一、ElasticSearch 介绍

​ 开源的 ElasticSearch 是目前全文搜索引擎的首选，它是一个分布式搜索服务，提供Restful API，它可以快速地存储、搜索和分析海量数据。底层基于 Lucene，采用多 shard（分片）的方式保证数据安全，并且提供自动 resharding 的功能，github 等大型站点也是采用 ElasticSearch 作为其搜索服务。

​ ElasticSearch 是面向文档的，它存储整个对象（文档），它使用 JSON 作为文档的序列化格式。一个 ElasticSearch 集群可以包含多个索引，相应的每个索引可以包含多个类型。这些不同的类型存储着多个文档，每个文档又有多个属性。

二、ElasticSearch 快速入门

1、dokcer 安装 ElasticSearch

dokcer pull elasticsearch:6.4.3 # 获取镜像 注意：如果后面整合 spring boot 的话，就要与 spring boot 的版本相对应，我后面创建的 spring boot 项目是 2.1.2 对应的 spring-data-elasticsearch 是 3.1.4，详情参考 springboot 官方：https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch 里面的对照表，版本不对应的话，后面用 spring data 使用 ES 的话可能会有问题。
[root@izwz9d74k4cznxtxjeeur9z ~]# docker run -d --name=ES -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms1024M -Xmx1024m" elasticsearch:6.4.3
# 第一个端口是web通信端口，第二个端口是节点通信端口，设置为了单节点模式并规定了运行时最小堆内存为1024M，最大堆内存为1024M（默认情况下，要占将近2个G） 

输入 http://服务器地址:9200/，返回 JSON ，运行成功。

2、练习

使用软件 Postman 模拟发送 Restful 请求，练习参考官方文档。

• 索引雇员文档：第一个业务需求就是存储雇员数据。 这将会以雇员文档的形式存储：一个文档代表一个雇员。存储数据到 Elasticsearch 的行为叫做索引。

  发送一个 put 请求，地址：http://x.x.x.x:9200/megacorp/employee/1,内容为：

  {"first_name" : "John","last_name" :  "Smith","age" :        25,"about" :      "I love to go rock climbing","interests": [ "sports", "music" ]
  }

  

  点击 Send 后，返回响应结果：

  

  将 put 请求变为 get 请求读取下刚索引的雇员文档，返回响应结果如下：

  {"_index": "megacorp","_type": "employee","_id": "1","_version": 1,"found": true,"_source": {"first_name": "John","last_name": "Smith","age": 25,"about": "I love to go rock climbing","interests": ["sports","music"]}
  }

  再索引 2 个雇员文档：

  PUT /megacorp/employee/2
  {"first_name" :  "Jane","last_name" :   "Smith","age" :         32,"about" :       "I like to collect rock albums","interests":  [ "music" ]
  }PUT /megacorp/employee/3
  {"first_name" :  "Douglas","last_name" :   "Fir","age" :         35,"about":        "I like to build cabinets","interests":  [ "forestry" ]
  }

Tips：将 HTTP 命令由 PUT 改为 GET 可以用来检索文档，同样的，可以使用 DELETE 命令来删除文档，以及使用 HEAD 指令来检查文档是否存在。如果想更新已存在的文档，只需再次 PUT 。

• 轻量级搜索：

  GET /megacorp/employee/_search  #获取所有雇员

  返回结果：

  {"took": 59,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 3,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "megacorp","_type": "employee","_id": "2","_score": 1,"_source": {"first_name": "Jane","last_name": "Smith","age": 32,"about": "I like to collect rock albums","interests": ["music"]}},{"_index": "megacorp","_type": "employee","_id": "1","_score": 1,"_source": {"first_name": "John","last_name": "Smith","age": 25,"about": "I love to go rock climbing","interests": ["sports","music"]}},{"_index": "megacorp","_type": "employee","_id": "3","_score": 1,"_source": {"first_name": "Douglas","last_name": "Fir","age": 35,"about": "I like to build cabinets","interests": ["forestry"]}}]}
  }

  搜索姓氏为 Smith 的雇员：

  GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

  

• 表达式搜索：Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ， 它支持构建更加复杂和健壮的查询。如：搜索姓氏为 Smith 的雇员且年龄大于 30，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。

