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SpringBoot整合es_springboot 集成es

作者：羊村懒王 | 2024-05-12 23:23:54

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springboot 集成es

1、项目pom引入es相关依赖

  1. <dependency>
  2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  3.     <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
  4. </dependency>

2、application.yml配置文件新增es配置

  1. spring:
  2.   elasticsearch:
  3.     rest:
  4.       uris: http://localhost:9200

3、代码注入模板类就可以使用es了

  1. @Autowired
  2. private ElasticsearchRestTemplate template;
  3.  
  4. // 上述操作形式是ES早期的操作方式，使用的客户端被称为Low Level Client，
  5. 这种客户端操作方式性能方面略显不足，于是ES开发了全新的客户端操作方式，
  6. 称为High Level Client
  7. @Autowired
  8. private RestHighLevelClient client;

4、通过es接口操作es

基本操作

ES中保存有我们要查询的数据，只不过格式和数据库存储数据格式不同而已。在ES中我们要先创建倒排索引，这个索引的功能又点类似于数据库的表，然后将数据添加到倒排索引中，添加的数据称为文档。所以要进行ES的操作要先创建索引，再添加文档，这样才能进行后续的查询操作。

要操作ES可以通过Rest风格的请求来进行，也就是说发送一个请求就可以执行一个操作。比如新建索引，删除索引这些操作都可以使用发送请求的形式来进行

创建索引

  1. // 创建索引，books是索引名称，下同
  2. PUT请求		http://localhost:9200/books
  3.  
  4. // 发送请求后，看到如下信息即索引创建成功
  5. {
  6.     "acknowledged": true,
  7.     "shards_acknowledged": true,
  8.     "index": "books"
  9. }
  10.  
  11. // 重复创建已经存在的索引会出现错误信息，reason属性中描述错误原因
  12. {
  13.     "error": {
  14.         "root_cause": [
  15.             {
  16.                 "type": "resource_already_exists_exception",
  17.                 "reason": "index [books/VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w] already exists",
  18.                 "index_uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
  19.                 "index": "books"
  20.             }
  21.         ],
  22.         "type": "resource_already_exists_exception",
  23.         "reason": "index [books/VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w] already exists",	# books索引已经存在
  24.         "index_uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
  25.         "index": "book"
  26.     },
  27.     "status": 400
  28. }

查询索引

  1. GET请求		http://localhost:9200/books
  2.  
  3. // 返回
  4. {
  5.     "books": {
  6.         "aliases": {},
  7.         "mappings": {},
  8.         "settings": {
  9.             "index": {
  10.                 "creation_date": "1691400465823",
  11.                 "number_of_shards": "1",
  12.                 "number_of_replicas": "1",
  13.                 "uuid": "YPioI8LDTyiZfpw3OnInwQ",
  14.                 "version": {
  15.                     "created": "7090399"
  16.                 },
  17.                 "provided_name": "books"
  18.             }
  19.         }
  20.     }
  21. }
  22.  
  23. // 如果查询了不存在的索引，会返回错误信息
  24. {
  25.     "error": {
  26.         "root_cause": [
  27.             {
  28.                 "type": "index_not_found_exception",
  29.                 "reason": "no such index [book]",
  30.                 "resource.type": "index_or_alias",
  31.                 "resource.id": "book",
  32.                 "index_uuid": "_na_",
  33.                 "index": "book"
  34.             }
  35.         ],
  36.         "type": "index_not_found_exception",
  37.         "reason": "no such index [book]",
  38.         "resource.type": "index_or_alias",
  39.         "resource.id": "book",
  40.         "index_uuid": "_na_",
  41.         "index": "book"
  42.     },
  43.     "status": 404
  44. }

