elasticSearch搜索引擎安装使用，SprignBoot整合Spring Data Elasticsearch，百度云 Elasticsearch安装包_elasticsearch搜索引擎构建入门与实战 百度云盘

 * 启动可视化页面：
 
            E:\Elasticsearch\elasticsearch\elasticsearch-head-master>   执行 grunt server  或者 npm run start
 
 * 启动Elasticsearch 
            E:\Elasticsearch\elasticsearch\elasticsearch-6.2.4\bin  elasticsearch.bat
            
* 启动logstash 同步 数据库需要配置        

    E:\Elasticsearch\elasticsearch\logstash-7.8.1\bin>logstash -f ../mysqletc/mysql.conf
        
            
 * http://127.0.0.1:9200/ 启动确认
 * http://127.0.0.1:9100/ 页面
 * 9300 后台调用端口

1.Elasticsearch介绍和安装

本文章所有安装包百度云链接：

链接: https://pan.baidu.com/s/18Fy-IpiGvopHi_vg5KmTZQ 提取码: 5gx5

1.1.简介

1.1.1.Elastic

Elastic官网：https://www.elastic.co/cn/

Elastic有一条完整的产品线：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。

1.1.2.Elasticsearch

Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

如上所述，Elasticsearch具备以下特点：

• 分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
• Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
• 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

1.1.3.版本

目前Elasticsearch最新的版本是6.2.4，我们就使用这个版本

需要JDK1.8及以上

1.2.安装和配置

###1.2.1 下载

下载地址：https://www.elastic.co/downloads/past-releases

1.2.2 安装

elasticsearch无需安装，解压即用。

1.3.运行

进入elasticsearch/bin目录，可以看到下面的执行文件：

双击运行

可以看到绑定了两个端口:

• 9300：java程序访问的端口
• 9200：浏览器、postman访问接口

我们在浏览器中访问：http://127.0.0.1:9200

1.4.安装Head插件

1.4.1.什么是Head

ealsticsearch只是后端提供各种api，那么怎么直观的使用它呢？elasticsearch-head将是一款专门针对于elasticsearch的客户端工具

elasticsearch-head配置包，下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

1.4.2.安装

• es5以上版本安装head需要安装node和grunt
• node直接打开压缩包直接安装下一步即可
  

第一步：从地址：https://nodejs.org/en/download/ 下载相应系统的msi，双击安装。

第二步：安装完成用cmd进入安装目录执行 node -v可查看版本号

第三步：执行 npm install -g grunt-cli 安装grunt ，【用管理员身份运行CMD】安装完成后执行grunt -version查看是否安装成功，会显示安装的版本号

如果提示grunt 不是内部命令请到执行

 

1.4.3.配置运行

第一步：进入es安装目录下的config目录，修改elasticsearch.yml文件.在文件的末尾加入以下代码

http.cors.enabled: true 
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true

然后去掉network.host: 192.168.0.1的注释并改为network.host: 0.0.0.0，去掉cluster.name；node.name；http.port的注释（也就是去掉#）

第二步：双击elasticsearch.bat重启elasticsearch.bat
重要 成败在此 如果出现闪退 用cmd运行 查看报错 基本是因为JDK问题 这个运行不能闪退 闪退就会连接失败 重新安装JDK就解决 类似下边的错

ERROR: [2] bootstrap checks failed

•  

第三步：在https://github.com/mobz/elasticsearch-head中下载head插件，选择下载zip

第四步：解压到指定文件夹下，D:\environment\elasticsearch-head-master 进入该文件夹，修改D:\environment\elasticsearch-head-master\Gruntfile.js 在对应的位置加上hostname:‘*’，

第五步：在D:\environment\elasticsearch-head-master 下执行npm install

如果失败：

解决方法：
执行  npm install phantomjs-prebuilt@2.1.16 --ignore-scripts

命令用来安装phantomjs-prebuilt@2.1.16，–ignore-scripts参数用于npm install在安装phantomjs-prebuilt@2.1.16时忽略package.json中设置的脚本，意思就是避免package.json中的脚本影响包的正常安装。

