5.Spring Data Elasticsearch

Elasticsearch提供的Java客户端有一些不太方便的地方：

很多地方需要拼接Json字符串，在java中拼接字符串有多恐怖你应该懂的
需要自己把对象序列化为json存储
查询到结果也需要自己反序列化为对象

因此，我们这里就不讲解原生的Elasticsearch客户端API了。

而是学习Spring提供的套件：Spring Data Elasticsearch。

5.1.简介

Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。

查看 Spring Data的官网：http://projects.spring.io/spring-data/

1531753066475.png

Spring Data的使命是为数据访问提供熟悉且一致的基于Spring的编程模型，同时仍保留底层数据存储的特殊特性。

它使得使用数据访问技术，关系数据库和非关系数据库，map-reduce框架和基于云的数据服务变得容易。这是一个总括项目，其中包含许多特定于给定数据库的子项目。这些令人兴奋的技术项目背后，是由许多公司和开发人员合作开发的。

Spring Data 的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关系数据库（如Redis），或者类似Elasticsearch这样的索引数据库。从而简化开发人员的代码，提高开发效率。

包含很多不同数据操作的模块：

1531753715580.png

Spring Data Elasticsearch的页面：https://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/

1531754111583.png

特征：

支持Spring的基于@Configuration的java配置方式，或者XML配置方式
提供了用于操作ES的便捷工具类ElasticsearchTemplate。包括实现文档到POJO之间的自动智能映射。
利用Spring的数据转换服务实现的功能丰富的对象映射
基于注解的元数据映射方式，而且可扩展以支持更多不同的数据格式
根据持久层接口自动生成对应实现方法，无需人工编写基本操作代码（类似mybatis，根据接口自动得到实现）。当然，也支持人工定制查询

5.2.创建Demo工程

新建一个demo，学习Elasticsearch

1531973082475.png

1531974312212.png

pom依赖：



    4.0.0

    com.zq.demo
    elasticsearch
    0.0.1-SNAPSHOT
    jar

    elasticsearch
    Demo project for Spring Boot

    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-parent
        2.0.2.RELEASE
         
    

    
        UTF-8
        UTF-8
        1.8
    

    
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-elasticsearch
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
        
    

    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin

application.yml文件配置：

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: 192.168.56.101:9300

5.3.实体类及注解

首先我们准备好实体类：

public class Item {
    Long id;
    String title; //标题
    String category;// 分类
    String brand; // 品牌
    Double price; // 价格
    String images; // 图片地址
}

映射

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，取值是枚举：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

示例：

@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
}

5.4.Template索引操作

5.4.1.创建索引和映射

创建索引

1531985485904.png

ElasticsearchTemplate中提供了创建索引的API：

1531984923727.png

可以根据类的信息自动生成，也可以手动指定indexName和Settings

映射

映射相关的API：

1531985337698.png

可以根据类的字节码信息（注解配置）来生成映射，或者手动编写映射

我们这里采用类的字节码信息创建索引并映射：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = ZqElasticsearchApplication.class)
public class IndexTest {

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    @Test
    public void testCreate(){
        // 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);
    }
}

结果：

GET /item
{
  "item": {
    "aliases": {},
    "mappings": {
      "docs": {
        "properties": {
          "brand": {
            "type": "keyword"
          },
          "category": {
            "type": "keyword"
          },
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false
          },
          "price": {
            "type": "double"
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    },
    "settings": {
      "index": {
        "refresh_interval": "1s",
        "number_of_shards": "1",
        "provided_name": "item",
        "creation_date": "1525405022589",
        "store": {
          "type": "fs"
        },
        "number_of_replicas": "0",
        "uuid": "4sE9SAw3Sqq1aAPz5F6OEg",
        "version": {
          "created": "6020499"
        }
      }
    }
  }
}

5.3.2.删除索引

删除索引的API：

1531986474606.png

可以根据类名或索引名删除。

示例：

@Test
public void deleteIndex() {
    esTemplate.deleteIndex("heima");
}

结果：

1531986618059.png

5.4.Repository文档操作

Spring Data 的强大之处，就在于你不用写任何DAO处理，自动根据方法名或类的信息进行CRUD操作。只要你定义一个接口，然后继承Repository提供的一些子接口，就能具备各种基本的CRUD功能。

只需要定义接口，然后继承它就OK了。

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository {
}

来看下Repository的继承关系：

1531986965570.png

有一个ElasticsearchRepository接口：

1531987044693.png

5.4.1.新增文档

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;

