Elasticsearch与Solr类似&＃xff0c;同样是一个基于Lucene的开源的分布式搜索引擎。当年由于Lucene的Java API比较难用&＃xff0c;于是Shay Banon就开发 出一个叫作Compass的框架来对Lucene进行封装。Compass框架用起来十分方便&＃xff0c;后来发现在2009年之后&＃xff0c;Compass项目就不更新了。因为Shay Banon用Elasticsearch取代了Compass。由于Compass只是一个Java框架&＃xff0c;所以必须掌握Java编程才能使用Compass&＃xff1b;而Elasticsearch则是一个独立应用&＃xff0c;它提供了RESTful的操作接口&＃xff0c;因此不管用什么编程语言&＃xff0c; 即使不会编程&＃xff0c;也可使用Elasticsearch&＃xff0c;只要会用Postman或curl发送请求即可。
&＃xff08;1&＃xff09;登录官网&＃xff08;地址&＃xff09;下载Elasticsearch&＃xff0c;版本对照关系&＃xff08;地址&＃xff09;
Elasticsearch启动报错&＃xff1a;
warning: ignoring JAVA_HOME&＃61;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_191&＃xff1b; using bundled JDK。原因是JDK和Elasticsearch版本不对应。warning: usage of JAVA_HOME is deprecated, use ES_JAVA_HOME。原因是 elasticsearch 7系列版本以上都是自带的jdk,可以在es的bin目录下找到elasticsearch-env.bat这个文件&＃xff0c;配置es的jdk。官方推荐使用es自带的jdk。&＃xff08;2&＃xff09;下载后得到Elasticsearch
➢ bin&＃xff1a;该目录下包含Elasticsearch的各种工具命令。
➢ config&＃xff1a;该目录下包含Elasticsearch的各种配置文件&＃xff0c;尤其是elasticsearch.yml和jvm.options两个配置文件很重要&＃xff0c;其中elasticsearch.yml用于配置Elasticsearch&＃xff0c;jvm.options用于配置JVM的堆内存,垃圾回收机制等选项。
➢ jdk&＃xff1a;该目录下包含一份最新的JDK。
➢ lib&＃xff1a;该目录下保存Elasticsearch的核心JAR包及依赖的第三方JAR包。
➢ logs&＃xff1a;日志目录。
➢ plugins&＃xff1a;Elasticsearch的插件目录。&＃xff08;3&＃xff09;配置环境变量
JAVA_HOME:E:\Java\jdk-1.11
PATH:E:\Elasticsearch&＃xff08;4&＃xff09;修改elasticsearch.yml文件
cluster.name: my-application #配置集群名
node.name: node-1 #配置节点名
#network.host: 192.168.0.1 #配置Elasticsearch绑定的IP地址
#http.port: 9200 #监听端口Elasticsearch的集群配置非常简单&＃xff0c;在同一个局域网内的多个节点&＃xff08;多个Elasticsearch服务器&＃xff09;上只要指定了相同的 cluster.name&＃xff0c;它们都会自动加入同一个集群。因此&＃xff0c;一个节点只要设置了cluster.name就能加入集群&＃xff0c;成为集群的一部分。
&＃xff08;5&＃xff09;启动Elasticsearch
访问(http://localhost:9200)发送GET请求&＃xff0c;输出name&＃xff0c;cluster_name就是前面配置的节点名和集群名&＃xff0c;也可以看到Elasticsearch的版本信息。则表明Elasticsearch启动成功。
如果想就这样使用Elasticsearch&＃xff0c;当然也是可以的&＃xff0c;但很明显安全性不够&＃xff0c;下面为Elasticsearch启用SSL支持&＃xff0c;以及配置用户名&＃xff0c;密码。
&＃xff08;1&＃xff09;修改config目录下的elasticsearch.yml文件&＃xff0c;添加内容。
# ---------------------------------- Security ----------------------------------
xpack.security.enabled: true&＃xff08;2&＃xff09;启动Elasticsearch&＃xff0c;打开新CMD然后设置密码。
Elasticsearch内置了用于不同目的几个用户&＃xff0c;故此处要依次为每个用户设置密码&＃xff0c;每个密码都要设置两次。
- elastic&＃xff1a;超级用户。
