一、导入相关依赖包

Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。

spring Data 的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关系数据库（如Redis），或者类似Elasticsearch这样的索引数据库。从而简化开发人员的代码，提高开发效率。

<!--Spring Boot默认使用SpringData Es模块进行操作-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

二、配置application.properties文件

#SpringData es服务器地址配置,根据自己搭建的服务器地址填写
#自己es节点名称(默认不配置的情况下就是elasticsearch这个名称)
spring.data.cassandra.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes =192.168.177.60:9300

三、ES存储实体类及注解

/*** @ClassName: es* @description: 政策文件索引实体类（ES中使用）* @Author: admin* @Data: 2020-04-04 21:43* @Version: 1.0**/@Data
@Document(indexName = "policy",type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class PolicyIndex {@Idprivate Integer id;              //主键ID@Field(type = FieldType.Keyword)private Integer smallType;       //小分类ID@Field(type = FieldType.Keyword)private Integer bigType;         //大分类ID@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")private String policyTitle;   //标题@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")private String policyContent; //内容
}

注： Spring Data通过注解来声明字段的映射属性

1、测试创建索引

    /*** 创建索引*/@Testpublic void testCreate() {// 创建索引，会根据PolicyIndex类的@Document注解信息来创建elasticsearchTemplate.createIndex(PolicyIndex.class);// 配置映射，会根据Item类中的id、Field等字段来自动完成映射elasticsearchTemplate.putMapping(PolicyIndex.class);}

四、CRUD测试

Spring Data 的强大之处，就在于你不用写任何DAO处理，自动根据方法名或类的信息进行CRUD操作。只要你定义一个接口，然后继承Repository提供的一些子接口，就能具备各种基本的CRUD功能。

import com.dt.es.entity.PolicyIndex;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;public interface PolicyIndexRepository extends ElasticsearchRepository<PolicyIndex,Integer> {}

     /*** 添加数据修改数据*/@Testpublic void testAdd() {PolicyIndex policyIndex = new PolicyIndex();policyIndex.setId(13);policyIndex.setBigType(4);policyIndex.setSmallType(5);policyIndex.setPolicyTitle("spring开发基础");policyIndex.setPolicyContent("spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。");PolicyIndex policyIndex1 = policyIndexRepository.save(policyIndex);System.out.println(policyIndex1);}/*** 判断索引是否存在*/@Testpublic void testExit(){Boolean flag = elasticsearchTemplate.indexExists("policy");System.out.println(flag);}/**** 根据ID查询*/@Testpublic void testQuery(){Optional<PolicyIndex> optional = policyIndexRepository.findById(5);System.out.println(optional.get());}/**** 基本查询*/@Testpublic void testQuery1(){// 词条查询MatchQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("bigType", 3);// 执行查询Iterable<PolicyIndex> items = this.policyIndexRepository.search(queryBuilder);items.forEach(System.out::println);}/*** ES查询方式*/@Testpublic void testNativeQuery(){// 构建查询条件NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();// 添加基本的查询方式//1、Term Query为精确查询，在搜索时会整体匹配关键字，不再将关键字分词。//queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("bigType", 5));//2、match Query即全文检索，它的搜索方式是先将搜索字符串分词，再使用各各词条从索引中搜索、match query与Term query区别是match query在搜索前先将搜索关键字分词，再拿各各词语去索引中搜索。/*operator：or 表示 只要有一个词在文档中出现则就符合条件，and表示每个词都在文档中出现则才符合条件*///queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("policyTitle","IT开发").operator((Operator.OR)));//queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("policyTitle","东发"));//queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("policyContent","人工"));//3、multiQuery，一次可以匹配多个字段，匹配到任何一个字段结果都可以。// 1>> 全文检索//提升boost 通常关键字匹配上policyTitle的权重要比匹配上policyContent的权重高，这里可以对policyTitle的权重提升MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("哈哈","哈哈哈","policyTitle", "policyContent").minimumShouldMatch("50%");multiMatchQueryBuilder.field("policyTitle",10);//提升boostqueryBuilder.withQuery(multiMatchQueryBuilder);// 2>> 精确查询TermQueryBuilder smallQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("smallType", 4);TermQueryBuilder bigQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("bigType", 2);//3、布尔查询//must：表示必须，多个查询条件必须都满足。（通常使用must）//should：表示或者，多个查询条件只要有一个满足即可。//must_not：表示非。BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();boolQueryBuilder.must(multiMatchQueryBuilder);boolQueryBuilder.must(smallQueryBuilder);boolQueryBuilder.must(bigQueryBuilder);//4、过虑器、过虑是针对搜索的结果进行过虑，过虑器主要判断的是文档是否匹配，不去计算和判断文档的匹配度得分，所以过//虑器性能比查询要高，且方便缓存，推荐尽量使用过虑器去实现查询或者过虑器和查询共同使用。//range：范围过虑、term：项匹配过虑boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("policyTitle", "文件"));//boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("bigType").gte(0).lte(3));queryBuilder.withQuery(boolQueryBuilder);// 执行搜索，获取结果Page<PolicyIndex> items = this.policyIndexRepository.search(queryBuilder.build());// 打印总条数System.out.println("匹配记录数："+items.getTotalElements());// 打印总页数//System.out.println(items.getTotalPages());items.forEach(System.out::println);}/*** 分页查询*/@Testpublic void testNativeQuery2(){// 构建查询条件NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();// 添加基本的分词查询queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("policyContent","哈哈哈"));queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("policyTitle", "旅游局"));// 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<PolicyIndex> items = this.policyIndexRepository.search(queryBuilder.build());// 打印总条数System.out.println(items.getTotalElements());// 打印总页数System.out.println(items.getTotalPages());// 每页大小System.out.println(items.getSize());// 当前页System.out.println(items.getNumber());items.forEach(System.out::println);}