安装完成后执行grunt server 或者npm run start 运行head插件，如果不成功重新安装grunt。成功如下

集群健康值是绿色就是成功 灰色就是失败见上文

1.4.4.成功

访问：http://127.0.0.1:9100/

集群健康值是绿色就是成功 灰色就是失败见上文

1.5.安装ik分词器

ElasticSearch 默认采用分词器， 单个字分词 ，效果很差

搜索【IK Analyzer 3.0】

ikAnalyzer 分词条件   细颗粒【多】：ik_max_word   粗颗粒分词【少】：ik_smart

http://www.oschina.net/news/2660

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为Elasticsearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致，最新版本：6.2.4

1.5.1. 下载

源码下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tree/6.2.x

jar包下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

1.5.1.安装

无需安装，解压即可使用

我们将其改名为ik，并复制到elasticsearch的解压目录，如下图所示

然后重启elasticsearch：

1.5.2.扩展词和停用词

扩展词和停用词文件：

###1.5.4 测试

2.SprignBoot整合Spring Data Elasticsearch

Elasticsearch提供的Java客户端有一些不太方便的地方：

• 很多地方需要拼接Json字符串，在java中拼接字符串有多恐怖你应该懂的
• 需要自己把对象序列化为json存储
• 查询到结果也需要自己反序列化为对象

因此，我们这里就不讲解原生的Elasticsearch客户端API了。

而是学习Spring提供的套件：Spring Data Elasticsearch

2.1.简介

Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。

查看 Spring Data的官网：http://projects.spring.io/spring-data/

Spring Data 是的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关系数据库（如Redis），或者类似Elasticsearch这样的索引数据库。从而简化开发人员的代码，提高开发效率。

包含很多不同数据操作的模块：

Spring Data Elasticsearch的页面：https://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/

特征：

• 支持Spring的基于@Configuration的java配置方式，或者XML配置方式
• 提供了用于操作ES的便捷工具类**ElasticsearchTemplate**。包括实现文档到POJO之间的自动智能映射。
• 利用Spring的数据转换服务实现的功能丰富的对象映射
• 基于注解的元数据映射方式，而且可扩展以支持更多不同的数据格式
• 根据持久层接口自动生成对应实现方法，无需人工编写基本操作代码（类似mybatis，根据接口自动得到实现）。当然，也支持人工定制查询

2.2.创建Demo工程

我们新建一个demo，学习Elasticsearch

pom依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 
    <groupId>com.czxy</groupId>
    <artifactId>bos-es</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <packaging>jar</packaging>
 
    <name>bos-es</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
 
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.0.4.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
 
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
 
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
 
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
 
 
</project>
 

application.properties文件配置 官方给的：

spring.data.elasticsearch.cluster-name=my-application
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=http://127.0.0.1:9300

http协议是关键， 删除， 不删除会报错

2.3.索引操作

2.3.1.创建索引和映射

SpringBoot-data-elasticsearch提供了面向对象的方式操作elasticsearch

业务：创建一个商品对象，有这些属性：

     答：id，title，category，brand，price，图片地址
 
在SpringDataElasticSearch中，只需要操作对象，就可以操作elasticsearch中的数据

实体类

首先我们准备好实体类：

public class Item {
    private Long id;
    private String title; //标题
    private String category;// 分类
    private String brand; // 品牌
    private Double price; // 价格
    private String images; // 图片地址
}

映射—注解

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 = "item",type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Item {
    @Id
    private Long id;
    
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String title; //标题
    
    @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
    
    @Field(index = false, type = FieldType.Keyword)
    private String images; // 图片地址
}

创建索引

ElasticsearchTemplate中提供了创建索引的API：

• 可以根据类的信息自动生成，也可以手动指定indexName和Settings

映射

映射相关的API：

• 一样，可以根据类的字节码信息（注解配置）来生成映射，或者手动编写映射

我们这里采用类的字节码信息创建索引并映射：

@Test
public void createIndex() {
    // 创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建
    esTemplate.createIndex(Item.class);
    // 配置映射，会根据Item类中的id、Field等字段来自动完成映射
    esTemplate.putMapping(Item.class);
}