- kibana&＃xff1a;Kibana通过该用户连接Elasticsearch。
- logstash_system&＃xff1a;Logstash将监控信息存储到Elasticsearch中时使用该用户。
- beats_system&＃xff1a;Beats在Elasticsearch中存储监视信息时使用该用户。
- apm_system&＃xff1a;APM服务器在Elasticsearch中存储监视信息时使用该用户。
- remote_monitoring_user&＃xff1a;Metricbeat用户在Elasticsearch中收集和存储监视信息时使用该用户。
【Elastisearch、RDBMS、Solr基本对应关系】
RDBMS Elasticsearch Solr Table Index Core&＃xff08;Collection&＃xff09; row&＃xff08;行&＃xff09; Document&＃xff08;文档&＃xff09; Document&＃xff08;文档&＃xff09; column&＃xff08;列&＃xff09; Field&＃xff08;字段&＃xff09; Field&＃xff08;字段&＃xff09;
&＃xff08;1&＃xff09;添加Index
curl -k -u elastic:123456 -X PUT http://localhost:9200/testPS&＃xff1a;不允许使用大写
&＃xff08;2&＃xff09;查看Index
curl -k -u elastic:123456 http://localhost:9200/_cat/indices结果以点 (.) 开头的Index是Elasticsearch内置的Index。
&＃xff08;3&＃xff09;删除Index
curl -k -u elastic:123456 -X DELETE http://localhost:9200/test&＃xff08;4&＃xff09;替换默认分词器&＃xff1a;Elasticsearch 内置了一些分词器&＃xff0c;但这些分词器对中文支持并不 好&＃xff0c;这里可选择使用 IK 分词器来处理中文分词&＃xff08;地址&＃xff09;&＃xff0c;注意版本对应关系。
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.16.3/elasticsearch-analysis-ik-7.16.3.zip安装完成后&＃xff0c;IK分词器会被自动安装到Elasticsearch的plugins目录下&＃xff0c;还会在config目录下创建一个analysis-ik子目录&＃xff0c;用于保存IK分词器的配置文件。为Elasticsearch安装任何插件后都需要重启Elasticsearch服务器来加载IK分词器。然后在当前目录下&＃xff08;命令行提示符“>”前的路径&＃xff09;下创建一个配置文件&＃xff1a;
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"default": {"tokenizer": "ik_max_word"}}}}
}上面文件指定为Index设置默认的中文分词器&＃xff1a;ik_max_word&＃xff0c;该分词器由IK分词器提供&＃xff0c;它还提供了一个名为“ik_smart”的中文分词器。
curl -k -u elastic:123456 -X PUT http://localhost:9200/test -d &＃64;test.json -H "Content-Type:application/json"-H:设置Content-Type请求头的值为“application/json”&＃xff1b;
-d:用于读取配置文件的内容作为请求数据。
- 在命令行所在的当前路径下定义一个test.json文件&＃xff0c;该JSON文件指定使用ik_max_word分词器&＃xff0c;text属性指定要测试分 词的文本内容。
{"analyzer": "ik_max_word","text": "Elasticsearch与Solr类似&＃xff0c;同样是一个基于Lucene的开源的分布式搜索引擎。"
}
- 运行如下命令
curl -k -u elastic:123456 -X POST http://localhost:9200/test/_analyze?pretty&＃61;true -d &＃64;test.json -H "Content-Type:application/json"{"tokens" : [{"token" : "elasticsearch","start_offset" : 0,"end_offset" : 13,"type" : "ENGLISH","position" : 0},{"token" : "与","start_offset" : 13,"end_offset" : 14,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},......]
