springboot操作ES之ElasticSearch

springboot操作ES之ElasticSearch_EasyEs

前置环境

es:7.x
springboot:2.6.0
easyes:1.0.2

1.导入依赖

   <dependency><groupId>cn.easy-es</groupId><artifactId>easy-es-boot-starter</artifactId><version>1.0.2</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.14.0</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.14.0</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>

2.配置文件

easy-es:keep-alive-millis: 18000 # 心跳策略时间 单位:msconnectTimeout: 5000 # 连接超时时间 单位:mssocketTimeout: 5000 # 通信超时时间 单位:msconnectionRequestTimeout: 5000 # 连接请求超时时间 单位:msmaxConnTotal: 100 # 最大连接数 单位:个maxConnPerRoute: 100 # 最大连接路由数 单位:个enable: true # 是否开启EE自动配置address: 192.xxxx:9200 # es连接地址+端口 格式必须为ip:port,如果是集群则可用逗号隔开schema: http # 默认为httpusername: elastic #如果无账号密码则可不配置此行password: 1111111111#如果无账号密码则可不配置此行global-config:process_index_mode: smoothly #索引处理模式,smoothly:平滑模式,默认开启此模式, not_smoothly:非平滑模式, manual:手动模式print-dsl: true # 开启控制台打印通过本框架生成的DSL语句,默认为开启,测试稳定后的生产环境建议关闭,以提升少量性能distributed: false # 当前项目是否分布式项目,默认为true,在非手动托管索引模式下,若为分布式项目则会获取分布式锁,非分布式项目只需synchronized锁.asyncProcessIndexBlocking: true # 异步处理索引是否阻塞主线程 默认阻塞 数据量过大时调整为非阻塞异步进行 项目启动更快activeReleaseIndexMaxRetry: 60 # 分布式环境下,平滑模式,当前客户端激活最新索引最大重试次数若数据量过大,重建索引数据迁移时间超过60*(180/60)=180分钟时,可调大此参数值,此参数值决定最大重试次数,超出此次数后仍未成功,则终止重试并记录异常日志activeReleaseIndexFixedDelay: 180 # 分布式环境下,平滑模式,当前客户端激活最新索引最大重试次数 若数据量过大,重建索引数据迁移时间超过60*(180/60)=180分钟时,可调大此参数值 此参数值决定多久重试一次 单位:秒db-config:map-underscore-to-camel-case: false # 是否开启下划线转驼峰 默认为falsetable-prefix: daily_ # 索引前缀,可用于区分环境  默认为空 用法和MP一样
#      id-type: customize # id生成策略 customize为自定义,id值由用户生成,比如取MySQL中的数据id,如缺省此项配置,则id默认策略为es自动生成field-strategy: not_empty # 字段更新策略 默认为not_nullenable-track-total-hits: true # 默认开启,查询若指定了size超过1w条时也会自动开启,开启后查询所有匹配数据,若不开启,会导致无法获取数据总条数,其它功能不受影响.refresh-policy: immediate # 数据刷新策略,默认为不刷新enable-must2-filter: false # 是否全局开启must查询类型转换为filter查询类型 默认为false不转换

