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Spring Boot 整合 ElasticSearch

ElasticSearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上。（Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。）

ElasticSearch 使用 Java 编写的，它的内部使用的是 Lucene 做索引与搜索，它的目的是使全文检索变得简单（因为 Lucene 只是个库），通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之提供了一套简单一致的 RESTful API 。

然而，ElasticSearch 不仅仅是 Lucene 的一层『壳子』，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎，更多的时候它被当作 NoSQL 数据库来使用。

#1. 版本问题

Spring Data ElasticSearch 和 ElasticSearch 是有对应关系的，不同的版本之间不兼容。

具体版本对应关键见最后。

简而言之：

spring-boot 2.1.x ，仅支持 ES6 ；
pring-boot 2.2.x ，同时支持 ES6 和 ES7 。

#2. 回顾 Elasticsearch 搜索功能

Elastic Search 搜索没命中的原因无非关系到三点：

中文分词器
document 的字段类型
执行的是 term 查询，还是 match 查询

#中文分词器的影响

text 类型的字符串数据存储进 Elastic Search 时，会被分词器分词。如果没有指定分词器，那么 Elastic Search 使用的就是默认的 Standard 分词器。

以 张三丰 为例，『默认的分词器』会将其分为 张、三 和 丰（注意，甚至都没有 张三丰!），此时，你以 张三丰 作为条件，进行 term 查询，Elastic Search 会告诉你：没有。因为 张、三 和 丰 都不是 张三丰 。

#document 的字段类型

Elastic Search 中的字符串类型（以前有 String，现在细）分为 text 和 keyword 两种。

text 类型的字符串数据会被分词器分词，细化为多个 term；而 keyword 类型的字符串数据，则不会被分词器分词，或者说整体就是有且仅有的一个 term 。当然，至于 string 被分词器分为 term 的结果科不科学？给不给力？合不合理？那就是另一码事了，见上文。

以 张三丰 为例（假设使用了 IK 中文分词器），以 text 类型存储时，会被分词器分为 张三丰、张三、三丰、张、三、丰 这好几个 term，也就是说，但凡以上述的哪个 term 作为关键字（例如，张三）进行搜索，都能定位到这条数据。

但是 张三丰 以 keyword 类型存储时，分词器不参与其中工作，张三丰 就是一个整体，张三、三丰、张、三、丰 跟它半毛钱关系都没有。

#term 查询和 match 查询

进行查询时，你提供的查询的关键字/线索，也有可能被分词器进行分词，这取决于你进行的是 term 查询，还是 match 查询。

你进行 term 查询时，你提供的线索，例如 张三丰，不会被分词器分词，也即是说，Elastic Search 就是实实在在地拿 张三丰 作为条件，去数据库中查找数据。

简单来说，你提供的一个查询线索就是一个查询线索。

你进行 match 查询时，你提供的线索，还是 张三丰，分词器会对其分词，也就是说，你以为你是在以 张三丰 为线索进行查询？不，实际上 Elastic Search 是分别以 张三丰、张三、三丰、张、三、丰 这几个，去数据库中查了好几次。

简单来说，你以为你提供的是一个查询线索，实际上是好几个。这样的查询命中自然就高了（至于命中的是不是你想要的，那就是另一个问题了）。

想知道中文字符串被分词器解析出几个词项，可以通过下面命令简介知道：
POST _analyze
{
    "analyzer" : "ik_max_word 或 ik_smart",
    "text" : "内容"
}

# 查看某个字段的分词结果
GET 索引名/_doc/指定ID/_termvectors?fields=字段名
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#3. Spring Boot 集成 ElasticSearch

spring-boot-es-01

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

<dependency><!-- 因为 spring-data-es 要发出 HTTP 请求，所以还需要 spring web 的包 -->
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

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老版本配置方式（已被废弃，不再推荐使用）

略。

新版本配置方式（推荐使用）

新的配置方式使用的是 High Level REST Client 的方式来替代之前的 Transport Client 方式，使用的是 HTTP 请求，和 Kibana 一样使用的是 Elasticsearch 的 9200 端口。

这种配置方案中，你使用的不是配置文件，而是自定义配置类：

/**
 * 你也可以不继承 AbstractElasticsearchConfiguration 类，而将 ESConfig 写成一般的配置类的型式。
 * 不过继承 AbstractElasticsearchConfiguration 好处在于，它已经帮我们配置好了 elasticsearchTemplate 直接使用。
 * 
 * 在配置文件中配置 spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200
 */
@Configuration
public class ESConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {

