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Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 25 4
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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.

这篇CFSDN的博客文章Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

前言 。

在上一篇学习springboot中，整合了mybatis、druid和pagehelper并实现了多数据源的操作。本篇主要是介绍和使用目前最火的搜索引擎elastisearch，并和springboot进行结合使用.

elasticsearch介绍 。

elasticsearch是一个基于lucene的搜索服务器，其实就是对lucene进行封装，提供了 rest api 的操作接口 elasticsearch作为一个高度可拓展的开源全文搜索和分析引擎，可用于快速地对大数据进行存储，搜索和分析.

elasticsearch主要特点：分布式、高可用、异步写入、多api、面向文档 .

elasticsearch核心概念：近实时，集群，节点（保存数据），索引，分片（将索引分片），副本（分片可设置多个副本） 。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据.

elasticsearch使用案例:维基百科、stack overflow、github 等等.

springboot整合elasticsearch 。

在使用springboot整合elasticsearch 之前，我们应该了解下它们之间对应版本的关系.

  。

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**

  。

这里我们使用的springboot的版本是1.5.9，elasticsearch的版本是2.3.5.

使用springboot整合elasticsearch，一般都是使用 springdata 进行封装的，然后再dao层接口继承elasticsearchrepository 类，该类实现了很多的方法，比如常用的crud方法.

springdata的使用 。

首先，在使用之前，先做好相关的准备.

maven的配置如下

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<dependency> <groupid>org.springframework.boot</groupid>
  <artifactid>spring-boot-starter-web</artifactid>
  <version> 1.5 . 9 .release</version>
  </dependency>
  <dependency>
  <groupid>org.springframework.boot</groupid>
  <artifactid>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactid>
  <version> 1.5 . 9 .release</version>
  </dependency>

application.properties的配置 。

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spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = true
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes = 127.0 . 0.1 \: 9300

注: 9300 是 java 客户端的端口。9200 是支持 restful http 的接口.

更多的配置

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。) 。

代码编写 。

实体类 。

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@document (indexname = "userindex" , type = "user" )
public class user implements serializable{
  /**
  *
  */
  private static final long serialversionuid = 1l;
  /** 编号 */
  private long id;
  /** 姓名 */
  private string name;
 
  /** 年龄 */
  private integer age;
 
  /** 描述 */
  private string description;
 
  /** 创建时间 */
  private string createtm;
  // getter和setter 略
｝

使用springdata的时候，它需要在实体类中设置indexname 和type ，如果和传统型数据库比较的话，就相当于库和表.

需要注意的是indexname和type都必须是小写!!.

dao层 。

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public interface userdao extends elasticsearchrepository<user, long >{
}

dao层这里就比较简单了，只需继承elasticsearchrepository该类就行了。其中主要的方法就是 save、delete和search。其中save方法相当如insert和update，没有就新增，有就覆盖。delete方法主要就是删除数据以及索引库。至于search就是查询了，包括一些常用的查询，如分页、权重之类的.

service层 。

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@service
public class userserviceimpl implements userservice {
  @autowired
  private userdao userdao;
  @override
  public boolean insert(user user) {
  boolean falg= false ;
  try {
  userdao.save(user);
  falg= true ;
  } catch (exception e){
  e.printstacktrace();
  }
  return falg;
  }
 
  @override
  public list<user> search(string searchcontent) {
  querystringquerybuilder builder = new querystringquerybuilder(searchcontent);
  system.out.println( "查询的语句:" +builder);
  iterable<user> searchresult = userdao.search(builder);
  iterator<user> iterator = searchresult.iterator();
  list<user> list= new arraylist<user>();
  while (iterator.hasnext()) {
  list.add(iterator.next());
  }
  return list;
  }
 
 
 
