SpringBoot集成常用第三方框架-ES_springboot整合es

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文末获取源码 

一、ElasticSearch 概述

1.1 什么是ElasticSearch

Elasticsearch简称为es是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库Apache Lucene。  Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库——无论是开源还是私有，但它也仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 更糟糕的是，您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理，因为Lucene 非常复杂。  为了解决Lucene使用时的繁复性，于是Elasticsearch便应运而生。它使用 Java 编写，内部采用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目标是使全文检索变得更简单，简单来说，就是对Lucene 做了一层封装，它提供了一套简单一致的 RESTful API 来帮助我们实现存储和检索。  当然，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确地形容：

• 一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索；

• 一个分布式实时分析搜索引擎；

• 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据。

1.2 ElasticSearch发展历史

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去

了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜

索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时

的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做

Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代

码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功

能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。

1.3 ElasticSearch和solr的区别

1.3.1 Elasticsearch

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用：

维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索

纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。

英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了

解公众对新发表的文章的回应。

StackOverflflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。

Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。

但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据 。

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.3.2 Solr

Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化Solr可以独立运行，运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中，Solr 索引的实现方法很简单，用 POST方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档，Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求，然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析，组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能，Solr提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

solr是基于lucene开发企业级搜索服务器，实际上就是封装了lucene。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的文件，生成索引；也可以通过提出查找请求，并得到返回结果。

二、ElasticSearch 集成SpringBoot

官方参考:Getting started | Java REST Client [7.16] | Elastic

2.1 创建SpringBoot工程

2.2 SpringBoot配置ES

添加es依赖

​

<properties>
    <java.version>8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
</properties>
​
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.6.1</version>
</dependency>

在SpringBoot中创建ESConfig类，并注入到spring容器中

@Configuration
public class ESConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() throws UnknownHostException {
​
        return new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("192.168.6.145",9200,"http")));
​
    }
}

三、Spring Data Elasticsearch

3.1 Spring Data 框架介绍

Spring Data是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，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（Elasticsearch…）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。

Spring Data的官网：Spring Data

常用模块

3.2 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索引库数据访问层。

3.3 Spring Data Elasticsearch版本

springboot2.3.x版本可以兼容elasticsearch7.x版本。

3.4 Spring Data Elasticsearch框架集成

3.4.1 导入依赖

<parent>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <version>2.3.6.RELEASE</version>
</parent>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

3.4.2 yml配置

spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://localhost:9200

3.4.3 document映射

@Data
@Document(indexName = "goods")
public class Goods implements Serializable {
​
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String id;
    @Field(type = FieldType.Text)
    private String goodsName;
    @Field(type = FieldType.Integer)
    private Integer store;
    @Field(type = FieldType.Double)
    private double price;
​
}

3.4.4 dao数据访问

@Repository
public interface GoodsDao extends ElasticsearchRepository<Goods, String> {
}

3.4.5 springboot启动类

package com.atguigu;
​
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
​
@SpringBootApplication
public class Application {
​
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class,args);
    }
}

3.4.6 接口测试

 @Autowired
    private GoodsDao goodsDao;
​
    /**
     * 添加文档
     * */
    @Test
    public void saveTest(){
        Goods goods = new Goods();
        goods.setId("1");
        goods.setGoodsName("华为手机");
        goods.setStore(100);
        goods.setPrice(5000);
        goodsDao.save(goods);
        System.out.println("添加成功...");
    }
​
    /**
     * 根据ID查询文档
     * */
    @Test
    public void findById(){
        Goods goods = goodsDao.findById("1").get();
        System.out.println(goods);
    }

四，相关作品展示

基于Java开发、Python开发、PHP开发、C#开发等相关语言开发的实战项目

基于Nodejs、Vue等前端技术开发的前端实战项目

基于微信小程序和安卓APP应用开发的相关作品

基于51单片机等嵌入式物联网开发应用

基于各类算法实现的AI智能应用

基于大数据实现的各类数据管理和推荐系统