    @Override
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.builder()
            .connectedTo("localhost:9200")
            .build();
        return RestClients.create(clientConfiguration).rest();
    }
}

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另外，由于 High Level REST Client 的方式是向 Elasticsearch 发出 HTTP 请求，因此无论你用不用得到 spring webmvc，spring-data-elasticsearch 它是一定要用的，所以，这就是为什么你的 pom 依赖中还要加上 spring-webmvc 的依赖。

Elasticsearch 中的 PO 类：

@Document(indexName = "books", shards = 1, replicas = 0)
public class Book {

    @Id
    @Field(name="id", type = FieldType.Keyword)
    private String id;

    @Field(name="title", type = FieldType.Text, analyzer = "ik_smart")
    private String title;

    @Field(name="language", type = FieldType.Keyword)
    private String language;

    @Field(name="author", type = FieldType.Keyword)
    private String author;

    @Field(name="price", type = FieldType.Float)
    private Float price;

    @Field(name = "publish_date", type = FieldType.Date, format = DateFormat.custom, pattern = "yyyy-MM-dd")
    private String publishDate;

    @Field(name="description", type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String description;

    // getter / setter

}

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@Document ：注解会对实体中的所有属性建立索引；
indexName = "books" ：表示创建一个名称为 "books" 的索引；
shards = 1 ：表示只使用一个分片；
replicas = 0 ：表示不使用复制备份；
@Field(type = FieldType.Keyword) ：用以指定字段的数据类型。

#4. 创建操作的 Repository

@Repository
public interface CustomerRepository extends ElasticsearchRepository<Customer, String> {

    // SearchHits<Customer> findByAddress(String address); 
    List<Customer> findByAddress(String address); 

    Page<Customer> findByAddress(String address, Pageable pageable);

    Customer findByUserName(String userName);

    int deleteByUserName(String userName);

    // 更多示例见笔记的最后
}

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spring-boot-es-02

我们自定义的 CustomerRepository 接口，从它的祖先们那里继承了大量的现成的方法，除此之外，它还可以按 spring data 的规则定义特定的方法。

#5. 测试 CustomerRepository

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest
public class CustomerRepositoryTest {

    @Autowired
    private CustomerRepository repository;

    @Test
    public void svaeCustomers() {
        repository.save(new Customer("Alice", "湖北武汉", 13));
        repository.save(new Customer("Bob", "湖北咸宁", 23));
        repository.save(new Customer("Neo", "湖北黄石", 30));
        repository.save(new Customer("Summer", "湖北襄阳", 22));
        repository.save(new Customer("Tommy", "湖北宜昌", 22));
        repository.save(new Customer("Jerry", "湖北荆州", 22));
        repository.save(new Customer("关羽", "大意失荆州", 22));
    }
}

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很显然，上面执行的是插入操作（在此之前还执行了建库建表操作）。

注意：由于我们没有指定 id 属性的值，这意味着，我们希望由 Elasticsearch 来为每一个文档的 id 属性赋值。

不过 JavaBean 中的这个 id 属性是 ES 文档（Document）的元属性 _id ，而不是 id 。从 Kibana 中可以看到 id 属性的值是 null 。

如果我们指定了 id 属性值，那么，文档的原属性 _id 和我们自己的 id 属性值是一样的，都是这个我们指定的这个值。

查询所有

for (Customer customer : repository.findAll()) {
    log.info("{}", customer);
}

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删除

repository.deleteAll();
repository.deleteByUserName("neo"); // 注意，大小写敏感。

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修改

Customer customer = repository.findByUserName("Summer");
log.info("{}", customer);
customer.setAddress("湖北武汉武昌区");
repository.save(customer);
Customer other = repository.findByUserName("Summer");
log.info("{}", other);

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#6. 高级查询

#分页查询

Spring Data 自带的分页方案：

Pageable pageable = PageRequest.of(0, 2);

Page<Book> books = bookDao.findAll(pageable);

log.info("总共有 {} 条数据", books.getTotalElements());
log.info("总共有 {} 页", books.getTotalPages());
log.info("本页的页号是 {}", books.getNumber());
log.info("本页的页面大小 {}", books.getSize());
log.info("本页的实际数量 {}", books.getContent().size());

