springboot中配置elasticSearch

1.1.1 在build.gradle中添加需要的jar包

      我创建的gradle工程，对应的maven工程也是一样，添加对应的jar包即可

1. // 添加 Spring Data Elasticsearch 的依赖

2. compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-elasticsearch')

4. // 添加 JNA 的依赖，java访问当前操作系统需要的包

5. compile('net.java.dev.jna:jna:4.3.0')

1.1.2在application.properties添加elasticsearch的配置

1. #es的默认名称,如果安装es时没有做特殊的操作名字都是此名称

2. spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch

3. # Elasticsearch 集群节点服务地址，用逗号分隔，如果没有指定其他就启动一个客户端节点,默认java访问端口9300

4. spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300

5. # 设置连接超时时间

6. spring.data.elasticsearch.properties.transport.tcp.connect_timeout=120s

1.2创建文档实体对象

1. package site.wlss.blog.domain.es;

3. import java.io.Serializable;

4. import java.sql.Timestamp;

6. import org.springframework.data.annotation.Id;

7. import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;

8. import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;

9. import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldIndex;

11. import site.wlss.blog.domain.Blog;

14. /**

15. * EsBlog 文档类.

16. *

17. * @since 2018年8月5日

18. * @author wangli

19. */

20. /*@Document注解里面的几个属性，类比mysql的话是这样：

21. index –> DB

22. type –> Table

23. Document –> row

24. */

25. @Document(indexName = "blog", type = "blog")

26. public class EsBlog implements Serializable {

28. private static final long serialVersionUID = 1L;

30. @Id // 主键,注意这个搜索是id类型是string，与我们常用的不同

31. private String id; //@Id注解加上后，在Elasticsearch里相应于该列就是主键了，在查询时就可以直接用主键查询

32. @Field(index = FieldIndex.not_analyzed) // 不做全文检索字段

33. private Long blogId; // Blog 实体的 id，这儿增加了一个blog的id属性

34. private String title;

35. private String summary;

36. private String content;

37. @Field(index = FieldIndex.not_analyzed) // 不做全文检索字段

上面是我的部分代码，注意要对实体对象有个@Document注解，对象的id也有个@id的注解，其中还有个@Field的注解，这是对该字段的说明，下面对这些注解给出详细解释

解释一：@Document注解

@Document注解里面的几个属性，类比mysql的话是这样： 
indexName –> 索引库的名称，建议以项目的名称命名，就相当于数据库DB
type –> 类型，建议以实体的名称命名Table ，就相当于数据库中的表table
Document –> row 就相当于某一个具体对象

附上注解的内容：

1. String indexName();//索引库的名称，建议以项目的名称命名

3. String type() default "";//类型，建议以实体的名称命名

5. short shards() default 5;//默认分区数

7. short replicas() default 1;//每个分区默认的备份数

9. String refreshInterval() default "1s";//刷新间隔

11. String indexStoreType() default "fs";//索引文件存储类型

解释二：@Id注解

在Elasticsearch里相应于该列就是主键了，在查询时就可以直接用主键查询

解释三：@Field注解

2. public @interface Field {

4. FieldType type() default FieldType.Auto;#自动检测属性的类型

6. FieldIndex index() default FieldIndex.analyzed;#默认情况下分词

8. DateFormat format() default DateFormat.none;

10. String pattern() default "";

12. boolean store() default false;#默认情况下不存储原文

14. String searchAnalyzer() default "";#指定字段搜索时使用的分词器

16. String indexAnalyzer() default "";#指定字段建立索引时指定的分词器

18. String[] ignoreFields() default {};#如果某个字段需要被忽略

20. boolean includeInParent() default false;

21. }

2.通过jpa创建文档库

因为我们引入的是spring data的elasticsearch所以它遵循spring data的接口，也就是说操作elasticSearch与操作spring data jpa的方法是完全一样的，我们只将文档库继承ElasticsearchRepository即可。

1. package site.wlss.blog.repository.es;

3. import org.springframework.data.domain.Page;

4. import org.springframework.data.domain.Pageable;

5. import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

7. import site.wlss.blog.domain.es.EsBlog;

10. /**

11. * EsBlog Repository接口.

