【ELK】4.spring boot 2.X集成ES spring-data-ES 进行CRUD操作 完整版+kibana管理ES的index操作

spring boot 2.X集成ES 进行CRUD操作  完整版

 

内容包括：

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1.CRUD：单字段查询、复合查询、分页查询、评分查询√

2.时间范围查询√

3.GET方法传入时间类型解析不了的问题√

4.term和match查询的区别√

5.filter+query查询的区别√

6.自定义ES的mapping,自定义settings√

7.解决@Field注解 设置分词器无效的问题、解决@Document注解 设置分区 以及备份无效的问题√

8.pinyin查询以及繁简体转化查询的集成√

9.同一个字段设置多种分词器的解决方案√

10.不同分词器的区别。读时分词和写时分词√

11.索引数据迁移

12.keyword与text类型区别以及引出的相关问题√

13.index创建的索引状态为yellow以及启动集群后对于index状态、分片、备份的影响

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要求：

spring boot 2.0.1

elasticsearch 6.5.4

spring-boot-starter-data-elasticsearch 

 

es中要求已经安装了ik分词器、pingyin分词器、繁简体转化分词器[安装步骤]

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注明：

下文中红色字体部分，即为集成过程中解决的问题。

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集成项目结构：

 

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正文

一、spring boot 集成ES基本操作的步骤

1.pom.xml引入jar包

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

2.ES连接信息，配置在application.properties中

#elasticsearch相关配置
#es的cluster集群名称可以查看服务器安装的集群名称 curl http://192.168.92.130:9200 获取到集群名称
spring.data.elasticsearch.cluster-name=docker-cluster
#注意端口为9300  9300 是 Java 客户端的端口,支持集群之间的通信。9200 是支持 Restful HTTP 的接口
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=192.168.92.130:9300

3.测试实体Builder

package com.sxd.swapping.domain;


import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import lombok.*;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.*;

import javax.persistence.Id;
import java.util.Date;


/**
 * es的index的settings 和 mapping 设置，是最初的第一次设置。后续即使更改，也不起作用。
 * 但是mapping中的属性名称以及属性个数如果更改了，会更新到ES中。这样会导致数据的丢失。需要注意。
 */


@Setter
@Getter

//ES的三个注解
//指定index索引名称为项目名   指定type类型名称为实体名
@Document(indexName = "swapping",type = "builder")
//相当于ES中的mapping    注意对比文件中的json和原生json  最外层的key是没有的
@Mapping(mappingPath = "/esConfig/builder-mapping.json")
//相当于ES中的settings   注意对比文件中的json和原生json  最外层的key是没有的
@Setting(settingPath = "/esConfig/builder-setting.json")
public class Builder {
    
    //id  测试长整型数据   注意与es中索引本身id区分开
    @Id
    private Long id;


    //在创建初始化索引开始   就要去查看mapping是否ik分词创建成功   否则 需要进行索引数据的迁移操作


    //指定查询分词器 为ik分词器     存储分词器为 ik分词器
    //在@Field中指定的ik分词器没起作用，因此采用上面的两个注解 可以完全自定义类型Field的各个属性
    //@Field(searchAnalyzer = "ik_max_word",analyzer = "ik_max_word")


    //类型定义为text 可测试ik分词  繁简体转化   pinyin分词 查询效果
    //名称     测试字符串类型
    private String buildName;

    //类型定义为text  可测试大文本
    private String remark;

    //类型定义为keyword 可测试是否分词 以及查询效果
    private String email;

    //数量  测试整型数据
    private int buildNum;

    //时间也可以进行范围查询，但是查询传入参数，应该为mapping中定义的时间字段的 格式化字符串  或 时间戳 否则，ES无法解析格式会报错
    //时间    测试时间类型
    private Date buildDate;

    //积分比率  测试浮点型数据
    private Double integral;


    //分页大小
    private Integer pageNum = 0;
    //分页数量
    private Integer pageSize = 10;





}
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注释1：

　　@Document注解，注明index名字是 swapping 项目名；type名字是 builder 实体名。【都是可以自定义的，如果可以，在settings中设置也是可以的】

