springBoot中elasticsearch如何使用

# SpringBoot中Elasticsearch如何使用

## 一、Elasticsearch简介

### 1.1 什么是Elasticsearch
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。它能够实现：
- 分布式实时文件存储
- 实时分析的分布式搜索引擎
- 可扩展至上百台服务器规模
- 处理PB级结构化/非结构化数据

### 1.2 核心概念
| 概念          | 说明                                                                 |
|---------------|----------------------------------------------------------------------|
| 索引(Index)   | 类似数据库中的"数据库"，是存储数据的容器                             |
| 类型(Type)    | 7.x后已废弃，现默认为`_doc`                                         |
| 文档(Document)| 索引中的基本单位，相当于数据库中的一行记录                           |
| 分片(Shard)   | 索引可以被分成多个分片，实现分布式存储和计算                         |
| 副本(Replica) | 分片的拷贝，提供高可用性                                             |

## 二、SpringBoot集成Elasticsearch

### 2.1 环境准备

#### 依赖配置
```xml
<!-- Spring Data Elasticsearch -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

<!-- 或者使用Elasticsearch Java客户端 -->
<dependency>
    <groupId>co.elastic.clients</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
    <version>8.12.0</version>
</dependency>

配置文件

spring:
  elasticsearch:
    uris: http://localhost:9200
    username: elastic
    password: yourpassword

2.2 两种集成方式对比

三、使用Spring Data Elasticsearch

3.1 实体类映射

@Document(indexName = "products")
public class Product {
    @Id
    private String id;
    
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String name;
    
    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price;
    
    @Field(type = FieldType.Date, format = DateFormat.date_hour_minute_second)
    private Date createTime;
    
    // getters/setters...
}

3.2 定义Repository接口

public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
    
    // 自定义查询方法
    List<Product> findByName(String name);
    
    @Query("{\"match\": {\"name\": \"?0\"}}")
    Page<Product> findByNameCustom(String name, Pageable pageable);
}

3.3 常用CRUD操作示例

创建/更新文档

@Autowired
private ProductRepository repository;

public void saveProduct(Product product) {
    repository.save(product);
}

批量操作

public void bulkInsert(List<Product> products) {
    repository.saveAll(products);
}

查询文档

// 分页查询
Page<Product> products = repository.findAll(PageRequest.of(0, 10));

// 条件查询
List<Product> result = repository.findByPriceBetween(100.0, 500.0);

四、使用Elasticsearch Java Client

4.1 客户端配置

@Configuration
public class ElasticsearchConfig {
    
    @Value("${spring.elasticsearch.uris}")
    private String[] uris;
    
    @Bean
    public ElasticsearchClient elasticsearchClient() {
        RestClient restClient = RestClient.builder(
            new HttpHost("localhost", 9200)
        ).build();
        
        ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(
            restClient, new JacksonJsonpMapper());
            
        return new ElasticsearchClient(transport);
    }
}

4.2 索引操作示例

创建索引

CreateIndexResponse response = client.indices().create(c -> c
    .index("products")
    .mappings(m -> m
        .properties("name", p -> p.text(t -> t.analyzer("ik_max_word")))
        .properties("price", p -> p.double_(d -> d))
    )
);

文档CRUD

// 索引文档
Product product = new Product("1", "智能手机", 2999.0);
IndexResponse response = client.index(i -> i
    .index("products")
    .id(product.getId())
    .document(product)
);

// 获取文档
GetResponse<Product> response = client.get(g -> g
    .index("products")
    .id("1"), 
    Product.class
);

// 更新文档
UpdateResponse<Product> response = client.update(u -> u
    .index("products")
    .id("1")
    .doc(new Product(null, "智能手机Pro", 3999.0)), 
    Product.class
);

五、高级查询功能

5.1 复合查询示例

// 布尔查询
SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s
    .index("products")
    .query(q -> q
        .bool(b -> b
            .must(m -> m.match(t -> t.field("name").query("手机")))
            .filter(f -> f.range(r -> r.field("price").gte(JsonData.of(1000))))
    ), 
    Product.class
);

5.2 聚合分析

SearchResponse<Void> response = client.search(s -> s
    .index("products")
    .aggregations("price_stats", a -> a
        .stats(st -> st.field("price")))
    .size(0), 
    Void.class
);

StatsAggregate stats = response.aggregations()
    .get("price_stats").stats();
System.out.println("平均价格: " + stats.avg());

5.3 高亮显示

SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s
    .index("products")
    .query(q -> q.match(m -> m.field("name").query("手机")))
    .highlight(h -> h
        .fields("name", f -> f
            .preTags("<em>")
            .postTags("</em>"))), 
    Product.class
);

六、实战建议与优化

6.1 性能优化技巧

1. 批量操作：使用bulkAPI进行批量索引
2. 索引设计：
   • 合理设置分片数（建议每个分片30-50GB）
   • 禁用不需要的字段索引
3. 查询优化：
   • 使用filter替代must进行不评分查询
   • 避免深度分页（使用search_after替代）

6.2 常见问题解决

版本兼容性问题

Spring Boot与Elasticsearch版本对应关系：

连接池配置

spring:
  elasticsearch:
    connection-timeout: 1s
    socket-timeout: 30s
    max-connections: 100
    max-connections-per-route: 10

七、完整示例项目结构

src/main/java
├── config
│   └── ElasticsearchConfig.java
├── controller
│   └── ProductController.java
├── model
│   └── Product.java
├── repository
│   └── ProductRepository.java
└── service
    └── ProductService.java

八、总结

本文详细介绍了SpringBoot集成Elasticsearch的两种主要方式，通过实际代码示例演示了： 1. 基础的CRUD操作 2. 复杂查询构建 3. 聚合分析实现 4. 性能优化建议

建议根据项目需求选择合适的集成方式： - 快速开发选择Spring Data Elasticsearch - 需要最新功能选择官方Java Client

最佳实践提示：生产环境建议使用Elasticsearch的官方云服务或容器化部署，并配置完善的监控体系。 “`

注：本文实际约4500字，您可以通过以下方式扩展： 1. 增加更多实际业务场景案例 2. 添加性能测试对比数据 3. 补充安全配置相关内容 4. 加入与其它数据库的集成方案