SpringBoot 整合 Elasticsearch、IK分词器 实现全文检索

源码地址：https://github.com/Tellsea/springboot-learn/tree/master/springboot-elasticsearch

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。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

安装相关软件

软件名称	软件版本	下载地址
Elasticsearch	6.2.4	elasticsearch官网下载
IK中文分词器	6.2.4	ik分词器官网下载
kibana	6.2.4	kibana官网下载

如果实在找不到，那么群文件夹：957406675

安装分词插件，分别解压下载好的三个文件，然后解压IK，复制到elasticsearch安装目录下的plugins文件夹中。

运行elasticsearch/bin/elasticsearch.bat文件，浏览器访问： http://localhost:9200/ 会得到相应的版本信息，如：

{
	"name": "Bb-td48",
	"cluster_name": "elasticsearch",
	"cluster_uuid": "_IM0iQAeToWALU0tq7rsZQ",
	"version": {
	"number": "6.2.4",
	"build_hash": "ccec39f",
	"build_date": "2018-04-12T20:37:28.497551Z",
	"build_snapshot": false,
	"lucene_version": "7.2.1",
	"minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
	"minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
	},
	"tagline": "You Know, for Search"
}

然后再运行kibana/bin/kibana.bat文件，浏览器访问：http://localhost:5601 ，可以看到kibana的控制台页面。

到此相关软件安装完成，下面开始springboot整合elasticsearch。

开始整合

依赖

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-elasticsearch
        
        还有lombok，自己加一下

application.yml

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9300

实体类

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(indexName = "item", type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Item {
    @Id
    private Long id;

    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String title; //标题

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category;// 分类

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String brand; // 品牌

    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price; // 价格

    @Field(index = false, type = FieldType.Keyword)
    private String images; // 图片地址
}

Spring Data通过注解来声明字段的映射属性，有下面的三个注解：

• @Document 作用在类，标记实体类为文档对象，一般有两个属性
  • indexName：对应索引库名称
  • type：对应在索引库中的类型
  • shards：分片数量，默认5
  • replicas：副本数量，默认1
• @Id 作用在成员变量，标记一个字段作为id主键
• @Field 作用在成员变量，标记为文档的字段，并指定字段映射属性：
  • type：字段类型，是是枚举：FieldType
  • index：是否索引，布尔类型，默认是true
  • store：是否存储，布尔类型，默认是false
  • analyzer：分词器名称

repository

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository {

    /**
     * 根据价格区间查询
     *
     * @param price1
     * @param price2
     * @return
     */
    List findByPriceBetween(double price1, double price2);
}

下面的测试类是重点

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringbootElasticsearchApplicationTests {

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    @Autowired
    private ItemRepository itemRepository;

    /**
     * 创建索引
     */
    @Test
    public void createIndex() {
        // 创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建
        elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);
        // 配置映射，会根据Item类中的id、Field等字段来自动完成映射
        elasticsearchTemplate.putMapping(Item.class);
    }

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

    /**
     * 新增
     */
    @Test
    public void insert() {
        Item item = new Item(1L, "小米手机7", "手机", "小米", 2999.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg");
        itemRepository.save(item);
    }

    /**
     * 批量新增
     */
    @Test
    public void insertList() {
        List list = new ArrayList<>();
        list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", "手机", "锤子", 3999.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg"));
        list.add(new Item(3L, "华为META20", "手机", "华为", 4999.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg"));
        list.add(new Item(4L, "iPhone X", "手机", "iPhone", 5100.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg"));
        list.add(new Item(5L, "iPhone XS", "手机", "iPhone", 5999.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg"));
        // 接收对象集合，实现批量新增
        itemRepository.saveAll(list);
    }

    /**
     * 修改
     *
     * ：修改和新增是同一个接口，区分的依据就是id，这一点跟我们在页面发起PUT请求是类似的。
     */

    /**
     * 删除所有
     */
    @Test
    public void delete() {
        itemRepository.deleteAll();
    }

    /**
     * 基本查询
     */
    @Test
    public void query() {
        // 查询全部，并按照价格降序排序
        Iterable items = itemRepository.findAll(Sort.by("price").descending());
        items.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
    }

    /**
     * 自定义方法
     */
    @Test
    public void queryByPriceBetween() {
        // 根据价格区间查询
        List list = itemRepository.findByPriceBetween(5000.00, 6000.00);
        list.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
    }

    /**
     * 自定义查询
     */
    @Test
    public void search() {
        // 构建查询条件
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
        // 添加基本分词查询
        queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米手机"));
        // 搜索，获取结果
        Page items = itemRepository.search(queryBuilder.build());
        // 总条数
        long total = items.getTotalElements();
        System.out.println("total = " + total);
        items.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
    }

    /**
     * 分页查询
     */
    @Test
    public void searchByPage() {
        // 构建查询条件
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
        // 添加基本分词查询
        queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
        // 分页：
        int page = 0;
        int size = 2;
        queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));
        // 搜索，获取结果
        Page items = itemRepository.search(queryBuilder.build());
        long total = items.getTotalElements();
        System.out.println("总条数 = " + total);
        System.out.println("总页数 = " + items.getTotalPages());
        System.out.println("当前页：" + items.getNumber());
        System.out.println("每页大小：" + items.getSize());
        items.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
    }

    /**
     * 排序
     */
    @Test
    public void searchAndSort() {
        // 构建查询条件
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
        // 添加基本分词查询
        queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
        // 排序
        queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC));
        // 搜索，获取结果
        Page items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
        // 总条数
        long total = items.getTotalElements();
        System.out.println("总条数 = " + total);
        items.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
    }

    /**
     * 聚合为桶
     */
    @Test
    public void testAgg() {
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
        // 不查询任何结果
        queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
        // 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
        queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brand"));
        // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
        AggregatedPage aggPage = (AggregatedPage) itemRepository.search(queryBuilder.build());
        // 3、解析
        // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
        // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
        StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
        // 3.2、获取桶
        List buckets = agg.getBuckets();
        // 3.3、遍历
        for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
            // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称
            System.out.println(bucket.getKeyAsString());
            // 3.5、获取桶中的文档数量
            System.out.println(bucket.getDocCount());
        }
    }

    /**
     * 嵌套聚合，求平均值
     */
    @Test
    public void testSubAgg() {
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
        // 不查询任何结果
        queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
        // 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
        queryBuilder.addAggregation(
                AggregationBuilders.terms("brands").field("brand")
                        .subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price")) // 在品牌聚合桶内进行嵌套聚合，求平均值
        );
        // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
        AggregatedPage aggPage = (AggregatedPage) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
        // 3、解析
        // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
        // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
        StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
        // 3.2、获取桶
        List buckets = agg.getBuckets();
        // 3.3、遍历
        for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
            // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称  3.5、获取桶中的文档数量
            System.out.println(bucket.getKeyAsString() + "，共" + bucket.getDocCount() + "台");

            // 3.6.获取子聚合结果：
            InternalAvg avg = (InternalAvg) bucket.getAggregations().asMap().get("priceAvg");
            System.out.println("平均售价：" + avg.getValue());
        }
    }
}