Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。
2、什么是Spring Data ElasticSearch
Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API进行封装 。Spring Data为Elasticsearch项目提供集成搜索引擎。Spring Data Elasticsearch POJO的关键功能区域为中心的模型与Elastichsearch交互文档和轻松地编写一个存储库数据访问层。
3.Spring Data ElasticSearch环境
1 环境搭建
步骤一：Spring-Data-ElasticSearch，Spring-test帮助你加载配置文件并且测试
ESTemplate模板，模板当中包含了一系列的方法
导入依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
<version>3.1.9.RELEASE</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.elasticsearch.plugin</groupId>
<artifactId>transport‐netty4‐client</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework/spring-test -->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-test</artifactId>
<version>5.1.5.RELEASE</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
步骤二：创建Spring的核心配置文
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xmlns:elasticsearch="http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch/spring-elasticsearch.xsd">
<!--开启包扫描-->
<context:component-scan base-package="com.wdksoft"/>
<!--配置集群信息-->
<elasticsearch:transport-client id="esClient" cluster-name="my-elasticsearch" cluster-nodes="127.0.0.1:9300,127.0.0.1:9301,127.0.0.1:9302"/>
<!--注入ESTemplate模板-->
<bean id="elasticsearchTemplate" class="org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate">
<constructor-arg name="client" ref="esClient"/>
</bean>
<!--扫描Mapper-->
<elasticsearch:repositories base-package="com.wdksoft.mapper"/>
</beans>
2.SpringDataES案例
1 添加索引库
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext.xml")
public class SpringDataESTest {
//植入模板对象
@Resource
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@Test
public void createIndex(){
//创建空的索引库
elasticsearchTemplate.createIndex(Hello.class);
}
}
2 添加索引库并且指定Mapping信息
利用POJO映射Mapping信
@Document(indexName = "my-index",type = "hello")
public class Hello {
@Id
@Field(type = FieldType.Long,index = false,store = true)
private Long id;
@Field(type = FieldType.Text,index = true,store = true,analyzer = "ik_max_word")
private String title;
@Field(type = FieldType.Text,index = true,store = true,analyzer = "ik_max_word")
private String content;
}
@Test
public void createIndex(){
//创建空的索引库
elasticsearchTemplate.+(Hello.class);
elasticsearchTemplate.putMapping(Hello.class);
}
3 添加文档数据
创建Mapper层接口：
/**
* 数据访问层接口
*/
@Repository
public interface HelloMapper extends ElasticsearchRepository<Hello,Long> {
}
创建Service层接口
public interface HelloService {
public void save(Hello hello);
}
创建Service层接口实现类
@Service("helloService")
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
//植入Mapper层对象
@Resource
private HelloMapper helloMapper;
@Override
public void save(Hello hello) {
helloMapper.save(hello);
}
}
测试：
/**
* 添加文档数据
*/
@Test
public void createDocument(){
for(long i=1l;i<=10l;i++){
Hello hello=new Hello();
hello.setId(i);
hello.setTitle("新增的Title数据"+i);
hello.setContent("新增的Content数据"+i);
helloService.save(hello);
}
4 删除文档数据
Service层接口
//根据文档ID删除
public void deleteById(long id);
//删除全部
public void deleteAll();
Service层接口实现类
@Override
public void deleteById(long id) {
helloMapper.deleteById(id);
}
@Override
public void deleteAll() {
helloMapper.deleteAll();
}
测试：
/**
* 删除文档数据
*/
@Test
public void deleteDocument(){
//根据文档ID删除
helloService.deleteById(1l);
//全部删除
helloService.deleteAll();
}
5 修改文档数据
修改也是调用save方法,如果id不存在则添加,id存在则先删除再添加
/**
* 修改文档数据：先删除再添加，调用的还是save方法
*/
@Test
public void updateDocument(){
Hello hello=new Hello();
hello.setId(1l);
hello.setTitle("[修改]新增的Title数据");
hello.setContent("[修改]新增的Content数据");
helloService.save(hello);
}
6 根据ID查询
Service层接口
//根据文档ID查询数据
public Optional<Hello> findById(Long id);
Service层接口实现类
@Override
public Optional<Hello> findById(Long id) {
return helloMapper.findById(id);
}
测试：
/**
* 根据文档ID查询
*/
@Test
public void getDocumentById(){
Optional<Hello> optional = helloService.findById(2l);
Hello hello = optional.get();
System.out.println(hello);
7 查询全部文档数据
Service层接口
//查询所有数据
public Iterable<Hello> findAll();
//查询所有数据包含分页
public Page<Hello> findAll(Pageable pageable);
Service层接口实现类
@Override
public Iterable<Hello> findAll() {
return helloMapper.findAll();
}
@Override
public Page<Hello> findAll(Pageable pageable) {
return helloMapper.findAll(pageable);
}
测试：
/**
* 查询所有文档数据
*/
@Test
public void getAllDocument(){
Iterable<Hello> iterable = helloService.findAll();
iterable.forEach(item-> System.out.println(item));
}
/**
* 查询所有文档数据加分页
*/
@Test
public void getDocumentPage(){
//指定分页规则
Page<Hello> page = helloService.findAll(PageRequest.of(0, 5));
for (Hello hello:page.getContent()) {
System.out.println(hello);
}
}
8 根据查询方法的自定义规则进行数据查询
根据Title域进行查询，并且加分页
Mapper层接口：
/**
* 数据访问层接口
*/
@Repository
public interface HelloMapper extends ElasticsearchRepository<Hello,Long> {
//根据Title域中的关键词查找数据
public List<Hello> findByTitle(String str);
//根据Title域中的关键词查找数据
public List<Hello> findByTitle(String str, Pageable pageable);
}
Service层接口
//根据Title域中的关键词查找数据
public List<Hello> findByTitle(String str);
//根据Title域中的关键词查找数据
public List<Hello> findByTitle(String str, Pageable pageable);
Service层接口实现类
@Override
public List<Hello> findByTitle(String str) {
return helloMapper.findByTitle(str);
}
@Override
public List<Hello> findByTitle(String str, Pageable pageable) {
return helloMapper.findByTitle(str,pageable);
}
测试：
/**
* 根据条件查询文档数据加分页
*/
@Test
public void getDocumentByTitle(){
/*List<Hello> helloLists = helloService.findByTitle("修改");
helloLists.stream().forEach(item-> System.out.println(item));*/
List<Hello> helloLists = helloService.findByTitle("新增", PageRequest.of(0, 5));
helloLists.stream().forEach(item-> System.out.println(item));
}
9 NativeSearchQuery
将输入的查询条件先分词,再进行查询
/**
* 根据一段内容查询数据：NativeSearchQuery
* 先分词再查询
*/
@Test
public void getDocumentQuery(){
//创建NativeSearchQueryBuilder对象
NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
//指定查询规则
NativeSearchQuery build = nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("搜索新增").defaultField("title"))
.withPageable(PageRequest.of(0,5)).build();
//使用ESTemplates执行查询
List<Hello> hellos = elasticsearchTemplate.queryForList(build, Hello.class);
hellos.stream().forEach(item-> System.out.println(item));
}
