Springboot集成spring data elasticsearch过程详解

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：

• 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。

• 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

• 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());
   }
 }

来源：https://www.cnblogs.com/irobotzz/p/12588814.html