删除索引

  1. DELETE请求	http://localhost:9200/books
  2.  
  3. // 返回
  4. {
  5.     "acknowledged": true
  6. }
  7.  
  8. // 如果重复删除，会给出错误信息
  9. {
  10.     "error": {
  11.         "root_cause": [
  12.             {
  13.                 "type": "index_not_found_exception",
  14.                 "reason": "no such index [books]",
  15.                 "resource.type": "index_or_alias",
  16.                 "resource.id": "books",
  17.                 "index_uuid": "_na_",
  18.                 "index": "books"
  19.             }
  20.         ],
  21.         "type": "index_not_found_exception",
  22.         "reason": "no such index [books]",
  23.         "resource.type": "index_or_alias",
  24.         "resource.id": "books",
  25.         "index_uuid": "_na_",
  26.         "index": "books"
  27.     },
  28.     "status": 404
  29. }

创建索引并指定分词器：

前面创建的索引是未指定分词器的，可以在创建索引时添加请求参数，设置分词器。目前国内较为流行的分词器是IK分词器，使用前先在下对应的分词器，然后使用。

注意：IK分词器插件的版本要和ElasticSearch的版本一致

IK分词器下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

分词器下载后解压到ES安装目录的plugins目录中即可，安装分词器后需要重新启动ES服务器。

注意：下载的分词器压缩文件不能放在plugins目录中，解压后可以删掉

es启动日志出现如下信息说明ik分词器加载成功

使用IK分词器创建索引格式：

  1. PUT请求		http://localhost:9200/books
  2. 注意：创建索引必须是小写，不能使用_开头
  3. 请求参数如下（注意是json格式的参数）
  4. {
  5.     "mappings":{							#定义mappings属性，替换创建索引时对应的mappings属性	
  6.         "properties":{						#定义索引中包含的属性设置
  7.             "id":{							#设置索引中包含id属性
  8.                 "type":"keyword"			#当前属性可以被直接搜索
  9.             },
  10.             "name":{						#设置索引中包含name属性
  11.                 "type":"text",              #当前属性是文本信息，参与分词  
  12.                 "analyzer":"ik_max_word",   #使用IK分词器进行分词             
  13.                 "copy_to":"all"				#分词结果拷贝到all属性中
  14.             },
  15.             "type":{
  16.                 "type":"keyword"
  17.             },
  18.             "description":{
  19.                 "type":"text",	                
  20.                 "analyzer":"ik_max_word",                
  21.                 "copy_to":"all"
  22.             },
  23.             "all":{							#定义属性，用来描述多个字段的分词结果集合，当前属性可以参与查询
  24.                 "type":"text",	                
  25.                 "analyzer":"ik_max_word"
  26.             }
  27.         }
  28.     }
  29. }

目前我们已经有了索引了，但是索引中还没有数据，所以要先添加数据，ES中称数据为文档，下面进行文档操作

添加文档，有三种方式

  1. POST请求	http://localhost:9200/books/_doc		#使用系统生成id
  2. POST请求	http://localhost:9200/books/_create/1	#使用指定id
  3. POST请求	http://localhost:9200/books/_doc/1		#使用指定id，不存在创建，存在更新（版本递增）
  4.  
  5. 文档通过请求参数传递，数据格式json
  6. {
  7.     "name":"springboot",
  8.     "type":"springboot",
  9.     "description":"springboot"
  10. }

