SpringBoot整合ElasticSearch实现多版本的兼容

前言

本篇主要是介绍和使用目前最火的搜索引擎ElastiSearch，并和SpringBoot进行结合使用。

ElasticSearch介绍

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器，其实就是对Lucene进行封装，提供了 REST API 的操作接口 ElasticSearch作为一个高度可拓展的开源全文搜索和分析引擎，可用于快速地对大数据进行存储，搜索和分析。
ElasticSearch主要特点：分布式、高可用、异步写入、多API、面向文档 。
ElasticSearch核心概念：近实时，集群，节点（保存数据），索引，分片（将索引分片），副本（分片可设置多个副本） 。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。
ElasticSearch使用案例:维基百科、Stack Overflow、Github 等等。

SpringBoot整合Elasticsearch

在使用SpringBoot整合Elasticsearch 之前，我们应该了解下它们之间对应版本的关系。

这里我们使用的SpringBoot的版本是1.5.9，Elasticsearch的版本是2.3.5。

使用SpringBoot整合Elasticsearch，一般都是使用 SpringData 进行封装的，然后再dao层接口继承ElasticsearchRepository 类，该类实现了很多的方法，比如常用的CRUD方法。

SpringData的使用

首先，在使用之前，先做好相关的准备。

Maven的配置如下:

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
             <version>1.5.9.RELEASE</version>
        </dependency>
  <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
             <version>1.5.9.RELEASE</version>
        </dependency>

application.properties的配置

spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = truespring.data.elasticsearch.cluster-nodes =127.0.0.1\:9300

注: 9300 是 Java 客户端的端口。9200 是支持 Restful HTTP 的接口。

更多的配置:

spring.data.elasticsearch.cluster-name Elasticsearch 集群名。(默认值: elasticsearch)spring.data.elasticsearch.cluster-nodes 集群节点地址列表，用逗号分隔。如果没有指定，就启动一个客户端节点。spring.data.elasticsearch.propertie 用来配置客户端的额外属性。spring.data.elasticsearch.repositories.enabled 开启 Elasticsearch 仓库。(默认值:true。)

代码编写

实体类

@Document(indexName = "userindex", type = "user")
public class User implements Serializable{     /**     *      */
    private static final long serialVersionUID = 1L;    /** 编号 */
     private Long id;     /** 姓名 */
     private String name;     
     /** 年龄 */
     private Integer age;     
     /** 描述 */  
     private String description;     
     /** 创建时间 */
     private String createtm;    // getter和setter 略｝

使用SpringData的时候，它需要在实体类中设置indexName 和type ，如果和传统型数据库比较的话，就相当于库和表。需要注意的是indexName和type都必须是小写!!!

dao层

public interface UserDao extends ElasticsearchRepository<User, Long>{}

dao层这里就比较简单了，只需继承ElasticsearchRepository该类就行了。其中主要的方法就是 save、delete和search。其中save方法相当如insert和update，没有就新增，有就覆盖。delete方法主要就是删除数据以及索引库。至于search就是查询了，包括一些常用的查询，如分页、权重之类的。

Service层

@Servicepublic class UserServiceImpl implements UserService {    @Autowired
    private UserDao userDao;    @Override
    public boolean insert(User user) {        boolean falg=false;        try{
            userDao.save(user);
            falg=true;
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }        return falg;
    }    @Override
    public List<User> search(String searchContent) {
          QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(searchContent);
          System.out.println("查询的语句:"+builder);
          Iterable<User> searchResult = userDao.search(builder);
          Iterator<User> iterator = searchResult.iterator();
          List<User> list=new ArrayList<User>();          while (iterator.hasNext()) {
            list.add(iterator.next());
          }       return list;
    }    
    
    
    @Override
    public List<User> searchUser(Integer pageNumber, Integer pageSize,String searchContent) {         // 分页参数
        Pageable pageable = new PageRequest(pageNumber, pageSize);
        QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(searchContent);
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable).withQuery(builder).build();
        System.out.println("查询的语句:" + searchQuery.getQuery().toString());
        Page<User> searchPageResults = userDao.search(searchQuery);        return searchPageResults.getContent();
    }    