索引信息：

2.3.2.删除索引

删除索引的API：

可以根据类名或索引名删除。

示例：

@Test
public void deleteIndex() {
    esTemplate.deleteIndex(Item.class);
    // 根据索引名字删除
    //esTemplate.deleteIndex("item1");
}

结果：OK

2.4.新增文档数据

2.4.1.Repository接口

Spring Data 的强大之处，就在于你不用写任何DAO处理，自动根据方法名或类的信息进行CRUD操作。只要你定义一个接口，然后继承Repository提供的一些子接口，就能具备各种基本的CRUD功能。

来看下Repository的继承关系：

我们看到有一个ElasticsearchCrudRepository接口：

所以，我们只需要定义接口，然后继承它就OK了。

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
}

接下来，我们测试新增数据：

2.4.2.新增一个对象

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;
 
@Test
public void index() {
    Item item = new Item(1L, "小米手机7", " 手机",
                         "小米", 3499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg");
    itemRepository.save(item);
}

去页面查询看看：

2.4.3.批量新增

代码：

@Test
public void indexList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", " 手机", "锤子", 3699.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "华为META10", " 手机", "华为", 4499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    // 接收对象集合，实现批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
}

再次去页面查询：

2.4.4.修改

elasticsearch中本没有修改，它的是该是先删除在新增

修改和新增是同一个接口，区分的依据就是id。

@Test
public void index(){
    Item item = new Item(1L, "苹果XSMax", " 手机",
            "小米", 3499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg");
    itemRepository.save(item);
}

查看结果：

2.5.查询

2.5.1.基本查询

ElasticsearchRepository提供了一些基本的查询方法：

我们来试试查询所有：

@Test
    public void testQueryAll(){
        // 查找所有
        //Iterable<Item> list = this.itemRepository.findAll();
        // 对某字段排序查找所有 Sort.by("price").descending() 降序
        // Sort.by("price").ascending():升序
        Iterable<Item> list = this.itemRepository.findAll(Sort.by("price").ascending());
 
        for (Item item:list){
            System.out.println(item);
        }
    }

结果：

2.5.2.自定义方法

Spring Data 的另一个强大功能，是根据方法名称自动实现功能。

比如：你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根据title查询，然后自动帮你完成，无需写实现类。

当然，方法名称要符合一定的约定：

例如，我们来按照价格区间查询，定义这样的一个方法：

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
 
    /**
     * 根据价格区间查询
     * @param price1
     * @param price2
     * @return
     */
    List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);
}

然后添加一些测试数据：

@Test
public void indexList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(1L, "小米手机7", "手机", "小米", 3299.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", "手机", "锤子", 3699.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "华为META10", "手机", "华为", 4499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(4L, "小米Mix2S", "手机", "小米", 4299.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(5L, "荣耀V10", "手机", "华为", 2799.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    // 接收对象集合，实现批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
}

不需要写实现类，然后我们直接去运行：

@Test
public void queryByPriceBetween(){
    List<Item> list = this.itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);
    for (Item item : list) {
        System.out.println("item = " + item);
    }
}

结果：

2.5.3.自定义查询

先来看最基本的match query：

@Test
public void search(){
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米手机"));
    // 搜索，获取结果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 总条数
    long total = items.getTotalElements();
    System.out.println("total = " + total);
    for (Item item : items) {
        System.out.println(item);
    }
}

• NativeSearchQueryBuilder：Spring提供的一个查询条件构建器，帮助构建json格式的请求体

• QueryBuilders.matchQuery(“title”, “小米手机”)：利用QueryBuilders来生成一个查询。QueryBuilders提供了大量的静态方法，用于生成各种不同类型的查询：

