我要评论elastic search是一个开源的，分布式，实时搜索和分析引擎。spring boot为elasticsearch及spring data elasticsearch提供的基于它的抽象提供了基本的配置。spring boot提供了一个用于聚集依赖的spring-boot-starter-data-elasticsearch 'starterpom'。
elasticsearch作为搜索引擎，我们需要解决2大问题：
1， 如何将被搜索的数据在es上创建反向索引
2， java代码如何与es交互
其中第一个大问题又分为两个小问题
1.1，如何初始化已有的数据
1.2，如何同步增量数据
第二个大问题也有两种集成方式
2.1 spring data 9300端口集成
2.2 restful api 9200端口集成
本篇先解决第二大问题。
第一种方式，利用restapi方式，也叫jest方式：
示例代码：
pom.xml：
<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>yejingtao.demo.springcloud</groupid>
<artifactid>demo-jest-elasticsearch</artifactid>
<version>0.0.1-snapshot</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>demo-jest-elasticsearch</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<properties>
<project.build.sourceencoding>utf-8</project.build.sourceencoding>
</properties>
<parent>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-parent</artifactid>
<version>1.5.6.release</version>
</parent>
<dependencies>
<dependency>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-web</artifactid>
</dependency>
<dependency>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactid>
</dependency>
<dependency>
<groupid>io.searchbox</groupid>
<artifactid>jest</artifactid>
</dependency>
<dependency>
<groupid>net.java.dev.jna</groupid>
<artifactid>jna</artifactid>
</dependency>
</dependencies>
</project>
application.yml:
server: port: 7081 spring: elasticsearch: jest: uris: - http://192.168.226.133:9200 read-timeout: 5000
注意这里是9200端口
主程序：最简单的spring boot启动程序：
@springbootapplication
public class esapplication {
public static void main(string[] args) {
springapplication.run(esapplication.class);
}
}
定义好es中的实体类和对es操作的接口：
public class entity implements serializable{
private static final long serialversionuid = -763638353551774166l;
public static final string index_name = "index_entity";
public static final string type = "tstype";
private long id;
private string name;
public entity() {
super();
}
public entity(long id, string name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
public long getid() {
return id;
}
public void setid(long id) {
this.id = id;
}
public string getname() {
return name;
}
public void setname(string name) {
this.name = name;
}
}
public interface cityesservice {
void saveentity(entity entity);
void saveentity(list<entity> entitylist);
list<entity> searchentity(string searchcontent);
}
接口实现：
@service
public class cityesserviceimpl implements cityesservice{
private static final logger logger = loggerfactory.getlogger(cityesserviceimpl.class);
@autowired
private jestclient jestclient;
@override
public void saveentity(entity entity) {
index index = new index.builder(entity).index(entity.index_name).type(entity.type).build();
try {
jestclient.execute(index);
logger.info("es 插入完成");
} catch (ioexception e) {
e.printstacktrace();
logger.error(e.getmessage());
}
}
/**
* 批量保存内容到es
*/
@override
public void saveentity(list<entity> entitylist) {
bulk.builder bulk = new bulk.builder();
for(entity entity : entitylist) {
index index = new index.builder(entity).index(entity.index_name).type(entity.type).build();
bulk.addaction(index);
}
try {
jestclient.execute(bulk.build());
logger.info("es 插入完成");
} catch (ioexception e) {
e.printstacktrace();
logger.error(e.getmessage());
}
}
/**
* 在es中搜索内容
*/
@override
public list<entity> searchentity(string searchcontent){
searchsourcebuilder searchsourcebuilder = new searchsourcebuilder();
//searchsourcebuilder.query(querybuilders.querystringquery(searchcontent));
//searchsourcebuilder.field("name");
searchsourcebuilder.query(querybuilders.matchquery("name",searchcontent));
search search = new search.builder(searchsourcebuilder.tostring())
.addindex(entity.index_name).addtype(entity.type).build();
try {
jestresult result = jestclient.execute(search);
return result.getsourceasobjectlist(entity.class);
} catch (ioexception e) {
logger.error(e.getmessage());
e.printstacktrace();
}
return null;
}
}
这里插入数据的方式给了两种，一种是单次api直接插入，一种是利用es的bulk批量插入。
做一个controller方面我们测试：
启动后在浏览器中请求http://www.lhsxpumps.com/_localhost:7081/entitycontroller/search?name=%e4%ba%ba%e6%89%8b%e4%ba%95
得到结果：
这里只返回了9条记录，而理论上es默认的size是10，应该不是分页的问题，而是只能检索出9条匹配记录，用kibana连上相同的搜索确认下：
这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“人”“手”“井”的都被搜索了出来，只是评分不同，如果想支持只能中文索引需要依赖ik插件
ok，restful方式对elasticsearch的检索已经搞定了，更多的扩展可以慢慢研究下querybuilders里的源码和批注。
