Springboot 整合ElasticSearch 常用的插入查询,模糊查询,范围查询
前言
本来该篇教程就应该写到
Springboot 整合 ElasticSearch 入门教学必看 https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/104840473
里面的,但是由于考虑篇幅太长了,所以有了该篇教程。
那么该篇的内容有什么呢?
上篇简单提到一句, elasticsearch 提供了elasticsearchTemplate 和ElasticsearchRepository ,这两样里面都提供了非常多的各种各样的操作数据的方法。
那么该篇就是主要教大家使用 ElasticsearchRepository ,
完成我们日常需要使用的:
1. 单数据插入
2.批量数据插入
3.单个查询
4.查询所有
5.删除
6.条件查询(范围查询,精确查询,模糊查询)
ElasticsearchRepository 其实就跟JPA的使用是一样的,而且里面包含的方法非常非常多,我简单做了个图:
正文
不废话我们开始进入实践教程,
这次我们采取 小狗作为例子。
新建实体类,Dog.java:
import lombok.Data;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
/**
* @Author : JCccc
* @CreateTime : 2020/3/12
* @Description :
**/
@Data
@Document(indexName = "pets", type = "dog")
public class Dog {
private String id;
private String name;
private Integer age;
private String color;
}
然后是对接数据层,也就是该篇的使用核心ElasticsearchRepository , 新建DogRepository.java:
import com.example.elastucsearchdemo.pojo.Dog;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
/**
* @Author : JCccc
* @CreateTime : 2020/3/13
* @Description :
**/
@Repository
public interface DogRepository extends ElasticsearchRepository<Dog, String> {
}
然后是service和 impl,
新建DogService.java :
import com.example.elastucsearchdemo.pojo.Dog;
import java.util.List;
/**
* @Author : JCccc
* @CreateTime : 2020/5/12
* @Description :
**/
public interface DogService {
/**
* 删除
* @param id
* @return
*/
boolean deleteDog(String id) ;
/**
* 插入
* @param dog
* @return
*/
Dog saveDog(Dog dog) ;
/**
* 批量插入
* @param dogsList
* @return
*/
Boolean saveDogAll(List<Dog> dogsList) ;
/**
* 查询所有小狗
* @return
*/
List<Dog> findAllDog() ;
/**
* 查询一只小狗
* @return
*/
Dog findOneDog(String id) ;
}
新建DogServiceImpl.impl:
import com.example.elastucsearchdemo.pojo.Dog;
import com.example.elastucsearchdemo.repository.DogRepository;
import com.example.elastucsearchdemo.service.DogService;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
/**
* @Author : JCccc
* @CreateTime : 2020/5/12
* @Description :
**/
@Service
public class DogServiceImpl implements DogService {
@Autowired
private DogRepository repository;
public boolean deleteDog(String id) {
try {
repository.deleteById(id);
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
return false;
}
return true;
}
public Dog saveDog(Dog dog) {
try {
Dog save = repository.save(dog);
System.out.println("结果:"+save.toString());
return save;
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
return null;
}
}
public Boolean saveDogAll(List<Dog> dogsList) {
try {
repository.saveAll(dogsList);
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
return false;
}
return true;
}
/**
* 查询所有小狗
* @return
*/
public List<Dog> findAllDog() {
List<Dog> list = new ArrayList<>();
try {
Iterable<Dog> aIterable = repository.findAll();
for (Dog Dog : aIterable) {
list.add(Dog);
}
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
return null;
}
return list;
}
/**
* 查询所有小狗
* @return
*/
public Dog findOneDog(String id) {
Optional<Dog> resu = repository.findById(id);
return repository.findById(id).get();
}
}
接着我们来写个简单的接口验证一下这些常规crud.
新建DogController.java:
import com.example.elastucsearchdemo.pojo.Dog;
import com.example.elastucsearchdemo.repository.DogRepository;
import com.example.elastucsearchdemo.service.DogService;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
/**
* @Author : JCccc
* @CreateTime : 2020/5/12
* @Description :
**/
@RestController
public class DogController {
@Autowired
DogService dogService;
public static String getNonceStr(int length) {
//生成随机字符串
String str = "zxcvbnmlkjhgfdsaqwertyuiopQWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM1234567890";
Random random = new Random();
StringBuffer randomStr = new StringBuffer();
// 设置生成字符串的长度,用于循环
for (int i = 0; i < length; ++i) {
//从62个的数字或字母中选择
int number = random.nextInt(62);
//将产生的数字通过length次承载到sb中
randomStr.append(str.charAt(number));
}
//将承载的字符转换成字符串
return randomStr.toString();
}
}
单条数据插入:
@PostMapping("addDogTest")
public void addTest() {
//插入一只小狗
Dog dog = new Dog();
dog.setId("100111");
dog.setName("TestDog");
dog.setAge(3);
dog.setColor("black");
dogService.saveDog(dog);
}
调用该接口,可以看到数据成插入:
批量数据插入:
@PostMapping("addListTest")
public void addTest() {
//插入所有小狗
List<Dog> dogsList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Dog dogPes = new Dog();