}每个词都被称作一个token&＃xff0c;每个token都对应如下属性&＃xff1a;
- start_offset&＃xff1a;起始位置。
- end_offset&＃xff1a;结束位置。
- type&＃xff1a;类型。
- position&＃xff1a;词的位置。
&＃xff08;1&＃xff09;添加文档&＃xff1a;在命令行所在的当前路径下定义一个book.json文件&＃xff0c;内容如下&＃xff1a;
{"name": "呐喊","description": "生动地塑造了狂人、孔乙己、阿Q等一批不朽的艺术形象&＃xff0c;深刻反映了19世纪末到20世纪20年代间中国社会生活的现状&＃xff0c;有力揭露和鞭挞了封建旧恶势力&＃xff0c;表达了作者渴望变革&＃xff0c;为时代呐喊&＃xff0c;希望唤醒国民的思想。","price": 35
}
curl -k -u elastic:123456 -X POST http://localhost:9200/test/book/1 -d &＃64;book.json -H "Content-Type:application/json"
{"_index":"test","_type":"book","_id":"1","_version":1,"result":"created","_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"_seq_no":0,"_primary_term":1}book:就是type
1:就是被添加文档的ID&＃xff0c;这个ID其实是字符串&＃xff0c;因此也可指定为“abc”&＃xff08;2&＃xff09;查看Index下所有文档&＃xff1a;命令中的pretty&＃61;true是一个很常见的参数&＃xff0c;用于让Elasticsearch生成格式良好的响应。从该命令可以看出&＃xff0c;查看Index下的所有文档&＃xff0c;只要在该Index后添加“_search”即可。
curl -k -u elastic:123456 http://localhost:9200/test/_search?pretty&＃61;true
{"took" : 717,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "test","_type" : "book","_id" : "1","_score" : 1.0,"_source" : {"name" : "呐喊","description" : "生动地塑造了狂人、孔乙己、阿Q等一批不朽的艺术形象&＃xff0c;深刻反映了19世纪末到20世纪20年代间中国社会生活的现状&＃xff0c;有力揭露和鞭挞了封建旧恶势力&＃xff0c;表达了作者渴望变革&＃xff0c;为时代呐喊&＃xff0c;希望唤醒国民的思想。","price" : 35}}]}
}&＃xff08;3&＃xff09;查看Index下指定ID的文档&＃xff1a;
curl -k -u elastic:123456 http://localhost:9200/test/book/1?pretty&＃61;true
{"_index" : "test","_type" : "book","_id" : "1","_version" : 1,"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"found" : true,"_source" : {"name" : "呐喊","description" : "生动地塑造了狂人、孔乙己、阿Q等一批不朽的艺术形象&＃xff0c;深刻反映了19世纪末到20世纪20年代间中国社会生活的现状&＃xff0c;有力揭露和鞭挞了封建旧恶势力&＃xff0c;表达了作者渴望变革&＃xff0c;为时代呐喊&＃xff0c;希望唤醒国民的思想。","price" : 35}
}&＃xff08;4&＃xff09;删除指定ID的文档&＃xff1a;
curl -k -u elastic:123456 -X DELETE http://localhost:9200/test/book/1
{"_index":"test","_type":"book","_id":"1","_version":2,"result":"deleted","_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"_seq_no":1,"_primary_term":1}&＃xff08;5&＃xff09;全文检索&＃xff1a;执行全文检索同样是向 Index 后加“_search”的 URL 地址发送请求&＃xff0c;只不过需要添加 JSON格式的请求数据而已。
{"query": {"match": {"description": "孔乙己"}}
}Elasticsearch自己的查询语法&＃xff08;地址&＃xff09;&＃xff0c;它要求查询参数满足JSON格式&＃xff0c;其中query属性的值才是实际的查询参数&＃xff1a;
- match 表明使用普通关键词查询
- regexp 表示正则表达式查询
- fuzzy表示模糊查询
- prefix 表示前缀查询
- wildcard表示通配符查询
- range表示范围查询
- query_string定义查询字符串
curl -k -u elastic:123456 http://localhost:9200/test/_search?pretty&＃61;true -d &＃64;search.json -H "Content-Type:application/json"&＃xff08;6&＃xff09;根据查询删除&＃xff1a;如果要根据查询条件来删除文档&＃xff0c;只要向Index后加“_delete_by_que ry”的URL地址发送POST请求即可。
curl -k -u elastic:123456 -X POST http://localhost:9200/test/_delete_by_query?pretty&＃61;true -d &＃64;search.json -H "Content-Type:application/json"
如果打算使用 Elasticsearch 自带的 RestClient 来操作 Elasticsearch&＃xff0c;甚至不需要添加 spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖&＃xff0c;则直接使用最基本的spring-boot-starter依赖和Elasticsearch提供的RestClient依赖即可。
Elasticsearch官方提供的RestClient分为两种&＃xff1a;