注释2：

　　@Document @Field注解详解

注释3：

　　自定义mapping

　　@Field注解中指定分词器无效的问题，是通过设置自定义mapping解决的。

　　同样，自定义mapping也解决了同一个字段指定多种分词器的问题。

注释4：

　　自定义settings

　　自定义settings的设置目的是为了，创建分词器规则以及对于index的自定义设置。因为@Document注解中设置分区和备份 可能无效的问题。通过自定义setting也可以解决。

注释5：

　　对于实体的mapping和settings的设置，在初始化启动的第一次，就创建成功了。

　　之后即使程序中自定义的mapping更改了，对于ES中index的mapping的设置也不会发生改动。

　　这也就意味着，如果在第一次创建index的时候，如果属性类型指定错误，或者分词器未设置，或者@Field中设置ik分词器无效等这些问题。那这些问题就一直存在，因为ES中的index的mapping在创建成功后就不能更改了。

　　因此，如果需要解决上述的这些问题，

　　要么就是在初次创建的时候，就使用[注释3]中的方式，自定义mapping。

　　要么就是在出现问题之后，使用 elasticsearch 提供的 reindex api 来迁移数据，创建新的索引。这样可以实现不影响线上的访问，需要无缝切换到新的索引上。

　　

 

4.自定义index的settings

{
  "index": {
    "number_of_shards": "2",
    "number_of_replicas": "0",
    "analysis": {

      "filter": {
        "edge_ngram_filter": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 50
        },
        "pinyin_simple_filter": {
          "type": "pinyin",
          "first_letter": "prefix",
          "padding_char": " ",
          "limit_first_letter_length": 50,
          "lowercase": true
        }
      },

      "char_filter": {
        "tsconvert": {
          "type": "stconvert",
          "convert_type": "t2s"
        }
      },

      "analyzer": {
        "ikSearchAnalyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "char_filter": [
            "tsconvert"
          ]
        },
        "pinyinSimpleIndexAnalyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": [
            "pinyin_simple_filter",
            "edge_ngram_filter",
            "lowercase"
          ]
        }
      }