• Page<item>：默认是分页查询，因此返回的是一个分页的结果对象，包含属性：

  • totalElements：总条数

  • totalPages：总页数

  • Iterator：迭代器，本身实现了Iterator接口，因此可直接迭代得到当前页的数据

  • 其它属性：
    

结果：

总的测试代码：

/**
     *
     * termQuery
     * wildcardQuery
     * fuzzyquery
     * booleanQuery
     * numericRangeQuery
     *
     */
    @Test
    public void testMathQuery(){
        // 创建对象
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
        // 在queryBuilder对象中自定义查询
        //matchQuery:底层就是使用的termQuery
        queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title","坚果"));
        //查询，search 默认就是分页查找
        Page<Item> page = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
        //获取数据
        long totalElements = page.getTotalElements();
        System.out.println("获取的总条数:"+totalElements);
 
        for(Item item:page){
            System.out.println(item);
        }
 
 
    }
 
 
    /**
     * termQuery:功能更强大，除了匹配字符串意外，还可以匹配int/long/double/float/....
     */
    @Test
    public void testTermQuery(){
        NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
        builder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("price",998.0));
        // 查找
        Page<Item> page = this.itemRepository.search(builder.build());
 
        for(Item item:page){
            System.out.println(item);
        }
    }
 
    @Test
    public void testBooleanQuery(){
        NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
 
        builder.withQuery(
                QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchQuery("title","华为"))
                                         .must(QueryBuilders.matchQuery("brand","华为"))
        );
 
        // 查找
        Page<Item> page = this.itemRepository.search(builder.build());
        for(Item item:page){
            System.out.println(item);
        }
    }
 
 
    @Test
    public void testFuzzyQuery(){
        NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
        builder.withQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("title","faceoooo"));
        Page<Item> page = this.itemRepository.search(builder.build());
        for(Item item:page){
            System.out.println(item);
        }
 
    }

•  

2.5.4.分页查询

利用NativeSearchQueryBuilder可以方便的实现分页：

@Test
public void searchByPage(){
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
    // 分页：
    int page = 0;
    int size = 2;
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page,size));
 
    // 搜索，获取结果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 总条数
    long total = items.getTotalElements();
    System.out.println("总条数 = " + total);
    // 总页数
    System.out.println("总页数 = " + items.getTotalPages());
    // 当前页
    System.out.println("当前页：" + items.getNumber());
    // 每页大小
    System.out.println("每页大小：" + items.getSize());
 
    for (Item item : items) {
        System.out.println(item);
    }
}

结果：

可以发现，Elasticsearch中的分页是从第0页开始。

2.5.5.排序

排序也通用通过NativeSearchQueryBuilder完成：

@Test
public void searchAndSort(){
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
 
    // 排序
    queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC));
 
    // 搜索，获取结果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 总条数
    long total = items.getTotalElements();
    System.out.println("总条数 = " + total);
 
    for (Item item : items) {
        System.out.println(item);
    }
}

结果：

2.6.聚合（NB！！solr无此功能）

聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如：

• 什么品牌的手机最受欢迎？
• 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
• 这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

2.6.1 基本概念

Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫桶，一个叫度量：

桶（bucket）

桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个桶，例如我们根据国籍对人划分，可以得到中国桶、英国桶，日本桶……或者我们按照年龄段对人进行划分：010,1020,2030,3040等。

Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：

• Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
• Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
• Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
• Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
• ……

综上所述，我们发现bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量

度量（metrics）

分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量

比较常用的一些度量聚合方式：

• Avg Aggregation：求平均值
• Max Aggregation：求最大值
• Min Aggregation：求最小值
• Percentiles Aggregation：求百分比
• Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
• Sum Aggregation：求和
• Top hits Aggregation：求前几
• Value Count Aggregation：求总数
• ……

注意：在ES中，需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊，因此不能被分词。这里我们将color和make这两个文字类型的字段设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合

2.6.2.聚合为桶

桶就是分组，比如这里我们按照品牌brand进行分组：

@Test
public void testAgg(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查询任何结果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("brands").field("brand"));
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
    // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
    StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
        // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称
        System.out.println(bucket.getKeyAsString());
        // 3.5、获取桶中的文档数量
        System.out.println(bucket.getDocCount());
    }
 
