ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

Stella981
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一、ElasticSearch简介

1.1 什么是ElasticSearch

ElasticSearch，简称es，es是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理pb级别的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是他的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文检索变得简单。

1.2 ElasticSearch使用案例

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

1.3 ElasticSearch对比Solr

·Solr利用zookeeper进行分布式管理，而ElasticSearch自身带有分布式协调管理功能；

· solr支持更多格式的数据，而ElasticSearch只支持json文件格式

· solr官方提供的功能更多，而ElasticSearch本身更注重核心功能，高级功能有第三方插件提供

· solr在传统的搜索应用这种表现好于ElasticSearch，但是在实时搜索应用时效率明显低于ElasticSearch。实时：新往文档库添加一个文档,马上调出来就能查到

二、ElasticSearch安装与启动

2.1 下载ES压缩包

ElasticSearch分为linnux和windows版本，基于主要学习的是ElasticSearch的java客户端使用，所以选择安装较为简单的windows版本。

ElasticSearch下载官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/

ElasticSearch启动：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

ElasticSearch启动时会启动两个端口。

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post） 9300：使用一下API对服务器进行管理的端口，TCP的端口（TransportService）

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

9200：httpRESTful形式的接口

测试：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

安装ElasticSearch图形化界面插件：head

ElasticSearch 5.*版本以上安装head需要安装node和grunt

下载head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

下载压缩包即可

下载nodejs：http://nodejs.cn/download/

安装完成以后，打开cmd，输入node -v

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

说明nodejs安装完成

然后打开head文件夹，按住shift+右键

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

安装grunt

将grunt安装为全局命令，grunt是基于NodeJs的项目构建工具

在cmd控制台中输入一下命令：

npm install -g grunt-cli

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

进入head的文件夹，启动head，在命令行输入

>npm install
安装完成后，再输入
>grunt server

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

在浏览器输入http://localhost:9100/

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

然后修改ElasticSearch的配置文件：elasticsearch.yml.增加一下两条命令，注意冒号后面的空格

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

重启ElasticSearch，在head页面点击连接-》信息-》集群节点信息

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

三、ElasticSearch相关概念（术语）

3.1 概述

ElasticSearch是面向文档（document oriented）的，这就意味着他可以存储整个对象或文档（document），然而它不仅仅是存储，还会索引（index）每个文档的内容使之可以被搜索。在ElasticSearch中，可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、排序、过滤。ElasticSearch比传统关系型数据库如下：

Relational DB ——》Databases——》Tables——》Rows——》Columns
ElasticSearch——》Indices——》Types——》Documents——》Fields

3.2 ElasticSearch核心概念

3.2.1 索引 index

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。例如，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新、删除的时候，都要使用到这个名字，。在一个集群中，可以定义任意多的索引。

3.2.2 类型 type

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在做这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型。当然，也可以为评论数据定义另一个类型。

3.2.3 字段 Field

相当于是数据表的再短，对文档数据根据不同属性进行的分类标识

3.2.4 映射 mapping

mapping是处理数据的的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，在这些都是映射里面可以设置的，其他就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫作映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能最好。

3.2.5 文档document

一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某一个订单的一个文档。文档以JSON格式来表示，而JSOn是一个到处存在的互联网数据交互格式

在一个inex/type里，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引中，文档必须被索引/赋予一个索引的type

3.2.6 接近实时 NRT

ElasticSearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档知道这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1s以内）

3.2.7 集群cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，他们共同持有整个数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认是“elasticSearch”.这个名字是最重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来计入这个集群。

3.2.8 节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说很重要，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中哪些的哪些服务器对应于ElasticSearch集群中的哪些节点

一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个角做“ElasticSearch”的集群中，也就是说，如果你在你的网络中启动了若干节点，并假定他们能够互相发现彼此，他们将会自动的形成并加入到一个叫做“ElasticSearch”的集群。

3.2.9 分片和复制 shards&replicas

一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，ElasticSearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要，主要有两方面原因：1）允许你水平分割/扩展你的内容容量。2）允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高西性能/吞吐量。

至于一个分片怎么样分布，他的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由ElasticSearch管理的，对于用户来说，这些都是透明的。

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么得就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且强烈推荐的。为此目的，ElasticSearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。

复制之所以重要，有两个主要原因：在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行。总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（没有被复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建后，可以在任何时候动态的改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。