- 高级RestClient&＃xff08;推荐&＃xff09;&＃xff1a;开发者面向Index&＃xff0c;文档等高层次的API编程&＃xff0c;因此更加简单&＃xff0c;方便。通常建议以高级 RestClient 为主&＃xff0c;只有当高级 RestClient 实在搞不定时&＃xff0c;才考虑使用低级RestClient。
- 低级RestClient&＃xff1a;开发者直接面向底层 RESTful 接口编程&＃xff0c;发送最原始的请求参数&＃xff0c;Elasticsearch 服务器也返回最原始的响应&＃xff0c;这种方式需要开发者自行处理请求&＃xff0c;响应的序列化和反序列化&＃xff0c;相当麻烦&＃xff0c;但灵活性最好。
Spring Boot只要检测到类路径下有 elasticsearch-rest-high-level-client 依赖&＃xff08;无须使用Spring Data Elasticsearch&＃xff09;&＃xff0c;Spring Boot 就会在容器中创建一个自动配置的 RestHighLevelClient&＃xff0c;它就是Elasticsearch的高级RestClient。如果想使用低级RestClient&＃xff0c;只要调用它的 getLowLevelClient() 方法即可返回 ResLowLevelClient&＃xff0c;它就是Elasticsearch的低级RestClient。
如果需要对 RestClient 进行定制&＃xff0c;则可在容器中部署一个或多个 RestClientBuilderCustomizerBean&＃xff0c;该 Bean 的 customize() 方法即可对 RestClientBuilder、HttpAsyncClientBuilder、RequestConfig.Builder进行定制&＃xff0c; 这些定制最终将作用于Elasticsearch的RestClient。
当容器中有了自动配置的RestHighLevelClient之后&＃xff0c;容器可通过依赖注入将它注入其他任何组件&＃xff08;主要是DAO组件&＃xff09;&＃xff0c;接下来该组件可通过它的如下方法来操作Elasticsearch索引库&＃xff1a;
- count(CountRequest countRequest&＃xff0c;RequestOptions options)&＃xff1a; 查询符合条件的文档数量。
- countAsync(CountRequest countRequest&＃xff0c;RequestOptions option s&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式查询符合条件的文档数量&＃xff0c;其中 listener 参数负责处理异步查询的结果。- delete(DeleteRequest deleteRequest&＃xff0c;RequestOptions options)&＃xff1a; 根据ID删除文档。
- deleteAsync(DeleteRequest deleteRequest&＃xff0c;RequestOptions option s&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式根据ID删除文档&＃xff0c;其中listener参数负责处理异步删除的结果。- deleteByQuery(DeleteByQueryRequest deleteByQueryRequest&＃xff0c;RequestOptions options)&＃xff1a;删除符合查询条件的文档。
- deleteByQueryAsync(DeleteByQueryRequest deleteByQueryRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式删除符合查询条件的文档&＃xff0c;其中listener参数负责处理异步删除的结果。- exists(GetRequest getRequest&＃xff0c;RequestOptions options)&＃xff1a;判断指定ID对应的文档是否存在。
- existsAsync(GetRequest getRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式判断指定ID对应的文档是否存在。- get(GetRequest getRequest&＃xff0c;RequestOptions options)&＃xff1a;根据ID 获取文档。
- getAsync(GetRequest getRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式根据ID获取文档。- index(IndexRequest indexRequest&＃xff0c;RequestOptions options)&＃xff1a;创建索引或文档。
- indexAsync(IndexRequest indexRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式创建索引或文档。- mget(MultiGetRequest multiGetRequest&＃xff0c;RequestOptions option s)&＃xff1a;根据多个ID获取多个文档。
- mgetAsync(MultiGetRequest multiGetRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式根据多个ID获取多个文档。- msearch(MultiSearchRequest multiSearchRequest&＃xff0c;RequestOptions options)&＃xff1a;根据多个查询条件返回文档。
- msearchAsync(MultiSearchRequest multiSearchRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式根据多个查询条件返回文档。- search(SearchRequest searchRequest&＃xff0c;RequestOptions option s)&＃xff1a;查询文档。
- searchAsync(SearchRequest searchRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式查询文档。- update(UpdateRequest updateRequest &＃xff0c; RequestOptions options)&＃xff1a;根据ID更新文档。
- updateAsync(UpdateRequest updateRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式根据ID更新文档。- updateByQuery(UpdateByQueryRequest updateByQueryRequest&＃xff0c; RequestOptions options&＃xff09;&＃xff1a;更新符合条件的所有文档。
