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『 预见未来最好的方式就是亲手创造未来 – 《史蒂夫·乔布斯传》 』
运行环境：JDK 7 或 8，Maven 3.0+
技术栈：SpringBoot 1.5+，ElasticSearch 2.3.2
本文提纲
一、ES 的使用场景
二、运行 springboot-elasticsearch 工程
三、springboot-elasticsearch 工程代码详解
一、ES 的使用场景
简单说，ElasticSearch（简称 ES）是搜索引擎，是结构化数据的分布式搜索引擎。在《Elasticsearch 和插件 elasticsearch-head 安装详解》 和 《Elasticsearch 默认配置 IK 及 Java AnalyzeRequestBuilder 使用》 我详细的介绍了如何安装，初步使用了 IK 分词器。这里，我主要讲下 SpringBoot 工程中如何使用 ElasticSearch。
ES 的使用场景大致分为两块
1. 全文检索。加上分词（IK 是其中一个）、拼音插件等可以成为强大的全文搜索引擎。
2. 日志统计分析。可以实时动态分析海量日志数据。
二、运行 springboot-elasticsearch 工程
注意的是这里使用的是 ElasticSearch 2.3.2。是因为版本对应关系 ：
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Spring Boot Version (x) Spring Data Elasticsearch Version (y) Elasticsearch Version (z)
x <= 1.3.5 y <= 1.3.4 z <= 1.7.2* x >= 1.4.x 2.0.0 <=y < 5.0.0** 2.0.0 <= z < 5.0.0**
* - 只需要你修改下对应的 pom 文件版本号
** - 下一个 ES 的版本会有重大的更新
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git clone 下载工程 springboot-elasticsearch ，项目地址见 GitHub – https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example。
1. 后台起守护线程启动 Elasticsearch
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cd
elasticsearch-2.3.2/
.
/bin/elasticsearch
-d
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下面开始运行工程步骤（Quick Start）：
2. 项目结构介绍
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org.spring.springboot.controller - Controller 层
org.spring.springboot.repository - ES 数据操作层
org.spring.springboot.domain - 实体类
org.spring.springboot.service - ES 业务逻辑层
Application - 应用启动类
application.properties - 应用配置文件，应用启动会自动读取配置
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本地启动的 ES ，就不需要改配置文件了。如果连测试 ES 服务地址，需要修改相应配置
3.编译工程
在项目根目录 springboot-elasticsearch，运行 maven 指令：
4.运行工程
右键运行 Application 应用启动类（位置：/springboot-learning-example/springboot-elasticsearch/src/main/java/org/spring/springboot/Application.java）的 main 函数，这样就成功启动了 springboot-elasticsearch 案例。
用 Postman 工具新增两个城市
新增城市信息
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POST http:
//127
.0.0.1:8080
/api/city
{
"id"
:
"1"
,
"provinceid"
:
"1"
,
"cityname"
:
"温岭"
,
"description"
:
"温岭是个好城市"
}
POST http:
//127
.0.0.1:8080
/api/city
{
"id"
:
"2"
,
"provinceid"
:
"2"
,
"cityname"
:
"温州"
,
"description"
:
"温州是个热城市"
}
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可以打开 ES 可视化工具 head 插件：http://localhost:9200/_plugin/head/：
（如果不知道怎么安装，请查阅 《Elasticsearch 和插件 elasticsearch-head 安装详解》 。）
在「数据浏览」tab，可以查阅到 ES 中数据是否被插入，插入后的数据格式如下：
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{
"_index"
:
"cityindex"
,
"_type"
:
"city"
,
"_id"
:
"1"
,
"_version"
: 1,
"_score"
: 1,
"_source"
: {
"id"
: 1,
"provinceid"
: 1,
"cityname"
:
"温岭"
,
"description"
:
"温岭是个好城市"
}
}
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下面验证下权重分查询搜索接口的实现：
GET http://localhost:8080/api/city/search?pageNumber=0&pageSize=10&searchContent=温岭
数据是会出现
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[
{
"id"
: 1,
"provinceid"
: 1,
"cityname"
:
"温岭"
,
"description"
:
"温岭是个好城市"
},
{
"id"
: 2,
"provinceid"
: 2,
"cityname"
:
"温州"
,
"description"
:
"温州是个热城市"
}
]
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从启动后台 Console 可以看出，打印出来对应的 DSL 语句：
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{
"function_score"
: {
