SpringBoot整合Spring Data Elasticsearch的過程詳解

更新時(shí)間：2019年09月20日 09:06:02 作者：steakliu

這篇文章主要介紹了SpringBoot整合Spring Data Elasticsearch的過程詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

Spring Data Elasticsearch提供了ElasticsearchTemplate工具類，實(shí)現(xiàn)了POJO與elasticsearch文檔之間的映射

elasticsearch本質(zhì)也是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，它不支持事物，但是它的速度遠(yuǎn)比數(shù)據(jù)庫快得多，

可以這樣來對(duì)比elasticsearch和數(shù)據(jù)庫

索引（indices）--------數(shù)據(jù)庫（databases)
類型（type)------------數(shù)據(jù)表（table)
文檔（Document）---------------- 行(row)
字段（Field）-------------------列(Columns )

整合：

1，在SprinBoot工程中引入jar包

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

2，配置文件

spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch //名字必須和elasticsearch.yml里面的cluster.name相同
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300 
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled=true

3，創(chuàng)建實(shí)體，并對(duì)類和屬性進(jìn)行標(biāo)注

@Document(indexName = "item",type = "docs", shards = 1, replicas = 0)//標(biāo)記為文檔類型，ndexName：對(duì)應(yīng)索引庫名稱type：對(duì)應(yīng)在索引庫中的類型，shards：分片數(shù)量，默認(rèn)5，replicas：副本數(shù)量，默認(rèn)1
public class Item {
  @Id //主鍵
  private Long id;
  @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word") //標(biāo)記為成員變量　　FieldType，可以是text、long、short、date、integer等　　text：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)候，會(huì)自動(dòng)分詞，并生成索引　　keyword：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)候，不會(huì)分詞建立索引　　analyzer:分詞器名稱
  private String title; //標(biāo)題
  @Field(type = FieldType.Keyword)
  private String category;// 分類
  @Field(type = FieldType.Keyword)
  private String brand; // 品牌
  @Field(type = FieldType.Double)
  private Double price; // 價(jià)格
  @Field(index = false, type = FieldType.Keyword)//index:是否索引
  private String images; // 圖片地址

4.引入模板ElasticsearchTemplate

 　 @Autowired
  private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

5.創(chuàng)建一個(gè)索引

   //添加索引
  @Test
  public void addIndex() {
    elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);
  }

6.刪除索引

  //刪除索引
  @Test
  public void delete(){
    elasticsearchTemplate.deleteIndex("item");
  }

7.新增對(duì)象

繼承Repository提供的一些子接口，就能具備各種基本的CRUD功能，這里繼承ElasticsearchCrudRepository

首先定義一個(gè)對(duì)象的接口

public interface ItemRepository extends ElasticsearchCrudRepository<Item,Long> {
}

然后注入ItemRepository

  @Autowired
  private ItemRepository itemRepository;

新增對(duì)象

//新增一個(gè)對(duì)象
  @Test
  public void insert(){
    Item item = new Item(2L,"堅(jiān)果R1","手機(jī)","錘子",2500.00,"http://image.baidu.com/13123.jpg");
    //Order order = new Order(20180020,"菜單");
    itemRepository.save(item);
  }

批量新增

//批量新增
  @Test
  public void insertList(){
    List<Item> list = new LinkedList<>();
    list.add(new Item(9L,"華為p20","手機(jī)","華為",3500.00,"http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(10L,"華為p30","手機(jī)","華為",5450.00,"http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(11L,"華為p30 pro","手機(jī)","華為",6980.00,"http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    itemRepository.saveAll(list);
  }

8.查詢

//根據(jù)字段查詢所有
  @Test
  public void queryAll(){
    //升序,相應(yīng)降序?yàn)閐scending
    Iterable<Item> items = this.itemRepository.findAll(Sort.by("price").ascending());
    for (Item item : items){
      System.out.println(item);
    }
  }

9.自定義查詢方法

Spring Data 的另一個(gè)強(qiáng)大功能，是根據(jù)方法名稱自動(dòng)實(shí)現(xiàn)功能，你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根據(jù)title查詢，然后自動(dòng)幫你完成，無需寫實(shí)現(xiàn)類。當(dāng)然，方法名稱要符合一定的約定：

上圖是截取csdn上博主我要取一個(gè)響亮的昵稱的圖

根據(jù)手機(jī)名查找手機(jī)

//自定義方法,根據(jù)Title查詢
  @Test
  public void findByTitle(){
    Item item = this.itemRepository.findByTitle("堅(jiān)果pro");
    System.out.println(item);
  }

區(qū)間查詢

//根據(jù)區(qū)間查詢
  @Test
  public void queryByPriceBetween(){
    List<Item> list = this.itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);
    for (Item item : list) {
      System.out.println("item = " + item);
    }
  }

模糊查詢

//模糊查詢
  @Test
  public void queryLikeTitle(){
    List<Item> list = this.itemRepository.findByTitleLike("R2");
    for (Item item : list){
      System.out.println(item);
    }
  }

使用自定義方法需要在接口里面申明方法

public interface ItemRepository extends ElasticsearchCrudRepository<Item,Long> {
  Item findByTitle(String title);
  List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);
  List<Item> findByTitleLike(String title);
}

10.自定義查詢

//自定義查詢,查詢數(shù)目等
  @Test
  public void matchQuery(){
    // 構(gòu)建查詢條件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本分詞查詢
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title","堅(jiān)果"));
    //獲取結(jié)果
    Page<Item> items = (Page<Item>) this.itemRepository.findAll();
    //條數(shù)
    long total = items.getTotalElements();
    System.out.println("total = "+total);
    for (Item item : items){
      System.out.println(item);
    }
  }關(guān)鍵的是NativeSearchQueryBuilder這個(gè)類

分頁查詢

//分頁查詢
  @Test
  public void queryByPage(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category","手機(jī)"));
    int page = 0;
    int size = 2;
    nativeSearchQueryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page,size));
    Page<Item> items = (Page<Item>) this.itemRepository.findAll();
    long total = items.getTotalElements();
    int totalPage = items.getTotalPages();
    int nowPage = items.getNumber();
    int pageSize = items.getSize();
    System.out.println("總條數(shù) = "+total);
    System.out.println("總頁數(shù) = "+totalPage);
    System.out.println("當(dāng)前頁 = "+nowPage);
    System.out.println("每頁大小 = "+pageSize);
    for (Item item : items){
      System.out.println(item);
    }
  }

還有很多，就不意義列舉

在elasticsearch-head上查看數(shù)據(jù)