默认情况下，ElasticSearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片

四、ElasticSearch的客户端操作

实际开发中，主要有三种方式可以作为ElasticSearch服务的客户端：

1.elasticsearch-head插件

2.使用ElasticSearch提供的RESTful接口直接访问

3.使用ElasticSearch提供的api进行访问

4.1 安装postman工具

Postman中文版是posstman这款强大网页调试工具的windows客户端，提供功能强大的web ap&http请求调试。可以发送任何类型的http请求（get、head、post、put。。），并且可以附带任何数量的参数

4.2 使用Postman工具进行Restful接口访问

4.2.1 ElasticSearch的接口语法

curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

其中：

参数

解释

VERB

适当的 HTTP 方法 或 谓词 : GET、 POST、 PUT、 HEAD 或者 DELETE。

PROTOCOL

http 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一个 https 代理）

HOST

Elasticsearch 集群中任意节点的主机名，或者用 localhost 代表本地机器上的节点。

PORT

运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 9200 。

PATH

API 的终端路径（例如 _count 将返回集群中文档数量）。Path 可能包含多个组件，例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。

QUERY_STRING

任意可选的查询字符串参数 (例如 ?pretty 将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读)

BODY

一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话)

4.2.2 创建索引index和映射mapping

请求url：

PUT        localhost:9200/blog1

请求体：

{
    "mappings": {
        "article": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long",
                    "store": true,
                    "index":"not_analyzed"
                },
                "title": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":"analyzed",
                    "analyzer":"standard"
                },
                "content": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":"analyzed",
                    "analyzer":"standard"
                }
            }
        }
    }
}

报错：

{
    "error": {
        "root_cause": [
            {
                "type": "mapper_parsing_exception",
                "reason": "Root mapping definition has unsupported parameters:  [article : {properties={id={index=not_analyzed, store=true, type=long}, title={analyzer=standard, index=analyzed, store=true, type=text}, content={analyzer=standard, index=analyzed, store=true, type=text}}}]"
            }
        ],
        "type": "mapper_parsing_exception",
        "reason": "Failed to parse mapping [_doc]: Root mapping definition has unsupported parameters:  [article : {properties={id={index=not_analyzed, store=true, type=long}, title={analyzer=standard, index=analyzed, store=true, type=text}, content={analyzer=standard, index=analyzed, store=true, type=text}}}]",
        "caused_by": {
            "type": "mapper_parsing_exception",
            "reason": "Root mapping definition has unsupported parameters:  [article : {properties={id={index=not_analyzed, store=true, type=long}, title={analyzer=standard, index=analyzed, store=true, type=text}, content={analyzer=standard, index=analyzed, store=true, type=text}}}]"
        }
    },
    "status": 400
}

出现问题的原因：在ES7中，不推荐使用映射类型，这会导致此问题的根源发生重大变化。ES团队宣布了弃用，路线图和替代方案。

解决方式：

方式一：删除对映射类型的所有引用（在此示例中为“article”）

方式二：平滑过渡到ES7的另一个临时解决方案是包含?include_type_name=true在URL中。

运行继续报错：

{
    "error": {
        "root_cause": [
            {
                "type": "mapper_parsing_exception",
                "reason": "Failed to parse mapping [_doc]: Could not convert [id.index] to boolean"
            }
        ],
        "type": "mapper_parsing_exception",
        "reason": "Failed to parse mapping [_doc]: Could not convert [id.index] to boolean",
        "caused_by": {
            "type": "illegal_argument_exception",
            "reason": "Could not convert [id.index] to boolean",
            "caused_by": {
                "type": "illegal_argument_exception",
                "reason": "Failed to parse value [not_analyzed] as only [true] or [false] are allowed."
            }
        }
    },
    "status": 400
}

解决方式：把“index”的值全部改为true/false

{
    "mappings": {
        
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long",
                    "store": true,
                    "index":true
                },
                "title": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":true,
                    "analyzer":"standard"
                },
                "content": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":true,
                    "analyzer":"standard"
                }
            }
        
    }
}

运行成功！信息如下：

{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "blog2"
}

方式二：在url后添加?include_type_name=true。运行结果如图

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

elasticsearch-head查看：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

4.2.3 创建索引后设置Mapping

我们可以在创建索引时设置mapping信息，当然也可以先创建索引然后再设置mapping。

在上一个步骤中不设置maping信息，直接使用put方法创建一个索引，然后设置mapping信息。

请求的url：

POST    http://127.0.0.1:9200/blog2/hello/_mapping
blog2：索引名称
hello：type名称
_mapping:执行动作的字符串

请求体：

{
    "hello": {
            "properties": {
                "id":{
                    "type":"long",
                    "store":true
                },
                "title":{
                    "type":"text",
                    "store":true,
                    "index":true,
                    "analyzer":"standard"
                },
                "content":{
                    "type":"text",
                    "store":true,
                    "index":true,
                    "analyzer":"standard"
                }
            }
        }
  }

