标签：wired https native 多个 name import dex ext 全文搜索
? 开源的 ElasticSearch 是目前全文搜索引擎的首选，它是一个分布式搜索服务，提供Restful API，它可以快速地存储、搜索和分析海量数据。底层基于 Lucene，采用多 shard（分片）的方式保证数据安全，并且提供自动 resharding 的功能，github 等大型站点也是采用 ElasticSearch 作为其搜索服务。
? ElasticSearch 是面向文档的，它存储整个对象（文档），它使用 JSON 作为文档的序列化格式。一个 ElasticSearch 集群可以包含多个索引，相应的每个索引可以包含多个类型。这些不同的类型存储着多个文档，每个文档又有多个属性。
dokcer pull elasticsearch:6.4.3 # 获取镜像 注意：如果后面整合 spring boot 的话，就要与 spring boot 的版本相对应，我后面创建的 spring boot 项目是 2.1.2 对应的 spring-data-elasticsearch 是 3.1.4，详情参考 springboot 官方：https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch 里面的对照表，版本不对应的话，后面用 spring data 使用 ES 的话可能会有问题。
[root@izwz9d74k4cznxtxjeeur9z ~]# docker run -d --name=ES01 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.4.3输入 http://服务器地址:9200/，返回 JSON ，运行成功。
使用软件 Postman 模拟发送 Restful 请求，练习参考官方文档。
索引雇员文档：第一个业务需求就是存储雇员数据。 这将会以雇员文档的形式存储：一个文档代表一个雇员。存储数据到 Elasticsearch 的行为叫做索引。
发送一个 put 请求，地址：http://x.x.x.x:9200/megacorp/employee/1,内容为：
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
点击 Send 后，返回响应结果：
将 put 请求变为 get 请求读取下刚索引的雇员文档，返回响应结果如下：
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}再索引 2 个雇员文档：
PUT /megacorp/employee/2
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
PUT /megacorp/employee/3
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}Tips：将 HTTP 命令由
PUT改为GET可以用来检索文档，同样的，可以使用DELETE命令来删除文档，以及使用HEAD指令来检查文档是否存在。如果想更新已存在的文档，只需再次PUT。
轻量级搜索：
GET /megacorp/employee/_search #获取所有雇员返回结果：
{
"took": 59,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [
"music"
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "Douglas",
"last_name": "Fir",
"age": 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [
"forestry"
]
}
}
]
}
}搜索姓氏为 Smith 的雇员：
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
表达式搜索：Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ， 它支持构建更加复杂和健壮的查询。如：搜索姓氏为 Smith 的雇员且年龄大于 30，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : 30 }
}
}
}
}
}
全文搜索：Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。
例：搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员：
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}返回 2 条记录，并按照相关性得分排序。
{
"took": 10,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.53484553,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 0.53484553,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 0.26742277,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [
"music"
]
}
}
]
}
}短语搜索：它不同于全文搜索，它是精确匹配的。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}{
"took": 11,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.53484553,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 0.53484553,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}
]
}
}高亮搜索：自动将匹配到的词语加上高亮标签。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"about" : {}
}
}
}
IDEA 通过 Spring Initializr 创建 Spring Boot 项目：
Spring Boot 可以使用下图中标注的方法来使用 ElasticSearch。
使用 jest 方式：
从上图中可知，jest 自动配置类还未生效，需要导入类 JestClient，所以添加 Maven 依赖。
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.searchbox/jest -->
<dependency>
<groupId>io.searchbox</groupId>
<artifactId>jest</artifactId>
<version>5.3.4</version>
</dependency>
配置 jest.uris：
spring.elasticsearch.jest.uris=http://x.x.xx.:9200/创建一个 Java Bean:
package com.yunche.elasticsearch.bean;
import io.searchbox.annotations.JestId;
/**
* @ClassName: Article
* @Description:
* @author: yunche
* @date: 2019/02/04
*/
public class Article {
@JestId //主键
private Integer id;
private String name;
private String author;
private String content;
public Integer getId() {
return id;
}
@Override
public String toString() {
return "Article{" +
"id=" + id +
", name='" + name + '\'' +
", author='" + author + '\'' +
", content='" + content + '\'' +
'}';
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getAuthor() {
return author;
}
public void setAuthor(String author) {
this.author = author;
}
public String getContent() {
return content;
}
public void setContent(String content) {
this.content = content;
}
}单元测试：
package com.yunche.elasticsearch;
import com.yunche.elasticsearch.bean.Article;
import io.searchbox.client.JestClient;
import io.searchbox.core.Index;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.io.IOException;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ElasticsearchApplicationTests {
@Test
public void contextLoads() {
}
@Autowired
JestClient jestClient;
/**
* 索引一个文档
*/
@Test
public void indexArticle() {
Article article = new Article();
article.setId(1);
article.setAuthor("火星引力");
article.setName("逆天邪神");
article.setContent("掌天毒之珠，承邪神之血，修逆天之力。一代邪神，君临天下。");
//构建一个索引用于索引
Index index = new Index.Builder(article).index("yunche").type("novels").build();
try {
//索引文档
jestClient.execute(index);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
方法无异常，获取该文档，结果如下：
/**
* 全文搜索
*/
@Test
public void search() {
String query = "{\n" +
" \"query\" : {\n" +
" \"match\" : {\n" +
" \"name\" : \"逆天邪神\"\n" +
" }\n" +
" }\n" +
"}";
Search search = new Search.Builder(query).addIndex("yunche").addType("novels").build();
try {
SearchResult result = jestClient.execute(search);
//打印
for (SearchResult.Hit<Article, Void> hit : result.getHits(Article.class)) {
System.out.println(hit.source);
} /*Output:Article{id=1, name=' 逆天邪神 ', author=' 火星引力 ', content=' 掌天毒之珠，承邪神之血，修逆天之力。一代邪神，君临天下。'}*/
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}Spring Data 方式：
application.properties:
spring.data.elasticsearch.cluster-name=docker-cluster # 注意填写名字，通过访问 9200 端口返回的 json 数据里面 "cluster_name"节点
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=x.x.x.x:9300面向接口的方式：
package com.yunche.elasticsearch.repository;
import com.yunche.elasticsearch.bean.Anime;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
/**
* @ClassName: AnimeRepository
* @Description:
* @author: yunche
* @date: 2019/02/04
*/
public interface AnimeRepository extends ElasticsearchRepository<Anime, Integer> {
}package com.yunche.elasticsearch.bean;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
/**
* @ClassName: Anime
* @Description:
* @author: yunche
* @date: 2019/02/04
*/
//指定索引、类型
@Document(indexName = "yunche", type = "anime")
public class Anime {
private Integer id;
private String name;
private String summary;
public Integer getId() {
return id;
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getSummary() {
return summary;
}
public void setSummary(String summary) {
this.summary = summary;
}
}
@Autowired
AnimeRepository animeRepository;
/**
* 以面向接口的方式使用 ES,
* 索引一个动漫文档
*/
@Test
public void test01() {
Anime anime = new Anime();
anime.setId(1);
anime.setName("五等分的花嫁");
anime.setSummary("一直过着贫困生活的高中二年级学生·上杉风太郎，找到了一份条件非常好的家庭教师兼职。然而，要教导的学生居然是同级生！而且还是五胞胎！！虽然都是美少女，但同时也是“将要留级”、“讨厌学习”的问题学生们！最开始的任务就是要取得这些女孩们的信任……！？每天都热闹喧嚣！中野家的五姐妹所带来的可爱度 500%的五个不一样的恋爱喜剧，就此开幕！！");
animeRepository.index(anime);
}public interface AnimeRepository extends ElasticsearchRepository<Anime, Integer> {
//类似于 JPA 面向接口，只需定义方法不需要实现
List<Anime> findAnimeByNameLike(String name);
}/**
* 测试下搜索
*/
@Test
public void test02() {
NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQuery(QueryBuilders.matchQuery("summary", "五胞胎 美少女"));
for (Anime anime : animeRepository.search(searchQuery)) {
System.out.println(anime.getSummary());
}
}
/**
* 模糊查找
*/
@Test
public void test03() {
for (Anime anime : animeRepository.findAnimeByNameLike("五等分")) {
System.out.println(anime.getSummary());
}
}ElasticsearchTemplate：
@Autowired
public ElasticsearchTemplate template;
/**
* 索引一个 Anime 文档
*/
@Test
public void test04() {
Anime anime = new Anime();
anime.setId(2);
anime.setName("约会大作战");
anime.setSummary("人类遭遇了名为“空间震”的新型灾害。震荡空间、将一切破坏殆尽的这一灾厄，是由于存在于临界的精灵出现这个世界上时而发生的。为了阻止空间震，使人类免受灾厄而必须采取的措施，是使用武力歼灭精灵，或者是——“与其约会，使其娇羞”！让精灵娇羞，再通过“接吻”即可封印其力量——拥有这种能力的高中生·五河士道，为了人类的和平，也为了拯救精灵们——士道展开了和她们之间的“约会”。对士道敞开心扉的精灵·十香、四糸乃、琴里、耶俱矢、夕弦、美九。为了歼灭精灵而行动的“AST”。企图利用精灵的”DEM”。尝试与精灵和平交流的“拉塔托斯克”。以及，需要令其娇羞的新精灵——围绕着这一切，新的战争（约会）开始了——");
IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder().withIndexName("yunche").withType("anime").withId(anime.getId().toString()).withObject(anime).build();
template.index(indexQuery);
}@Test
public void test05() {
NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("五").field("summary")).build();
for (Anime anime : template.queryForPage(searchQuery, Anime.class)) {
System.out.println(anime.getName());
}
} /*outPut:
五等分的花嫁
约会大作战
*/尚硅谷.Spring Boot 高级
标签：wired https native 多个 name import dex ext 全文搜索
原文地址：https://www.cnblogs.com/yunche/p/10352144.html