    }
  }
}
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注释1：

　　对比原生的settings，可以发现最外层的key是没有的。这里附上一份原生的settings，只做参考

{
  "settings": {
    "index": {
      "refresh_interval": "1s",
      "number_of_shards": "5",
      "provided_name": "swapping",
      "creation_date": "1550472518470",
      "store": {
        "type": "fs"
      },
      "number_of_replicas": "1",
      "uuid": "e0UG1DH8RLG9_UYOzijSvw",
      "version": {
        "created": "6050499"
      }
    }
  },
  "defaults": {
    "index": {
      "max_inner_result_window": "100",
      "unassigned": {
        "node_left": {
          "delayed_timeout": "1m"
        }
      },
      "max_terms_count": "65536",
      "routing_partition_size": "1",
      "max_docvalue_fields_search": "100",
      "merge": {
        "scheduler": {
          "max_thread_count": "1",
          "auto_throttle": "true",
          "max_merge_count": "6"
        },
        "policy": {
          "reclaim_deletes_weight": "2.0",
          "floor_segment": "2mb",
          "max_merge_at_once_explicit": "30",
          "max_merge_at_once": "10",
          "max_merged_segment": "5gb",
          "expunge_deletes_allowed": "10.0",
          "segments_per_tier": "10.0",
          "deletes_pct_allowed": "33.0"
        }
      },
      "max_refresh_listeners": "1000",
      "max_regex_length": "1000",
      "load_fixed_bitset_filters_eagerly": "true",
      "number_of_routing_shards": "5",
      "write": {
        "wait_for_active_shards": "1"
      },
      "mapping": {
        "coerce": "false",
        "nested_fields": {
          "limit": "50"
        },
        "depth": {
          "limit": "20"
        },
        "ignore_malformed": "false",
        "total_fields": {
          "limit": "1000"
        }
      },
      "source_only": "false",
      "soft_deletes": {
        "enabled": "false",
        "retention": {
          "operations": "0"
        }
      },
      "max_script_fields": "32",
      "query": {
        "default_field": [
          "*"
        ],
        "parse": {
          "allow_unmapped_fields": "true"
        }
      },
      "format": "0",
      "sort": {
        "missing": [],
        "mode": [],
        "field": [],
        "order": []
      },
      "priority": "1",
      "codec": "default",
      "max_rescore_window": "10000",
      "max_adjacency_matrix_filters": "100",
      "gc_deletes": "60s",
      "optimize_auto_generated_id": "true",
      "max_ngram_diff": "1",
      "translog": {
        "generation_threshold_size": "64mb",
        "flush_threshold_size": "512mb",
        "sync_interval": "5s",
        "retention": {
          "size": "512mb",
          "age": "12h"
        },
        "durability": "REQUEST"
      },
      "auto_expand_replicas": "false",
      "mapper": {
        "dynamic": "true"
      },
      "requests": {
        "cache": {
          "enable": "true"
        }
      },
      "data_path": "",
      "highlight": {
        "max_analyzed_offset": "-1"
      },
      "routing": {
        "rebalance": {
          "enable": "all"
        },
        "allocation": {
          "enable": "all",
          "total_shards_per_node": "-1"
        }
      },
      "search": {
        "slowlog": {
          "level": "TRACE",
          "threshold": {
            "fetch": {
              "warn": "-1",
              "trace": "-1",
              "debug": "-1",
              "info": "-1"
            },
            "query": {
              "warn": "-1",
              "trace": "-1",
              "debug": "-1",
              "info": "-1"
            }
          }
        },
        "throttled": "false"
      },
      "fielddata": {
        "cache": "node"
      },
      "default_pipeline": "_none",
      "max_slices_per_scroll": "1024",
      "shard": {
        "check_on_startup": "false"
      },
      "xpack": {
        "watcher": {
          "template": {
            "version": ""
          }
        },
        "version": "",
        "ccr": {
          "following_index": "false"
        }
      },
      "percolator": {
        "map_unmapped_fields_as_text": "false",
        "map_unmapped_fields_as_string": "false"
      },
      "allocation": {
        "max_retries": "5"
      },
      "indexing": {
        "slowlog": {
          "reformat": "true",
          "threshold": {
            "index": {
              "warn": "-1",
              "trace": "-1",
              "debug": "-1",
              "info": "-1"
            }
          },
          "source": "1000",
          "level": "TRACE"
        }
      },
      "compound_format": "0.1",
      "blocks": {
        "metadata": "false",
        "read": "false",
        "read_only_allow_delete": "false",
        "read_only": "false",
        "write": "false"
      },
      "max_result_window": "10000",
      "store": {
        "stats_refresh_interval": "10s",
        "fs": {
          "fs_lock": "native"
        },
        "preload": []
      },
      "queries": {
        "cache": {
          "enabled": "true"
        }
      },
      "ttl": {
        "disable_purge": "false"
      },
      "warmer": {
        "enabled": "true"
      },
      "max_shingle_diff": "3",
      "query_string": {
        "lenient": "false"
      }
    }
  }
}
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注释2：

　　自定义settings中，设置分片是2，备份是0。如果是备份设置为1，则代表每个分片都有一个备份，则总共是4分。

　　因为ES只启动了一个node节点，所以会导致index的状态为yellow。因为一个节点，而分片又要创建备份的缘故，会导致备份创建无效。最后的index的state状态会显示为total=4，而success=2。虽然这样并不影响使用。

　　因此建议ES启动为多个nodes节点，启动为集群。

　　关于index设置分区和备份数量分别为多少，需要慎重！

注释3：

　　自定义setting中，JSON作用是创建两个分析器名为ikSearchAnalyzer，pinyinSimpleIndexAnalyzer,前者使用ik中文分词器加繁体转简体char_filter过滤，使得引用此分词器的字段在设置时，将会自动对中文进行分词和繁简体转换。

　　pinyinSimpleIndexAnalyzer 使用pinyin分词器，并进行edge_ngram 过滤，大写转小写过滤。

注释4：

　　通过自定义setting，实现了对同一字段设置多种分词器

注释5：

　　关于ES的内置分词器，可以详细看看。

注释6：

　　ES的分词器，其实就是插件，是工具。而对于分词的使用，其实可以分为读时分词和写时分词。

　　读时分词，发生在用户查询时，ES 会即时地对用户输入的关键词进行分词，分词结果只存在内存中，当查询结束时，分词结果也会随即消失。

　　写时分词，发生在文档写入时，ES 会对文档进行分词后，将结果存入倒排索引，该部分最终会以文件的形式存储于磁盘上，不会因查询结束或者 ES 重启而丢失。

　　看到这里，其实就明白了。写时分词，是在自定义mapping中指定的，而且一经指定就不能再修改，若要修改必须新建索引。

　　所以，查询的时候，我们可以自定义按照哪种想要的分词效果进行查询。没有指定，就是mapping中指定的查询分词。

　　写的时候就是按照mapping中指定的分词进行存储，如果没有指定，则按照ES默认的分词器进行分词存储！

注释7：

　　analyzer中设置的自定义的分词器的名字在mapping中会被引用

 