PostMan截图

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

4.2.4 删除索引index

请求url：

DELETE        localhost:9200/blog1

postman截图：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

elasticsearch-head查看：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

4.2.5 创建文档document

请求url：

POST    localhost:9200/blog1/article/1
blog1：索引库名称
article：type名称
1：文档ID，并不是下面的id属性值

请求体：

{
    "id":1,
    "title":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
    "content":"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。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。"
}

postman截图：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

elasticsearch-head查看：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

4.2.6 修改文档document

本质是：先删除，后添加。要保证ID一致，并不是field里的id，而是url中hello后面的1这个id

请求url：

POST    localhost:9200/blog1/article/1

请求体：

{
    "id":1,
    "title":"【修改】ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
    "content":"【修改】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。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。"
}

postman截图：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

elasticsearch-head查看：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

4.2.7 删除文档document

请求url：

http://localhost:9200/blog4/hello/1

只需要指定要删除的ES索引ID即可

postman截图：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

elasticsearch-head查看：

4.2.8 查询文档-根据id查询

请求url：

http://localhost:9200/blog4/hello/2

postman截图：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

4.2.9 查询文档-querystring查询

带分析器的查询，会把字符串分词

请求url：

POST    localhost:9200/blog1/article/_search

请求体：

{
    "query": {                            //查询
        "query_string": {                 //表示使用字符串查询
            "default_field": "title",     //默认搜索域
            "query": "搜索服务器"           //查询条件，可以任意写，不一定是关键词
        }
    }
}

postman截图：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

注意：

将搜索内容"搜索服务器"修改为"钢索"，同样也能搜索到文档，该原因会在下面讲解中得到答案

{
    "query": {
        "query_string": {
            "default_field": "title",
            "query": "钢索"
        }
    }
}

4.2.10 查询文档-term查询

term查询：也就是关键词查询

请求url：

POST    localhost:9200/blog1/article/_search

请求体：

{
    "query": {                        //查询
        "term": {                     //根据term进行查询
            "title": "搜索"            //指定要查询的字段、关键词
        }
    }
}

postman截图：

第五章 IK 分词器和ElasticSearch集成使用

5.1 上述查询存在问题分析

在进行字符串查询时，我们发现去搜索"搜索服务器"和"钢索"都可以搜索到数据；

而在进行词条查询时，我们搜索"搜索"却没有搜索到数据；

究其原因是ElasticSearch的标准分词器导致的，当我们创建索引时，字段使用的是标准分词器：

{
    "mappings": {
        "article": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long",
                    "store": true,
                    "index":"not_analyzed"
                },
                "title": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":"analyzed",
                    "analyzer":"standard"    //标准分词器
                },
                "content": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":"analyzed",
                    "analyzer":"standard"    //标准分词器
                }
            }
        }
    }
}

例如对 "我是程序员" 进行分词

标准分词器分词效果测试：

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=我是程序员

分词结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "序",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    }
  ]
}

而我们需要的分词效果是：我、是、程序、程序员

这样的话就需要对中文支持良好的分析器的支持，支持中文分词的分词器有很多，word分词器、庖丁解牛、盘古分词、Ansj分词等，但我们常用的还是下面要介绍的IK分词器。

5.2 IK分词器简介

IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。

IK分词器3.0的特性如下：

1）采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。 2）采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。 3）对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦.需再做一次查询,同时是支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。 4）支持用户词典扩展定义。 5）针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。

5.3 ElasticSearch集成IK分词器

5.3.1 IK分词器的安装

1）下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

课程资料也提供了IK分词器的压缩包：

2）解压，将解压后的elasticsearch文件夹拷贝到elasticsearch-5.6.8\plugins下，并重命名文件夹为analysis-ik

3）重新启动ElasticSearch，即可加载IK分词器

5.3.2 IK分词器测试

IK提供了两个分词算法ik_smart 和 ik_max_word

其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分

我们分别来试一下

1）最小切分：在浏览器地址栏输入地址

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员

输出的结果为：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

2）最细切分：在浏览器地址栏输入地址

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员

输出的结果为：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 4
    }
  ]
}

5.4 修改索引映射mapping

5.4.1 重建索引

删除原有blog1索引

DELETE        localhost:9200/blog1

创建blog1索引，此时分词器使用ik_max_word

PUT        localhost:9200/blog1



{
    "mappings": {
        "article": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long",
                    "store": true,
                    "index":"not_analyzed"
                },
                "title": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":"analyzed",
                    "analyzer":"ik_max_word"
                },
                "content": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":"analyzed",
                    "analyzer":"ik_max_word"
                }
            }
        }
    }
}