3.新建实体类

Document

package com.easyes.entity;
import cn.easyes.annotation.HighLight;
import cn.easyes.annotation.IndexField;
import cn.easyes.annotation.IndexId;
import cn.easyes.annotation.IndexName;
import cn.easyes.common.constants.Analyzer;
import cn.easyes.common.enums.FieldStrategy;
import cn.easyes.common.enums.FieldType;
import cn.easyes.common.enums.IdType;
import cn.easyes.common.params.JoinField;
import lombok.Data;
import java.util.List;/*** @Author: Chenyw* @Date: 2022/10/24/10:14*/
@Data
@IndexName(value = "document",shardsNum = 3,replicasNum = 2,childClass = Comment.class)
public class Document {/*** es中的唯一id,如果你想自定义es中的id为你提供的id,比如MySQL中的id,请将注解中的type指定为customize,如此id便支持任意数据类型)*/@IndexId(type = IdType.NONE)private String id;/*** 文档标题,不指定类型默认被创建为keyword类型,可进行精确查询*/private String title;/*** 文档内容,指定了类型及存储/查询分词器*/@HighLight(mappingField = "highlightContent")@IndexField(fieldType = FieldType.TEXT, analyzer = Analyzer.IK_SMART, searchAnalyzer = Analyzer.IK_MAX_WORD)private String content;/*** 作者 加@TableField注解,并指明strategy = FieldStrategy.NOT_EMPTY 表示更新的时候的策略为 创建者不为空字符串时才更新*/@IndexField(strategy = FieldStrategy.NOT_EMPTY)private String creator;/*** 创建时间*/@IndexField(fieldType = FieldType.DATE, dateFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis")private String gmtCreate;/*** es中实际不存在的字段,但模型中加了,为了不和es映射,可以在此类型字段上加上 注解@TableField,并指明exist=false*/@IndexField(exist = false)private String notExistsField;/*** 地理位置经纬度坐标 例如: "40.13933715136454,116.63441990026217"*/@IndexField(fieldType = FieldType.GEO_POINT)private String location;/*** 图形(例如圆心,矩形)*/@IndexField(fieldType = FieldType.GEO_SHAPE)private String geoLocation;/*** 自定义字段名称*/@IndexField(value = "wu-la")private String customField;/*** 高亮返回值被映射的字段*/private String highlightContent;/*** 嵌套类型*/@IndexField(fieldType = FieldType.NESTED, nestedClass = User.class)private List<User> users;/*** 须通过注解在父文档及子文档的实体类中指明其类型为Join,及其父名称和子名称,这里的JoinField类框架已内置,无需重复造轮子* JoinField类全路径为cn.easyes.common.params.JoinField,如果你非要自己造轮子,也支持,那么需要在@TableField注解中指明joinFieldClass=你造的轮子*/@IndexField(fieldType = FieldType.JOIN, parentName = "document", childName = "comment")private JoinField joinField;
}

Comment

package com.easyes.entity;import cn.easyes.annotation.IndexField;
import cn.easyes.annotation.IndexName;
import cn.easyes.common.enums.FieldType;
import cn.easyes.common.params.JoinField;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;/*** @Author: Chenyw* @Date: 2022/10/24/15:43*/
@IndexName(child = true)
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Comment {/*** 父子关系字段 须通过注解在父文档及子文档的实体类中指明其类型为Join,子文档中的父子关系可省略*/@IndexField(fieldType = FieldType.JOIN)private JoinField joinField;private String id;private String commentContent;
}

User

package com.easyes.entity;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;/*** @Author: Chenyw* @Date: 2022/10/24/15:26*/
@Data
@AllArgsConstructor
public class User {private String username;private String password;
}

4.启动类上面加EsMapperScan

package com.easyes;import cn.easyes.starter.register.EsMapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
@EsMapperScan("com.easyes.mapper")
public class EasyesApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(EasyesApplication.class, args);}}