5.自定义Index的mapping

{
  "builder": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "buildName": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ikSearchAnalyzer",
        "search_analyzer": "ikSearchAnalyzer",
        "fields": {
          "pinyin": {
            "type": "text",
            "analyzer": "pinyinSimpleIndexAnalyzer",
            "search_analyzer": "pinyinSimpleIndexAnalyzer"
          }
        }
      },
      "remark": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ikSearchAnalyzer",
        "search_analyzer": "ikSearchAnalyzer",
        "fields": {
          "pinyin": {
            "type": "text",
            "analyzer": "pinyinSimpleIndexAnalyzer",
            "search_analyzer": "pinyinSimpleIndexAnalyzer"
          }
        }
      },
      "email": {
        "type": "keyword",
        "ignore_above": 50
      },
      "buildNum": {
        "type": "long"
      },
      "buildDate": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
      },
      "integral": {
        "type": "float"
      },
      "pageNum": {
        "type": "long"
      },
      "pageSize": {
        "type": "long"
      },
      "query": {
        "properties": {
          "match_all": {
            "type": "object"
          }
        }
      }
    }
  }
}
View Code

注释1：

　　mapping中只要是对实体的各个属性对应的类型，以及分词器进行指定。

注释2：

　　尤其是时间字段，类型需要设置为date，时间格式需要设置为文件中指定的。

　　时间类型设置为date的目的，是对时间进行范围查询是可操作的。如果类型设置为text类型，则时间范围查询就无法实现。

　　时间格式的指定，是需要解析ES对接java程序，进行查询时候，传入参数可以是"yyyy-MM-dd"的时间字符串，也可以是时间戳。

　　需要注意的是：时间字段在ES中存储是时间戳，因此想要进行精准的时间查询以及时间范围查询，其实可以通过传入时间戳进行查询。后面的controller中有具体的方法。

　　如果ES查询时间报错：Caused by: ElasticsearchParseException[failed to parse date field [Sun Dec 31 16:00:00 UTC 2017] with format [yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis]];

注释3：

　　这里需要注意的是字符串类型的两种数据类型text和keyword。

　　text类型：支持分词、全文检索，不支持聚合、排序操作。适合大字段存储，如：文章详情、content字段等.

　　keyword类型：支持精确匹配，支持聚合、排序操作。适合精准字段匹配，如：url、name、email、title等字段.

　　

　　keyword支持的最大长度为32766个UTF-8字符，且如果超过了ignore_above设置的字符串最大长度后，数据将不会被索引，无法通过term精确匹配查询.

　　text则不受长度限制

 

　　本点相关联的问题：

　　问题1：设置为keyword类型的字段，插入很长的大段内容后，报字符超出异常，无法插入。

　　问题2：检索超过ignore_above设定长度的字段后，无法返回结果

注释4：

　　在自定义mapping中实现了对同一字段设置多个分词器。

注释5：

　　对于上面字段中fields的设置，例如 pinyin，是自定义的，会在controller中查询时候，指定按照mapping中设置好的分词器查询时候，用到。

QueryBuilder ikSTQuery = QueryBuilders.matchQuery("buildName",pinyinStr).boost(1f);
QueryBuilder pinyinQuery = QueryBuilders.matchQuery("buildName.pinyin",pinyinStr);

　　当然，除了可以用mapping中预先设定好的强大的分词器之外，也可以自己指定分词器进行查询。[前提是你的ES中默认有或者你自己安装了的分词器]

QueryBuilder matchBuilder =   QueryBuilders.matchQuery( "buildName" ,str).analyzer("ik_max_word");

　　这里的分词器，可以参考4中注释5的 ES中默认的分词器 进行赋值。甚至更多。

注释6：

　　这里的分词器名称，采用自定义settings中预先设置的分词器名称。

 