创建文档

POST    localhost:9200/blog1/article/1



{
    "id":1,
    "title":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
    "content":"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。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。"
}

5.4.2 再次测试queryString查询

请求url：

POST    localhost:9200/blog1/article/_search

请求体：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "default_field": "title",
            "query": "搜索服务器"
        }
    }
}

postman截图：

将请求体搜索字符串修改为"钢索"，再次查询：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "default_field": "title",
            "query": "钢索"
        }
    }
}

postman截图：

5.4.3 再次测试term测试

请求url：

POST    localhost:9200/blog1/article/_search

请求体：

{
    "query": {
        "term": {
            "title": "搜索"
        }
    }
}

postman截图：

第六章 ElasticSearch集群

​ ES集群是一个 P2P类型(使用 gossip 协议)的分布式系统，除了集群状态管理以外，其他所有的请求都可以发送到集群内任意一台节点上，这个节点可以自己找到需要转发给哪些节点，并且直接跟这些节点通信。所以，从网络架构及服务配置上来说，构建集群所需要的配置极其简单。在 Elasticsearch 2.0 之前，无阻碍的网络下，所有配置了相同 cluster.name 的节点都自动归属到一个集群中。2.0 版本之后，基于安全的考虑避免开发环境过于随便造成的麻烦，从 2.0 版本开始，默认的自动发现方式改为了单播(unicast)方式。配置里提供几台节点的地址，ES 将其视作 gossip router 角色，借以完成集群的发现。由于这只是 ES 内一个很小的功能，所以 gossip router 角色并不需要单独配置，每个 ES 节点都可以担任。所以，采用单播方式的集群，各节点都配置相同的几个节点列表作为 router 即可。

​ 集群中节点数量没有限制，一般大于等于2个节点就可以看做是集群了。一般处于高性能及高可用方面来考虑一般集群中的节点数量都是3个及3个以上。

6.1 集群的相关概念

6.1.1 集群 cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群

6.1.2 节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。

一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。

在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

6.1.3 分片和复制 shards&replicas

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要，主要有两方面的原因： 1）允许你水平分割/扩展你的内容容量。 2）允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。

至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。

复制之所以重要，有两个主要原因： 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行。总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。

默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。

6.2 集群的搭建

6.2.1 准备三台elasticsearch服务器

创建elasticsearch-cluster文件夹，在内部复制三个elasticsearch服务

注意：如果是复制的已经安装好插件并且使用过的es服务，例如：

ElasticSearch（增put、删delete、改（本质是先删除后添加）post、查get、post）

并且data文件夹中有数据，需要将复制后的es服务中data文件夹下的文件全部删除。

6.2.2 修改每台服务器配置

修改elasticsearch-cluster\node*\config\elasticsearch.yml配置文件

node1节点：

#节点1的配置信息：
#集群名称，保证唯一
cluster.name: my-elasticsearch
#节点名称，必须不一样
node.name: node-1
#必须为本机的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服务端口号，在同一机器下必须不一样
http.port: 9200
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9300
#设置集群自动发现机器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302"]

node2节点：

#节点2的配置信息：
#集群名称，保证唯一
cluster.name: my-elasticsearch
#节点名称，必须不一样
node.name: node-2
#必须为本机的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服务端口号，在同一机器下必须不一样
http.port: 9201
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9301
#设置集群自动发现机器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302"]

node3节点：

#节点3的配置信息：
#集群名称，保证唯一
cluster.name: my-elasticsearch
#节点名称，必须不一样
node.name: node-3
#必须为本机的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服务端口号，在同一机器下必须不一样
http.port: 9202
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9302
#设置集群自动发现机器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302"]

6.2.3 启动各个节点服务器

双击elasticsearch-cluster\node*\bin\elasticsearch.bat

启动节点1：

启动节点2：

启动节点3：

6.2.4 集群测试

添加索引和映射

PUT        localhost:9200/blog1



{
    "mappings": {
        "article": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long",
                    "store": true,
                    "index":"not_analyzed"
                },
                "title": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":"analyzed",
                    "analyzer":"standard"
                },
                "content": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index":"analyzed",
                    "analyzer":"standard"
                }
            }
        }
    }
}

添加文档

POST    localhost:9200/blog1/article/1



{
    "id":1,
    "title":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
    "content":"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。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。"
}