- updateByQueryAsync(UpdateByQueryRequest updateByQueryRequest&＃xff0c;RequestOptions options&＃xff0c;ActionListener
listener)&＃xff1a; 以异步方式更新符合条件的所有文档。此外&＃xff0c;它还提供了大量 xxx() 方法来返回对应的 XxxClient&＃xff0c;如 asyncSearch() 方法返回AsyncSearchClient&＃xff0c;cluster() 方法返回 ClusterClient&＃xff0c;eql() 方法返回 EqlClient&＃xff0c;indices()方法返回IndicesClient……这些XxxClient又提供了大量的方法来执行相应的操作。
&＃xff08;1&＃xff09;添加 elasticsearch-rest-high-level-client 依赖
org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client &＃xff08;2&＃xff09;修改 application.properties
# 指定Elasticsearch服务器的地址
spring.elasticsearch.rest.uris&＃61;http://127.0.0.1:9200
spring.elasticsearch.rest.read-timeout&＃61;10s
# 配置用户名和密码
spring.elasticsearch.rest.username&＃61;elastic
spring.elasticsearch.rest.password&＃61;123456&＃xff08;3&＃xff09;Controller
package com.example.springboot.Controller;import org.elasticsearch.Assertions;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.io.IOException;&＃64;RestController
public class HelloController {&＃64;Autowiredprivate RestHighLevelClient restHighClient;&＃64;RequestMapping("CreateIndex")public boolean testCreateIndex() throws IOException {// 定义创建Index的设置&＃xff0c;和前面test.json文件的内容相同// 设置该Index的默认分词器是ik_max_wordvar json &＃61; "{\n" &＃43;" \"settings\": {\n" &＃43;" \"analysis\": {\n" &＃43;" \"analyzer\": {\n" &＃43;" \"default\": {\"tokenizer\": \"ik_max_word\"}\n" &＃43;" }\n" &＃43;" }\n" &＃43;" }\n" &＃43;"}\n";var indexRequest &＃61; new CreateIndexRequest("books").source(json, XContentType.JSON);AcknowledgedResponse resp &＃61; restHighClient.indices().create(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);return resp.isAcknowledged();}&＃64;RequestMapping("DeleteIndex")public boolean testDeleteIndex(String index) throws IOException {var indexRequest &＃61; new DeleteIndexRequest(index);AcknowledgedResponse resp &＃61; restHighClient.indices().delete(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);return resp.isAcknowledged();}&＃64;RequestMapping("SaveDocument")public void testSaveDocument(String index, Integer id, String name, String description, Double price) throws IOException {IndexRequest request &＃61; new IndexRequest(index).id(id &＃43; "").source("name", name, "description", description, "price", price);IndexResponse resp &＃61; restHighClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(resp);}&＃64;RequestMapping("GetDocument")public void testGetDocument(String index, Integer id) throws IOException {var request &＃61; new GetRequest(index).id(id &＃43; "");GetResponse resp &＃61; restHighClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(resp.getSource());}&＃64;RequestMapping("Search")public void testSearch(String index, String field, String term) throws IOException {var builder &＃61; new SearchSourceBuilder();if (term !&＃61; null && term.contains("*")) {builder.query(QueryBuilders.wildcardQuery(field, term));} else {builder.query(QueryBuilders.matchQuery(field, term));}var request &＃61; new SearchRequest(index).source(builder);SearchResponse resp &＃61; restHighClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);SearchHits hits &＃61; resp.getHits();hits.forEach(System.out::println);}&＃64;RequestMapping("DeleteDocument")public void testDeleteDocument(String index, Integer id) throws IOException {var request &＃61; new DeleteRequest(index).id(id &＃43; "");DeleteResponse resp &＃61; restHighClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(resp.status());}