6.继承ElasticsearchRepository的BuilderDao

package com.sxd.swapping.esDao;

import com.sxd.swapping.domain.Builder;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface BuilderDao extends ElasticsearchRepository<Builder,Long>{

}
View Code

 

7.controller层CRUD

package com.sxd.swapping.controller;

import com.sxd.swapping.base.UniVerResponse;
import com.sxd.swapping.domain.Builder;
import com.sxd.swapping.esDao.BuilderDao;
import org.elasticsearch.index.query.*;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.propertyeditors.CustomDateEditor;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.SearchQuery;
import org.springframework.web.bind.WebDataBinder;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;

/**
 * 使用方式有两种：
 * 1.一种是经过 SpringData 封装过的，直接在 dao 接口继承 ElasticsearchRepository 即可
 * 2.一种是经过 Spring 封装过的，直接在 Service/Controller 中引入该 bean 即可 ElasticsearchTemplate
 */
@RestController
@RequestMapping("/es")
public class ESBuilderController {

    @Autowired
    BuilderDao builderDao;

    /**
     * 方式1
     *
     * 单个保存索引
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/save", method = RequestMethod.POST)
    public UniVerResponse<Builder> save(@RequestBody Builder builder){
        builder = builder == null ? new Builder() : builder;
        UniVerResponse<Builder> res = new UniVerResponse<>();
        Builder builder2 = builderDao.save(builder);
        res.beTrue(builder2);
        return res;
    }


    /**
     * 方式1
     *
     * 根据ID获取单个索引
     * @param id
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/get", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<Builder> get(Long id){
        UniVerResponse<Builder> res = new UniVerResponse<>();
        Optional<Builder> get = builderDao.findById(id);
        res.beTrue(get.isPresent() == false ? null : get.get());
        return res;
    }


    /**
     * ============================单条件查询==================================
     */

    /**
     * 方式1
     *
     * 通过match进行模糊查询
     * 根据传入属性值，检索指定属性下是否有匹配
     *
     * 例如：
     * name:中国人
     * 那么查询会将 中国人 进行分词， 中国  人  国人 等。之后再进行查询匹配
     *
     * @param name
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/searchNameByMatch", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<List<Builder>> searchNameByMatch(String name){
        UniVerResponse<List<Builder>> res = new UniVerResponse<>();
        MatchQueryBuilder matchBuilder = QueryBuilders.matchQuery("buildName",name);
        Iterable<Builder> search = builderDao.search(matchBuilder);
        Iterator<Builder> iterator = search.iterator();
        List<Builder> list = new ArrayList<>();
        while (iterator.hasNext()){
            list.add(iterator.next());
        }

        res.beTrue(list);
        return res;
    }


    /**
     *  方式1
     *
     *  通过term进行全量完全匹配查询
     *  根据传入属性值，检索指定属性下是否有属性值完全匹配的
     *
     *  例如：
     *  name:中国人
     *  那么查询不会进行分词，就是按照  包含完整的  中国人  进行查询匹配
     *
     * 此时ik中文分词 并没有起作用【此时是在@Field注解 指定的ik分词器】
     * 例如存入  张卫健  三个字，以ik_max_word 分词存入，查询也指定以ik查询，但是  以张卫健  查询 没有结果
     * 以   【张】   或   【卫】   或   【健】  查询 才有结果，说明分词是以默认分词器 进行分词 ，也就是一个中文汉字 进行一个分词的效果。
     *
     *
     *
     * @param name
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/searchNameByTerm", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<List<Builder>> searchNameByTerm(String name){
        UniVerResponse<List<Builder>> res = new UniVerResponse<>();
        TermQueryBuilder termBuilder = QueryBuilders.termQuery("buildName",name);
        Iterable<Builder> search = builderDao.search(termBuilder);
        Iterator<Builder> iterator = search.iterator();
        List<Builder> list = new ArrayList<>();
        while (iterator.hasNext()){
            list.add(iterator.next());
        }