    @Override
    public List<User> searchUserByWeight(String searchContent) {     // 根据权重进行查询
        FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery()
                .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("name", searchContent)),
                    ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))
                .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("description", searchContent)),
                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)).setMinScore(2);
        System.out.println("查询的语句:" + functionScoreQueryBuilder.toString());
        Iterable<User> searchResult = userDao.search(functionScoreQueryBuilder);
        Iterator<User> iterator = searchResult.iterator();
        List<User> list=new ArrayList<User>();        while (iterator.hasNext()) {
            list.add(iterator.next());
        }        return list;
    }
}

这里我就简单的写了几个方法，其中主要的方法是查询。查询包括全文搜索，分页查询和权重查询。其中需要说明的是权重查询这块，权重的分值越高，查询的结果也越靠前，如果没有对其它的数据设置分值，它们默认的分值就是1，如果不想查询这些语句，只需使用setMinScore将其设为大于1即可。

代码测试

调用接口进行添加数据

新增数据:

POST http://localhost:8086/api/user{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师","createtm":"2018-4-25 11:07:42"}
{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}
{"id":3,"name":"王五","age":25,"description":"王五是个运维工程师","createtm":"2016-8-21 06:11:32"}

进行全文查询
请求

http://localhost:8086/api/user?searchContent=工程师

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":14,"description":"李四是个测试工程师","createtm": "1980-2-15 19:01:32"},
{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师", "createtm": "2018-4-25 11:07:42"},
{"id":3,"name":"王五","age":25,"description":"王五是个运维工程师","createtm": "2016-8-21 06:11:32"}]

进行分页查询
请求

http://localhost:8086/api/user?pageNumber=0&pageSize=2&searchContent=工程师

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":14,"description":"李四是个测试工程师"},{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师"}]

进行权重查询
请求

http://localhost:8086/api/user2?searchContent=李四

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}]

权重查询打印的语句:

查询的语句:{{  "function_score" : {    "functions" : [ {      "filter" : {        "bool" : {          "should" : {            "match" : {              "name" : {                "query" : "李四",                "type" : "boolean"
              }
            }
          }
        }
      },      "weight" : 10.0
    }, {      "filter" : {        "bool" : {          "should" : {            "match" : {              "description" : {                "query" : "李四",                "type" : "boolean"
              }
            }
          }
        }
      },      "weight" : 100.0
    } ],    "min_score" : 2.0
  }
}

注:测试中，因为设置了setMinScore最小权重分为2的，所以无关的数据是不会显示出来的。如果想显示的话，在代码中去掉即可。

新增完数据之后，可以在浏览器输入:http://localhost:9200/_plugin/head/
然后点击基本查询，便可以查看添加的数据。如果想用语句查询，可以将程序中控制台打印的查询语句粘贴到查询界面上进行查询!

注:这里的ElasticSearch是我在windows上安装的，并安装了ES插件head，具体安装步骤在文章末尾。

除了SpringData之外，其实还有其它的方法操作ElasticSearch的。
比如使用原生ElasticSearch的Api，使用TransportClient类实现。
或者使用由Spring封装，只需在Service层，进行注入Bean即可。
示例:

@Autowired
 ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

但是，上述方法中都有其局限性，也就是随着ElasticSearch的版本变更，相关的Java API也在做不断的调整，就是ElasticSearch服务端版本进行更改之后，客户端的代码可能需要重新编写。
因此介绍一个相当好用的第三方工具JestClient，它对ElasticSearch进行封装，填补了 ElasticSearch HttpRest接口 客户端的空白，它适用于ElasticSearch2.x以上的版本，无需因为ElasticSearch服务端版本更改而对代码进行更改！

JestClient

首先在Maven中添加如下依赖:

    <dependency>
        <groupId>io.searchbox</groupId> 
         <artifactId>jest</artifactId>
        <version>5.3.3</version>
    </dependency>