  @override
  public list<user> searchuser(integer pagenumber, integer pagesize,string searchcontent) {
  // 分页参数
  pageable pageable = new pagerequest(pagenumber, pagesize);
  querystringquerybuilder builder = new querystringquerybuilder(searchcontent);
  searchquery searchquery = new nativesearchquerybuilder().withpageable(pageable).withquery(builder).build();
  system.out.println( "查询的语句:" + searchquery.getquery().tostring());
  page<user> searchpageresults = userdao.search(searchquery);
  return searchpageresults.getcontent();
  }
 
 
  @override
  public list<user> searchuserbyweight(string searchcontent) {
  // 根据权重进行查询
  functionscorequerybuilder functionscorequerybuilder = querybuilders.functionscorequery()
  .add(querybuilders.boolquery().should(querybuilders.matchquery( "name" , searchcontent)),
   scorefunctionbuilders.weightfactorfunction( 10 ))
  .add(querybuilders.boolquery().should(querybuilders.matchquery( "description" , searchcontent)),
   scorefunctionbuilders.weightfactorfunction( 100 )).setminscore( 2 );
  system.out.println( "查询的语句:" + functionscorequerybuilder.tostring());
  iterable<user> searchresult = userdao.search(functionscorequerybuilder);
  iterator<user> iterator = searchresult.iterator();
  list<user> list= new arraylist<user>();
  while (iterator.hasnext()) {
  list.add(iterator.next());
  }
  return list;
  }
}

这里我就简单的写了几个方法，其中主要的方法是查询。查询包括全文搜索，分页查询和权重查询。其中需要说明的是权重查询这块，权重的分值越高，查询的结果也越靠前，如果没有对其它的数据设置分值，它们默认的分值就是1，如果不想查询这些语句，只需使用setminscore将其设为大于1即可.

代码测试 。

调用接口进行添加数据 。

新增数据

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post http: //localhost:8086/api/user
{ "id" : 1 , "name" : "张三" , "age" : 20 , "description" : "张三是个java开发工程师" , "createtm" : "2018-4-25 11:07:42" }
{ "id" : 2 , "name" : "李四" , "age" : 24 , "description" : "李四是个测试工程师" , "createtm" : "1980-2-15 19:01:32" }
{ "id" : 3 , "name" : "王五" , "age" : 25 , "description" : "王五是个运维工程师" , "createtm" : "2016-8-21 06:11:32" }

进行全文查询 。

请求 。

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http: //localhost:8086/api/user?searchcontent=工程师

返回 。

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[{ "id" : 2 , "name" : "李四" , "age" : 14 , "description" : "李四是个测试工程师" , "createtm" : "1980-2-15 19:01:32" },
{ "id" : 1 , "name" : "张三" , "age" : 20 , "description" : "张三是个java开发工程师" , "createtm" : "2018-4-25 11:07:42" },
{ "id" : 3 , "name" : "王五" , "age" : 25 , "description" : "王五是个运维工程师" , "createtm" : "2016-8-21 06:11:32" }]

进行分页查询 。

请求 。

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http: //localhost:8086/api/user?pagenumber=0&pagesize=2&searchcontent=工程师

返回 。

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[{ "id" : 2 , "name" : "李四" , "age" : 14 , "description" : "李四是个测试工程师" },{ "id" : 1 , "name" : "张三" , "age" : 20 , "description" : "张三是个java开发工程师" }]

进行权重查询 。

请求 。

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http: //localhost:8086/api/user2?searchcontent=李四

返回 。

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[{ "id" : 2 , "name" : "李四" , "age" : 24 , "description" : "李四是个测试工程师" , "createtm" : "1980-2-15 19:01:32" }]

权重查询打印的语句

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查询的语句:{{
  "function_score" : {
  "functions" : [ {
  "filter" : {
  "bool" : {
  "should" : {
  "match" : {
  "name" : {
  "query" : "李四" ,
  "type" : "boolean"
  }
  }
  }
  }
  },
  "weight" : 10.0
  }, {
  "filter" : {
  "bool" : {
  "should" : {
  "match" : {
  "description" : {
  "query" : "李四" ,
  "type" : "boolean"
  }
  }
  }
  }
  },
  "weight" : 100.0
  } ],
  "min_score" : 2.0
  }
}

注:测试中，因为设置了setminscore最小权重分为2的，所以无关的数据是不会显示出来的。如果想显示的话，在代码中去掉即可.