使用elasticsearch-header查看集群情况

ElasticSearch第二部分

第一章 ElasticSearch编程操作

1.1 创建工程，导入坐标

pom.xml坐标

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch</groupId>
        <artifactId>elasticsearch</artifactId>
        <version>5.6.8</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>transport</artifactId>
        <version>5.6.8</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
        <version>2.9.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-api</artifactId>
        <version>1.7.24</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
        <version>1.7.21</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>log4j</groupId>
        <artifactId>log4j</artifactId>
        <version>1.2.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
</dependencies>

1.2 创建索引index

@Test
//创建索引
public void test1() throws Exception{
    // 创建Client连接对象
    Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
    //创建名称为blog2的索引
    client.admin().indices().prepareCreate("blog2").get();
    //释放资源
    client.close();
}

1.3 创建映射mapping

@Test
//创建映射
public void test3() throws Exception{
    // 创建Client连接对象
    Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
    
    // 添加映射
    /**
         * 格式：
         * "mappings" : {
             "article" : {
                "dynamic" : "false",
                 "properties" : {
                    "id" : { "type" : "string" },
                     "content" : { "type" : "string" },
                    "author" : { "type" : "string" }
                 }
            }
         }
         */
    XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
        .startObject()
        .startObject("article")
        .startObject("properties")
        .startObject("id")
        .field("type", "integer").field("store", "yes")
        .endObject()
        .startObject("title")
        .field("type", "string").field("store", "yes").field("analyzer", "ik_smart")
        .endObject()
        .startObject("content")
        .field("type", "string").field("store", "yes").field("analyzer", "ik_smart")
        .endObject()
        .endObject()
        .endObject()
        .endObject();
    // 创建映射
    PutMappingRequest mapping = Requests.putMappingRequest("blog2")
        .type("article").source(builder);
    client.admin().indices().putMapping(mapping).get();
    //释放资源
    client.close();
}

1.4 建立文档document

1.4.1 建立文档（通过XContentBuilder）

@Test
//创建文档(通过XContentBuilder)
public void test4() throws Exception{
    // 创建Client连接对象
    Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));

    //创建文档信息
    XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
        .startObject()
        .field("id", 1)
        .field("title", "ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器")
        .field("content",
               "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。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。")
        .endObject();

    // 建立文档对象
    /**
         * 参数一blog1：表示索引对象
         * 参数二article：类型
         * 参数三1：建立id
         */
    client.prepareIndex("blog2", "article", "1").setSource(builder).get();

    //释放资源
    client.close();
}

1.4.2 建立文档（使用Jackson转换实体）

1）创建Article实体

public class Article {
    private Integer id;
    private String title;
    private String content;
    getter/setter...
}

2）添加jackson坐标

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.8.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.8.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
    <version>2.8.1</version>
</dependency>

3）代码实现

@Test
//创建文档(通过实体转json)
public void test5() throws Exception{
    // 创建Client连接对象
    Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));

    // 描述json 数据
    //{id:xxx, title:xxx, content:xxx}
    Article article = new Article();
    article.setId(2);
    article.setTitle("搜索工作其实很快乐");
    article.setContent("我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。");

    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    // 建立文档
    client.prepareIndex("blog2", "article", article.getId().toString())
        //.setSource(objectMapper.writeValueAsString(article)).get();
        .setSource(objectMapper.writeValueAsString(article).getBytes(), XContentType.JSON).get();

    //释放资源
    client.close();
}

1.5 查询文档操作

1.5.1关键词查询

@Test
public void testTermQuery() throws Exception{
    //1、创建es客户端连接对象
    Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));

    //2、设置搜索条件
    SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2")
        .setTypes("article")
        .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "搜索")).get();

    //3、遍历搜索结果数据
    SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
    System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
    Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
        System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));
    }

    //4、释放资源
    client.close();

}

2.5.2 字符串查询

@Test
public void testStringQuery() throws Exception{
    //1、创建es客户端连接对象
    Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));

    //2、设置搜索条件
    SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2")
        .setTypes("article")
        .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("搜索")).get();

    //3、遍历搜索结果数据
    SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
    System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
    Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
        System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));
    }

    //4、释放资源
    client.close();

}

2.5.2 使用文档ID查询文档

@Test
    public void testIdQuery() throws Exception {
        //client对象为TransportClient对象
        SearchResponse response = client.prepareSearch("blog1")
                .setTypes("article")
                //设置要查询的id
                .setQuery(QueryBuilders.idsQuery().addIds("test002"))
                //执行查询
                .get();
        //取查询结果
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        //取查询结果总记录数
        System.out.println(searchHits.getTotalHits());
        Iterator<SearchHit> hitIterator = searchHits.iterator();
        while(hitIterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = hitIterator.next();
            //打印整行数据
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString());
        }
    }

