（九）整合 ElasticSearch框架,实现高性能搜索引擎
整合 ElasticSearch框架,实现高性能搜索引擎
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
1、SpringBoot整合ElasticSearch
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
<version>${spring-boot.version}</version>
</dependency>
spring:
application:
name: ware-elastic-search
data:
elasticsearch:
# 默认 elasticsearch
cluster-name: elasticsearch
# 9200作为Http协议，主要用于外部通讯
# 9300作为Tcp协议，jar之间就是通过tcp协议通讯
cluster-nodes: 192.168.72.130:9300Document 配置
加上了@Document注解之后，默认情况下这个实体中所有的属性都会被建立索引、并且分词。
indexName索引名称 理解为数据库名 限定小写
type 理解为数据库的表名称
shards = 5 默认分区数
replicas = 1 每个分区默认的备份数
refreshInterval = "1s" 刷新间隔
indexStoreType = "fs" 索引文件存储类型源码配置
@Document(indexName = "requestlogindex",type = "requestlog")
public class RequestLog {
//Id注解Elasticsearch里相应于该列就是主键，查询时可以使用主键查询
@Id
private Long id;
private String orderNo;
private String userId;
private String userName;
private String createTime;
}实现ElasticsearchRepository接口。
public interface RequestLogRepository
extends ElasticsearchRepository<RequestLog,Long> {
}数据增加，修改，查询，排序，多条件查询。
@Service
public class RequestLogServiceImpl implements RequestLogService {
@Resource
private RequestLogRepository requestLogRepository ;
@Override
public String esInsert(Integer num) {
for (int i = 0 ; i < num ; i++){
RequestLog requestLog = new RequestLog() ;
requestLog.setId(System.currentTimeMillis());
requestLog.setOrderNo(DateUtil.formatDate(new Date(),DateUtil.DATE_FORMAT_02)+System.currentTimeMillis());
requestLog.setUserId("userId"+i);
requestLog.setUserName("张三"+i);
requestLog.setCreateTime(DateUtil.formatDate(new Date(),DateUtil.DATE_FORMAT_01));
requestLogRepository.save(requestLog) ;
}
return "success" ;
}
@Override
public Iterable<RequestLog> esFindAll (){
return requestLogRepository.findAll() ;
}
@Override
public String esUpdateById(RequestLog requestLog) {
requestLogRepository.save(requestLog);
return "success" ;
}
@Override
public Optional<RequestLog> esSelectById(Long id) {
return requestLogRepository.findById(id) ;
}
@Override
public Iterable<RequestLog> esFindOrder() {
// 用户名倒序
// Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC,"userName.keyword") ;
// 创建时间正序
Sort sort = new Sort(Sort.Direction.ASC,"createTime.keyword") ;
return requestLogRepository.findAll(sort) ;
}
@Override
public Iterable<RequestLog> esFindOrders() {
List<Sort.Order> sortList = new ArrayList<>() ;
Sort.Order sort1 = new Sort.Order(Sort.Direction.ASC,"createTime.keyword") ;
Sort.Order sort2 = new Sort.Order(Sort.Direction.DESC,"userName.keyword") ;
sortList.add(sort1) ;
sortList.add(sort2) ;
Sort orders = Sort.by(sortList) ;
return requestLogRepository.findAll(orders) ;
}
@Override
public Iterable<RequestLog> search() {
// 全文搜索关键字
/*
String queryString="张三";
QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(queryString);
requestLogRepository.search(builder) ;
*/
/*
* 多条件查询
*/
QueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery()
// .must(QueryBuilders.matchQuery("userName.keyword", "历张")) 搜索不到
.must(QueryBuilders.matchQuery("userName", "张三")) // 可以搜索
.must(QueryBuilders.matchQuery("orderNo", "20190613736278243"));
return requestLogRepository.search(builder) ;
}
}2、Spring Boot 集成 Elasticsearch 实战
原文作者：武培轩
来源：微信公众号
Spring Boot 集成 ES 主要分为以下三步：
加入 ES 依赖
配置 ES
演示 ES 基本操作
org.elasticsearch elasticsearch 7.1.0
org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client 7.1.0
在配置文件 application.properties 中配置 ES 的相关参数，具体内容如下：
elasticsearch.host=localhost
elasticsearch.port=9200
elasticsearch.connTimeout=3000
elasticsearch.socketTimeout=5000