查询文档

  1. GET请求	http://localhost:9200/books/_doc/1		 #查询单个文档 	
  2. GET请求	http://localhost:9200/books/_search		 #查询全部文档

条件查询

  1. GET请求	http://localhost:9200/books/_search?q=name:springboot	# q=查询属性名:查询属性值
  2.  
  3. // 前缀匹配查询
  4. 概念：以xx开头的搜索，不计算相关度评分
  5. {
  6.     "query": {
  7.         "prefix": {
  8.             "<field>": {
  9.                 "value": "<word_prefix>"
  10.             }
  11.         }
  12.     }
  13. }
  14.  
  15. // 模糊查询
  16. 混淆字符 (box → fox) 缺少字符 (black → lack)
  17. 多出字符 (sic → sick) 颠倒次序 (act → cat)
  18. {
  19.     "query": {
  20.         "fuzzy": {
  21.             "<field>": {
  22.                 "value": "<keyword>"
  23.             }
  24.         }
  25.     }
  26. }
  27.  
  28.  
  29. // 正则匹配查询
  30. 概念：regexp查询的性能可以根据提供的正则表达式而有所不同。
  31. 为了提高性能，应避免使用通配符模式，如.或 .?+未经前缀或后缀
  32. {
  33.     "query": {
  34.         "regexp": {
  35.             "<field>": {
  36.                 "value": "<regex>",
  37.                 "flags": "ALL"            
  38.             }
  39.         }
  40.     }
  41. }
  42.  
  43. flags说明：
  44. （1）ALL
  45. 启用所有可选操作符。
  46.  
  47. COMPLEMENT
  48. 启用操作符。可以使用对下面最短的模式进行否定。例如
  49. a~bc # matches ‘adc’ and ‘aec’ but not ‘abc’
  50.  
  51. （2）INTERVAL
  52. 启用<>操作符。可以使用<>匹配数值范围。例如
  53. foo<1-100> # matches ‘foo1’, ‘foo2’ … ‘foo99’, ‘foo100’
  54. foo<01-100> # matches ‘foo01’, ‘foo02’ … ‘foo99’, ‘foo100’
  55.  
  56. （3）INTERSECTION
  57. 启用&操作符，它充当AND操作符。如果左边和右边的模式都匹配，则匹配成功。例如:
  58. aaa.+&.+bbb # matches ‘aaabbb’
  59.  
  60. （4）ANYSTRING
  61. 启用@操作符。您可以使用@来匹配任何整个字符串。 您可以将@操作符与&和~操作符组合起来，创建一个“everything except”逻辑。例如:
  62. @&~(abc.+) # matches everything except terms beginning with ‘abc’
  63.  
  64.  
  65. // 通配符查询
  66. 概念：通配符运算符是匹配一个或多个字符的占位符。例如，*通配符运算符匹配零个或多个字符。
  67. 您可以将通配符运算符与其他字符结合使用以创建通配符模式。
  68. {
  69.     "query": {
  70.         "wildcard": {
  71.             "<field>": {
  72.                 "value": "<word_with_wildcard>"
  73.             }
  74.         }
  75.     }
  76. }

删除文档

DELETE请求	http://localhost:9200/books/_doc/1

修改文档（全量更新）

  1. PUT请求	http://localhost:9200/books/_doc/1
  2.  
  3. 文档通过请求参数传递，数据格式json
  4. {
  5.     "name":"springboot",
  6.     "type":"springboot",
  7.     "description":"springboot"
  8. }

修改文档（部分更新）

  1. POST请求	http://localhost:9200/books/_update/1
  2.  
  3. 文档通过请求参数传递，数据格式json
  4. {		
  5.     "doc":{						#部分更新并不是对原始文档进行更新，而是对原始文档对象中的doc属性中的指定属性更新
  6.         "name":"springboot"		#仅更新提供的属性值，未提供的属性值不参与更新操作
  7.     }
  8. }

查看分词算法

  1. GET请求 http://localhost:/_analyze
  2.  
  3. // 请求体
  4. {
  5.   "analyzer": "ik_max_word",
  6.   "text": "斯提芬库里"
  7. }

5、自定义分词字典

用ik分词器分析的文本中不存在“芬库里”

如果我想加入“芬库里”，此时就需要配置自定义字典--即自定义词组群，就是在IK分词器字典中加入我们自定义的字典，在词典中加入想要的词。

（1）在ik分词器文件的config目录中新建自定义的字典文件，以.dic为后缀，并在文件中加入“芬库里”：

（2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件中加入自定义的字典文件

（3）查看自定义分词字典是否生效

（4）创建索引时可以指定算法

  1. {
  2.     "mappings":{
  3.         "properties":{
  4.             "name":{
  5.                 "type": "text",
  6.                 "analyzer":"ik_max_word"
  7.             },
  8.             "desc":{
  9.                 "type": "text",
  10.                 "analyzer":"ik_max_word"
  11.             }
  12.         }
  13.     }
  14. }

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