1. Spring Data Elasticsearch
Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目的子项目，提供了Elasticsearch与Spring的集成。实现了Spring Data Repository风格的Elasticsearch文档交互风格，让你轻松进行Elasticsearch客户端开发。
2. 个人的一些看法
应粉丝要求特地将Elasticsearch整合到Spring Boot 中去。本来打算整合到kono脚手架中，但是转念一想这样并不是非常合适，一般搜索建议作为一个独立的平台运作，小公司可作为一个独立的服务，大公司可作为一个搜索中台。一般我认为虽然Elasticsearch提供了搜索功能，大部分情况下我们并不像常规的关系型数据库一样进行直接写入，而是通过同步的方式进行同步或者预热写入数据。
具体的架构不是本文要讲的，在 ES 的 CSDN 官方博客里面有比较具体的解决方案。本文是在你已经搭建好Elasticsearch集群的前提下进行的。
2. 版本对应
相关项目的版本对应关系如下：
| Spring Data Release Train | Spring Data Elasticsearch | Elasticsearch | Spring Boot |
|---|---|---|---|
| Neumann | 4.0.x | 7.6.2 | 2.3.x |
| Moore | 3.2.x | 6.8.6 | 2.2.x |
| Lovelace | 3.1.x | 6.2.2 | 2.1.x |
| Kay | 3.0.x | 5.5.0 | 2.0.x |
| Ingalls | 2.1.x | 2.4.0 | 1.5.x |
根据我平常的做法，我选择Elasticsearch 7.6.2和Spring Boot 2.3.3作为版本基准进行集成。
3. 依赖引入及配置
只需要引入下面的依赖就可以集成Elasticsearch :
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
关于配置有两种一种面向传统的Restful:
spring:
elasticsearch:
rest:
# 逗号分隔的Elasticsearch实例使用的列表
uris: http://localhost:9200
# 链接超时时间
connection-timeout:
# 读取超时时间
read-timeout:
# ES 用户名
username:
# ES 密码
password:
如果你都采用默认的配置，可以什么都不配置，包括
uris。
另一种面向反应式：
spring:
data:
elasticsearch:
client:
# 反应式相关的配置
reactive:
# 端点
endpoints:
connection-timeout:
max-in-memory-size:
socket-timeout:
use-ssl:
username:
password:
这里配合的是Spring Webflux反应式框架，我个人其实更加倾向于此，但是作为目前的主流还是选择了第一种。
务必保证
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = true，否则无法使用Spring Data Repository模式。
4. 操作
这里演示面向传统的Restful，一共有两种风格。假如我们向ES写入了Blog：
{
"blogId": "132435553",
"blogTitle": "脚手架集成elasticsearch",
"author": "felord",
"content": "全称为Object Storage Service，也叫对象存储服务，是一种解决和处理离散单元的方法，可提供基于分布式系统之上的对象形式的数据存储服务，具有可拓展、可管理、低成本等特点，支持中心和边缘存储，能够实现存储需求的弹性伸缩，主要应用于海量数据管理的各类场景。\n\n这概念真是够难以理解的。简单说点我知道的吧，平常我们的文件地址都是 /User/felord/video/xxx.mp4的目录树结构，系统先要找到User，然后一级一级往下找一直到目标为止，这是一种结构化的存储方式。对象存储就不一样了，所有的文件都放在一个特定的池子里，只不过文件的携带有它自己的元信息，通过元信息去检索文件。",
"url": "https://felord.cn/my-spring-boot-day7.html",
"publishedTime": "2020-08-30T22:17:40"
}
对应的POJO对象为：
/**
* @author felord.cn
* @since 2020/8/30 16:10
*/
@Document(indexName = "blogs")
@Data
public class Blog {
@Id
private String blogId;
private String blogTitle;
private String author;
private String content;
private String url;
@Field(type = FieldType.Date,format = DateFormat.date_hour_minute_second)
private LocalDateTime publishedTime;
}
-
@Document用来标记文档对象，包含了该文档的一些元信息，索引副本数，分片数。 -
@Id文档的标识符。 -
@Field文档字段的一些元信息配置，类型、名称、分词器等等。
主要有以上三种，还有其它的一些注解标记，这里不再讲述。
4.1 ElasticsearchRestTemplate
RedisTemplate相信你已经不陌生了，同样的，Spring Data Elasticsearch提供了ElasticsearchRestTemplate来操作Elasticsearch，增删改查应有尽有。这里演示进行复杂的Criteria查询。
从 blogs 索引中查询 blogId 为 132435553 而且包含 elastic 词汇的标题的文档，同时查询词汇高亮
@Autowired
private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
@Test
void testTemplate() {
// 构造条件
Criteria criteria = Criteria.where(new SimpleField("blogId"))
.is("132435553")
.and(new SimpleField("blogTitle"))
.contains("elastic");
CriteriaQuery criteriaQuery = new CriteriaQuery(criteria);
// 高亮
HighlightBuilder blogTitle = SearchSourceBuilder.highlight().field("blogTitle");
HighlightQuery highlightQuery = new HighlightQuery(blogTitle);
criteriaQuery.setHighlightQuery(highlightQuery);
SearchHits<Blog> blogSearchHits = elasticsearchRestTemplate.search(criteriaQuery, Blog.class);
blogSearchHits.getSearchHits().forEach(System.out::println);
}
4.2 Spring Data Repository
Spring Data Repository的核心接口是Repository。这个接口需要领域类(比如上面的Blog)跟领域类的 ID 类型作为参数。这个接口主要是让你能知道继承这个类的接口的类型。CrudRepository提供了对被管理的实体类的一些常用增删改查方法。那么针对Elasticsearch提供了各种特色的接口：
Repository 模式提供了一种利用方法名称进行条件构造的查询方式。
这种方式好处就是语义化，坏处就是方法名称可能非常的长。对于 4.1 中的例子我们可以简化为：
/**
* @author felord.cn
* @since 2020/8/30 21:32
*/
public interface BlogRepository extends ElasticsearchRepository<Blog,String> {
@Highlight(fields = {
@HighlightField(name = "blogTitle")
})
List<SearchHit<Blog>> searchBlogByBlogIdAndBlogTitleContains(String blogId, String titleContains);
}
另一种是采用注解方式，使用@Query注解，比如我们根据blogId进行查询我们可以这么写：
@Query("{\"match\": {\"blogId\": \"?0\" }}")
// @Query("{\"match\": {\"blogId\":{\"query\": \"?0\"}}}")
Blog searchById(String blogId);
这个优点就是更加灵活，而且写法也更加随意简单；缺点就是需要熟悉Spring Data Elasticsearch以及Elasticsearch的查询语法，有一定的学习成本。
总结
以上就是简单的Spring Data Elasticsearch入门，对于使用Elasticsearch的项目来说，一般都具有了很大的数据量，所以要根据业务的需要进行具体的设计，Spring Data Elasticsearch能让我们非常方便进行搜索操作，如果你在使用中遇到什么问题可以通过公众号:码农小胖哥留言进行讨论。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-850258.html
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