2.6 查询文档分页操作

2.6.1 批量插入数据

 @Test
//批量插入100条数据
public void test9() throws Exception{
        // 创建Client连接对象
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            // 描述json 数据
            Article article = new Article();
            article.setId(i);
            article.setTitle(i + "搜索工作其实很快乐");
            article.setContent(i
                    + "我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。");

            // 建立文档
            client.prepareIndex("blog2", "article", article.getId().toString())
                    //.setSource(objectMapper.writeValueAsString(article)).get();
                    .setSource(objectMapper.writeValueAsString(article).getBytes(),XContentType.JSON).get();
        }

        //释放资源
        client.close();
}

2.6.2 分页查询

@Test
//分页查询
public void test10() throws Exception{
    // 创建Client连接对象
    Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));

    // 搜索数据
    SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article")
        .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());//默认每页10条记录

    // 查询第2页数据，每页20条
    //setFrom()：从第几条开始检索，默认是0。
    //setSize():每页最多显示的记录数。
    searchRequestBuilder.setFrom(0).setSize(5);
    SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();

    SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
    System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
    Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
        System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        System.out.println("id:" + searchHit.getSource().get("id"));
        System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));
        System.out.println("content:" + searchHit.getSource().get("content"));
        System.out.println("-----------------------------------------");
    }

    //释放资源
    client.close();
}

2.7 查询结果高亮操作

2.7.1 什么是高亮显示

在进行关键字搜索时，搜索出的内容中的关键字会显示不同的颜色，称之为高亮

百度搜索关键字"传智播客"

京东商城搜索"笔记本"

2.7.2 高亮显示的html分析

通过开发者工具查看高亮数据的html代码实现：

ElasticSearch可以对查询出的内容中关键字部分进行标签和样式的设置，但是你需要告诉ElasticSearch使用什么标签对高亮关键字进行包裹

2.7.3 高亮显示代码实现

@Test
//高亮查询
public void test11() throws Exception{
    // 创建Client连接对象
    Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));

    // 搜索数据
    SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client
        .prepareSearch("blog2").setTypes("article")
        .setQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "搜索"));

    //设置高亮数据
    HighlightBuilder hiBuilder=new HighlightBuilder();
    hiBuilder.preTags("<font style='color:red'>");
    hiBuilder.postTags("</font>");
    hiBuilder.field("title");
    searchRequestBuilder.highlighter(hiBuilder);

    //获得查询结果数据
    SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();

    //获取查询结果集
    SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
    System.out.println("共搜到:"+searchHits.getTotalHits()+"条结果!");
    //遍历结果
    for(SearchHit hit:searchHits){
        System.out.println("String方式打印文档搜索内容:");
        System.out.println(hit.getSourceAsString());
        System.out.println("Map方式打印高亮内容");
        System.out.println(hit.getHighlightFields());

        System.out.println("遍历高亮集合，打印高亮片段:");
        Text[] text = hit.getHighlightFields().get("title").getFragments();
        for (Text str : text) {
            System.out.println(str);
        }
    }

    //释放资源
    client.close();
}

第三章 Spring Data ElasticSearch 使用

3.1 Spring Data ElasticSearch简介

3.1.1 什么是Spring Data

Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。

Spring Data的官网：http://projects.spring.io/spring-data/

Spring Data常用的功能模块如下：

3.1.2 什么是Spring Data ElasticSearch

Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 。Spring Data为Elasticsearch项目提供集成搜索引擎。Spring Data Elasticsearch POJO的关键功能区域为中心的模型与Elastichsearch交互文档和轻松地编写一个存储库数据访问层。

官方网站：http://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/

3.2 Spring Data ElasticSearch入门

1）导入Spring Data ElasticSearch坐标

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.itheima</groupId>
    <artifactId>itheima_elasticsearch_demo3</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>5.6.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>transport</artifactId>
            <version>5.6.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.9.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.24</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            <version>1.7.21</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.8.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.8.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
            <version>2.8.1</version>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
            <version>3.0.5.RELEASE</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.elasticsearch.plugin</groupId>
                    <artifactId>transport-netty4-client</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-test</artifactId>
            <version>5.0.4.RELEASE</version>
        </dependency>

    </dependencies>
    
</project>

2）创建applicationContext.xml配置文件，引入elasticsearch命名空间

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
    xmlns:elasticsearch="http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch"
    xsi:schemaLocation="
        http://www.springframework.org/schema/beans 
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context 
        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
        http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch
        http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch/spring-elasticsearch-1.0.xsd
        ">
        