5.最后测试各种操作

package com.easyes;import cn.easyes.common.params.JoinField;
import cn.easyes.core.biz.PageInfo;
import cn.easyes.core.conditions.LambdaEsQueryWrapper;
import cn.easyes.core.conditions.LambdaEsUpdateWrapper;
import cn.easyes.core.toolkit.FieldUtils;
import com.easyes.entity.Comment;
import com.easyes.entity.Document;
import com.easyes.entity.User;
import com.easyes.mapper.CommentMapper;
import com.easyes.mapper.DocumentMapper;import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.common.geo.GeoPoint;
import org.elasticsearch.common.geo.ShapeRelation;
import org.elasticsearch.common.unit.DistanceUnit;
import org.elasticsearch.geometry.Circle;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@SpringBootTest
class EasyesApplicationTests {@Autowiredprivate DocumentMapper documentMapper;@Autowiredprivate CommentMapper commentMapper;@Testvoid createIndex() {// 初始化-> 创建索引,相当于MySQL建表 | 此接口须首先调用,只调用一次即可
//        documentMapper.createIndex();}@Testvoid insert() {// 初始化-> 新增数据Document document = new Document();document.setTitle("嵌套查询");document.setContent("这是一条内容");document.setCreator("二叔");document.setGmtCreate("2022-10-24 00:00:00");List<User> list = new ArrayList<>();User user1 = new User("陈彦伟", "123456");User user2 = new User("二叔", "654321");list.add(user1);list.add(user2);document.setUsers(list);documentMapper.insert(document);}@Testvoid searchWrapper() {LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();/*** 匹配查询*/wrapper.eq(Document::getTitle, "嵌套查询");/*** 分词查询*/wrapper.match(Document::getContent, "内容");List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);documents.forEach(System.out::println);}@Testvoid searchPage() {/*** 分页查询*/LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.eq(Document::getTitle, "嵌套查询");PageInfo<Document> documentPageInfo = documentMapper.pageQuery(wrapper, 1, 10);System.out.println(documentPageInfo);}@Testvoid testNestedMatch() {// 嵌套查询 查询内容匹配人才且嵌套数据中用户名匹配"用户1"的数据// 其中嵌套类的字段名称获取我们提供了工具类FieldUtils.val帮助用户通过lambda函数式获取字段名称,当然如果不想用也可以直接传字符串LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.match(Document::getContent,"内容");wrapper.nestedMatch(Document::getUsers, FieldUtils.val(User::getUsername), "二叔");System.out.println(documentMapper.selectList(wrapper));}/*** join*/@Testvoid testInsert() {// 测试新增父子文档,此处开启自动挡模式,父子类型索引已被自动处理// 新新增父文档,然后再插入子文档Document document = new Document();document.setId("1");document.setTitle("父文档的标题");document.setContent("父文档的内容");JoinField joinField = new JoinField();joinField.setName("document");document.setJoinField(joinField);documentMapper.insert(document);// 这里特别注意,子文档必须指定其父文档的id,否则找不到父文档别怪我没提醒joinField.setParent("1");joinField.setName("comment");// 插入子文档Comment comment = new Comment();comment.setId("2");comment.setCommentContent("文档的评论1");comment.setJoinField(joinField);commentMapper.insert(comment);// 插入子文档2Comment comment1 = new Comment();comment1.setId("3");comment1.setCommentContent("文档的评论2");comment1.setJoinField(joinField);commentMapper.insert(comment1);}@Testvoid testSelect() {// 温馨提示,下面wrapper中的type实际上就是JoinField字段注解@TableField中指定的parentName和childName,与原生语法是一致的// case1: hasChild查询,返回的是相关的父文档 所以查询用父文档实体及其mapperLambdaEsQueryWrapper<Document> documentWrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();documentWrapper.hasChild("comment", FieldUtils.val(Comment::getCommentContent), "评论");List<Document> documents = documentMapper.selectList(documentWrapper);System.out.println(documents);// case2: hasParent查询,返回的是相关的子文档 所以查询用子文档实体及其mapperLambdaEsQueryWrapper<Comment> commentWrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();// 字段名称你也可以不用FieldUtils.val,直接传入字符串也行commentWrapper.hasParent("document", "content", "内容");List<Comment> comments = commentMapper.selectList(commentWrapper);System.out.println(comments);