新增完数据之后，可以在浏览器输入:http://localhost:9200/_plugin/head/ 。

然后点击基本查询，便可以查看添加的数据。如果想用语句查询，可以将程序中控制台打印的查询语句粘贴到查询界面上进行查询.

Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解

注:这里的elasticsearch是我在windows上安装的，并安装了es插件head，具体安装步骤在文章末尾.

除了springdata之外，其实还有其它的方法操作elasticsearch的.

比如使用原生elasticsearch的api，使用transportclient类实现.

或者使用由spring封装，只需在service层，进行注入bean即可.

示例

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@autowired
  elasticsearchtemplate elasticsearchtemplate;

但是，上述方法中都有其局限性，也就是随着elasticsearch的版本变更，相关的java api也在做不断的调整，就是elasticsearch服务端版本进行更改之后，客户端的代码可能需要重新编写.

因此介绍一个相当好用的第三方工具jestclient，它对elasticsearch进行封装，填补了 elasticsearch httprest接口 客户端的空白，它适用于elasticsearch2.x以上的版本，无需因为elasticsearch服务端版本更改而对代码进行更改！ 。

jestclient 。

首先在maven中添加如下依赖

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<dependency>
<groupid>io.searchbox</groupid>
<artifactid>jest</artifactid>
<version> 5.3 . 3 </version>
</dependency>

然后编写相关的测试代码.

代码中的注释应该很完整，所以这里就不再对代码过多的讲述了.

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import java.util.arraylist;
import java.util.list;
import org.elasticsearch.index.query.querybuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.searchsourcebuilder;
import com.pancm.pojo.user;
import io.searchbox.client.jestclient;
import io.searchbox.client.jestclientfactory;
import io.searchbox.client.jestresult;
import io.searchbox.client.config.httpclientconfig;
import io.searchbox.core.bulk;
import io.searchbox.core.bulkresult;
import io.searchbox.core.delete;
import io.searchbox.core.documentresult;
import io.searchbox.core.index;
import io.searchbox.core.search;
import io.searchbox.indices.createindex;
import io.searchbox.indices.deleteindex;
import io.searchbox.indices.mapping.getmapping;
import io.searchbox.indices.mapping.putmapping;
 
public class jesttest {
  private static jestclient jestclient;
  private static string indexname = "userindex" ;
// private static string indexname = "userindex2";
  private static string typename = "user" ;
  private static string elasticips= "http://192.169.2.98:9200" ;
// private static string elasticips="http://127.0.0.1:9200";
 
 
  public static void main(string[] args) throws exception {
  jestclient = getjestclient();
  insertbatch();
  serach1();
  serach2();
  serach3();
  jestclient.close();
 
  }
 
  private static jestclient getjestclient() {
  jestclientfactory factory = new jestclientfactory();
  factory.sethttpclientconfig( new httpclientconfig.builder(elasticips).conntimeout( 60000 ).readtimeout( 60000 ).multithreaded( true ).build());
  return factory.getobject();
  }
 
  public static void insertbatch() {
  list<object> objs = new arraylist<object>();
  objs.add( new user(1l, "张三" , 20 , "张三是个java开发工程师" , "2018-4-25 11:07:42" ));
  objs.add( new user(2l, "李四" , 24 , "李四是个测试工程师" , "1980-2-15 19:01:32" ));
  objs.add( new user(3l, "王五" , 25 , "王五是个运维工程师" , "2016-8-21 06:11:32" ));
  boolean result = false ;
  try {
  result = insertbatch(jestclient,indexname, typename,objs);
  } catch (exception e) {
  e.printstacktrace();
  }
  system.out.println( "批量新增:" +result);
  }
 