elasticsearch.connectionRequestTimeout=500其中指定了 ES 的 host 和端口以及超时时间的设置，另外我们的 ES 没有添加任何的安全认证，因此 username 和 password 就没有设置。
然后在 config 包下创建 ElasticsearchConfiguration 类，会从配置文件中读取到对应的参数，接着申明一个 initRestClient 方法，返回的是一个 RestHighLevelClient，同时为它添加 @Bean(destroyMethod = “close”) 注解，当 destroy 的时候做一个关闭，这个方法主要是如何初始化并创建一个 RestHighLevelClient。
@Configuration
public class ElasticsearchConfiguration {
@Value("${elasticsearch.host}")
private String host;
@Value("${elasticsearch.port}")
private int port;
@Value("${elasticsearch.connTimeout}")
private int connTimeout;
@Value("${elasticsearch.socketTimeout}")
private int socketTimeout;
@Value("${elasticsearch.connectionRequestTimeout}")
private int connectionRequestTimeout;
@Bean(destroyMethod = "close", name = "client")
public RestHighLevelClient initRestClient() {
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port))
.setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> requestConfigBuilder
.setConnectTimeout(connTimeout)
.setSocketTimeout(socketTimeout)
.setConnectionRequestTimeout(connectionRequestTimeout));
return new RestHighLevelClient(builder);
}
}首先在 constant 包下定义常量接口，在接口中定义索引的名字为 user：
public interface Constant {
String INDEX = "user";
}然后在 document 包下创建一个文档实体类：
public class UserDocument {
private String id;
private String name;
private String sex;
private Integer age;
private String city;
// 省略 getter/setter
}在这里主要介绍 ES 的索引、文档、搜索相关的简单操作，在 service 包下创建 UserService 类。
索引操作
在这里演示创建索引和删除索引：
2.4.1 创建索引
在创建索引的时候可以在 CreateIndexRequest 中设置索引名称、分片数、副本数以及 mappings，在这里索引名称为 user，分片数 number_of_shards 为 1，副本数 number_of_replicas 为 0，具体代码如下所示：
public boolean createUserIndex(String index) throws IOException {
CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest(index);
createIndexRequest.settings(Settings.builder()
.put("index.number_of_shards", 1)
.put("index.number_of_replicas", 0)
);
createIndexRequest.mapping("{\n" +
" \"properties\": {\n" +
" \"city\": {\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"sex\": {\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"name\": {\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"id\": {\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"age\": {\n" +
" \"type\": \"integer\"\n" +
" }\n" +
" }\n" +
"}", XContentType.JSON);
CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return createIndexResponse.isAcknowledged();
}通过调用该方法，就可以创建一个索引 user，索引信息如下：
2.4.2 删除索引
在 DeleteIndexRequest 中传入索引名称就可以删除索引，具体代码如下所示：
public Boolean deleteUserIndex(String index) throws IOException {
DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest(index);
AcknowledgedResponse deleteIndexResponse = client.indices().delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return deleteIndexResponse.isAcknowledged();
}2.5.1 创建文档
创建文档的时候需要在 IndexRequest 中指定索引名称，id 如果不传的话会由 ES 自动生成，然后传入 source，具体代码如下：
public Boolean createUserDocument(UserDocument document) throws Exception {
UUID uuid = UUID.randomUUID();
document.setId(uuid.toString());
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(Constant.INDEX)
.id(document.getId())
.source(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return indexResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}下面通过调用这个方法，创建两个文档，具体内容如下：
2.5.2 批量创建文档
在一个 REST 请求中，重新建立网络开销是十分损耗性能的，因此 ES 提供 Bulk API，支持在一次 API 调用中，对不同的索引进行操作，从而减少网络传输开销，提升写入速率。
下面方法是批量创建文档，一个 BulkRequest 里可以添加多个 Request，具体代码如下：
public Boolean bulkCreateUserDocument(List<UserDocument> documents) throws IOException {
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
