springboot 集成 spring-data-elasticsearch

版本對照

　　

    各版本的文檔說明：https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/

 

1、在application.yml中添加配置

　　

spring:
  data:
   elasticsearch:
     repositories:
       enabled: true
      #多實例集群擴展時需要配置以下兩個參數
     #cluster-name: datab-search
     #cluster-nodes: 127.0.0.1:9300,127.0.0.1:9301　　

 

2、添加 Maven 依賴　　

　　　<!---開箱即用，版本默認和springboot版本對應-->
	<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
       </dependency>

 

3、建立實體entity

    注解說明：　　

　　Spring Data通過注解來聲明字段的映射屬性，有下面的三個注解：

　　@Document 作用在類，標記實體類為文檔對象，一般有兩個屬性
　　　　indexName：對應索引庫名稱
　　　　type：對應在索引庫中的類型
　　　　shards：分片數量，默認5
　　　　replicas：副本數量，默認1
　　@Id 作用在成員變量，標記一個字段作為id主鍵
　　@Field 作用在成員變量，標記為文檔的字段，並指定字段映射屬性：
　　　　type：字段類型，是枚舉：FieldType，可以是text、long、short、date、integer、object等
　　　　text：存儲數據時候，會自動分詞，並生成索引
　　　　keyword：存儲數據時候，不會分詞建立索引
　　　　Numerical：數值類型，分兩類
　　　　　　基本數據類型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
　　　　　　浮點數的高精度類型：scaled_float
　　　　　　需要指定一個精度因子，比如10或100。elasticsearch會把真實值乘以這個因子后存儲，取出時再還原。
　　　　Date：日期類型
　　　　　　elasticsearch可以對日期格式化為字符串存儲，但是建議我們存儲為毫秒值，存儲為long，節省空間。
　　　　index：是否索引，布爾類型，默認是true
　　　　store：是否存儲，布爾類型，默認是false
　　　　analyzer：分詞器名稱，這里的ik_max_word即使用ik分詞器

  　　示例：

@Document(indexName = "cp_doc", type = "doc", shards = 10, replicas = 0)
public class CpDocument extends BaseEntity {

　　@Id//作用在成員變量，標記一個字段作為id主鍵
　　private long id ;
　　@Field(type = FieldType.Text)
　　private String name ;
　　@Field(type = FieldType.Text)
　　private String address ;
　　public long getId() {
　　return id;
　　}
　　public void setId(long id) {
　　this.id = id;
　　}
　　public String getName() {
　　return name;
　　}
　　public void setName(String name) {
　　this.name = name;
　　}
　　public String getAddress() {
　　return address;
　　}
　　public void setAddress(String address) {
　　this.address = address;
}

　　

　4、編寫 Repository 訪問層　

/**
 * 基本操作repository-curd
 * @author 滾動的蛋
 *
 */
public interface CpRepository extends ElasticsearchRepository<CpDocument, Integer> {
}

　　5、創建索引+查詢示例　

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ElasticSearchTest {
    @Autowired
     CpRepository cpRepository;
    @Autowired 
    ElasticsearchTemplate elsTemplate;//ElasticsearchTemplate中提供了創建索引的API

 
    @Test
    public void addIndexTest() {
    	//創建索引
    	boolean indexRes = elsTemplate.createIndex(CpDocument.class);
    	System.out.println("======創建索引結果："+indexRes+"=========");
    	//添加索引
    	CpDocument cpTest = new CpDocument();
    	cpTest.setId(1);
    	cpTest.setName("阿里巴巴");
    	cpTest.setAddress("北京路12號");
    	cpRepository.save(cpTest);
    }
    
    @Test
   public void srarchTest() {
    	//這個只做一個多字段的匹配查詢示例，其它的可以查看API文檔使用
    	//"name","address" 為匹配的字段
    	  MultiMatchQueryBuilder multiMatchQuery = QueryBuilders.multiMatchQuery("阿里巴巴","address","name");//多字段匹配QueryBuilder
          SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()//構建查詢對象
        		  .withQuery(multiMatchQuery)
        		  .withIndices("cp_doc")//索引名
        		  .withPageable(PageRequest.of(0, 10))//分頁
        		  .build();
          Iterable<CpDocument> productDtos = cpRepository.search(searchQuery);
          ArrayList<CpDocument> CpDocuments = Lists.newArrayList(productDtos);
          for (CpDocument cpDocument : CpDocuments) {
			System.out.printf("企業名稱：%s，企業地址：%s\n",cpDocument.getName(),cpDocument.getAddress());
		}
   }