（九）整合 ElasticSearch框架,实现高性能搜索引擎

整合 ElasticSearch框架,实现高性能搜索引擎

• 1、SpringBoot整合ElasticSearch
• 1.1 核心依赖
• 1.2 配置文件
• 1.3 实体类配置
• 1.4 数据交互层
• 1.5 演示案例
• 2、Spring Boot 集成 Elasticsearch 实战
• 2.1 加入依赖
• 2.2 创建ES配置
• 2.3 定义文档实体类
• 2.4 ES基本操作
• 2.4.1 创建索引
• 2.4.2 删除索引
• 2.5 文档操作
• 2.5.1 创建文档
• 2.5.2 批量创建文档
• 2.5.3 查看文档
• 2.5.4 更新文档
• 2.5.5 除文档
• 2.5.6 搜索操作
• 2.5.7 聚合搜索

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

1、SpringBoot整合ElasticSearch

1.1 核心依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    <version>${spring-boot.version}</version>
</dependency>

1.2 配置文件

spring:
  application:
    name: ware-elastic-search
  data:
    elasticsearch:
      # 默认 elasticsearch
      cluster-name: elasticsearch
      # 9200作为Http协议，主要用于外部通讯
      # 9300作为Tcp协议，jar之间就是通过tcp协议通讯
      cluster-nodes: 192.168.72.130:9300

1.3 实体类配置

Document 配置

加上了@Document注解之后，默认情况下这个实体中所有的属性都会被建立索引、并且分词。
indexName索引名称 理解为数据库名 限定小写
type 理解为数据库的表名称
shards = 5 默认分区数
replicas = 1 每个分区默认的备份数
refreshInterval = "1s" 刷新间隔
indexStoreType = "fs" 索引文件存储类型

源码配置

@Document(indexName = "requestlogindex",type = "requestlog")
public class RequestLog {
    //Id注解Elasticsearch里相应于该列就是主键，查询时可以使用主键查询
    @Id
    private Long id;
    private String orderNo;
    private String userId;
    private String userName;
    private String createTime;
}

1.4 数据交互层

实现ElasticsearchRepository接口。

public interface RequestLogRepository 
extends ElasticsearchRepository<RequestLog,Long> {
}

1.5 演示案例

数据增加，修改，查询，排序，多条件查询。

@Service
public class RequestLogServiceImpl implements RequestLogService {
    @Resource
    private RequestLogRepository requestLogRepository ;
    @Override
    public String esInsert(Integer num) {
        for (int i = 0 ; i < num ; i++){
            RequestLog requestLog = new RequestLog() ;
            requestLog.setId(System.currentTimeMillis());
            requestLog.setOrderNo(DateUtil.formatDate(new Date(),DateUtil.DATE_FORMAT_02)+System.currentTimeMillis());
            requestLog.setUserId("userId"+i);
            requestLog.setUserName("张三"+i);
            requestLog.setCreateTime(DateUtil.formatDate(new Date(),DateUtil.DATE_FORMAT_01));
            requestLogRepository.save(requestLog) ;
        }
        return "success" ;
    }
    @Override
    public Iterable<RequestLog> esFindAll (){
        return requestLogRepository.findAll() ;
    }
    @Override
    public String esUpdateById(RequestLog requestLog) {
        requestLogRepository.save(requestLog);
        return "success" ;
    }
    @Override
    public Optional<RequestLog> esSelectById(Long id) {
        return requestLogRepository.findById(id) ;
    }
    @Override
    public Iterable<RequestLog> esFindOrder() {
        // 用户名倒序
        // Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC,"userName.keyword") ;
        // 创建时间正序
        Sort sort = new Sort(Sort.Direction.ASC,"createTime.keyword") ;
        return requestLogRepository.findAll(sort) ;
    }
    @Override
    public Iterable<RequestLog> esFindOrders() {
        List<Sort.Order> sortList = new ArrayList<>() ;
        Sort.Order sort1 = new Sort.Order(Sort.Direction.ASC,"createTime.keyword") ;
        Sort.Order sort2 = new Sort.Order(Sort.Direction.DESC,"userName.keyword") ;
        sortList.add(sort1) ;
        sortList.add(sort2) ;
        Sort orders = Sort.by(sortList) ;
        return requestLogRepository.findAll(orders) ;
    }
    @Override
    public Iterable<RequestLog> search() {
        // 全文搜索关键字
        /*
        String queryString="张三";
        QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(queryString);
        requestLogRepository.search(builder) ;
        */
        /*
         * 多条件查询
         */
         QueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery()
                // .must(QueryBuilders.matchQuery("userName.keyword", "历张")) 搜索不到
               .must(QueryBuilders.matchQuery("userName", "张三")) // 可以搜索
               .must(QueryBuilders.matchQuery("orderNo", "20190613736278243"));
        return requestLogRepository.search(builder) ;
    }
}