for (UserDocument document : documents) {
String id = UUID.randomUUID().toString();
document.setId(id);
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(Constant.INDEX)
.id(id)
.source(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
bulkRequest.add(indexRequest);
}
BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return bulkResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}下面通过该方法创建些文档，便于下面的搜索演示。
2.5.3 查看文档
查看文档需要在 GetRequest 中传入索引名称和文档 id，具体代码如下所示：
public UserDocument getUserDocument(String id) throws IOException {
GetRequest getRequest = new GetRequest(Constant.INDEX, id);
GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
UserDocument result = new UserDocument();
if (getResponse.isExists()) {
String sourceAsString = getResponse.getSourceAsString();
result = JSON.parseObject(sourceAsString, UserDocument.class);
} else {
logger.error("没有找到该 id 的文档");
}
return result;
}下面传入文档 id 调用该方法，结果如下所示：
2.5.4 更新文档
更新文档则是先给 UpdateRequest 传入索引名称和文档 id，然后通过传入新的 doc 来进行更新，具体代码如下：
public Boolean updateUserDocument(UserDocument document) throws Exception {
UserDocument resultDocument = getUserDocument(document.getId());
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(Constant.INDEX, resultDocument.getId());
updateRequest.doc(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return updateResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}下面将文档 id 为 9b8d9897-3352-4ef3-9636-afc6fce43b20 的文档的城市信息改为 handan，调用方法结果如下：
2.5.5 除文档
删除文档只需要在 DeleteRequest 中传入索引名称和文档 id，然后执行 delete 方法就可以完成文档的删除，具体代码如下：
public String deleteUserDocument(String id) throws Exception {
DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest(Constant.INDEX, id);
DeleteResponse response = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return response.getResult().name();
}介绍完文档的基本操作，接下来对搜索进行简单介绍：
2.5.6 搜索操作
简单的搜索操作需要在 SearchRequest 中设置将要搜索的索引名称（可以设置多个索引名称），然后通过 SearchSourceBuilder 构造搜索源，下面将 TermQueryBuilder 搜索查询传给 searchSourceBuilder，最后将 searchRequest 的搜索源设置为 searchSourceBuilder，执行 search 方法实现通过城市进行搜索，具体代码如下所示：
public List<UserDocument> searchUserByCity(String city) throws Exception {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices(Constant.INDEX);
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("city", city);
searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return getSearchResult(searchResponse);
}该方法的执行结果如图所示：
2.5.7 聚合搜索
聚合搜索就是给 searchSourceBuilder 添加聚合搜索，下面方法是通过 TermsAggregationBuilder 构造一个先通过城市就行分类聚合，其中还包括一个子聚合，是对年龄求平均值，然后在获取聚合结果的时候，可以使用通过在构建聚合时的聚合名称获取到聚合结果，具体代码如下所示：
public List<UserCityDTO> aggregationsSearchUser() throws Exception {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.INDEX);
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
TermsAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.terms("by_city")
.field("city")
.subAggregation(AggregationBuilders
.avg("average_age")
.field("age"));
searchSourceBuilder.aggregation(aggregation);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
Terms byCityAggregation = aggregations.get("by_city");
List<UserCityDTO> userCityList = new ArrayList<>();
for (Terms.Bucket buck : byCityAggregation.getBuckets()) {
UserCityDTO userCityDTO = new UserCityDTO();
userCityDTO.setCity(buck.getKeyAsString());
userCityDTO.setCount(buck.getDocCount());
// 获取子聚合
Avg averageBalance = buck.getAggregations().get("average_age");
userCityDTO.setAvgAge(averageBalance.getValue());
userCityList.add(userCityDTO);
}
return userCityList;
}下面是执行该方法的结果：
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