然后编写相关的测试代码。
代码中的注释应该很完整，所以这里就不再对代码过多的讲述了。

import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;import com.pancm.pojo.User;import io.searchbox.client.JestClient;import io.searchbox.client.JestClientFactory;import io.searchbox.client.JestResult;import io.searchbox.client.config.HttpClientConfig;import io.searchbox.core.Bulk;import io.searchbox.core.BulkResult;import io.searchbox.core.Delete;import io.searchbox.core.DocumentResult;import io.searchbox.core.Index;import io.searchbox.core.Search;import io.searchbox.indices.CreateIndex;import io.searchbox.indices.DeleteIndex;import io.searchbox.indices.mapping.GetMapping;import io.searchbox.indices.mapping.PutMapping;public class JestTest {  
        private static JestClient jestClient;  
        private static String indexName = "userindex";  
//      private static String indexName = "userindex2";  
        private static String typeName = "user";  
        private static String elasticIps="http://192.169.2.98:9200";//      private static String elasticIps="http://127.0.0.1:9200";
        
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            jestClient = getJestClient();  
            insertBatch();
            serach2();
            serach3();
            serach4();
            jestClient.close();  
            
        }        
        private static  JestClient getJestClient() {  
            JestClientFactory factory = new JestClientFactory();  
            factory.setHttpClientConfig(new HttpClientConfig.Builder(elasticIps).connTimeout(60000).readTimeout(60000).multiThreaded(true).build());  
            return factory.getObject();  
        }  
        
        public static void insertBatch() {
            List<Object> objs = new ArrayList<Object>();
            objs.add(new User(1L, "张三", 20, "张三是个Java开发工程师","2018-4-25 11:07:42"));
            objs.add(new User(2L, "李四", 24, "李四是个测试工程师","1980-2-15 19:01:32"));
            objs.add(new User(3L, "王五", 25, "王五是个运维工程师","2016-8-21 06:11:32"));            boolean result = false;            try {
                result = insertBatch(jestClient,indexName, typeName,objs);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("批量新增:"+result);
        }        
        
        /**
         * 全文搜索
         */
        public static void serach2() {
            String query ="工程师";            try {
                SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); 
                 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.queryStringQuery(query)); 
                 //分页设置
                 searchSourceBuilder.from(0).size(2); 
                System.out.println("全文搜索查询语句:"+searchSourceBuilder.toString());
                System.out.println("全文搜索返回结果:"+search(jestClient,indexName, typeName, searchSourceBuilder.toString()));
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }        
        /**
         * 精确搜索
         */
        public static void serach3() {            try {
                SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); 
                searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("age", 24)); 
                System.out.println("精确搜索查询语句:"+searchSourceBuilder.toString());
                System.out.println("精确搜索返回结果:"+search(jestClient,indexName, typeName, searchSourceBuilder.toString()));
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }        
        
        /**
         * 区间搜索
         */
        public static void serach4() {
            String createtm="createtm";
            String from="2016-8-21 06:11:32";
            String to="2018-8-21 06:11:32";            
            try {
                SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); 
                searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery(createtm).gte(from).lte(to)); 
                System.out.println("区间搜索语句:"+searchSourceBuilder.toString());
                System.out.println("区间搜索返回结果:"+search(jestClient,indexName, typeName, searchSourceBuilder.toString()));
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }        
        
        /**
         * 创建索引
         * @param indexName
         * @return
         * @throws Exception
         */
        public boolean createIndex(JestClient jestClient,String indexName) throws Exception {  
            JestResult jr = jestClient.execute(new CreateIndex.Builder(indexName).build());  
            return jr.isSucceeded();  
        }  
          
        /**
         * 新增数据
         * @param indexName
         * @param typeName
         * @param source
         * @return
         * @throws Exception
         */
        public boolean insert(JestClient jestClient,String indexName, String typeName, String source) throws Exception {  
            PutMapping putMapping = new PutMapping.Builder(indexName, typeName, source).build();  
            JestResult jr = jestClient.execute(putMapping);  
            return jr.isSucceeded();  
        }  
          
        
         /**
          * 查询数据
          * @param indexName
          * @param typeName
          * @return
          * @throws Exception
          */
        public static String getIndexMapping(JestClient jestClient,String indexName, String typeName) throws Exception {  
            GetMapping getMapping = new GetMapping.Builder().addIndex(indexName).addType(typeName).build();  
            JestResult jr =jestClient.execute(getMapping);  
            return jr.getJsonString();  
         }  
          