        res.beTrue(list);
        return res;
    }


    /**
     * 方式1
     *
     * 根据range进行范围查询
     *
     * 时间也可以进行范围查询，但时间传入值应该为yyyy-MM-dd HH:mm:ss 格式的时间字符串或时间戳 或其他定义的时间格式
     * 只有在mapping中定义的时间格式，才能被ES查询解析成功
     *
     * @param num
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/searchNumByRange", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<List<Builder>> searchNumByRange(Integer num){
        UniVerResponse<List<Builder>> res = new UniVerResponse<>();
        RangeQueryBuilder rangeBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("buildNum").gt(0).lt(num);
        Iterable<Builder> search = builderDao.search(rangeBuilder);
        Iterator<Builder> iterator = search.iterator();
        List<Builder> list = new ArrayList<>();
        while (iterator.hasNext()){
            list.add(iterator.next());
        }

        res.beTrue(list);
        return res;
    }


    //处理GET请求的时间转化
    @InitBinder
    public void initBinder(WebDataBinder binder) {
        SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        dateFormat.setLenient(false);
        binder.registerCustomEditor(Date.class, new CustomDateEditor(dateFormat, true));
    }


    /**
     * ============================复合条件查询==================================
     */

    /**
     * 方式1
     *
     * 使用bool进行复合查询，使用filter比must query性能好
     *
     * filter是过滤，1.文档是否包含于结果 2.不涉及评分 3.更快
     * query是查询，1.文档是否匹配于结果 2.计算文档匹配评分 3.速度慢
     *
     *
     * @param builder
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/searchByBool", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<Page<Builder>>  searchByBool(Builder builder){
        UniVerResponse<Page<Builder>> res = new UniVerResponse<>();
        BoolQueryBuilder boolBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

        //多个字段匹配 属性值 must query
        MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder =
                QueryBuilders.multiMatchQuery(builder.getBuildName(),"buildName","buildName2");
        boolBuilder.must(matchQueryBuilder);

        //filter 分别过滤不同字段，缩小筛选范围
        TermQueryBuilder numQuery = QueryBuilders.termQuery("buildNum",builder.getBuildNum());
        boolBuilder.filter(numQuery);

        RangeQueryBuilder dateQuery = QueryBuilders.rangeQuery("buildDate").lt(builder.getBuildDate().getTime());
        boolBuilder.filter(dateQuery);

        //排序 + 分页
        Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.DESC,"buildNum");
        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(builder.getPageNum()-1,builder.getPageSize(),sort);

        Page<Builder> search = builderDao.search(boolBuilder, pageRequest);
        res.beTrue(search);
        return res;
    }

    /**
     * 方式1
     * 时间范围查询
     * ES中时间字段需要设置为 date类型，才能查询时间范围
     * 时间范围要想准确查询，需要将时间转化为时间戳进行查询
     *
     * ES中date字段存储是 时间戳存储
     *
     *
     * from[包含]  -   to[包含]
     * gt - lt
     * gte - lte
     *
     *
     *
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/searchByTimeRange", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<List<Builder>> searchByTimeRange(Builder builder){
        UniVerResponse<List<Builder>> res = new UniVerResponse<>();

        QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("buildDate").from(builder.getBuildDate().getTime());
        Iterable<Builder> search = builderDao.search(queryBuilder);
        Iterator<Builder> iterator = search.iterator();
        List<Builder> list = new ArrayList<>();
        while (iterator.hasNext()){
            list.add(iterator.next());
        }

        res.beTrue(list);
        return res;
    }


    /**
     *  方式1
     *
     *  检索所有索引
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/searchAll", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<List<Builder>> searchAll(){
        UniVerResponse<List<Builder>> res = new UniVerResponse<>();
        QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        Iterable<Builder> search = builderDao.search(queryBuilder);
        Iterator<Builder> iterator = search.iterator();
        List<Builder> list = new ArrayList<>();
        while (iterator.hasNext()){
            list.add(iterator.next());
        }

        res.beTrue(list);
        return res;
    }

    /**
     * 方式1
     *
     * 根据传入属性值  全文检索所有属性
     * 关于QueryStringQueryBuilder的使用，如果不指定分词器，那么查询的时候，会使用ES默认的分词器进行查询。
     * 结果就是 会查询出与查询内容丝毫不相干的结果。
     *
     *
     * 关于ES内置分词器：
     * https://blog.csdn.net/u013795975/article/details/81102010
     *
     *
     *
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/findByStr", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<List<Builder>> findByStr(String paramStr){
        UniVerResponse<List<Builder>> res = new UniVerResponse<>();
        QueryStringQueryBuilder qsqb = new QueryStringQueryBuilder(paramStr).analyzer("standard");
        Iterable<Builder> search = builderDao.search(qsqb);
        Iterator<Builder> iterator = search.iterator();
        List<Builder> list = new ArrayList<>();
        while (iterator.hasNext()){
            list.add(iterator.next());
        }

        res.beTrue(list);
        return res;