}

显示的结果：

关键API：

• AggregationBuilders：聚合的构建工厂类。所有聚合都由这个类来构建，看看他的静态方法：
  

（1）统计某个字段的数量
  ValueCountBuilder vcb=  AggregationBuilders.count("count_uid").field("uid");
（2）去重统计某个字段的数量（有少量误差）
 CardinalityBuilder cb= AggregationBuilders.cardinality("distinct_count_uid").field("uid");
（3）聚合过滤
FilterAggregationBuilder fab= AggregationBuilders.filter("uid_filter").filter(QueryBuilders.queryStringQuery("uid:001"));
（4）按某个字段分组
TermsBuilder tb=  AggregationBuilders.terms("group_name").field("name");
（5）求和
SumBuilder  sumBuilder=	AggregationBuilders.sum("sum_price").field("price");
（6）求平均
AvgBuilder ab= AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price");
（7）求最大值
MaxBuilder mb= AggregationBuilders.max("max_price").field("price"); 
（8）求最小值
MinBuilder min=	AggregationBuilders.min("min_price").field("price");
（9）按日期间隔分组
DateHistogramBuilder dhb= AggregationBuilders.dateHistogram("dh").field("date");
（10）获取聚合里面的结果
TopHitsBuilder thb=  AggregationBuilders.topHits("top_result");
（11）嵌套的聚合
NestedBuilder nb= AggregationBuilders.nested("negsted_path").path("quests");
（12）反转嵌套
AggregationBuilders.reverseNested("res_negsted").path("kps ");
 

• AggregatedPage：聚合查询的结果类。它是Page<T>的子接口：
  

  AggregatedPage在Page功能的基础上，拓展了与聚合相关的功能，它其实就是对聚合结果的一种封装。

而返回的结果都是Aggregation类型对象，不过根据字段类型不同，又有不同的子类表示

2.6.2.嵌套聚合，求平均值

代码：

@Test
public void testSubAgg(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查询任何结果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("brands").field("brand")
        .subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price")) // 在品牌聚合桶内进行嵌套聚合，求平均值
    );
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
    // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
    StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
        // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称  3.5、获取桶中的文档数量
        System.out.println(bucket.getKeyAsString() + "，共" + bucket.getDocCount() + "台");
 
        // 3.6.获取子聚合结果：
        InternalAvg avg = (InternalAvg) bucket.getAggregations().asMap().get("priceAvg");
        System.out.println("平均售价：" + avg.getValue());
    }
 
}

结果：

2.7.基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。

对比关系：

索引库（indices）--------------------------------Databases 数据库

类型（type）-----------------------------Table 数据表
 
     文档（Document）----------------Row 行
 
	   字段（Field）-------------------Columns 列 

详细说明：

是不是与Lucene中的概念类似。

另外，在Elasticsearch有一些集群相关的概念：

• 索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
• 分片（shard）：数据拆分后的各个部分
• 副本（replica）：每个分片的复制

要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

注意：

如果后台报错：

解决方法：

在 Elasticsearch中 的 config/jvm.options 文件里把“-Dfile.encoding=UTF-8”改为“-Dfile.encoding=GBK”
然后重启 Elasticsearch 即可

另外：如何查看自己分词后的结果：

package com.wl.partner.controller;
 
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.cre.dmp.osp.common.config.openapi.OpenApi;
import com.cre.dmp.osp.common.web.BaseController;
import com.wl.partner.dao.PartnerDao;
import com.wl.partner.entity.Dealer;
import com.wl.partner.entity.Partner;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.analyze.AnalyzeAction;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.analyze.AnalyzeRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.analyze.AnalyzeResponse;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
/**
 * 启动可视化页面：    E:\Elasticsearch\elasticsearch\elasticsearch-head-master>npm run start
 * 启动Elasticsearch  E:\Elasticsearch\elasticsearch\elasticsearch-6.2.4\bin  elasticsearch.bat
 * http://127.0.0.1:9200/ 启动确认
 * http://127.0.0.1:9100/ 页面
 * 9300 后台调用端口
 *
 * 1.如何页面创建索引?
 * 2.如何页面删除索引
 * 3.如何查看分词之后得结果
 * 4.如何实时更新修改已建立索引的的数据（变更删除更细新增怎么办）
 */
@RestController
@RequestMapping("/testController")
public class TestController extends BaseController {
    @Autowired
    ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
    @Autowired
    private PartnerDao partnerDao;//合伙人
 
