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『 预见未来最好的方式就是亲手创造未来 – 《史蒂夫·乔布斯传》 』
运行环境:JDK 7 或 8,Maven 3.0+
技术栈:SpringBoot 1.5+,ElasticSearch 2.3.2
本文提纲
一、ES 的使用场景
二、运行 springboot-elasticsearch 工程
三、springboot-elasticsearch 工程代码详解
一、ES 的使用场景
简单说,ElasticSearch(简称 ES)是搜索引擎,是结构化数据的分布式搜索引擎。在《Elasticsearch 和插件 elasticsearch-head 安装详解》 和 《Elasticsearch 默认配置 IK 及 Java AnalyzeRequestBuilder 使用》 我详细的介绍了如何安装,初步使用了 IK 分词器。这里,我主要讲下 SpringBoot 工程中如何使用 ElasticSearch。
ES 的使用场景大致分为两块
1. 全文检索。加上分词(IK 是其中一个)、拼音插件等可以成为强大的全文搜索引擎。
2. 日志统计分析。可以实时动态分析海量日志数据。
二、运行 springboot-elasticsearch 工程
注意的是这里使用的是 ElasticSearch 2.3.2。是因为版本对应关系 :
Spring Boot Version (x) Spring Data Elasticsearch Version (y) Elasticsearch Version (z) x <= 1.3.5 y <= 1.3.4 z <= 1.7.2* x >= 1.4.x 2.0.0 <=y < 5.0.0** 2.0.0 <= z < 5.0.0** * - 只需要你修改下对应的 pom 文件版本号 ** - 下一个 ES 的版本会有重大的更新
git clone 下载工程 springboot-elasticsearch ,项目地址见 GitHub – https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example。
1. 后台起守护线程启动 Elasticsearch
cd elasticsearch-2.3.2/ ./bin/elasticsearch -d
下面开始运行工程步骤(Quick Start):
2. 项目结构介绍
org.spring.springboot.controller - Controller 层 org.spring.springboot.repository - ES 数据操作层 org.spring.springboot.domain - 实体类 org.spring.springboot.service - ES 业务逻辑层 Application - 应用启动类 application.properties - 应用配置文件,应用启动会自动读取配置
本地启动的 ES ,就不需要改配置文件了。如果连测试 ES 服务地址,需要修改相应配置
3.编译工程
在项目根目录 springboot-elasticsearch,运行 maven 指令:
mvn clean install
4.运行工程
右键运行 Application 应用启动类(位置:/springboot-learning-example/springboot-elasticsearch/src/main/java/org/spring/springboot/Application.java)的 main 函数,这样就成功启动了 springboot-elasticsearch 案例。
用 Postman 工具新增两个城市
新增城市信息
POST http://127.0.0.1:8080/api/city { "id":"1", "provinceid":"1", "cityname":"温岭", "description":"温岭是个好城市" } POST http://127.0.0.1:8080/api/city { "id":"2", "provinceid":"2", "cityname":"温州", "description":"温州是个热城市" }
可以打开 ES 可视化工具 head 插件:http://localhost:9200/_plugin/head/:
(如果不知道怎么安装,请查阅 《Elasticsearch 和插件 elasticsearch-head 安装详解》 。)
在「数据浏览」tab,可以查阅到 ES 中数据是否被插入,插入后的数据格式如下:
{ "_index": "cityindex", "_type": "city", "_id": "1", "_version": 1, "_score": 1, "_source": { "id": 1, "provinceid": 1, "cityname": "温岭", "description": "温岭是个好城市" } }
下面验证下权重分查询搜索接口的实现:
GET http://localhost:8080/api/city/search?pageNumber=0&pageSize=10&searchContent=温岭
数据是会出现
[ { "id": 1, "provinceid": 1, "cityname": "温岭", "description": "温岭是个好城市" }, { "id": 2, "provinceid": 2, "cityname": "温州", "description": "温州是个热城市" } ]
从启动后台 Console 可以看出,打印出来对应的 DSL 语句:
{ "function_score" : { "functions" : [ { "filter" : { "bool" : { "should" : { "match" : { "cityname" : { "query" : "温岭", "type" : "boolean" } } } } }, "weight" : 1000.0 }, { "filter" : { "bool" : { "should" : { "match" : { "description" : { "query" : "温岭", "type" : "boolean" } } } } }, "weight" : 100.0 } ] } }
为什么会出现 温州 城市呢?因为 function score query 权重分查询,无相关的数据默认分值为 1。如果想除去,设置一个 setMinScore 分值即可。
三、springboot-elasticsearch 工程代码详解
具体代码见 GitHub – https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example
1.pom.xml 依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>springboot</groupId> <artifactId>springboot-elasticsearch</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>springboot-elasticsearch :: 整合 Elasticsearch </name> <!-- Spring Boot 启动父依赖 --> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>1.5.1.RELEASE</version> </parent> <dependencies> <!-- Spring Boot Elasticsearch 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> <!-- Spring Boot Web 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- Junit --> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> </dependency> </dependencies> </project>
