原生状态下,我们使用JDBC连接数据库,因为代码过于繁琐,所以改为使用Mybatis框架
在ES的原生状态下,我们java代码需要使用socket访问ES,但是也是过于繁琐,我们可以使用SpringData框架简化
Spring Data是Spring提供的一套连接各种第三方数据源的框架集
我们需要使用的是其中连接ES的Spring Data Elasticseatrch
官方网站:Spring Data
官网中列出了它可以操作的数据源列表
每个列表中都包含一些使用的介绍
要想实现Spring Boot操作ES添加依赖后,按照要求编写代码即可
在上面章节中,我们创建的search模块中添加以下依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-elasticsearch
application.properties添加配置
# 设置连接ES的ip地址和端口号
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200
# 为了观察运行状态信息,将日志输出门槛设置为debug
logging.level.xx.xx.search=debug
logging.level.org.elasticsearch.client.RestClient=debug
演示
和数据库一样
操作ES时也需要一个类似实体类的数据类,作为操作ES的数据载体
search项目创建entity包
在包中创建Item(商品)类
@Data
@Accessors(chain = true) // 生成和链式赋值的set方法
@AllArgsConstructor // 自动生成包含全部参数的构造方法
@NoArgsConstructor // 自动生成无参构造方法
// SpringData要求我们在"实体类"中使用特定注解标记
// @Document注解标记当前类和ES关联
// indexName指定索引名称,我们这里叫items,当操作这个索引时,如果索引不存在,会自动创建
@Document(indexName = "items")
public class Item implements Serializable {
// SpingData标记这个字段为当前类主键
@Id
private Long id;
// SpringData使用@Field标记文档中属性的类型和各种特征
@Field(type = FieldType.Text,
analyzer = "ik_max_word",
searchAnalyzer = "ik_max_word")
private String title; //商品名称
@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
// 图片地址不会称为搜索条件,所以设置index=false
// 效果是imgPath字段不会生成索引库,节省空间
@Field(type = FieldType.Keyword,index = false)
private String imgPath; //图片地址
// images/hjdsf-ahsa-qwezx-jashjdas.png
// Text和Keyword都是字符串类型,只是Text会分词,而Keyword不会!
}
我们使用SpringData连接操作ES
需要使用SpringData框架对持久层的命名规则
创建repository包,在包中创建接口ItemRepository
代码如下
// Spring 家族下持久层名称都叫repository
@Repository
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository- {
// 当前接口继承ElasticsearchRepository父接口后
// 会自动在类中生成基本的增删改查方法,直接可以使用
// 它自动识别或自动生成的规则,是我们定义的两个泛型ElasticsearchRepository<[实体类名],[主键类型]>
}
打开test测试类进行测试
@SpringBootTest
class SearchApplicationTests {
// 注入SpringData操作Es的持久层对象
@Autowired
private ItemRepository itemRepository;
// 单增
@Test
void addOne() {
// 实例化Item对象,赋值并新增到ES
Item item=new Item()
.setId(1L)
.setTitle("罗技激光无线游戏鼠标")
.setCategory("鼠标")
.setBrand("罗技")
.setPrice(128.0)
.setImgPath("/1.jpg");
// 利用自动生成的方法将item新增到ES,索引不存在会自动创建
itemRepository.save(item);
System.out.println("ok");
}
// 按id查询
@Test
void getOne(){
// SpringData框架自带的按id查询的方法
// Optional是一个类似包装类的概念,查询的结果封装到了这个类型中
Optional- optional=itemRepository.findById(1L);
// 需要使用查询内容时使用optional.get()即可
System.out.println(optional.get());
}
// 批量增
@Test
void addList(){
// 实例化一个List集合
List
- list=new ArrayList<>();
// 将要新增的Item对象保存到这个List中
list.add(new Item(2L,"罗技激光有线办公鼠标","鼠标",
"罗技",89.0,"/2.jpg"));
list.add(new Item(3L,"雷蛇机械无线游戏键盘","键盘",
"雷蛇",299.0,"/3.jpg"));
list.add(new Item(4L,"微软有线静音办公鼠标","鼠标",
"微软",208.0,"/4.jpg"));
list.add(new Item(5L,"罗技有线机械背光键盘","键盘",
"罗技",266.0,"/5.jpg"));
// 下面使用SpringData提供的方法执行批量新增
itemRepository.saveAll(list);
System.out.println("ok");
}
// 全查
@Test
void getAll(){
// 利用SpringData的方法从ES中查询所有数据
Iterable
- items=itemRepository.findAll();
// for(Item item: items){
// System.out.println(item);
// }
items.forEach(item -> System.out.println(item));