</beans>

3）编写实体Article

package com.itheima.domain;

public class Article {

    private Integer id;
    private String title;
    private String content;
    public Integer getId() {
        return id;
    }
    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }
    public String getTitle() {
        return title;
    }
    public void setTitle(String title) {
        this.title = title;
    }
    public String getContent() {
        return content;
    }
    public void setContent(String content) {
        this.content = content;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Article [id=" + id + ", title=" + title + ", content=" + content + "]";
    }

}

4）编写Dao

package com.itheima.dao;

import com.itheima.domain.Article;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

@Repository
public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Integer> {

}

5）编写Service

package com.itheima.service;

import com.itheima.domain.Article;

public interface ArticleService {

    public void save(Article article);
    
}


package com.itheima.service.impl;

import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.domain.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {

    @Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;

    public void save(Article article) {
        articleRepository.save(article);
    }

}

6） 配置applicationContext.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:elasticsearch="http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch"
       xsi:schemaLocation="
        http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context
        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
        http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch
        http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch/spring-elasticsearch-1.0.xsd
        ">
    
    <!-- 扫描Dao包，自动创建实例 -->
    <elasticsearch:repositories base-package="com.itheima.dao"/>

    <!-- 扫描Service包，创建Service的实体 -->
    <context:component-scan base-package="com.itheima.service"/>

    <!-- 配置elasticSearch的连接 -->
        <!-- 配置elasticSearch的连接 -->
    <elasticsearch:transport-client id="client" cluster-nodes="localhost:9300" cluster-name="my-elasticsearch"/>


    <!-- ElasticSearch模版对象 -->
    <bean id="elasticsearchTemplate" class="org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate">
        <constructor-arg name="client" ref="client"></constructor-arg>
    </bean>
    
</beans>

7）配置实体

基于spring data elasticsearch注解配置索引、映射和实体的关系

package com.itheima.domain;

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;

//@Document 文档对象 （索引信息、文档类型 ）
@Document(indexName="blog3",type="article")
public class Article {

    //@Id 文档主键 唯一标识
    @Id
    //@Field 每个文档的字段配置（类型、是否分词、是否存储、分词器 ）
    @Field(store=true, index = false,type = FieldType.Integer)
    private Integer id;
    @Field(index=true,analyzer="ik_smart",store=true,searchAnalyzer="ik_smart",type = FieldType.text)
    private String title;
    @Field(index=true,analyzer="ik_smart",store=true,searchAnalyzer="ik_smart",type = FieldType.text)
    private String content;
    public Integer getId() {
        return id;
    }
    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }
    public String getTitle() {
        return title;
    }
    public void setTitle(String title) {
        this.title = title;
    }
    public String getContent() {
        return content;
    }
    public void setContent(String content) {
        this.content = content;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Article [id=" + id + ", title=" + title + ", content=" + content + "]";
    }

}


其中，注解解释如下：
@Document(indexName="blob3",type="article")：
    indexName：索引的名称（必填项）
    type：索引的类型
@Id：主键的唯一标识
@Field(index=true,analyzer="ik_smart",store=true,searchAnalyzer="ik_smart",type = FieldType.text)
    index：是否设置分词
    analyzer：存储时使用的分词器
    searchAnalyze：搜索时使用的分词器
    store：是否存储
    type: 数据类型

8）创建测试类SpringDataESTest

package com.itheima.test;

import com.itheima.domain.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")
public class SpringDataESTest {

    @Autowired
    private ArticleService articleService;

    @Autowired
    private TransportClient client;

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    /**创建索引和映射*/
    @Test
    public void createIndex(){
        elasticsearchTemplate.createIndex(Article.class);
        elasticsearchTemplate.putMapping(Article.class);
    }

    /**测试保存文档*/
    @Test
    public void saveArticle(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        article.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
        article.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 \n" +
                "    Spring Data为Elasticsearch Elasticsearch项目提供集成搜索引擎");
        articleService.save(article);
    }

}

3.3 Spring Data ElasticSearch的常用操作

3.3.1 增删改查方法测试

package com.itheima.service;

import com.itheima.domain.Article;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;

public interface ArticleService {

    //保存
    public void save(Article article);
    //删除
    public void delete(Article article);
    //查询全部
    public Iterable<Article> findAll();
    //分页查询
    public Page<Article> findAll(Pageable pageable);

}


package com.itheima.service.impl;

import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.domain.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;