 
  /**
  * 全文搜索
  */
  public static void serach1() {
  string query = "工程师" ;
  try {
  searchsourcebuilder searchsourcebuilder = new searchsourcebuilder();
   searchsourcebuilder.query(querybuilders.querystringquery(query));
   //分页设置
   searchsourcebuilder.from( 0 ).size( 2 );
  system.out.println( "全文搜索查询语句:" +searchsourcebuilder.tostring());
  system.out.println( "全文搜索返回结果:" +search(jestclient,indexname, typename, searchsourcebuilder.tostring()));
  } catch (exception e) {
  e.printstacktrace();
  }
  }
 
  /**
  * 精确搜索
  */
  public static void serach2() {
  try {
  searchsourcebuilder searchsourcebuilder = new searchsourcebuilder();
  searchsourcebuilder.query(querybuilders.termquery( "age" , 24 ));
  system.out.println( "精确搜索查询语句:" +searchsourcebuilder.tostring());
  system.out.println( "精确搜索返回结果:" +search(jestclient,indexname, typename, searchsourcebuilder.tostring()));
  } catch (exception e) {
  e.printstacktrace();
  }
  }
 
 
  /**
  * 区间搜索
  */
  public static void serach3() {
  string createtm= "createtm" ;
  string from= "2016-8-21 06:11:32" ;
  string to= "2018-8-21 06:11:32" ;
 
  try {
  searchsourcebuilder searchsourcebuilder = new searchsourcebuilder();
  searchsourcebuilder.query(querybuilders.rangequery(createtm).gte(from).lte(to));
  system.out.println( "区间搜索语句:" +searchsourcebuilder.tostring());
  system.out.println( "区间搜索返回结果:" +search(jestclient,indexname, typename, searchsourcebuilder.tostring()));
  } catch (exception e) {
  e.printstacktrace();
  }
  }
 
 
  /**
  * 创建索引
  * @param indexname
  * @return
  * @throws exception
  */
  public boolean createindex(jestclient jestclient,string indexname) throws exception {
  jestresult jr = jestclient.execute( new createindex.builder(indexname).build());
  return jr.issucceeded();
  }
 
  /**
  * 新增数据
  * @param indexname
  * @param typename
  * @param source
  * @return
  * @throws exception
  */
  public boolean insert(jestclient jestclient,string indexname, string typename, string source) throws exception {
  putmapping putmapping = new putmapping.builder(indexname, typename, source).build();
  jestresult jr = jestclient.execute(putmapping);
  return jr.issucceeded();
  }
 
 
  /**
  * 查询数据
  * @param indexname
  * @param typename
  * @return
  * @throws exception
  */
  public static string getindexmapping(jestclient jestclient,string indexname, string typename) throws exception {
  getmapping getmapping = new getmapping.builder().addindex(indexname).addtype(typename).build();
  jestresult jr =jestclient.execute(getmapping);
  return jr.getjsonstring();
  }
 
 
 
  /**
  * 批量新增数据
  * @param indexname
  * @param typename
  * @param objs
  * @return
  * @throws exception
  */
  public static boolean insertbatch(jestclient jestclient,string indexname, string typename, list<object> objs) throws exception {
  bulk.builder bulk = new bulk.builder().defaultindex(indexname).defaulttype(typename);
  for (object obj : objs) {
  index index = new index.builder(obj).build();
   bulk.addaction(index);
  }
  bulkresult br = jestclient.execute(bulk.build());
  return br.issucceeded();
  }
 
  /**
  * 全文搜索
  * @param indexname
  * @param typename
  * @param query
  * @return
  * @throws exception
  */
  public static string search(jestclient jestclient,string indexname, string typename, string query) throws exception {
  search search = new search.builder(query)
  .addindex(indexname)
  .addtype(typename)
  .build();
  jestresult jr = jestclient.execute(search);
// system.out.println("--"+jr.getjsonstring());
// system.out.println("--"+jr.getsourceasobject(user.class));
  return jr.getsourceasstring();
  }
 
 
 
 
 