五、项目代码（部分核心代码）

1、业务需求，将数据备份至ES，需要检索的信息备份至ES中（需要进行检索的字段）

     /**** 将数据循环写入数据库中* @param id* @param url* @return* @throws IOException*/@RequestMapping(value = "save",method = RequestMethod.POST)@ResponseBodypublic Map<String, Object> save(Integer id,Integer regionId,Integer sortId,String url) throws IOException{Map<String, Object> resultMap = new HashMap < > ();//构建一个FileFile file = new File(url);//通过fileutils拿到文件的字符串String str = FileUtils.readFileToString(file, "utf-8");//对基本类型的解析JSONArray jsonArray = new JSONArray(str);System.out.println(jsonArray);for (int i = 0; i < jsonArray.length(); i++) {JSONObject jsonObject = jsonArray.getJSONObject(i);String time = jsonObject.getString("time");String title = jsonObject.getString("title");String content = jsonObject.getString("content");//1、存入数据库PolicyInfo pInfo = new PolicyInfo();pInfo.setPolicyTitle(title);pInfo.setPolicyContent(content);pInfo.setPolicyTime(time);pInfo.setBigType(regionId);pInfo.setSmallType(sortId);pInfo.setUserId(1);pInfo.setPreviewCount(0);policyInfoService.savePolicInfo(pInfo);System.out.println("输出ID=="+pInfo.getId());//1、存入ES索引库PolicyIndex policyIndex = new PolicyIndex();policyIndex.setId(pInfo.getId());policyIndex.setPolicyTitle(title);policyIndex.setPolicyContent(content);policyIndex.setBigType(regionId);policyIndex.setSmallType(sortId);policyIndexRepository.save(policyIndex);//打印输出System.out.println("【time】"+time);System.out.println("【title】"+title);System.out.println("【content】"+content);System.out.println("【程序执行次数】:" + i);}//更新是否存储状态int count = categoryService.updateCategoryById(id);if(count > 0){resultMap.put("code", 200);resultMap.put("msg", "success");resultMap.put("data", null);}else{resultMap.put("code", 500);resultMap.put("msg", "fail");resultMap.put("data", null);}return resultMap;}

    @Autowired  //注入private PolicyIndexRepository policyIndexRepository;/**** ES全文检索（单个条件）* @param model* @param policyTitle* @return*/@GetMapping(value = "file")public String search(Model model,@RequestParam(name = "policyTitle",required = false) String policyTitle,@RequestParam(name = "bigType",required = false) Integer bigType,@RequestParam(name = "smallType",required = false) Integer smallType){//1、构建查询条件NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();//3、设置查询方式if(policyTitle != null){System.out.println("全文检索");MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("policyTitle", policyTitle);queryBuilder.withQuery(matchQueryBuilder);}if(bigType != null){System.out.println("精确匹配大分类");TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("bigType", bigType);queryBuilder.withQuery(termQueryBuilder);}if(smallType != null){System.out.println("精确匹配小分类");TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("smallType", smallType);queryBuilder.withQuery(termQueryBuilder);}//5、执行搜索Page<PolicyIndex> items = policyIndexRepository.search(queryBuilder.build());// 打印总条数System.out.println("匹配记录数："+items.getTotalElements());//6、获取结果返回页面model.addAttribute("policyTitle",policyTitle);model.addAttribute("policies",items);//打印输出items.forEach(System.out::println);return "front/search";}/**** ES全文检索（多个条件）* @param model* @param policyIndex* @return*/@GetMapping(value = "advancedSearch")public String advancedSearch(Model model, PolicyIndex policyIndex){//构建查询条件NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();//创建布尔（bool）查询对象BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();//搜索条件//1、根据关键字搜索if(StringUtils.isNotEmpty(policyIndex.getPolicyTitle())){MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(policyIndex.getPolicyTitle(),"policyTitle","policyContent").minimumShouldMatch("70%").field("policyTitle",10);boolQueryBuilder.must(multiMatchQueryBuilder);}//根据分类查询if(policyIndex.getBigType() != null){//一级分类boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("bigType",policyIndex.getBigType()));}if(policyIndex.getSmallType() != null){//二级分类boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("smallType",policyIndex.getSmallType()));}//设置boolQueryBuilder到queryBuilderqueryBuilder.withQuery(boolQueryBuilder);//执行检索Page<PolicyIndex> items = policyIndexRepository.search(queryBuilder.build());model.addAttribute("policies",items);return "front/search";}

六、最后效果

七、结语

喜欢的小伙伴多多支持，另外不会ES的看我一篇博客文章，当你搭建了ES环境之后，可以使用kibana可视化工具，使用命令的方式，熟悉ES的一些CRUD操作，这样编码的时候就不会迷路了。

上链接：https://blog.csdn.net/qq_41107231/article/details/105625498

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一、导入相关依赖包

二、配置application.properties文件

三、ES存储实体类及注解

1、测试创建索引

四、CRUD测试

五、项目代码（部分核心代码）

1、业务需求，将数据备份至ES，需要检索的信息备份至ES中（需要进行检索的字段）

六、最后效果

七、结语

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