12. * @author Wang Li

13. * @date 2018年8月5日

14. */

15. public interface EsBlogRepository extends ElasticsearchRepository<EsBlog, String> {

16. //下面是我们根据 spring data jpa 的命名规范额外创建的两个查询方法

17. /**

18. * 模糊查询(去重)，根据标题，简介，描述和标签查询（含有即可）Containing

19. * @param title

20. * @param Summary

21. * @param content

22. * @param tags

23. * @param pageable

24. * @return

25. */

26. Page<EsBlog> findDistinctEsBlogByTitleContainingOrSummaryContainingOrContentContainingOrTagsContaining(String title,String Summary,String content,String tags,Pageable pageable);

28. /**

29. * 根据 Blog 的id 查询 EsBlog

30. * @param blogId

31. * @return

32. */

33. EsBlog findByBlogId(Long blogId);

34. }

里面的内容是我根据spring data jpa 额外创建的两个方法。

3.根据reporitory查询文档

这个方法和操作jpa中的普通的方法没什么区别，就是普通的增删改查。

4.ElasticSearch的高级复杂查询：非聚合查询和聚合查询

这儿才是我今天要讲的重点。

4.1非聚合复杂查询(这儿展示了非聚合复杂查询的常用流程)

1. public List<EsBlog> elasticSerchTest() {

2. //1.创建QueryBuilder(即设置查询条件)这儿创建的是组合查询(也叫多条件查询),后面会介绍更多的查询方法

3. /*组合查询BoolQueryBuilder

4. * must(QueryBuilders) :AND

5. * mustNot(QueryBuilders):NOT

6. * should: :OR

7. */

8. BoolQueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery();

9. //builder下有must、should以及mustNot 相当于sql中的and、or以及not

11. //设置模糊搜索,博客的简诉中有学习两个字

12. builder.must(QueryBuilders.fuzzyQuery("sumary", "学习"));

14. //设置要查询博客的标题中含有关键字

15. builder.must(new QueryStringQueryBuilder("man").field("springdemo"));

17. //按照博客的评论数的排序是依次降低

18. FieldSortBuilder sort = SortBuilders.fieldSort("commentSize").order(SortOrder.DESC);

20. //设置分页(从第一页开始，一页显示10条)

21. //注意开始是从0开始，有点类似sql中的方法limit 的查询

22. PageRequest page = new PageRequest(0, 10);

24. //2.构建查询

25. NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();

26. //将搜索条件设置到构建中

27. nativeSearchQueryBuilder.withQuery(builder);

28. //将分页设置到构建中

29. nativeSearchQueryBuilder.withPageable(page);

30. //将排序设置到构建中

31. nativeSearchQueryBuilder.withSort(sort);

32. //生产NativeSearchQuery

33. NativeSearchQuery query = nativeSearchQueryBuilder.build();

35. //3.执行方法1

36. Page<EsBlog> page = esBlogRepository.search(query);

37. //执行方法2：注意，这儿执行的时候还有个方法那就是使用elasticsearchTemplate

38. //执行方法2的时候需要加上注解

39. //@Autowired

40. //private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

41. List<EsBlog> blogList = elasticsearchTemplate.queryForList(query, EsBlog.class);

43. //4.获取总条数(用于前端分页)

44. int total = (int) page.getTotalElements();

46. //5.获取查询到的数据内容（返回给前端）

47. List<EsBlog> content = page.getContent();

49. return content;

50. }

4.2查询条件QueryBuilder的构建方法举例

在使用聚合查询之前我们有必要先来了解下创建查询条件QueryBuilder的几种常用方法

4.2.1精确查询（必须完全匹配上）

单个匹配termQuery

1. //不分词查询 参数1： 字段名，参数2：字段查询值，因为不分词，所以汉字只能查询一个字，英语是一个单词.

2. QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.termQuery("fieldName", "fieldlValue");

3. //分词查询，采用默认的分词器

4. QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.matchQuery("fieldName", "fieldlValue");

多个匹配

1. //不分词查询，参数1： 字段名，参数2：多个字段查询值,因为不分词，所以汉字只能查询一个字，英语是一个单词.

2. QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.termsQuery("fieldName", "fieldlValue1","fieldlValue2...");

3. //分词查询，采用默认的分词器

4. QueryBuilder queryBuilder= QueryBuilders.multiMatchQuery("fieldlValue", "fieldName1", "fieldName2", "fieldName3");

5. //匹配所有文件，相当于就没有设置查询条件

6. QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.matchAllQuery();

4.2.2模糊查询（只要包含即可）

1. //模糊查询常见的5个方法如下

2. //1.常用的字符串查询

3. QueryBuilders.queryStringQuery("fieldValue").field("fieldName");//左右模糊

4. //2.常用的用于推荐相似内容的查询

5. QueryBuilders.moreLikeThisQuery(new String[] {"fieldName"}).addLikeText("pipeidhua");//如果不指定filedName，则默认全部，常用在相似内容的推荐上

6. //3.前缀查询 如果字段没分词，就匹配整个字段前缀

7. QueryBuilders.prefixQuery("fieldName","fieldValue");

8. //4.fuzzy query:分词模糊查询，通过增加fuzziness模糊属性来查询,如能够匹配hotelName为tel前或后加一个字母的文档，fuzziness 的含义是检索的term 前后增加或减少n个单词的匹配查询