@Test
public void index() {
    Item item = new Item(1L, "小米手机7", " 手机",
                         "小米", 3499.00, "http://image.zq.com/13123.jpg");
    itemRepository.save(item);
}

去页面查询看看：

GET /item/_search

结果：

{
  "took": 14,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "item",
        "_type": "docs",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": 1,
          "title": "小米手机7",
          "category": " 手机",
          "brand": "小米",
          "price": 3499,
          "images": "http://image.zq.com/13123.jpg"
        }
      }
    ]
  }
}

5.4.2.批量新增

代码：

@Test
public void indexList() {
    List list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", " 手机", "锤子", 3699.00, "http://image.zq.com/123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "华为META10", " 手机", "华为", 4499.00, "http://image.zq.com/3.jpg"));
    // 接收对象集合，实现批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
}

再次去页面查询：

{
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 3,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "item",
        "_type": "docs",
        "_id": "2",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": 2,
          "title": "坚果手机R1",
          "category": " 手机",
          "brand": "锤子",
          "price": 3699,
          "images": "http://image.zq.com/13123.jpg"
        }
      },
      {
        "_index": "item",
        "_type": "docs",
        "_id": "3",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": 3,
          "title": "华为META10",
          "category": " 手机",
          "brand": "华为",
          "price": 4499,
          "images": "http://image.zq.com/13123.jpg"
        }
      },
      {
        "_index": "item",
        "_type": "docs",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": 1,
          "title": "小米手机7",
          "category": " 手机",
          "brand": "小米",
          "price": 3499,
          "images": "http://image.zq.com/13123.jpg"
        }
      }
    ]
  }
}

5.4.3.修改文档

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。

5.4.4.基本查询

ElasticsearchRepository提供了一些基本的查询方法：

1531989728869.png

查询所有：

@Test
public void testFind(){
    // 查询全部，并安装价格降序排序
    Iterable items = this.itemRepository.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price"));
    items.forEach(item-> System.out.println(item));
}

结果：

1531990510740.png

5.4.5.自定义方法

Spring Data 的另一个强大功能，是根据方法名称自动实现功能。

比如：你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根据title查询，然后自动帮你完成，无需写实现类。

当然，方法名称要符合一定的约定：

Keyword	Sample	Elasticsearch Query String
`And`	`findByNameAndPrice`	`{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}`
`Or`	`findByNameOrPrice`	`{"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}`
`Is`	`findByName`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}}`
`Not`	`findByNameNot`	`{"bool" : {"must_not" : {"field" : {"name" : "?"}}}}`
`Between`	`findByPriceBetween`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`LessThanEqual`	`findByPriceLessThan`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`GreaterThanEqual`	`findByPriceGreaterThan`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`Before`	`findByPriceBefore`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`After`	`findByPriceAfter`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`Like`	`findByNameLike`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}`
`StartingWith`	`findByNameStartingWith`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}`
`EndingWith`	`findByNameEndingWith`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?","analyze_wildcard" : true}}}}}`
`Contains/Containing`	`findByNameContaining`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?","analyze_wildcard" : true}}}}}`
`In`	`findByNameIn(Collectionnames)`	`{"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}}`
`NotIn`	`findByNameNotIn(Collectionnames)`	`{"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}}`
`Near`	`findByStoreNear`	`Not Supported Yet !`
`True`	`findByAvailableTrue`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}`
`False`	`findByAvailableFalse`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}}`
`OrderBy`	`findByAvailableTrueOrderByNameDesc`	`{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}`

例如，我们来按照价格区间查询，定义这样的一个方法：

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository {

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

然后添加一些测试数据：

@Test
public void indexList() {
    List list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(1L, "小米手机7", "手机", "小米", 3299.00, "http://image.zq.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", "手机", "锤子", 3699.00, "http://image.zq.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "华为META10", "手机", "华为", 4499.00, "http://image.zq.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(4L, "小米Mix2S", "手机", "小米", 4299.00, "http://image.zq.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(5L, "荣耀V10", "手机", "华为", 2799.00, "http://image.zq.com/13123.jpg"));
    // 接收对象集合，实现批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
}

不需要写实现类，然后我们直接去运行：

@Test
public void queryByPriceBetween(){
    List list = this.itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);
    for (Item item : list) {
        System.out.println("item = " + item);
    }
}

结果：

1531993518230.png

虽然基本查询和自定义方法已经很强大了，但是如果是复杂查询（模糊、通配符、词条查询等）就显得力不从心了。此时，我们只能使用原生查询。

5.5.高级查询

5.5.1.基本查询

先看看基本玩法

@Test
public void testQuery(){
    // 词条查询
    MatchQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", "小米");
    // 执行查询
    Iterable items = this.itemRepository.search(queryBuilder);
    items.forEach(System.out::println);
}