    @RequestMapping(value = "/createIndex", method = {RequestMethod.POST})
    public void createIndex() {
        // 创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建
        elasticsearchTemplate.createIndex(Dealer.class);
        // 配置映射，会根据Item类中的id、Field等字段来自动完成映射
        elasticsearchTemplate.putMapping(Dealer.class);
    }
 
    @RequestMapping(value = "/deleteIndex", method = {RequestMethod.POST})
    public void deleteIndex() {
        elasticsearchTemplate.deleteIndex(Partner.class);
        // 根据索引名字删除
        //esTemplate.deleteIndex("item1");
    }
    @RequestMapping(value = "/createPartnerIndex", method = {RequestMethod.POST})
    public void createPartnerIndex() {
        // 创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建
        elasticsearchTemplate.createIndex(Partner.class);
        // 配置映射，会根据Item类中的id、Field等字段来自动完成映射
       // elasticsearchTemplate.putMapping(Partner.class);
    }
 
    /**
     * http://localhost:7102/wl-ltx-partner-api/testController/testPartnerAll
     */
    @RequestMapping(value = "/testPartnerAll", method = {RequestMethod.POST})
    public void testPartnerAll(){
            // 构建查询条件
            NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
            // 添加基本分词查询
            //queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("partnerName", "郑"));
             queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("partnerAddress", "漯河"));
            // 分页：
            int page = 0;
            int size = 2;
            queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page,size));
 
            // 搜索，获取结果
            Page<Partner> items = this.partnerDao.search(queryBuilder.build());
            // 总条数
            long total = items.getTotalElements();
            System.out.println("总条数 = " + total);
            // 总页数
            System.out.println("总页数 = " + items.getTotalPages());
            // 当前页
            System.out.println("当前页：" + items.getNumber());
            // 每页大小
            System.out.println("每页大小：" + items.getSize());
            for (Partner item : items) {
                System.out.println(item);
            }
 
    }
 
    /**
     *  查看分词之后得结果数据
     *  searchContent  分词内容
     *  ikAnalyzer 分词条件   细颗粒【多】：ik_max_word   粗颗粒分词【少】：ik_smart
     *   http://localhost:7102/wl-ltx-partner-api/testController/getIkAnalyzeSearchTerms
     *
     * {"searchContent":"中华人民共和国人民大会堂","ikAnalyzer":"ik_max_word" }
     *"{searchContent":"中华人民共和国人民大会堂","ikAnalyzer":"ik_smart" }
     * [partner_item] 参数 为http://127.0.0.1:9100/ 所建立的索引
     *
     * @return
     */
    @OpenApi
    @RequestMapping(value = "/getIkAnalyzeSearchTerms", method = {RequestMethod.POST})
    private List<String> getIkAnalyzeSearchTerms(@OpenApi  @RequestParam(value = "jsonDate", required = true) String jsonDateString) {
        JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(jsonDateString);
        String searchContent = (String) jsonObject.get("searchContent");
        String ikAnalyzer = (String) jsonObject.get("ikAnalyzer");
        // 调用 IK 分词分词
        AnalyzeRequestBuilder ikRequest = new AnalyzeRequestBuilder(elasticsearchTemplate.getClient(),
                AnalyzeAction.INSTANCE, "partner_item", searchContent);
 
        //【partner_item 】自定义的http://127.0.0.1:9100/ 数据浏览中的自己索引名字
 
        ikRequest.setTokenizer(ikAnalyzer);
        List<AnalyzeResponse.AnalyzeToken> tokenList = ikRequest.execute().actionGet().getTokens();
 
        // 循环赋值
        List<String> searchTermList = new ArrayList<>();
        tokenList.forEach(ikToken -> {
            searchTermList.add(ikToken.getTerm());
        });
        return searchTermList;
    }
  }

细颗粒分词：ik_max_word

粗颗粒分词：ik_smart

 

错误二：

解决办法：

1、原因：防火墙拦截

2、解决方法：关闭防火墙。