//// case3: parentId查询,返回的是相关的子文档,与case2类似,所以查询用子文档实体及其mappercommentWrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();commentWrapper.parentId("1", "comment");List<Comment> commentList = commentMapper.selectList(commentWrapper);System.out.println(commentList);}@Testvoid testUpdate() {// case1: 父文档/子文档 根据各自的id更新Document document = new Document();document.setId("1");document.setTitle("父标题");documentMapper.updateById(document);// case2: 父文档/子文档 根据各自条件更新Comment comment = new Comment();comment.setCommentContent("更新后的评论");LambdaEsUpdateWrapper<Comment> wrapper = new LambdaEsUpdateWrapper<>();wrapper.match(Comment::getCommentContent, "评论");commentMapper.update(comment, wrapper);}@Testvoid testDelete() {// case1: 父文档/子文档 根据各自的id删除documentMapper.deleteById("1");//case2: 父文档/子文档 根据各自条件删除LambdaEsQueryWrapper<Comment> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.match(Comment::getCommentContent, "评论");commentMapper.delete(wrapper);}/*** 排序*/@Testvoid testSort(){// 测试排序 为了测试排序,我们在Document对象中新增了创建时间字段,更新了索引,并新增了两条数据LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.likeRight(Document::getContent,"这");wrapper.select(Document::getTitle,Document::getGmtCreate);List<Document> before = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println("before:"+before);wrapper.orderByDesc(Document::getGmtCreate);List<Document> desc = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println("desc:"+desc);}/*** 得分排序*/@Testvoid testSortByScore(){// 测试根据得分升序排列(分数低的排前面)LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.match(Document::getContent,"这是");wrapper.sortByScore(SortOrder.ASC);List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}/*** 地图由近及远*/@Testvoid testOrderByDistanceAsc() {// 测试给定中心点, 查询出中心点168.8km范围内的数据,并按照距中心点距离由近及远排序LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();GeoPoint centerPoint = new GeoPoint(41.0, 116.0);wrapper.match(Document::getCreator, "二叔").geoDistance(Document::getLocation, 168.8, centerPoint).orderByDistanceAsc(Document::getLocation, centerPoint);List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}/*** 地图由远及近*/@Testvoid testOrderByDistanceDesc() {// 测试给定中心点, 查询出中心点168.8km范围内的数据,并按照距中心点距离由远及近排序LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();GeoPoint centerPoint = new GeoPoint(41.0, 116.0);wrapper.match(Document::getCreator, "二叔").geoDistance(Document::getLocation, 168.8, centerPoint).orderByDistanceDesc(Document::getLocation, centerPoint);List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}/*** 分组聚合groupBy*/@Testvoid testGroupBy() {LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.groupBy(Document::getCreator);// 支持多字段聚合// wrapper.groupBy(Document::getCreator,Document::getCreator);SearchResponse response = documentMapper.search(wrapper);System.out.println(response);}/*** 分词查询*/@Testvoid testMatch(){// 会对输入做分词,只要所有分词中有一个词在内容中有匹配就会查询出该数据,无视分词顺序LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.match(Document::getContent,"技术");List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents.size());}@Testvoid testMatchPhase() {// 会对输入做分词，但是需要结果中也包含所有的分词，而且顺序要求一样,否则就无法查询出结果// 例如es中数据是 技术过硬,如果搜索关键词为过硬技术就无法查询出结果LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.matchPhrase(Document::getContent, "技术");List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}@Testvoid testMatchAllQuery() {// 查询所有数据,类似mysql select all.LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.matchAllQuery();List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}@Testvoid testMatchPhrasePrefixQuery() {// 前缀匹配查询 查询字符串的最后一个词才能当作前缀使用// 