}testSearch()方法测试全文检索功能&＃xff0c;该方法对传入的 term 关键 词进行判断&＃xff0c;如果该关键词包含星号( * )&＃xff0c;就使用通配符查询&＃xff08;Wildc ard Query&＃xff09;&＃xff0c;否则就使用普通查询。
由于Elasticsearch官方并未提供反应式的RestClient&＃xff0c;因此Spring Data Elasticsearch额外补充了一个 ReactiveElasticsearchClient&＃xff0c;用于提供反应式 API 支持。ReactiveElasticsearchClient 相当于RestHighLevelClient的反应式版本&＃xff0c;因此它们二者的功能基本相似。只不过在调用ReactiveElasticsearchClient的方法时无须传入RequestOptions参数&＃xff0c;且其方法的返回值都是Flux或Mono &＃xff08;反应式API&＃xff09;&＃xff0c;因此下面程序使用了blockOptional()&＃xff0c;toIterable() 来保证反应式API能执行完成。
ReactiveElasticsearchClient 是基于 WebFlux 的 WebClient 的&＃xff0c;因此如果要使用反应式的RestClient&＃xff0c;还需要添加Spring WebFlux依赖。
org.springframework.boot spring-boot-starter-data-elasticsearch org.springframework.boot spring-boot-starter-webflux
# 指定Elasticsearch服务器的地址
spring.data.elasticsearch.client.reactive.endpoints&＃61;127.0.0.1:9200
spring.data.elasticsearch.client.reactive.use-ssl&＃61;false
spring.elasticsearch.rest.read-timeout&＃61;10s
# 配置用户名和密码
spring.elasticsearch.rest.username&＃61;elastic
spring.elasticsearch.rest.password&＃61;123456当容器中有了自动配置的ReactiveElasticsearchClient之后&＃xff0c;接下来即可将它依赖注入其他任何组件。
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.*;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.index.*;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.get.GetResult;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.client.reactive.ReactiveElasticsearchClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import reactor.core.publisher.*;import java.io.IOException;
import java.util.function.Consumer;&＃64;RestController
public class HelloController {&＃64;Autowiredprivate ReactiveElasticsearchClient reactiveClient;&＃64;RequestMapping("CreateIndex")public boolean testCreateIndex() throws IOException {// 定义创建Index的设置&＃xff0c;和前面test.json文件的内容相同// 设置该Index的默认分词器是ik_max_wordvar json &＃61; "{\n" &＃43;" \"settings\": {\n" &＃43;" \"analysis\": {\n" &＃43;" \"analyzer\": {\n" &＃43;" \"default\": {\"tokenizer\": \"ik_max_word\"}\n" &＃43;" }\n" &＃43;" }\n" &＃43;" }\n" &＃43;"}\n";CreateIndexRequest indexRequest &＃61; new CreateIndexRequest("books").source(json, XContentType.JSON);Monoresp &＃61; reactiveClient.indices().createIndex(indexRequest);return resp.blockOptional().isPresent();}&＃64;RequestMapping("DeleteIndex")public boolean testDeleteIndex(String index) throws IOException {var indexRequest &＃61; new DeleteIndexRequest(index);Mono resp &＃61; reactiveClient.indices().deleteIndex(indexRequest);return resp.blockOptional().isPresent();}&＃64;RequestMapping("SaveDocument")public void testSaveDocument(String index, Integer id, String name, String