9. QueryBuilders.fuzzyQuery("hotelName", "tel").fuzziness(Fuzziness.ONE);

10. //5.wildcard query:通配符查询，支持* 任意字符串；？任意一个字符

11. QueryBuilders.wildcardQuery("fieldName","ctr*");//前面是fieldname，后面是带匹配字符的字符串

12. QueryBuilders.wildcardQuery("fieldName","c?r?");

4.2.3范围查询

1. //闭区间查询

2. QueryBuilder queryBuilder0 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").from("fieldValue1").to("fieldValue2");

3. //开区间查询

4. QueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").from("fieldValue1").to("fieldValue2").includeUpper(false).includeLower(false);//默认是true，也就是包含

5. //大于

6. QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").gt("fieldValue");

7. //大于等于

8. QueryBuilder queryBuilder3 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").gte("fieldValue");

9. //小于

10. QueryBuilder queryBuilder4 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").lt("fieldValue");

11. //小于等于

12. QueryBuilder queryBuilder5 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").lte("fieldValue");

4.2.4组合查询/多条件查询/布尔查询

1. QueryBuilders.boolQuery()

2. QueryBuilders.boolQuery().must();//文档必须完全匹配条件，相当于and

3. QueryBuilders.boolQuery().mustNot();//文档必须不匹配条件，相当于not

4. QueryBuilders.boolQuery().should();//至少满足一个条件，这个文档就符合should，相当于or

4.3聚合查询

Elasticsearch有一个功能叫做 聚合(aggregations) ，它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大。

为了掌握聚合，你只需要了解两个主要概念：(参考https://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/42387161)

Buckets(桶)：满足某个条件的文档集合。

Metrics(指标)：为某个桶中的文档计算得到的统计信息。

就是这样！每个聚合只是简单地由一个或者多个桶，零个或者多个指标组合而成。可以将它粗略地转换为SQL：

1. SELECT COUNT(color)

2. FROM table

3. GROUP BY color

以上的COUNT(color)就相当于一个指标。GROUP BY color则相当于一个桶。

桶和SQL中的组(Grouping)拥有相似的概念，而指标则与COUNT()，SUM()，MAX()等相似。

让我们仔细看看这些概念。

桶(Buckets)

一个桶就是满足特定条件的一个文档集合：

• 一名员工要么属于男性桶，或者女性桶。
• 城市Albany属于New York州这个桶。
• 日期2014-10-28属于十月份这个桶。

随着聚合被执行，每份文档中的值会被计算来决定它们是否匹配了桶的条件。如果匹配成功，那么该文档会被置入该桶中，同时聚合会继续执行。

桶也能够嵌套在其它桶中，能让你完成层次或者条件划分这些需求。比如，Cincinnati可以被放置在Ohio州这个桶中，而整个Ohio州则能够被放置在美国这个桶中。

ES中有很多类型的桶，让你可以将文档通过多种方式进行划分(按小时，按最流行的词条，按年龄区间，按地理位置，以及更多)。但是从根本上，它们都根据相同的原理运作：按照条件对文档进行划分。

指标(Metrics)

桶能够让我们对文档进行有意义的划分，但是最终我们还是需要对每个桶中的文档进行某种指标计算。分桶是达到最终目的的手段：提供了对文档进行划分的方法，从而让你能够计算需要的指标。

多数指标仅仅是简单的数学运算(比如，min，mean，max以及sum)，它们使用文档中的值进行计算。在实际应用中，指标能够让你计算例如平均薪资，最高出售价格，或者百分之95的查询延迟。

将两者结合起来

一个聚合就是一些桶和指标的组合。一个聚合可以只有一个桶，或者一个指标，或者每样一个。在桶中甚至可以有多个嵌套的桶。比如，我们可以将文档按照其所属国家进行分桶，然后对每个桶计算其平均薪资(一个指标)。

因为桶是可以嵌套的，我们能够实现一个更加复杂的聚合操作：

1. 将文档按照国家进行分桶。(桶)
2. 然后将每个国家的桶再按照性别分桶。(桶)
3. 然后将每个性别的桶按照年龄区间进行分桶。(桶)
4. 最后，为每个年龄区间计算平均薪资。(指标)

聚合查询都是由AggregationBuilders创建的，一些常见的聚合查询如下

（参考：http://blog.csdn.net/u010454030/article/details/63266035）

1. （1）统计某个字段的数量

2. ValueCountBuilder vcb= AggregationBuilders.count("count_uid").field("uid");

3. （2）去重统计某个字段的数量（有少量误差）

4. CardinalityBuilder cb= AggregationBuilders.cardinality("distinct_count_uid").field("uid");

5. （3）聚合过滤

6. FilterAggregationBuilder fab= AggregationBuilders.filter("uid_filter").filter(QueryBuilders.queryStringQuery("uid:001"));