这里依赖的 spring-boot-starter-data-elasticsearch 版本是 1.5.1.RELEASE,对应的 spring-data-elasticsearch 版本是 2.1.0.RELEASE。后面数据操作层都是通过该 spring-data-elasticsearch 提供的接口实现。
操作对应官方文档:http://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/2.1.0.RELEASE/reference/html/。
2. application.properties 配置 ES 地址
# ES spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = true spring.data.elasticsearch.cluster-nodes = 127.0.0.1:9300
默认 9300 是 Java 客户端的端口。9200 是支持 Restful HTTP 的接口。
更多配置:
spring.data.elasticsearch.cluster-name Elasticsearch 集群名。(默认值: elasticsearch) spring.data.elasticsearch.cluster-nodes 集群节点地址列表,用逗号分隔。如果没有指定,就启动一个客户端节点。 spring.data.elasticsearch.propertie 用来配置客户端的额外属性。 spring.data.elasticsearch.repositories.enabled 开启 Elasticsearch 仓库。(默认值:true。)
3. ES 数据操作层
@Repository public interface CityRepository extends ElasticsearchRepository<City,Long> { }
接口只要继承 ElasticsearchRepository 类即可。默认会提供很多实现,比如 CRUD 和搜索相关的实现。
4. 实体类
@Document(indexName = "cityindex", type = "city") public class City implements Serializable{ private static final long serialVersionUID = -1L; /** * 城市编号 */ private Long id; /** * 省份编号 */ private Long provinceid; /** * 城市名称 */ private String cityname; /** * 描述 */ private String description; }
注意
index 配置必须是全部小写,不然会暴异常。
org.elasticsearch.indices.InvalidIndexNameException: Invalid index name [cityIndex], must be lowercase
5. ES 业务逻辑层
/** * 城市 ES 业务逻辑实现类 * * Created by bysocket on 07/02/2017. */ @Service public class CityESServiceImpl implements CityService { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CityESServiceImpl.class); @Autowired CityRepository cityRepository; @Override public Long saveCity(City city) { City cityResult = cityRepository.save(city); return cityResult.getId(); } @Override public List<City> searchCity(Integer pageNumber, Integer pageSize, String searchContent) { // 分页参数 Pageable pageable = new PageRequest(pageNumber, pageSize); // Function Score Query FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery() .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("cityname", searchContent)), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000)) .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("description", searchContent)), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)); // 创建搜索 DSL 查询 SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder() .withPageable(pageable) .withQuery(functionScoreQueryBuilder).build(); LOGGER.info("/n searchCity(): searchContent [" + searchContent + "] /n DSL = /n " + searchQuery.getQuery().toString()); Page<City> searchPageResults = cityRepository.search(searchQuery); return searchPageResults.getContent(); } }
保存逻辑很简单。
分页 function score query 搜索逻辑如下:
先创建分页参数,然后用 FunctionScoreQueryBuilder 定义 Function Score Query,并设置对应字段的权重分值。城市名称 1000 分,description 100 分。
然后创建该搜索的 DSL 查询,并打印出来。
四、小结
实际场景还会很复杂。这里只是点睛之笔,后续大家优化或者更改下 DSL 语句就可以完成自己想要的搜索规则。
推荐:《Spring Boot 整合 Dubbo/ZooKeeper 详解 SOA 案例》
上一篇:《Spring Boot 整合 Mybatis Annotation 注解案例》
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