// 本页的内容：List<Book>
books.getContent().forEach((item) -> log.debug("{}", item));

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#排序

Spring Data 自带了排序方案：

Sort sort  =  Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price");

Iterable<Book> books = bookDao.findAll(sort);

books.forEach((book) -> log.info("{}", book));

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#使用 @Query 注解

你可以在 Repository 接口的方法上标注 @Query 注解，并明确指定执行怎样的查询：

@Query("{ \"match\" : { \"description\" : \"?0\" }}")
SearchHits<Book> xxx(String content);

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注意：

@Query 注解的字符串内容是 { ... } 形式的，不要忘记了大括号。
@Query 注解的字符串内容中没有 "query"，不要多复制了东西；

假设你传入的 content 参数值为 java ，那么调用上述方法等价于执行了下面的查询：

{
  "query": {
    "match": { "description": "java" }
  }
}

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#term 查询

// 不建议使用。官方建议使用上述的 @Query 替代。
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("description", "java");

Iterable<Book> it = bookDao.search(queryBuilder);
it.forEach((item) -> log.info("{}", item));

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#match 查询

// 不建议使用。官方建议使用上述的 @Query 替代。
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("description", "java编程");

Iterable<Book> it = bookDao.search(queryBuilder);
it.forEach((item) -> log.info("{}", item));

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#多条件查询

QueryBuilders.boolQuery()
QueryBuilders.boolQuery().must()：相当于 and
QueryBuilders.boolQuery().should()：相当于 or
QueryBuilders.boolQuery().mustNot()：相当于 not

注意，合理的 and 和 or 的嵌套关系，有助于你理清逻辑。建议像 Mybatis 的 Example 对象学习，组织成 (... and ...) or (... and ...) 的形式。

// 不建议使用。官方建议使用上述的 @Query 替代。

QueryBuilder query1 = QueryBuilders.termQuery("", "");
QueryBuilder query2 = QueryBuilders.termQuery("", "");
QueryBuilder query3 = QueryBuilders.termQuery("", "");
QueryBuilder query4 = QueryBuilders.termQuery("", "");

// ... and ...
QueryBuilder all = QueryBuilders.boolQuery()
    .must(query1)
    .must(query2);

// ... or ...
QueryBuilder all = QueryBuilders.boolQuery()
    .should(query1)
    .should(query2);

// (... and ...) or (... and ...)
QueryBuilder all = QueryBuilders.boolQuery()
    .should(
        QueryBuilders.boolQuery()
        .must(query1)
        .must(query2))
    .should(
        QueryBuilders.boolQuery()
        .must(query3)
        .must(query4));

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#7. 附-版本对应关系

Spring Data ElasticSearch 和 ElasticSearch 是有对应关系的，不同的版本之间不兼容。

官网描述的对应关系如下表：

Spring Boot	Spring Data Elasticsearch	Elasticsearch
2.2.x	3.2.x	6.8.4
2.1.x	3.1.x	6.2.2
2.0.x	3.0.x	5.5.0

注意，Spring Boot（Spring Data Elasticsearch）和 Elasticsearch 的版本匹配问题是网上反映较多的问题一定要注意。以上是官网列出的版本对应关系，但是实施情况好像也并非如此，实际情况比较混乱。

总体而言规则如下：

spring-data-es / spring-boot	ES7	ES6	ES5
3.2.x / 2.2.x	支持	支持	不支持
3.1.x / 2.1.x	不支持	支持	不支持
3.0.x / 2.0.x	不支持	支持	支持

#8. 示例

And: findByNameAndPrice

{ 
  "query" : { 
    "bool" : { 
      "must" : [ 
        { "query_string" : { "query" : "?", "fields" : [ "name" ] } }, 
        { "query_string" : { "query" : "?", "fields" : [ "price" ] } } 
      ] 
    } 
  }
}

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Or：findByNameOrPrice

{ 
  "query" : { 
    "bool" : { 
      "should" : [ 
        { "query_string" : { "query" : "?", "fields" : [ "name" ] } }, 
        { "query_string" : { "query" : "?", "fields" : [ "price" ] } } 
      ] 
    } 
  }
}

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Is: findByName

{ 
  "query" : { 
    "bool" : { 
      "must" : [ 
        { "query_string" : { "query" : "?", "fields" : [ "name" ] } } 
      ] 
    } 
  }
}