7. （4）按某个字段分组

8. TermsBuilder tb= AggregationBuilders.terms("group_name").field("name");

9. （5）求和

10. SumBuilder sumBuilder= AggregationBuilders.sum("sum_price").field("price");

11. （6）求平均

12. AvgBuilder ab= AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price");

13. （7）求最大值

14. MaxBuilder mb= AggregationBuilders.max("max_price").field("price");

15. （8）求最小值

16. MinBuilder min= AggregationBuilders.min("min_price").field("price");

17. （9）按日期间隔分组

18. DateHistogramBuilder dhb= AggregationBuilders.dateHistogram("dh").field("date");

19. （10）获取聚合里面的结果

20. TopHitsBuilder thb= AggregationBuilders.topHits("top_result");

21. （11）嵌套的聚合

22. NestedBuilder nb= AggregationBuilders.nested("negsted_path").path("quests");

23. （12）反转嵌套

24. AggregationBuilders.reverseNested("res_negsted").path("kps ");

聚合查询的详细使用步骤如下：

1. public void test(){

2. //目标：搜索写博客写得最多的用户（一个博客对应一个用户），通过搜索博客中的用户名的频次来达到想要的结果

3. //首先新建一个用于存储数据的集合

4. List<String> ueserNameList=new ArrayList<>();

5. //1.创建查询条件，也就是QueryBuild

6. QueryBuilder matchAllQuery = QueryBuilders.matchAllQuery();//设置查询所有，相当于不设置查询条件

7. //2.构建查询

8. NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();

9. //2.0 设置QueryBuilder

10. nativeSearchQueryBuilder.withQuery(matchAllQuery);

11. //2.1设置搜索类型，默认值就是QUERY_THEN_FETCH，参考https://blog.csdn.net/wulex/article/details/71081042

12. nativeSearchQueryBuilder.withSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH);//指定索引的类型，只先从各分片中查询匹配的文档，再重新排序和排名，取前size个文档

13. //2.2指定索引库和文档类型

14. nativeSearchQueryBuilder.withIndices("myBlog").withTypes("blog");//指定要查询的索引库的名称和类型，其实就是我们文档@Document中设置的indedName和type

15. //2.3重点来了！！！指定聚合函数,本例中以某个字段分组聚合为例（可根据你自己的聚合查询需求设置）

16. //该聚合函数解释：计算该字段(假设为username)在所有文档中的出现频次，并按照降序排名（常用于某个字段的热度排名）

17. TermsBuilder termsAggregation = AggregationBuilders.terms("给聚合查询取的名").field("username").order(Terms.Order.count(false));

18. nativeSearchQueryBuilder.addAggregation(termsAggregation);

19. //2.4构建查询对象

20. NativeSearchQuery nativeSearchQuery = nativeSearchQueryBuilder.build();

21. //3.执行查询

22. //3.1方法1,通过reporitory执行查询,获得有Page包装了的结果集

23. Page<EsBlog> search = esBlogRepository.search(nativeSearchQuery);

24. List<EsBlog> content = search.getContent();

25. for (EsBlog esBlog : content) {

26. ueserNameList.add(esBlog.getUsername());

27. }

28. //获得对应的文档之后我就可以获得该文档的作者，那么就可以查出最热门用户了

29. //3.2方法2,通过elasticSearch模板elasticsearchTemplate.queryForList方法查询

30. List<EsBlog> queryForList = elasticsearchTemplate.queryForList(nativeSearchQuery, EsBlog.class);

31. //3.3方法3,通过elasticSearch模板elasticsearchTemplate.query()方法查询,获得聚合(常用)

32. Aggregations aggregations = elasticsearchTemplate.query(nativeSearchQuery, new ResultsExtractor<Aggregations>() {

33. @Override

34. public Aggregations extract(SearchResponse response) {

35. return response.getAggregations();

36. }

37. });

38. //转换成map集合

39. Map<String, Aggregation> aggregationMap = aggregations.asMap();

40. //获得对应的聚合函数的聚合子类，该聚合子类也是个map集合,里面的value就是桶Bucket，我们要获得Bucket

41. StringTerms stringTerms = (StringTerms) aggregationMap.get("给聚合查询取的名");

42. //获得所有的桶

43. List<Bucket> buckets = stringTerms.getBuckets();

44. //将集合转换成迭代器遍历桶,当然如果你不删除buckets中的元素，直接foreach遍历就可以了

45. Iterator<Bucket> iterator = buckets.iterator();

47. while(iterator.hasNext()) {

48. //bucket桶也是一个map对象，我们取它的key值就可以了

49. String username = iterator.next().getKeyAsString();//或者bucket.getKey().toString();

50. //根据username去结果中查询即可对应的文档，添加存储数据的集合

51. ueserNameList.add(username);

52. }

53. //最后根据ueserNameList搜索对应的结果集

54. List<User> listUsersByUsernames = userService.listUsersByUsernames(ueserNameList);

55. }