2、Spring Boot 集成 Elasticsearch 实战

原文作者：武培轩
来源：微信公众号
完整代码Github仓库

Spring Boot 集成 ES 主要分为以下三步：

1. 加入 ES 依赖
2. 配置 ES
3. 演示 ES 基本操作

2.1 加入依赖

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>7.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.1.0</version>
</dependency>

2.2 创建ES配置

在配置文件 application.properties 中配置 ES 的相关参数，具体内容如下：

elasticsearch.host=localhost
elasticsearch.port=9200
elasticsearch.connTimeout=3000
elasticsearch.socketTimeout=5000
elasticsearch.connectionRequestTimeout=500

其中指定了 ES 的 host 和端口以及超时时间的设置，另外我们的 ES 没有添加任何的安全认证，因此 username 和 password 就没有设置。

然后在 config 包下创建 ElasticsearchConfiguration 类，会从配置文件中读取到对应的参数，接着申明一个 initRestClient 方法，返回的是一个 RestHighLevelClient，同时为它添加 @Bean(destroyMethod = “close”) 注解，当 destroy 的时候做一个关闭，这个方法主要是如何初始化并创建一个 RestHighLevelClient。

@Configuration
public class ElasticsearchConfiguration {

    @Value("${elasticsearch.host}")
    private String host;

    @Value("${elasticsearch.port}")
    private int port;

    @Value("${elasticsearch.connTimeout}")
    private int connTimeout;

    @Value("${elasticsearch.socketTimeout}")
    private int socketTimeout;

    @Value("${elasticsearch.connectionRequestTimeout}")
    private int connectionRequestTimeout;

    @Bean(destroyMethod = "close", name = "client")
    public RestHighLevelClient initRestClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port))
                .setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> requestConfigBuilder
                        .setConnectTimeout(connTimeout)
                        .setSocketTimeout(socketTimeout)
                        .setConnectionRequestTimeout(connectionRequestTimeout));
        return new RestHighLevelClient(builder);
    }
}

2.3 定义文档实体类

首先在 constant 包下定义常量接口，在接口中定义索引的名字为 user：

public interface Constant {
    String INDEX = "user";
}

然后在 document 包下创建一个文档实体类：

public class UserDocument {
    private String id;
    private String name;
    private String sex;
    private Integer age;
    private String city;
    // 省略 getter/setter
}

2.4 ES基本操作

在这里主要介绍 ES 的索引、文档、搜索相关的简单操作，在 service 包下创建 UserService 类。

索引操作
在这里演示创建索引和删除索引：

2.4.1 创建索引

在创建索引的时候可以在 CreateIndexRequest 中设置索引名称、分片数、副本数以及 mappings，在这里索引名称为 user，分片数 number_of_shards 为 1，副本数 number_of_replicas 为 0，具体代码如下所示：

public boolean createUserIndex(String index) throws IOException {
    CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest(index);
    createIndexRequest.settings(Settings.builder()
            .put("index.number_of_shards", 1)
            .put("index.number_of_replicas", 0)
    );
    createIndexRequest.mapping("{
" +
            "  "properties": {
" +
            "    "city": {
" +
            "      "type": "keyword"
" +
            "    },
" +
            "    "sex": {
" +
            "      "type": "keyword"
" +
            "    },
" +
            "    "name": {
" +
            "      "type": "keyword"
" +
            "    },
" +
            "    "id": {
" +
            "      "type": "keyword"
" +
            "    },
" +
            "    "age": {
" +
            "      "type": "integer"
" +
            "    }
" +
            "  }
" +
            "}", XContentType.JSON);
    CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return createIndexResponse.isAcknowledged();
}

通过调用该方法，就可以创建一个索引 user，索引信息如下：

2.4.2 删除索引

在 DeleteIndexRequest 中传入索引名称就可以删除索引，具体代码如下所示：

public Boolean deleteUserIndex(String index) throws IOException {
    DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest(index);
    AcknowledgedResponse deleteIndexResponse = client.indices().delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return deleteIndexResponse.isAcknowledged();
}

2.5 文档操作

2.5.1 创建文档

创建文档的时候需要在 IndexRequest 中指定索引名称，id 如果不传的话会由 ES 自动生成，然后传入 source，具体代码如下：

public Boolean createUserDocument(UserDocument document) throws Exception {
    UUID uuid = UUID.randomUUID();
    document.setId(uuid.toString());
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(Constant.INDEX)
            .id(document.getId())
            .source(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
    IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return indexResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}

