来标注我们想要导入某些在容器里的bean。
public class SpringDataESTest {
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate; //在applicationContext.xml里配置的
@org.junit.Test
public void findByNativeQuery() {
//创建一个SearchQuery对象
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
//-----------------设置查询条件，此处可以使用QueryBuilders termQuery matchQuery 等 创建多种查询----------------
//queryString查询 条件分词查询 默认or
.withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("版本").defaultOperator(Operator.OR).defaultField("title"))
//term 查询 精确分词查询 必须分词列表中有此词汇
// .withQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "版本"))
//match 查询 模糊查询 在匹配前会对搜索词进行分词 然后逐一的 和分词列表进行匹配
// .withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "版本"))
// ------------ 下面就是 对上面 匹配到的数据 进行 处理---------------------
//设置分页信息(显示的条数)
.withPageable(PageRequest.of(0, 50))
//排序 更具price进行排序 正序
.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC))
//创建SearchQuery对象
.build();
// --------------将 处理后的数据 打印
//使用模板对象执行查询
List<Article> articles = elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Article.class);
for(Article article:articles){
System.out.println(article);
}
}
}