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Not: findByNameNot

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must_not" : [ { 
                "query_string" : { "query" : "?", "fields" : [ "name" ] } 
            } ] 
        } 
    }
}

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Between: findByPriceBetween

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "range" : {
                    "price" : {"from" : ?, "to" : ?, "include_lower" : true, "include_upper" : true } 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

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LessThan: findByPriceLessThan

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "range" : {
                    "price" : {"from" : null, "to" : ?, "include_lower" : true, "include_upper" : false } 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

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LessThanEqual: findByPriceLessThanEqual

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "range" : {
                    "price" : {"from" : null, "to" : ?, "include_lower" : true, "include_upper" : true } 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

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GreaterThan: findByPriceGreaterThan

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "range" : {
                    "price" : {"from" : ?, "to" : null, "include_lower" : false, "include_upper" : true } 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

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GreaterThanEqual: findByPriceGreaterThan

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "range" : {
                    "price" : {"from" : ?, "to" : null, "include_lower" : true, "include_upper" : true } 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

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Before: findByPriceBefore

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "range" : {
                    "price" : {"from" : null, "to" : ?, "include_lower" : true, "include_upper" : true } 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

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After: findByPriceAfter

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "range" : {
                    "price" : {"from" : ?, "to" : null, "include_lower" : true, "include_upper" : true } 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

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Like: findByNameLike

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ { 
                "query_string" : { "query" : "?*", "fields" : [ "name" ] }, 
                "analyze_wildcard": true 
            } ] 
        } 
    }
}

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StartingWith: findByNameStartingWith

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ { 
                "query_string" : { "query" : "?*", "fields" : [ "name" ] }, 
                "analyze_wildcard": true 
            } ] 
        } 
    }
}

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EndingWith: findByNameEndingWith

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ { 
                "query_string" : { "query" : "*?", "fields" : [ "name" ] }, 
                "analyze_wildcard": true 
            } ] 
        } 
    }
}

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Contains/Containing: findByNameContaining

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ { 
                "query_string" : { "query" : "*?*", "fields" : [ "name" ] }, 
                "analyze_wildcard": true 
            } ] 
        } 
    }
}

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In (when annotated as FieldType.Keyword): findByNameIn(Collection<String>names)

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "bool" : {
                    "must" : [ {
                        "terms" : {"name" : ["?","?"]}
                    } ] 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

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In: findByNameIn(Collection<String>names)

{ "query": {"bool": {"must": [{"query_string":{"query": "\"?\" \"?\"", "fields": ["name"]}}]}}}

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NotIn (when annotated as FieldType.Keyword): findByNameNotIn(Collection<String>names)

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ {
                "bool" : {
                    "must_not" : [ {
                        "terms" : {"name" : ["?","?"]}
                    } ] 
                } 
            } ] 
        } 
    }
}

Copied!

NotIn: findByNameNotIn(Collection<String>names)

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                "query_string": {
                    "query": "NOT(\"?\" \"?\")", "fields": ["name"]
                }
            }]
        }
    }
}

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Near: findByStoreNear

暂不支持

True: findByAvailableTrue

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ { 
                "query_string" : { "query" : "true", "fields" : [ "available" ] } 
            } ] 
        } 
    }
}

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False: findByAvailableFalse

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ { 
                "query_string" : { "query" : "false", "fields" : [ "available" ] } 
            } ] 
        } 
    }
}

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OrderBy: findByAvailableTrueOrderByNameDesc

{ 
    "query" : { 
        "bool" : { 
            "must" : [ { 
                "query_string" : { "query" : "true", "fields" : [ "available" ] } 
            } ] 
        } 
    }, 
    "sort":[{
        "name":{"order":"desc"}
    }] 
}

posted on 2021-12-08 20:17 迎着风跑阅读(678) 评论(0) 收藏举报

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Spring Boot 整合 ElasticSearch

#1. 版本问题

#2. 回顾 Elasticsearch 搜索功能

#中文分词器的影响

#document 的字段类型

#term 查询和 match 查询

#3. Spring Boot 集成 ElasticSearch

#4. 创建操作的 Repository

#5. 测试 CustomerRepository

#6. 高级查询

#分页查询

#排序

#使用 @Query 注解

#term 查询

#match 查询

#多条件查询

#7. 附-版本对应关系

#8. 示例