dogPes.setId(UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));
dogPes.setName("Alaska-"+getNonceStr(4));
dogPes.setAge(new Random().nextInt(100));
dogPes.setColor("red");
dogsList.add(dogPes);
}
dogService.saveDogAll(dogsList);
}
调用该接口,可以看到数据成插入:
删除:
我们就把这个id为62668f83be6440b493d761dfc2703683的进行删除,
@GetMapping("deleteOne")
public void deleteOne() {
dogService.deleteDog("62668f83be6440b493d761dfc2703683");
}
调用下这个接口,可以看到数据已经删掉:
查找单条数据:
@GetMapping("findTest")
public void find() {
//根据ID 查找一只小狗
Dog oneDog = dogService.findOneDog("91713fd657ee4a059811bfb7df7456d0");
System.out.println(oneDog.toString());
}
调用下该接口,可以看到数据成功获取:
查找所有数据:
@GetMapping("findAll")
public void find() {
//查找所有小狗
List<Dog> allDog = dogService.findAllDog();
System.out.println(allDog.toString());
}
调用下该接口,可以看到数据成功获取:
修改 :
可以看到service里面其实没有修改方法,如果用过JPA的小伙伴应该不能理解,因为这里的修改其实可以通过插入(保存)实现,也就是根据id去修改。
可以看到我们最早插入的数据,id为 100111:
我们把里面的age,和name 都修改下,通过插入去修改:
@PostMapping("updateDogTest")
public void updateDogTest() {
//插入一只小狗
Dog dog = new Dog();
dog.setId("100111");
dog.setName("update");
dog.setAge(2);
dog.setColor("black");
dogService.saveDog(dog);
}
调用下该接口,可以看到数据修改成功:
接下来是着重讲下查询,
精确查询:
查找 name(字符串)作为字段,值为Alaska-km6u 的数据。
@Autowired
DogRepository repository; //为了方便讲解,就直接先这样使用
@GetMapping("queryTest")
public void queryTest() {
QueryBuilder qb0 = QueryBuilders.termQuery("name"+".keyword", "Alaska-km6u");
QueryBuilder qb = QueryBuilders.boolQuery().must(qb0);
List<Dog> list=new ArrayList<>();
Iterable<Dog> aIterable = repository.search(qb);
for (Dog Dog : aIterable) {
list.add(Dog);
}
System.out.println(list.toString());
}
调用下该接口:
注意,如果你是要精确查找一条数据,那么就是termQuery 。
但是如果你的数据里面不止一只小狗满足条件名字叫Alaska-km6u ,那就需要使用 termsQuery 。
范围查询:
rangeQuery
假如我们要查询 age在 12-20岁之间的小狗,
那么就是:
// 闭区间
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.rangeQuery("age").from("12").to("20");
QueryBuilder qb = QueryBuilders.boolQuery().must(qb1);
List<Dog> list=new ArrayList<>();
Iterable<Dog> aIterable = repository.search(qb);
for (Dog Dog : aIterable) {
list.add(Dog);
}
System.out.println(list.toString());
开区间:
//开区间
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.rangeQuery("age").from("12", false).to("20", false);
假如需要查询 age小于5岁的小狗,
那么就是:
//小于
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.rangeQuery("age").lt("5");
如果是要小于等于5:
//小于等于
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.rangeQuery("age").lte("5");
假如需要查询age大于10岁的小狗,
那么就是:
//大于
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.rangeQuery("age").gt("10");
如果是要大于等于10:
//大于
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.rangeQuery("age").gte("10");
范围查询暂时就介绍这些, 上面都是基于单条件进行的查询,其实多条件同时查询也是很常见。
组合查询(多条件):
例如 我需要查询的数据是,age在10到13之间(闭区间),而且因为小狗同名比较多,我需要设置名字不能为 “Halo”的;
must: 必须符合的条件
mustNot: 必须不符合的条件
其实还有should: 也就是 OR 的作用
如果想同时符合几个条件,那么就是:
模糊查询:
模糊查询这里我推荐使用 wildcardQuery,因为支持通配符匹配
如:查询name 带有 2Ha的数据,支持通配符,所以我们传入 *2Ha* :
特别注意的一点 wildcardQuery后面的参数,一定要是小写匹配,所以可以看到代码里使用了toLowerCase();
而且使用的时候尽量避免*开头,这样能有效节省匹配时间
@GetMapping("findTestLike")
public List<Dog> findTestLike() {
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "2Ha*".toLowerCase());
List<Dog> list = new ArrayList<>();
Iterable<Dog> aIterable = repository.search(qb1);
for (Dog Dog : aIterable) {
list.add(Dog);
}
return list;
}
调用下该接口,可以看到数据成功获取 :
ps:
遇到需要搜索中文的,注意了,如果是想搜索中文,达成类似mysql上面like,那么我们就不需要es自动分词了,那么我们就得指定 type为 keyword :
如果是模糊匹配单个字符,可以使用 ? ,如:
查询结果:
如果不使用通配符的 模糊查询,简单点的可以使用queryStringQuery :
@GetMapping("findTestLike")
public List<Dog> findTestLike() {
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.queryStringQuery("胡").field("name");
List<Dog> list = new ArrayList<>();
Iterable<Dog> aIterable = repository.search(qb1);
for (Dog Dog : aIterable) {
list.add(Dog);
}
return list;
}
查询结果,也是左右模糊匹配的:
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.queryStringQuery("yellow").field("color");
查询结果:
如果想查询对多个字段进行模糊查询,怎么弄?
就像:
如果是使用通配符进行的查询,可以写成这样:
这样写好像有点奇葩,但是这样才是检索起来数据最全的而且不用考虑分词的,因为有通配符存在。
当然对于多个字段的匹配检索,也是有对应方法的 multiMatchQuery,这样 :
QueryBuilder qb1 = QueryBuilders.multiMatchQuery("yellow","name","color","id");
List<Dog> list = new ArrayList<>();
Iterable<Dog> aIterable = repository.search(qb1);
for (Dog Dog : aIterable) {
list.add(Dog);
}
return list;
好的,该篇ElasticSearch的一些常规方法使用就介绍到这吧(还有更多其他的搜索方法,想了解的可以自己去学习下。)。