        
        
       /**
        * 批量新增数据
        * @param indexName
        * @param typeName
        * @param objs
        * @return
        * @throws Exception
        */
        public static boolean insertBatch(JestClient jestClient,String indexName, String typeName, List<Object> objs) throws Exception {  
            Bulk.Builder bulk = new Bulk.Builder().defaultIndex(indexName).defaultType(typeName);  
            for (Object obj : objs) {  
                Index index = new Index.Builder(obj).build();  
                 bulk.addAction(index);  
            }  
            BulkResult br = jestClient.execute(bulk.build());  
            return br.isSucceeded();  
           }  
          
        /**
         * 全文搜索
         * @param indexName
         * @param typeName
         * @param query
         * @return
         * @throws Exception
         */
        public static String search(JestClient jestClient,String indexName, String typeName, String query) throws Exception {  
             Search search = new Search.Builder(query)
             .addIndex(indexName)
             .addType(typeName)  
             .build(); 
            JestResult jr = jestClient.execute(search);  
//          System.out.println("--"+jr.getJsonString());//          System.out.println("--"+jr.getSourceAsObject(User.class));
            return jr.getSourceAsString();  
         }  
          
          
        
       
          
       /**
        * 删除索引
        * @param indexName
        * @return
        * @throws Exception
        */
        public boolean delete(JestClient jestClient,String indexName) throws Exception {  
            JestResult jr = jestClient.execute(new DeleteIndex.Builder(indexName).build());  
            return jr.isSucceeded();  
        }  
          
       /**
        * 删除数据
        * @param indexName
        * @param typeName
        * @param id
        * @return
        * @throws Exception
        */
        public boolean delete(JestClient jestClient,String indexName, String typeName, String id) throws Exception {  
            DocumentResult dr = jestClient.execute(new Delete.Builder(id).index(indexName).type(typeName).build());  
            return dr.isSucceeded();  
        }

注:测试之前先说明下，本地windows系统安装的是ElasticSearch版本是2.3.5，linux服务器上安装的ElasticSearch版本是6.2。

测试结果

全文搜索

全文搜索查询语句:{  "from" : 0,  "size" : 2,  "query" : {    "query_string" : {      "query" : "工程师"
    }
  }
}

全文搜索返回结果:{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师","createtm":"2018-4-25 11:07:42"},{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}

匹配搜索

精确搜索查询语句:{  "query" : {    "term" : {      "age" : 24
    }
  }
}

精确搜索返回结果:{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}

时间区间搜索

区间搜索语句:{  "query" : {    "range" : {      "createtm" : {        "from" : "2016-8-21 06:11:32",        "to" : "2018-8-21 06:11:32",        "include_lower" : true,        "include_upper" : true
      }
    }
  }
}
区间搜索返回结果:{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师","createtm":"2018-4-25 11:07:42"}

新增完数据之后，我们可以上linux的 Kibana中进行相关的查询，查询结果如下:

注:Kibana 是属于ELK中一个开源软件。Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

上述代码中测试返回的结果符合我们的预期。其中关于JestClient只是用到了很少的一部分，更多的使用可以查看JestClient的官方文档。

Windows安装ElasticSearch

1，文件准备
下载地址:
https://www.elastic.co/downloads
选择ElasticSearch相关版本， 然后选择后缀名为ZIP文件进行下载，下载之后进行解压。

2，启动Elasticsearch
进入bin目录下，运行 elasticsearch.bat
然后在浏览上输入: localhost:9200
成功显示一下界面表示成功！

3，安装ES插件
web管理界面head 安装
进入bin目录下，打开cmd，进入dos界面
输入:plugin install mobz/elasticsearch-head
进行下载
成功下载之后，在浏览器输入：http://localhost:9200/_plugin/head/
若显示一下界面，则安装成功!

4，注册服务
进入bin目录下，打开cmd，进入dos界面
依次输入:
service.bat install
service.bat start
成功之后，再输入
services.msc
跳转到Service服务界面，可以直接查看es的运行状态!

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