新网创想网站建设,新征程启航

为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务

Springdata中elasticsearch如何使用

本篇文章给大家分享的是有关Spring data中elasticsearch如何使用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

成都创新互联服务项目包括环江网站建设、环江网站制作、环江网页制作以及环江网络营销策划等。多年来,我们专注于互联网行业,利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等,向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案,环江网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前,我们服务的客户以成都为中心已经辐射到环江省份的部分城市,未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任!

1.添加依赖


      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-data-elasticsearch
    

2.application.yml

spring:
 application:
  name: search-service
 data:
  elasticsearch:
   cluster-name: elasticsearch
   cluster-nodes: 192.168.25.129:9300

3.实体类

@Data
@Document(indexName = "goods", type = "_doc", shards = 1, replicas = 0)
public class Goods {
  @Idprivate Long id;
  @Field(type = FieldType.text, analyzer = "ik_max_word")
  private String all;
  @Field(type = FieldType.keyword, index = false)
  private String subTitle;private Long brandId;private Long cid1;private Long cid2;private Long cid3;private Date createTime;private List price;
  @Field(type = FieldType.keyword, index = false)
  private String skus;private Map specs;
}

@Document 作用在类,标记实体类为文档对象,一般有两个属性

  • indexName:对应索引库名称

  • type:对应在索引库中的类型

  • shards:分片数量,默认5

  • replicas:副本数量,默认1

  • @Id 作用在成员变量,标记一个字段作为id主键

  • @Field 作用在成员变量,标记为文档的字段,并指定字段映射属性:

  • type:字段类型,取值是枚举:FieldType

  • index:是否索引,布尔类型,默认是true

  • store:是否存储,布尔类型,默认是false

  • analyzer:分词器名称

二.、索引操作

首先注入ElasticsearchTemplate

@Resource
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

● 创建索引

elasticsearchTemplate.createIndex(Goods.class);

● 配置映射

elasticsearchTemplate.putMapping(Goods.class);

● 删除索引

//根据类
elasticsearchTemplate.deleteIndex(Goods.class);
//根据索引名
elasticsearchTemplate.deleteIndex("goods");

三、文档操作

1.定义接口。也是SpringData风格

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository {
}

2.注入

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;

● 新增文档

Item item = new Item(1L, "小米手机7", " 手机",
             "小米", 3499.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg");
itemRepository.save(item);

● 批量新增

  List list = new ArrayList<>();
  list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", " 手机", "锤子", 3699.00, "http://image.leyou.com/123.jpg"));
  list.add(new Item(3L, "华为META10", " 手机", "华为", 4499.00, "http://image.leyou.com/3.jpg"));
  // 接收对象集合,实现批量新增
  itemRepository.saveAll(list);

四、 基本搜索

● 基本查询。

Spring data中elasticsearch如何使用

例:

  // 查询全部,并安装价格降序排序
  Iterable items = this.itemRepository.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price"));
  items.forEach(item-> System.out.println(item));

● 自定义查询

KeywordSampleElasticsearch Query String
AndfindByNameAndPrice{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}
OrfindByNameOrPrice{"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}
IsfindByName{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}}
NotfindByNameNot{"bool" : {"must_not" : {"field" : {"name" : "?"}}}}
BetweenfindByPriceBetween{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
LessThanEqualfindByPriceLessThan{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
GreaterThanEqualfindByPriceGreaterThan{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
BeforefindByPriceBefore{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
AfterfindByPriceAfter{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
LikefindByNameLike{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}
StartingWithfindByNameStartingWith{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}
EndingWithfindByNameEndingWith{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?","analyze_wildcard" : true}}}}}
Contains/ContainingfindByNameContaining{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "**?**","analyze_wildcard" : true}}}}}
InfindByNameIn(Collectionnames){"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}}
NotInfindByNameNotIn(Collectionnames){"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}}
NearfindByStoreNearNot Supported Yet !
TruefindByAvailableTrue{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}
FalsefindByAvailableFalse{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}}
OrderByfindByAvailableTrueOrderByNameDesc{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}

例:

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository {

  /**
   * 根据价格区间查询
   * @param price1
   * @param price2
   * @return
   */
  List findByPriceBetween(double price1, double price2);
}

五、高级查询

● 词条查询

MatchQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("all", "小米");
    // 执行查询
    Iterable goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder);

● 自定义查询

// 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("all", "小米"));
    // 执行搜索,获取结果
    Page goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(goods.getTotalElements());
    // 打印总页数
    System.out.println(goods.getTotalPages());

● 分页查询

// 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("all", "手机"));

    // 初始化分页参数
    int page = 0;
    int size = 3;
    // 设置分页参数
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));

    // 执行搜索,获取结果
    Page goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(goods.getTotalElements());
    // 打印总页数
    System.out.println(goods.getTotalPages());
    // 每页大小
    System.out.println(goods.getSize());
    // 当前页
    System.out.println(goods.getNumber());

● 排序

// 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("all", "手机"));

    // 排序
    queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC));

    // 执行搜索,获取结果
    Page goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印总条数
    System.out.println(goods.getTotalElements());

● 聚合为桶

NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查询任何结果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一个新的聚合,聚合类型为terms,聚合名称为brands,聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brandId"));
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage aggPage = (AggregatedPage) this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合,
    // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合,所以结果要强转为StringTerm类型
    LongTerms agg = (LongTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (LongTerms.Bucket bucket : buckets) {
      // 3.4、获取桶中的key,即品牌名称
      System.out.println(bucket.getKeyAsString());
      // 3.5、获取桶中的文档数量
      System.out.println(bucket.getDocCount());
    }

● 嵌套聚合,求平均值

NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查询任何结果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一个新的聚合,聚合类型为terms,聚合名称为brands,聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brandId")
            .subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price"))); // 在品牌聚合桶内进行嵌套聚合,求平均值
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage aggPage = (AggregatedPage) this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合,
    // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合,所以结果要强转为StringTerm类型
    LongTerms agg = (LongTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (LongTerms.Bucket bucket : buckets) {
      // 3.4、获取桶中的key,即品牌名称 3.5、获取桶中的文档数量
      System.out.println(bucket.getKeyAsString() + ",共" + bucket.getDocCount() + "台");

      // 3.6.获取子聚合结果:
      InternalAvg avg = (InternalAvg) bucket.getAggregations().asMap().get("priceAvg");
      System.out.println("平均售价:" + avg.getValue());
    }

附:配置搜索结果不显示为null字段:

spring:
 jackson:
  default-property-inclusion: non_null # 配置json处理时忽略空值

以上就是Spring data中elasticsearch如何使用,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。


本文名称:Springdata中elasticsearch如何使用
链接分享:http://wjwzjz.com/article/ggiecp.html
在线咨询
服务热线
服务热线:028-86922220
TOP