  GET /megacorp/employee/_search
  {"query" : {"bool": {"must": {"match" : {"last_name" : "smith" }},"filter": {"range" : {"age" : { "gt" : 30 } }}}}
  }

  

• 全文搜索：Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。

  例：搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员：

  GET /megacorp/employee/_search
  {"query" : {"match" : {"about" : "rock climbing"}}
  }

  返回 2 条记录，并按照相关性得分排序。

  {"took": 10,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 2,"max_score": 0.53484553,"hits": [{"_index": "megacorp","_type": "employee","_id": "1","_score": 0.53484553,"_source": {"first_name": "John","last_name": "Smith","age": 25,"about": "I love to go rock climbing","interests": ["sports","music"]}},{"_index": "megacorp","_type": "employee","_id": "2","_score": 0.26742277,"_source": {"first_name": "Jane","last_name": "Smith","age": 32,"about": "I like to collect rock albums","interests": ["music"]}}]}
  }

• 短语搜索：它不同于全文搜索，它是精确匹配的。

  GET /megacorp/employee/_search
  {"query" : {"match_phrase" : {"about" : "rock climbing"}}
  }

  {"took": 11,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 1,"max_score": 0.53484553,"hits": [{"_index": "megacorp","_type": "employee","_id": "1","_score": 0.53484553,"_source": {"first_name": "John","last_name": "Smith","age": 25,"about": "I love to go rock climbing","interests": ["sports","music"]}}]}
  }

• 高亮搜索：自动将匹配到的词语加上高亮标签。

  GET /megacorp/employee/_search
  {"query" : {"match_phrase" : {"about" : "rock climbing"}},"highlight": {"fields" : {"about" : {}}}
  }

  

三、Spring Boot 中使用 ElasticSearch

IDEA 通过 Spring Initializr 创建 Spring Boot 项目：

Spring Boot 可以使用下图中标注的方法来使用 ElasticSearch。

• 使用 jest 方式：

  

  从上图中可知，jest 自动配置类还未生效，需要导入类 JestClient，所以添加 Maven 依赖。

  <!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.searchbox/jest -->
  <dependency><groupId>io.searchbox</groupId><artifactId>jest</artifactId><version>5.3.4</version>
  </dependency>
  

  配置 jest.uris：

  spring.elasticsearch.jest.uris=http://x.x.xx.:9200/

  创建一个 Java Bean:

  package com.yunche.elasticsearch.bean;import io.searchbox.annotations.JestId;/*** @ClassName: Article* @Description:* @author: yunche* @date: 2019/02/04*/
  public class Article {@JestId //主键private Integer id;private String name;private String author;private String content;public Integer getId() {return id;}@Overridepublic String toString() {return "Article{" +"id=" + id +", name='" + name + '\'' +", author='" + author + '\'' +", content='" + content + '\'' +'}';}public void setId(Integer id) {this.id = id;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public String getAuthor() {return author;}public void setAuthor(String author) {this.author = author;}public String getContent() {return content;}public void setContent(String content) {this.content = content;}
  }

  单元测试：

  package com.yunche.elasticsearch;import com.yunche.elasticsearch.bean.Article;
  import io.searchbox.client.JestClient;
  import io.searchbox.core.Index;
  import org.junit.Test;
  import org.junit.runner.RunWith;
  import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
  import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
  import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;import java.io.IOException;@RunWith(SpringRunner.class)
  @SpringBootTest
  public class ElasticsearchApplicationTests {@Testpublic void contextLoads() {}@AutowiredJestClient jestClient;/*** 索引一个文档*/@Testpublic void indexArticle() {Article article = new Article();article.setId(1);article.setAuthor("火星引力");article.setName("逆天邪神");article.setContent("掌天毒之珠，承邪神之血，修逆天之力。一代邪神，君临天下。");//构建一个索引用于索引Index index = new Index.Builder(article).index("yunche").type("novels").build();try {//索引文档jestClient.execute(index);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
  }

  方法无异常，获取该文档，结果如下：

  

    /*** 全文搜索*/@Testpublic void search() {String query = "{\n" +"    \"query\" : {\n" +"        \"match\" : {\n" +"            \"name\" : \"逆天邪神\"\n" +"        }\n" +"    }\n" +"}";Search search = new Search.Builder(query).addIndex("yunche").addType("novels").build();try {SearchResult result = jestClient.execute(search);//打印for (SearchResult.Hit<Article, Void> hit : result.getHits(Article.class)) {System.out.println(hit.source);} /*Output:Article{id=1, name=' 逆天邪神 ', author=' 火星引力 ', content=' 掌天毒之珠，承邪神之血，修逆天之力。一代邪神，君临天下。'}*/} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}