Repository的search方法需要QueryBuilder参数，elasticSearch为我们提供了一个对象QueryBuilders：

1532008212626.png

QueryBuilders提供了大量的静态方法，用于生成各种不同类型的查询对象，例如：词条、模糊、通配符等QueryBuilder对象。

结果：

1532008415257.png

elasticsearch提供很多可用的查询方式，但是不够灵活。如果想玩过滤或者聚合查询等就很难了。

5.5.2.自定义查询

先来看最基本的match query：

@Test
public void testNativeQuery(){
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米"));
    // 执行搜索，获取结果
    Page items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(items.getTotalElements());
    // 打印总页数
    System.out.println(items.getTotalPages());
    items.forEach(System.out::println);
}

NativeSearchQueryBuilder：Spring提供的一个查询条件构建器，帮助构建json格式的请求体

Page：默认是分页查询，因此返回的是一个分页的结果对象，包含属性：

totalElements：总条数
totalPages：总页数
Iterator：迭代器，本身实现了Iterator接口，因此可直接迭代得到当前页的数据
其它属性：

1532009679148.png

结果：

1532009717623.png

5.5.4.分页查询

利用NativeSearchQueryBuilder可以方便的实现分页：

@Test
public void testNativeQuery(){
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));

    // 初始化分页参数
    int page = 0;
    int size = 3;
    // 设置分页参数
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));

    // 执行搜索，获取结果
    Page items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(items.getTotalElements());
    // 打印总页数
    System.out.println(items.getTotalPages());
    // 每页大小
    System.out.println(items.getSize());
    // 当前页
    System.out.println(items.getNumber());
    items.forEach(System.out::println);
}

结果：

1532011610028.png

可以发现，Elasticsearch中的分页是从第0页开始。

5.5.5.排序

排序也通用通过NativeSearchQueryBuilder完成：

@Test
public void testSort(){
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));

    // 排序
    queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC));

    // 执行搜索，获取结果
    Page items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(items.getTotalElements());
    items.forEach(System.out::println);
}

结果：

1532012155435.png

5.6.聚合

5.6.1.聚合为桶

桶就是分组，比如这里我们按照品牌brand进行分组：

@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) 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
        System.out.println(bucket.getKeyAsString());
        // 3.5、获取桶中的文档数量
        System.out.println(bucket.getDocCount());
    }

}

显示的结果：

1532012598213.png

关键API：

AggregationBuilders：聚合的构建工厂类。所有聚合都由这个类来构建，看看他的静态方法：

1526567597724.png

AggregatedPage：聚合查询的结果类。它是Page的子接口：

1526567748355.png

AggregatedPage在Page功能的基础上，拓展了与聚合相关的功能，它其实就是对聚合结果的一种封装，大家可以对照聚合结果的JSON结构来看。

1526567889455.png

而返回的结果都是Aggregation类型对象，不过根据字段类型不同，又有不同的子类表示

1526568128210.png

我们看下页面的查询的JSON结果与Java类的对照关系：

1526571200130.png

5.6.2.嵌套聚合，求平均值

代码：

@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());
    }

}

结果：

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Elasticsearch如何保证数据不丢失

Elasticsearch存储的内容可以简单的理解为存储在缓存中，那么怎么保证突发情况下数据不丢失。

Elasticsearch如何保证数据不丢失

Elasticsearch 与mysql数据同步

Elasticsearch只是一个索引数据库，虽然可会定时持久化数据，但是很多时候，还是需要把数据保存到关系型数据库中

ElasticSearch数据同步与无缝迁移

mysql数据实时同步到Elasticsearch

Elasticsearch 与mysql数据同步

Spring Data Elasticsearch使用

5.Spring Data Elasticsearch

5.1.简介

5.2.创建Demo工程

5.3.实体类及注解

5.4.Template索引操作

5.4.1.创建索引和映射

5.3.2.删除索引

5.4.Repository文档操作

5.4.1.新增文档

5.4.2.批量新增

5.4.3.修改文档

5.4.4.基本查询

5.4.5.自定义方法

5.5.高级查询

5.5.1.基本查询

5.5.2.自定义查询

5.5.4.分页查询

5.5.5.排序

5.6.聚合

5.6.1.聚合为桶

5.6.2.嵌套聚合，求平均值

Elasticsearch如何保证数据不丢失

Elasticsearch 与mysql数据同步

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