Springboot集成spring data elasticsearch过程详解

 更新时间:2020年04月01日 11:17:28   作者:滚动的蛋  
这篇文章主要介绍了springboot集成spring data elasticsearch过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

版本对照

各版本的文档说明:https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/

1、在application.yml中添加配置

spring:
 data:
  elasticsearch:
   repositories:
    enabled: true
   #多实例集群扩展时需要配置以下两个参数
   #cluster-name: datab-search
   #cluster-nodes: 127.0.0.1:9300,127.0.0.1:9301  

  2、添加 Maven 依赖  

<!---开箱即用,版本默认和springboot版本对应-->
 <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
  </dependency>

3、建立实体entity
注解说明:  

  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,是枚举:FieldType,可以是text、long、short、date、integer、object等
    •     text:存储数据时候,会自动分词,并生成索引
    •     keyword:存储数据时候,不会分词建立索引
    •     Numerical:数值类型,分两类
      •       基本数据类型:long、interger、short、byte、double、float、half_float
      •       浮点数的高精度类型:scaled_float
      •       需要指定一个精度因子,比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储,取出时再还原。
  •     Date:日期类型
  •       elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储,但是建议我们存储为毫秒值,存储为long,节省空间。
  •     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,这里的ik_max_word即使用ik分词器

  示例:

@Document(indexName = "cp_doc", type = "doc", shards = 10, replicas = 0)
public class CpDocument extends BaseEntity {
 
  @Id//作用在成员变量,标记一个字段作为id主键
  private long id ;
  @Field(type = FieldType.Text)
  private String name ;
  @Field(type = FieldType.Text)
  private String address ;
  public long getId() {
  return id;
  }
  public void setId(long id) {
  this.id = id;
  }
  public String getName() {
  return name;
  }
  public void setName(String name) {
  this.name = name;
  }
  public String getAddress() {
  return address;
  }
  public void setAddress(String address) {
  this.address = address;
}

 4、编写 Repository 访问层 

/**
 * 基本操作repository-curd
 * @author 滚动的蛋
 *
 */
public interface CpRepository extends ElasticsearchRepository<CpDocument, Integer> {
}

  5、创建索引+查询示例 

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ElasticSearchTest {
  @Autowired
   CpRepository cpRepository;
  @Autowired
  ElasticsearchTemplate elsTemplate;//ElasticsearchTemplate中提供了创建索引的API<br data-filtered="filtered"><br data-filtered="filtered">
  @Test
  public void addIndexTest() {
    //创建索引
    boolean indexRes = elsTemplate.createIndex(CpDocument.class);
    System.out.println("======创建索引结果:"+indexRes+"=========");
    //添加索引
    CpDocument cpTest = new CpDocument();
    cpTest.setId(1);
    cpTest.setName("阿里巴巴");
    cpTest.setAddress("北京路12号");
    cpRepository.save(cpTest);
  }
   
  @Test
  public void srarchTest() {
    //这个只做一个多字段的匹配查询示例,其它的可以查看API文档使用
    //"name","address" 为匹配的字段
     MultiMatchQueryBuilder multiMatchQuery = QueryBuilders.multiMatchQuery("阿里巴巴","address","name");//多字段匹配QueryBuilder
     SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()//构建查询对象
         .withQuery(multiMatchQuery)
         .withIndices("cp_doc")//索引名
         .withPageable(PageRequest.of(0, 10))//分页
         .build();
     Iterable<CpDocument> productDtos = cpRepository.search(searchQuery);
     ArrayList<CpDocument> CpDocuments = Lists.newArrayList(productDtos);
     for (CpDocument cpDocument : CpDocuments) {
      System.out.printf("企业名称:%s,企业地址:%s\n",cpDocument.getName(),cpDocument.getAddress());
    }
  }

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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