• Spring Data 方式：

  application.properties:

  spring.data.elasticsearch.cluster-name=docker-cluster # 注意填写名字，通过访问 9200 端口返回的 json 数据里面 "cluster_name"节点
  spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=x.x.x.x:9300

  • 面向接口的方式：

    package com.yunche.elasticsearch.repository;import com.yunche.elasticsearch.bean.Anime;
    import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;/*** @ClassName: AnimeRepository* @Description:* @author: yunche* @date: 2019/02/04*/
    public interface AnimeRepository extends ElasticsearchRepository<Anime, Integer> {
    }

    package com.yunche.elasticsearch.bean;import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;/*** @ClassName: Anime* @Description:* @author: yunche* @date: 2019/02/04*/
    //指定索引、类型
    @Document(indexName = "yunche", type = "anime")
    public class Anime {private Integer id;private String name;private String summary;public Integer getId() {return id;}public void setId(Integer id) {this.id = id;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public String getSummary() {return summary;}public void setSummary(String summary) {this.summary = summary;}
    }
    

    @Autowired
    AnimeRepository animeRepository;/*** 以面向接口的方式使用 ES,* 索引一个动漫文档*/
    @Test
    public void test01() {Anime anime = new Anime();anime.setId(1);anime.setName("五等分的花嫁");anime.setSummary("一直过着贫困生活的高中二年级学生·上杉风太郎，找到了一份条件非常好的家庭教师兼职。然而，要教导的学生居然是同级生！而且还是五胞胎！！虽然都是美少女，但同时也是“将要留级”、“讨厌学习”的问题学生们！最开始的任务就是要取得这些女孩们的信任……！？每天都热闹喧嚣！中野家的五姐妹所带来的可爱度 500%的五个不一样的恋爱喜剧，就此开幕！！");animeRepository.index(anime);
    }

    public interface AnimeRepository extends ElasticsearchRepository<Anime, Integer> {//类似于 JPA 面向接口，只需定义方法不需要实现List<Anime> findAnimeByNameLike(String name);
    }

    /*** 测试下搜索*/
    @Test
    public void test02() {NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQuery(QueryBuilders.matchQuery("summary", "五胞胎 美少女"));for (Anime anime : animeRepository.search(searchQuery)) {System.out.println(anime.getSummary());}
    }/*** 模糊查找*/
    @Test
    public void test03() {for (Anime anime : animeRepository.findAnimeByNameLike("五等分")) {System.out.println(anime.getSummary());}
    }

  • ElasticsearchTemplate：

    @Autowired
    public ElasticsearchTemplate template;
    /*** 索引一个 Anime 文档*/
    @Test
    public void test04() {Anime anime = new Anime();anime.setId(2);anime.setName("约会大作战");anime.setSummary("人类遭遇了名为“空间震”的新型灾害。震荡空间、将一切破坏殆尽的这一灾厄，是由于存在于临界的精灵出现这个世界上时而发生的。为了阻止空间震，使人类免受灾厄而必须采取的措施，是使用武力歼灭精灵，或者是——“与其约会，使其娇羞”！让精灵娇羞，再通过“接吻”即可封印其力量——拥有这种能力的高中生·五河士道，为了人类的和平，也为了拯救精灵们——士道展开了和她们之间的“约会”。对士道敞开心扉的精灵·十香、四糸乃、琴里、耶俱矢、夕弦、美九。为了歼灭精灵而行动的“AST”。企图利用精灵的”DEM”。尝试与精灵和平交流的“拉塔托斯克”。以及，需要令其娇羞的新精灵——围绕着这一切，新的战争（约会）开始了——");IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder().withIndexName("yunche").withType("anime").withId(anime.getId().toString()).withObject(anime).build();template.index(indexQuery);
    }

    @Test
    public void test05() {NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("五").field("summary")).build();for (Anime anime : template.queryForPage(searchQuery, Anime.class)) {System.out.println(anime.getName());}
    } /*outPut:
    五等分的花嫁
    约会大作战
    */

四、参考资料

尚硅谷.Spring Boot 高级