@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {

    @Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;

    public void save(Article article) {
        articleRepository.save(article);
    }

    public void delete(Article article) {
        articleRepository.delete(article);
    }

    public Iterable<Article> findAll() {
        Iterable<Article> iter = articleRepository.findAll();
        return iter;
    }

    public Page<Article> findAll(Pageable pageable) {
        return articleRepository.findAll(pageable);
    }
}


package com.itheima.test;

import com.itheima.domain.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")
public class SpringDataESTest {

    @Autowired
    private ArticleService articleService;

    @Autowired
    private TransportClient client;

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    /**创建索引和映射*/
    @Test
    public void createIndex(){
        elasticsearchTemplate.createIndex(Article.class);
        elasticsearchTemplate.putMapping(Article.class);
    }

    /**测试保存文档*/
    @Test
    public void saveArticle(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        article.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
        article.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 \n" +
                "    Spring Data为Elasticsearch Elasticsearch项目提供集成搜索引擎");
        articleService.save(article);
    }

    /**测试保存*/
    @Test
    public void save(){
        Article article = new Article();
        article.setId(1001);
        article.setTitle("elasticSearch 3.0版本发布");
        article.setContent("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");
        articleService.save(article);
    }

    /**测试更新*/
    @Test
    public void update(){
        Article article = new Article();
        article.setId(1001);
        article.setTitle("elasticSearch 3.0版本发布...更新");
        article.setContent("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");
        articleService.save(article);
    }

    /**测试删除*/
    @Test
    public void delete(){
        Article article = new Article();
        article.setId(1001);
        articleService.delete(article);
    }

    /**批量插入*/
    @Test
    public void save100(){
        for(int i=1;i<=100;i++){
            Article article = new Article();
            article.setId(i);
            article.setTitle(i+"elasticSearch 3.0版本发布..，更新");
            article.setContent(i+"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");
            articleService.save(article);
        }
    }

    /**分页查询*/
    @Test
    public void findAllPage(){
        Pageable pageable = PageRequest.of(1,10);
        Page<Article> page = articleService.findAll(pageable);
        for(Article article:page.getContent()){
            System.out.println(article);
        }
    }
}

3.3.2 常用查询命名规则

关键字

命名规则

解释

示例

and

findByField1AndField2

根据Field1和Field2获得数据

findByTitleAndContent

or

findByField1OrField2

根据Field1或Field2获得数据

findByTitleOrContent

is

findByField

根据Field获得数据

findByTitle

not

findByFieldNot

根据Field获得补集数据

findByTitleNot

between

findByFieldBetween

获得指定范围的数据

findByPriceBetween

lessThanEqual

findByFieldLessThan

获得小于等于指定值的数据

findByPriceLessThan

3.3.3 查询方法测试

1）dao层实现

package com.itheima.dao;

import com.itheima.domain.Article;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import java.util.List;

public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Integer> {
    //根据标题查询
    List<Article> findByTitle(String condition);
    //根据标题查询(含分页)
    Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable);
}

2）service层实现

public interface ArticleService {
    //根据标题查询
    List<Article> findByTitle(String condition);
    //根据标题查询(含分页)
    Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable);
}


package com.itheima.service.impl;

import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.domain.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {

    @Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;

    public List<Article> findByTitle(String condition) {
        return articleRepository.findByTitle(condition);
    }
    public Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable) {
        return articleRepository.findByTitle(condition,pageable);
    }

}

3）测试代码

package com.itheima.test;

import com.itheima.domain.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

import java.util.List;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")
public class SpringDataESTest {

    @Autowired
    private ArticleService articleService;

    @Autowired
    private TransportClient client;

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    /**条件查询*/
    @Test
    public void findByTitle(){
        String condition = "版本";
        List<Article> articleList = articleService.findByTitle(condition);
        for(Article article:articleList){
            System.out.println(article);
        }
    }

    /**条件分页查询*/
    @Test
    public void findByTitlePage(){
        String condition = "版本";
        Pageable pageable = PageRequest.of(2,10);
        Page<Article> page = articleService.findByTitle(condition,pageable);
        for(Article article:page.getContent()){
            System.out.println(article);
        }
    }

}

###3.3.4使用Elasticsearch的原生查询对象进行查询。

@Test
    public void findByNativeQuery() {
        //创建一个SearchQuery对象
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
                //设置查询条件，此处可以使用QueryBuilders创建多种查询
                .withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("备份节点上没有数据").defaultField("title"))
                //还可以设置分页信息
                .withPageable(PageRequest.of(1, 5))
                //创建SearchQuery对象
                .build();


        //使用模板对象执行查询
        elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Article.class)
                .forEach(a-> System.out.println(a));
    }
elasticsearchpost集群服务器索引https前端前端
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