description, Double price) throws IOException {IndexRequest request &＃61; new IndexRequest(index).id(id &＃43; "").source("name", name, "description", description, "price", price);Mono resp &＃61; reactiveClient.index(request);resp.blockOptional().ifPresent(System.out::println);}&＃64;RequestMapping("GetDocument")public void testGetDocument(String index, Integer id) throws IOException {var request &＃61; new GetRequest(index).id(id &＃43; "");Mono resp &＃61; reactiveClient.get(request);resp.blockOptional().ifPresent(e -> System.out.println(e.getSource()));}&＃64;RequestMapping("Search")public void testSearch(String index, String field, String term) throws IOException {var builder &＃61; new SearchSourceBuilder();if (term !&＃61; null && term.contains("*")) {builder.query(QueryBuilders.wildcardQuery(field, term));} else {builder.query(QueryBuilders.matchQuery(field, term));}var request &＃61; new SearchRequest(index).source(builder);Flux resp &＃61; reactiveClient.search(request);resp.toIterable().forEach(System.out::println);}&＃64;RequestMapping("DeleteDocument")public void testDeleteDocument(String index, Integer id) throws IOException {var request &＃61; new DeleteRequest(index).id(id &＃43; "");Mono resp &＃61; reactiveClient.delete(request);resp.blockOptional().ifPresent(e -> System.out.println(e.status()));}
}
- 如果Spring Boot在类加载路径下检测到Spring Data Elasticsearch&＃xff0c;Spring Boot就会在容器中自动配置一个ElasticsearchRestTemplate&＃xff08;注意不是ElasticsearchTemplate&＃xff0c;ElasticsearchTemplate已经过时了&＃xff09;。ElasticsearchRestTemplate底层依赖于容器中自动配置的RestHighLevelClient。
- 如果Spring Boot在类加载路径下同时检测到Spring Data Elasticsearch和Spring WebFlux&＃xff0c;Spring Boot就会在容器中自动配置一个ReactiveElasticsearchTemplate。ReactiveElasticsearchTemplate底层依赖于容器中自动配置的 ReactiveElasticsearchClient。正如 ReactiveElasticsearchClient 是RestHighLevelClient的反应式版本&＃xff0c;ReactiveElasticsearchTemplate则是ElasticsearchRestTemplate的反应式版本。
与RestHighLevelClient、ReactiveElasticsearchClient 相比&＃xff0c;ElasticsearchRestTemplate、ReactiveElasticsearchTemplate 能以更加面向对象的方法来操作 Elasticsearch 索引库&＃xff0c;这些Xxx Template的方法操作的是实体对象&＃xff0c;而Spring Data Elasticsearch会自动将面向实体对象的操作转化为对索引库的操作。
由于Spring Data是高层次的抽象&＃xff0c;而Spring Data Elasticsearch只是属于底层的具体实现&＃xff0c;因此Spring Data Elasticsearch也提供了与前面Spring Data完全一致的操作。
Spring Data Elasticsearch大致包括如下几方面功能&＃xff1a;
- DAO接口只需继承CrudRepository或ReactiveCrudRepository&＃xff0c;Spring Data Elasticsearch能为DAO组件提供实现类。
- Spring Data Elasticsearch支持方法名关键字查询&＃xff0c;只不过Elasticsearch查询都是全文检索查询。
- Spring Data Elasticsearch同样支持DAO组件添加自定义的查询方法—通过添加额外的接口&＃xff0c;并为额外的接口提供实现类&＃xff0c;Spring Data Elasticsearch就能将该实现类中的方法“移植”到DAO组件中。
Spring Data Elasticsearch的 Repository 操作的数据类同样使用&＃64;Document和&＃64;Field注解修饰&＃xff0c;其中&＃64;Document修饰的实体类被映射到文档&＃xff0c; 使用该注解时可指定如下两个常用属性。
- indexName&＃xff1a;指定该实体类被映射到哪个Index。
- createIndex&＃xff1a;指定是否根据实体类创建Index。
&＃64;Field修饰的属性则被映射到索引文档的Field&＃xff0c;使用该注解时可指定如下常用属性。
- name&＃xff1a;指定该属性被映射到索引文档的哪个Field&＃xff0c;如果不指定该属性&＃xff0c;则默认基于同名映射。
- analyzer&＃xff1a;指定该Field所使用的分词器。
- searchAnalyzer&＃xff1a;指定对该Field执行搜索时所使用的分词器。
京公网安备 11010802041100号