SpringBoot集成 ElasticSearch(ES)，实现高性能搜索

ElasticSearch介绍

Elasticsearch 是java开发的，基于 Lucene 的搜索引擎。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 可以快速有效地存储，搜索和分析大量数据，而且在处理半结构化数据（即自然语言）时特别有用。

应用集成Elasticsearch有4种方式：

REST Client
Jest
Spring Data
Spring Data Elasticsearch Repositories

本文主要介绍一下用Spring Data Elasticsearch Repositories 是如何使用的。该方式与spring boot高度集成，日常开发时较方便，只需要简单的配置即可开箱使用。

运行 Elasticsearch

为了便于测试，我们使用 Docker 镜像方式快速部署一个单节点的 Elasticsearch实例，容器启动时并绑定宿主机的9200和9300端口

拉取镜像：

docker pull elasticsearch:7.4.2

查看镜像：

docker images

创建宿主机挂载目录：

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config/
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data/
echo "http.host: 0.0.0.0">>/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

运行容器：

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e ES_JAVA_OPS="-Xms256m -Xmx256m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2

参数说明：

-p 9200:9200 将容器的9200端口映射到主机的9200端口;

--name elasticsearch 给当前启动的容器取名叫 elasticsearch

-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data 将数据文件夹挂载到主机; -v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 将配置文件挂载到主机;

-d 以后台方式运行(daemon)

-e ES_JAVA_OPS="-Xms256m -Xmx256m" 测试时限定内存小一点

查看容器进程：

docker ps -a

项目集成

按照Spring Boot的惯例，我们不必在上下文中提供任何bean来启用对Elasticsearch的支持。我们只需要在pom.xml中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

由于spring-boot-starter-parent指定的版本号是2.2.1.RELEASE，所以上面引入的两个starter组件会被强制一样的版本号，便于统一化管理。而底层引入的 spring-data-elasticsearch 是3.2.1.RELEASE

在配置文件 application.yml 中配置 ES 的相关参数，应用程序尝试在localhost上与Elasticsearch连接，具体内容如下：

spring: 
    application: 
        name: spring-boot-bulking-elasticsearch 
    elasticsearch: 
        rest: 
            uris: 127.0.0.1:9200 
            read-timeout: 5s

Spring Boot 操作 ES 数据有三种方式：

实现 ElasticsearchRepository 接口
引入 ElasticsearchRestTemplate
引入 ElasticsearchOperations

使用Spring Data Elasticsearch Repositories操作 Elasticsearch，定义实体类，并设置对应的索引名

@Document(indexName = "order", type = "biz1", shards = 2)
public class OrderModel {

    @Id
    private Long orderId;
    private Double amount;
    private Long buyerUid;
    private String shippingAddress;
}

常用注解说明：

@Document：表示映射到Elasticsearch文档上的领域对象

@Id：表示是文档的id，文档可以认为是mysql中表行的概念

@Filed：文档中字段的类型、是否建立倒排索引、是否进行存储

OrderModel表示订单的索引模型，一个OrderModel对象表示一条ES索引记录。如果用关系数据库做参照，Index相当于表，Document相当于记录

然后，需要自己定义一个业务接口 OrderRepository，并继承扩展接口 ElasticsearchRepository

public interface OrderRepository extends ElasticsearchRepository<OrderModel, Long> {
}

ElasticsearchRepository 是 Spring boot Elasticsearch 框架预留的扩展接口，内部的类依赖关系如下图所示：

ElasticsearchRepository 接口内提供常用的操作ES的方法，如：新增、修改、删除、各种维度条件查询及分页等，详细方法内容如下：

save() 方法是创建索引，如果索引document已经存在，后面的 save 方法则是对之前的数据覆盖。也就是说新增和修改都可以通过 save 方法实现。

最后，通过编写单元测试类来验证方法功能

@Test
public void test1() {

    OrderModel orderModel = OrderModel.builder()
            .orderId(1L)
            .amount(25.5)
            .buyerUid(13201L)
            .shippingAddress("上海")
            .build();

    orderModel = orderRepository.save(orderModel);
    System.out.println(orderModel);
}

@Test
public void test2() {
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
    NativeSearchQueryBuilder searchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder()
            .withQuery(boolQueryBuilder);
    List<OrderModel> orderDocumentList = orderRepository.search(searchQueryBuilder.build()).getContent();
    System.out.println(JSON.toJSONString(orderDocumentList));
}

使用这个OrderRepository 来操作 ES 中的 OrderModel 数据。我们这里并没有手动创建OrderModel 对应的索引，由 elasticsearch 默认生成。

kibana 可视化控制台

安装 kibana，比较简单，这里就不在累述了。先下载kibana安装包，再解压

# bin目录下，执行启动脚本

./kibana

可以看到刚才执行单元测试，创建的索引记录。

SpringBoot集成 ElasticSearch(ES)，实现高性能搜索

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运行 Elasticsearch

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kibana 可视化控制台

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