    }

    /**
     * 方式1
     *
     * 选择用term或match方式查询
     * 查询字段buildName或者buildName2
     * 指定以分词器 ik_max_word 或  ik_smart 或 standard[es默认分词器] 或 english 或 whitespace 分词器进行分词查询
     *
     *
     *
     * @param analyzer  分词器
     * @param str       查询属性值
     * @param param     指定是参数1[buildName] 还是 参数2[remark]
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/searchByIK", method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<List<Builder>> searchByIK(String analyzer,String str,Integer param){
        UniVerResponse<List<Builder>> res = new UniVerResponse<>();
        QueryBuilder matchBuilder =   QueryBuilders.matchQuery(param ==1 ? "buildName" : "remark",str).analyzer(analyzer);


        Iterable<Builder> search = builderDao.search(matchBuilder);
        Iterator<Builder> iterator = search.iterator();
        List<Builder> list = new ArrayList<>();
        while (iterator.hasNext()){
            list.add(iterator.next());
        }

        res.beTrue(list);
        return res;
    }


    /**
     * 方式1
     *
     * 繁简体转化查询、拼音查询,并且加入评分查询
     * 评分规则详情：https://blog.csdn.net/paditang/article/details/79098830
     * @param pinyinStr
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/searchByPinYin",method = RequestMethod.GET)
    public UniVerResponse<List<Builder>> searchByPinYin(String pinyinStr){
        UniVerResponse<List<Builder>> res =  new UniVerResponse<>();
        DisMaxQueryBuilder disMaxQuery = QueryBuilders.disMaxQuery();
        QueryBuilder ikSTQuery = QueryBuilders.matchQuery("buildName",pinyinStr).boost(1f);
        QueryBuilder pinyinQuery = QueryBuilders.matchQuery("buildName.pinyin",pinyinStr);

        disMaxQuery.add(ikSTQuery);
        disMaxQuery.add(pinyinQuery);

        Iterable<Builder> search = builderDao.search(disMaxQuery);
        Iterator<Builder> iterator = search.iterator();
        List<Builder> list = new ArrayList<>();
        while (iterator.hasNext()){
            list.add(iterator.next());
        }

        res.beTrue(list);
        return res;
    }







    /**
     *
     * @param builder
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/delete", method = RequestMethod.POST)
    public UniVerResponse<Builder> delete(@RequestBody Builder builder){
        UniVerResponse<Builder> res = new UniVerResponse<>();

        builderDao.deleteById(builder.getId());
        res.beTrue(builder);
        return res;
    }




}
View Code

注释1：

　　注意GET请求接受时间转化

注释2：

　　filter和query的区别　

　　filter是过滤，1.文档是否匹配 2.不涉及评分 3.更快 4.会自动缓存，下次查询速度会更快
　　query是查询，1.文档是否匹配查詢，相关度高不高 2.计算文档匹配评分 3.速度慢 4.查询的结果要比filter可能更多一些，因为涉及评分，所以更精确

注释3：

　　term和match的区别

* 通过match进行模糊查询
     * 根据传入属性值进行分词，检索指定属性下是否有匹配
     *
     * 例如：
     * name:中国人
     * 那么查询会将 中国人 进行分词， 中国  人  国人 等。之后再进行查询匹配
*  通过term进行全量完全匹配查询
     *  根据传入属性值，检索指定属性下是否有属性值完全匹配的
     *
     *  例如：
     *  name:中国人
     *  那么查询不会进行分词，就是按照  完整的  中国人  进行查询匹配

 

 

 

============================================================================

二、kibana管理index

1.Discover下查询

1.1输入上面操作的type名builder，可以看到ES中已经存入的document

 

1.2点击每一条Document左侧的三角，可以下拉查看document详情

 

2.Monitoring下管理

 

3.Management管理

 

 

=================================告一段落================================================

　　

posted @ 2019-02-21 11:38  Angel挤一挤  阅读(13190)  评论(1)  编辑  收藏  举报