  /**
  * 删除索引
  * @param indexname
  * @return
  * @throws exception
  */
  public boolean delete(jestclient jestclient,string indexname) throws exception {
  jestresult jr = jestclient.execute( new deleteindex.builder(indexname).build());
  return jr.issucceeded();
  }
 
  /**
  * 删除数据
  * @param indexname
  * @param typename
  * @param id
  * @return
  * @throws exception
  */
  public boolean delete(jestclient jestclient,string indexname, string typename, string id) throws exception {
  documentresult dr = jestclient.execute( new delete.builder(id).index(indexname).type(typename).build());
  return dr.issucceeded();
  }

注:测试之前先说明下，本地windows系统安装的是elasticsearch版本是2.3.5，linux服务器上安装的elasticsearch版本是6.2.

测试结果 。

全文搜索 。

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全文搜索查询语句:{
  "from" : 0 ,
  "size" : 2 ,
  "query" : {
  "query_string" : {
  "query" : "工程师"
  }
  }
}
 
全文搜索返回结果:{ "id" : 1 , "name" : "张三" , "age" : 20 , "description" : "张三是个java开发工程师" , "createtm" : "2018-4-25 11:07:42" },{ "id" : 2 , "name" : "李四" , "age" : 24 , "description" : "李四是个测试工程师" , "createtm" : "1980-2-15 19:01:32" }

匹配搜索 。

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精确搜索查询语句:{
  "query" : {
  "term" : {
  "age" : 24
  }
  }
}
 
精确搜索返回结果:{ "id" : 2 , "name" : "李四" , "age" : 24 , "description" : "李四是个测试工程师" , "createtm" : "1980-2-15 19:01:32" }

时间区间搜索 。

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区间搜索语句:{
  "query" : {
  "range" : {
  "createtm" : {
  "from" : "2016-8-21 06:11:32" ,
  "to" : "2018-8-21 06:11:32" ,
  "include_lower" : true ,
  "include_upper" : true
  }
  }
  }
}
区间搜索返回结果:{ "id" : 1 , "name" : "张三" , "age" : 20 , "description" : "张三是个java开发工程师" , "createtm" : "2018-4-25 11:07:42" }

新增完数据之后，我们可以上linux的 kibana中进行相关的查询，查询结果如下

Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解

注:kibana 是属于elk中一个开源软件。kibana可以为 logstash 和 elasticsearch 提供的日志分析友好的 web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志.

上述代码中测试返回的结果符合我们的预期。其中关于jestclient只是用到了很少的一部分，更多的使用可以查看jestclient的官方文档.

windows安装elasticsearch 。

1，文件准备 。

下载地址:https://www.elastic.co/downloads 。

选择elasticsearch相关版本， 然后选择后缀名为zip文件进行下载，下载之后进行解压.

2，启动elasticsearch 。

进入bin目录下，运行 elasticsearch.bat 。

然后在浏览上输入: localhost:9200 。

成功显示一下界面表示成功！ 。

Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解

3，安装es插件 。

web管理界面head 安装 。

进入bin目录下，打开cmd，进入dos界面 。

输入:plugin install mobz/elasticsearch-head 。

进行下载 。

成功下载之后，在浏览器输入：http://localhost:9200/_plugin/head/ 。

若显示一下界面，则安装成功.

Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解

4，注册服务 。

进入bin目录下，打开cmd，进入dos界面 。

依次输入

?
1
2
service.bat install
service.bat start

成功之后，再输入 。

?
1
services.msc

跳转到service服务界面，可以直接查看es的运行状态.

其它 。

elasticsearch官网api地址:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/2.3/index.html 。

jestclientgithub地址:

https://github.com/searchbox-io/jest 。

项目我放到github上面去了.

https://github.com/xuwujing/springboot 。

总结 。

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我的支持.

原文链接：http://www.cnblogs.com/xuwujing/p/8998168.html 。

最后此篇关于Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Spring Boot整合ElasticSearch实现多版本兼容的方法详解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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