第二种方式，利用spring data客户端方式：
事先说明此方式有个弊端，让我掉了坑里好久才爬上来，spring data elasticsearch必须与elasticsearch版本相匹配，否则在对接时es端会报版本不匹配错误，例如我es是5.6.1版本，spring boot是1.5.6版本，错误如下：
为解决这个问题我查找了一些资料，spring data与elasticsearch版本对应关系如下：
|
spring data elasticsearch |
elasticsearch |
|
3.0.0.rc2 |
5.5.0 |
|
3.0.0.m4 |
5.4.0 |
|
2.0.4.release |
2.4.0 |
|
2.0.0.release |
2.2.0 |
|
1.4.0.m1 |
1.7.3 |
|
1.3.0.release |
1.5.2 |
|
1.2.0.release |
1.4.4 |
|
1.1.0.release |
1.3.2 |
|
1.0.0.release |
1.1.1 |
而我用的spring boot 1.5.6版本对应的spring data elasticsearch是2.1.6版本，不支持5.x的es，所以报错。到本博文撰写为止，spring boot的release版本最新的是1.5.8，对应的spring data elasticsearch是2.1.8，仍不支持5.x的es，所以如果一定要使用java客户端方式集成es只能放弃spring boot直接使用spring data和spring mvc，或者降低es的版本使之与spring boot匹配。
示例代码：
pom.xml依赖：
<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>yejingtao.demo.springcloud</groupid>
<artifactid>demo-data-elasticsearch</artifactid>
<version>0.0.1-snapshot</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>demo-data-elasticsearch</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<properties>
<project.build.sourceencoding>utf-8</project.build.sourceencoding>
</properties>
<parent>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-parent</artifactid>
<version>1.5.8.release</version>
</parent>
<dependencies>
<dependency>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-web</artifactid>
</dependency>
<dependency>
<groupid>org.springframework.boot</groupid>
<artifactid>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactid>
</dependency>
</dependencies>
</project>
不再引用jest。
application.yml:
server:
port: 7081
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-nodes: 192.168.226.133:9300
cluster-name: my-es
repositories:
enabled: true
注意这里是9300端口
controller、主程序、service接口同jest项目不变，不再罗列
实体类稍作变化，指定es中的index和type：
@document(indexname="index_entity", type="tstype")
多一个repository接口，无需实现类，spring data标准用法：
/**
* entity es操作类
* @author yejingtao
*
*/
public interface entityrepository extends elasticsearchrepository<entity,long>{
}
service实现类与jest的天壤之别了，从语法上可以看出更像是对数据库层的操作：
@service
public class cityesserviceimpl implements cityesservice{
private static final logger logger = loggerfactory.getlogger(cityesserviceimpl.class);
int page_size = 15; //默认分页大小
int page_number = 0; //默认当前分页
string score_mode_sum = "sum"; //权重分求和模式
float min_score = 10.0f; //由于无相关性的分值默认为1， 设置权重分最小值为10
@autowired
entityrepository entityrepository;
/**
* 保存内容到es
*/
@override
public long saveentity(entity entity) {
entity entityresult = entityrepository.save(entity);
return entityresult.getid();
}
/**
* 在es中搜索内容
*/
@override
public list<entity> searchentity(int pagenumber, int pagesize, string searchcontent){
if(pagesize==0) {
pagesize = page_size;
}
if(pagenumber<0) {
pagenumber = page_number;
}
searchquery searchquery = getentitysearchquery(pagenumber,pagesize,searchcontent);
logger.info("\n searchcity: searchcontent [" + searchcontent + "] \n dsl = \n "
+ searchquery.getquery().tostring());
page<entity> citypage = entityrepository.search(searchquery);
return citypage.getcontent();
}
/**
* 组装搜索query对象
* @param pagenumber
* @param pagesize
* @param searchcontent
* @return
*/
private searchquery getentitysearchquery(int pagenumber, int pagesize, string searchcontent) {
functionscorequerybuilder functionscorequerybuilder = querybuilders.functionscorequery()
.add(querybuilders.matchphrasequery("name", searchcontent),
scorefunctionbuilders.weightfactorfunction(1000))
//.add(querybuilders.matchphrasequery("other", searchcontent),
//scorefunctionbuilders.weightfactorfunction(1000))
.scoremode(score_mode_sum).setminscore(min_score);
//设置分页，否则只能按照es默认的分页给
pageable pageable = new pagerequest(pagenumber, pagesize);
return new nativesearchquerybuilder().withpageable(pageable).withquery(functionscorequerybuilder).build();
}
}
测试方式同jest。
这两种方式，从设计上来讲属于两种思路，spring data的思路就是将elasticsearch当自家的数据仓库来管理，直接通过java客户端代码操作es；jest的思路是将elasticsearch当为独立的服务端，自己作为客户端用兼容性最强的restful格式来与之交互。
个人比较倾向于jest方式，第一兼容性好，不需要考虑版本的问题。第二，从elasticsearch本身的设计上来分析，9200是对外服务端口，9300是内部管理和集群通信端口，请求9200获取搜索服务更符合es的设计初衷，不会影响集群内部的通信。
以上比较分析仅代表个人观点，欢迎大神么交流批评。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持移动技术网。
您可能感兴趣的文章:
如您对本文有疑问或者有任何想说的，请 点击进行留言回复，万千网友为您解惑！
![Java List集合返回值去掉中括号(''[ ]'')的操作](http://www.lhsxpumps.com/_images5/10qianwan/20200829/s_0_202008290320291229.jpg)
网友评论