前缀 可能会匹配成千上万的词,这不仅会消耗很多系统资源,而且结果的用处也不大,所以可以提供入参maxExpansions,若不写则默认为50LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.matchPhrasePrefixQuery(Document::getCustomField, "乌拉巴拉", 10);List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}@Testvoid testMultiMatchQuery() {// 从多个指定字段中查询包含老王的数据LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.multiMatchQuery("老王", Document::getTitle, Document::getContent, Document::getCreator, Document::getCustomField);// 其中,默认的Operator为OR,默认的minShouldMatch为60% 这两个参数都可以按需调整,我们api是支持的 例如:// 其中AND意味着所有搜索的Token都必须被匹配,OR表示只要有一个Token匹配即可. minShouldMatch 80 表示只查询匹配度大于80%的数据// wrapper.multiMatchQuery("老王",Operator.AND,80,Document::getCustomField,Document::getContent);List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents.size());System.out.println(documents);}@Testvoid queryStringQuery() {// 从所有字段中查询包含关键词老汉的数据LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.queryStringQuery("内容");List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}@Testvoid prefixQuery() {// 查询创建者以"隔壁"打头的所有数据  比如隔壁老王 隔壁老汉 都能被查出来LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();wrapper.prefixQuery(Document::getCreator, "隔壁");List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}/*** 地图查询* 矩形   原型   无规则*/@Testvoid testGeoBoundingBox() {// 查询位于左上点和右下点坐标构成的长方形内的所有点LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();// 假设左上点坐标GeoPoint leftTop = new GeoPoint(41.187328D, 115.498353D);// 假设右下点坐标GeoPoint bottomRight = new GeoPoint(39.084509D, 117.610461D);wrapper.geoBoundingBox(Document::getLocation, leftTop, bottomRight);// 查不在此长方形内的所有点
//         wrapper.notInGeoBoundingBox(Document::getLocation, leftTop, bottomRight);List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);documents.forEach(System.out::println);}@Testvoid testGeoDistance() {// 查询以经度为41.0,纬度为115.0为圆心,半径168.8公里内的所有点LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();// 其中单位可以省略,默认为kmwrapper.geoDistance(Document::getLocation, 168.8, DistanceUnit.KILOMETERS, new GeoPoint(41.0, 116.0));//查询不在圆形内的所有点// wrapper.notInGeoDistance(Document::getLocation, 168.8, DistanceUnit.KILOMETERS, new GeoPoint(41.0, 116.0));// 上面语法也可以写成下面这几种形式,效果是一样的,兼容不同用户习惯而已:
//        wrapper.geoDistance(Document::getLocation,"1.5km",new GeoPoint(41.0,115.0));
//        wrapper.geoDistance(Document::getLocation, "1.5km", "41.0,115.0");List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}@Testvoid testGeoPolygon() {// 查询以给定点列表构成的不规则图形内的所有点,点数至少为3个LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();List<GeoPoint> geoPoints = new ArrayList<>();GeoPoint geoPoint = new GeoPoint(40.178012, 116.577188);GeoPoint geoPoint1 = new GeoPoint(40.169329, 116.586315);GeoPoint geoPoint2 = new GeoPoint(40.178288, 116.591813);geoPoints.add(geoPoint);geoPoints.add(geoPoint1);geoPoints.add(geoPoint2);wrapper.geoPolygon(Document::getLocation, geoPoints);List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}/*** 图形由用户自定义(常用),本框架支持Es所有支持的图形:* (Point,MultiPoint,Line,MultiLine,Circle,LineaRing,Polygon,MultiPolygon,Rectangle)*/@Testpublic void testGeoShape() {// 注意,这里查询的是图形,所以图形的字段索引类型必须为geoShape,不能为geoPoint,故这里用geoLocation字段而非location字段LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();// 这里以圆形为例演示,其中x,y为圆心坐标,r为半径. 其它图形请读者自行演示,篇幅原因不一一演示了Circle circle = new Circle(13,14,100);// shapeRelation支持多种,如果不传则默认为withinwrapper.geoShape(Document::getGeoLocation, circle, ShapeRelation.INTERSECTS);// 不符合的情况// wrapper.notInGeoShape(Document::getGeoLocation, circle, ShapeRelation.INTERSECTS);List<Document> documents = documentMapper.selectList(wrapper);System.out.println(documents);}
}

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