下面通过调用这个方法，创建两个文档，具体内容如下：

2.5.2 批量创建文档

在一个 REST 请求中，重新建立网络开销是十分损耗性能的，因此 ES 提供 Bulk API，支持在一次 API 调用中，对不同的索引进行操作，从而减少网络传输开销，提升写入速率。

下面方法是批量创建文档，一个 BulkRequest 里可以添加多个 Request，具体代码如下：

public Boolean bulkCreateUserDocument(List<UserDocument> documents) throws IOException {
    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
    for (UserDocument document : documents) {
        String id = UUID.randomUUID().toString();
        document.setId(id);
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(Constant.INDEX)
                .id(id)
                .source(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
        bulkRequest.add(indexRequest);
    }
    BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return bulkResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}

下面通过该方法创建些文档，便于下面的搜索演示。

2.5.3 查看文档

查看文档需要在 GetRequest 中传入索引名称和文档 id，具体代码如下所示：

public UserDocument getUserDocument(String id) throws IOException {
    GetRequest getRequest = new GetRequest(Constant.INDEX, id);
    GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    UserDocument result = new UserDocument();
    if (getResponse.isExists()) {
        String sourceAsString = getResponse.getSourceAsString();
        result = JSON.parseObject(sourceAsString, UserDocument.class);
    } else {
        logger.error("没有找到该 id 的文档");
    }
    return result;
}

下面传入文档 id 调用该方法，结果如下所示：

2.5.4 更新文档

更新文档则是先给 UpdateRequest 传入索引名称和文档 id，然后通过传入新的 doc 来进行更新，具体代码如下：

public Boolean updateUserDocument(UserDocument document) throws Exception {
    UserDocument resultDocument = getUserDocument(document.getId());
    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(Constant.INDEX, resultDocument.getId());
    updateRequest.doc(JSON.toJSONString(document), XContentType.JSON);
    UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return updateResponse.status().equals(RestStatus.OK);
}

下面将文档 id 为 9b8d9897-3352-4ef3-9636-afc6fce43b20 的文档的城市信息改为 handan，调用方法结果如下：

2.5.5 除文档

删除文档只需要在 DeleteRequest 中传入索引名称和文档 id，然后执行 delete 方法就可以完成文档的删除，具体代码如下：

public String deleteUserDocument(String id) throws Exception {
    DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest(Constant.INDEX, id);
    DeleteResponse response = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return response.getResult().name();
}

介绍完文档的基本操作，接下来对搜索进行简单介绍：

2.5.6 搜索操作

简单的搜索操作需要在 SearchRequest 中设置将要搜索的索引名称（可以设置多个索引名称），然后通过 SearchSourceBuilder 构造搜索源，下面将 TermQueryBuilder 搜索查询传给 searchSourceBuilder，最后将 searchRequest 的搜索源设置为 searchSourceBuilder，执行 search 方法实现通过城市进行搜索，具体代码如下所示：

public List<UserDocument> searchUserByCity(String city) throws Exception {
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
    searchRequest.indices(Constant.INDEX);
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("city", city);
    searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return getSearchResult(searchResponse);
}

该方法的执行结果如图所示：

2.5.7 聚合搜索

聚合搜索就是给 searchSourceBuilder 添加聚合搜索，下面方法是通过 TermsAggregationBuilder 构造一个先通过城市就行分类聚合，其中还包括一个子聚合，是对年龄求平均值，然后在获取聚合结果的时候，可以使用通过在构建聚合时的聚合名称获取到聚合结果，具体代码如下所示：

public List<UserCityDTO> aggregationsSearchUser() throws Exception {
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.INDEX);
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    TermsAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.terms("by_city")
            .field("city")
            .subAggregation(AggregationBuilders
                    .avg("average_age")
                    .field("age"));
    searchSourceBuilder.aggregation(aggregation);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
    Terms byCityAggregation = aggregations.get("by_city");
    List<UserCityDTO> userCityList = new ArrayList<>();
    for (Terms.Bucket buck : byCityAggregation.getBuckets()) {
        UserCityDTO userCityDTO = new UserCityDTO();
        userCityDTO.setCity(buck.getKeyAsString());
        userCityDTO.setCount(buck.getDocCount());
        // 获取子聚合
        Avg averageBalance = buck.getAggregations().get("average_age");
        userCityDTO.setAvgAge(averageBalance.getValue());
        userCityList.add(userCityDTO);
    }
    return userCityList;
}

下面是执行该方法的结果：