}
}
SpringData框架提供基本增删改查方法
但是如果有具体的针对性的查询逻辑,一定还是需要我们自己编写代码
例如实现类似数据库中的模糊查询
我们的查询需求是查询title属性中包含"游戏"这个分词的商品信息
参考模糊查询代码
select * from item where title like '%游戏%'
我们使用ES查询,本质上运行的就是我们在es.http文档中编写的查询语句
但是SpringData框架下,编写查询语句更加简单
我们在ItemRepository接口中添加如下代码
// SpringData自定义查询
// 遵循SpringData框架规定的格式的前提下,编写方法名会自动生成查询逻辑
// query: 表示当前方法是一个查询功能,类似sql中的select
// Item\Items: 表示查询结果的实体类,带s的返回集合
// By:标识开始设置条件,类似sql的where
// Title: 要查询的字段名称
// Matches: 是要执行的查询操作,这里是分词查询,类似sql的like
Iterable- queryItemsByTitleMatches(String title);
再测试类中进行测试
//单条件自定义查询
@Test
void queryOne(){
// 查询 ES中title字段包含"游戏"分词的数据
Iterable- items=itemRepository.queryItemsByTitleMatches("游戏");
items.forEach(item -> System.out.println(item));
}
上面代码运行时底层运行的查询语句为:
### 单条件搜索
POST http://localhost:9200/items/_search
Content-Type: application/json
{
"query": {"match": { "title": "游戏" }}
}
在相对复杂的查询逻辑下
经常使用多个条件来定位查询需要的数据
这样就需要逻辑运算符"and"/"or"
ItemRepository接口中添加多条件的查询方法
// 多条件查询
// 两个或多个条件之间直接编写And或Or表示查询逻辑
// 参数名称实际上没有要求必须和字段名称匹配,底层代码是按照参数顺序赋值的
Iterable- queryItemsByTitleMatchesAndBrandMatches(String title,String brand);
上面的查询添加了品牌作为条件
逻辑关系是and(与)
测试代码如下
// 多条件自定义查询
@Test
void queryTwo(){
Iterable- items=itemRepository
.queryItemsByTitleMatchesAndBrandMatches("游戏","雷蛇");
items.forEach(item -> System.out.println(item));
}
底层运行的请求
### 多字段搜索
POST http://localhost:9200/items/_search
Content-Type: application/json
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "title": "游戏"}},
{ "match": { "brand": "雷蛇"}}
]
}
}
}
当查询条件关系为And时,查询语句关键字为must
当查询条件关系为Or时,查询语句关键字为should
如果实施排序需求,就在Repository接口中添加方法如下
// 排序查询
// 默认情况下,ES查询结果按score排序,如果想按其他的规则排序可以加OrderBy
// 和数据库一样,默认升序排序 Desc会降序
Iterable- queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByPriceDesc(
String title, String brand);
测试代码如下
// 排序查询
@Test
void queryOrder(){
Iterable- items=itemRepository
.queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByPriceDesc("游戏","罗技");
items.forEach(item -> System.out.println(item));
}
底层代码逻辑
### 多字段搜索
POST http://localhost:9200/items/_search
Content-Type: application/json
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "title": "游戏"}},
{ "match": { "brand": "罗技"}}
]
}
},"sort":[{"price":"desc"}]
}
SpringData框架支持分页查询
只需要修改参数和返回值就能实现自动分页的效果
修改ItemRepository接口代码如下
// 分页查询
// 当查询数据较多时,我们可以利用SpringData的分页功能,按用户要求的页码查询需要的数据
// 返回值修改为Page类型,这个类型对象除了包含Iterable能够包含的集合信息之外,还包含分页信息
Page- queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByPriceDesc(
String title, String brand, Pageable pageable);
测试代码如下
// 分页查询
@Test
void queryPage(){
int pageNum=1; //页码
int pageSize=2; //每页条数
Page- page= itemRepository
.queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByPriceDesc(
"游戏","罗技", PageRequest.of(pageNum-1,pageSize));
page.forEach(item -> System.out.println(item));
// page对象中还包含了一些基本的分页信息
System.out.println("总页数:"+page.getTotalPages());
System.out.println("当前页:"+page.getNumber());
System.out.println("每页条数:"+page.getSize());
System.out.println("当前页是不是首页:"+page.isFirst());
System.out.println("当前页是不是末页:"+page.isLast());
}