"functions"
: [ {
"filter"
: {
"bool"
: {
"should"
: {
"match"
: {
"cityname"
: {
"query"
:
"温岭"
,
"type"
:
"boolean"
}
}
}
}
},
"weight"
: 1000.0
}, {
"filter"
: {
"bool"
: {
"should"
: {
"match"
: {
"description"
: {
"query"
:
"温岭"
,
"type"
:
"boolean"
}
}
}
}
},
"weight"
: 100.0
} ]
}
}
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为什么会出现 温州 城市呢？因为 function score query 权重分查询，无相关的数据默认分值为 1。如果想除去，设置一个 setMinScore 分值即可。
三、springboot-elasticsearch 工程代码详解
具体代码见 GitHub – https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example
1.pom.xml 依赖
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<?
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
>springboot</
groupId
>
<
artifactId
>springboot-elasticsearch</
artifactId
>
<
version
>0.0.1-SNAPSHOT</
version
>
<
name
>springboot-elasticsearch :: 整合 Elasticsearch </
name
>
<
parent
>
<
groupId
>org.springframework.boot</
groupId
>
<
artifactId
>spring-boot-starter-parent</
artifactId
>
<
version
>1.5.1.RELEASE</
version
>
</
parent
>
<
dependencies
>
<
dependency
>
<
groupId
>org.springframework.boot</
groupId
>
<
artifactId
>spring-boot-starter-data-elasticsearch</
artifactId
>
</
dependency
>
<
dependency
>
<
groupId
>org.springframework.boot</
groupId
>
<
artifactId
>spring-boot-starter-web</
artifactId
>
</
dependency
>
<
dependency
>
<
groupId
>junit</
groupId
>
<
artifactId
>junit</
artifactId
>
<
version
>4.12</
version
>
</
dependency
>
</
dependencies
>
</
project
>
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这里依赖的 spring-boot-starter-data-elasticsearch 版本是 1.5.1.RELEASE，对应的 spring-data-elasticsearch 版本是 2.1.0.RELEASE。后面数据操作层都是通过该 spring-data-elasticsearch 提供的接口实现。
操作对应官方文档：http://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/2.1.0.RELEASE/reference/html/。
2. application.properties 配置 ES 地址
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spring.data.elasticsearch.repositories.enabled =
true
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes = 127.0.0.1:9300
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默认 9300 是 Java 客户端的端口。9200 是支持 Restful HTTP 的接口。
更多配置：
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spring.data.elasticsearch.cluster-name Elasticsearch 集群名。(默认值: elasticsearch)
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes 集群节点地址列表，用逗号分隔。如果没有指定，就启动一个客户端节点。
spring.data.elasticsearch.propertie 用来配置客户端的额外属性。
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled 开启 Elasticsearch 仓库。(默认值:
true
。)
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3. ES 数据操作层
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@Repository
public
interface
CityRepository
extends
ElasticsearchRepository<City,Long> {
}
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接口只要继承 ElasticsearchRepository 类即可。默认会提供很多实现，比如 CRUD 和搜索相关的实现。
4. 实体类
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@Document(indexName =
"cityindex"
,
type
=
"city"
)
public class City implements Serializable{
private static final long serialVersionUID = -1L;
/**
* 城市编号
*/
private Long
id
;
/**
* 省份编号
*/
private Long provinceid;
/**
* 城市名称
*/
private String cityname;
/**
* 描述
*/
private String description;
}
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注意
index 配置必须是全部小写，不然会暴异常。
org.elasticsearch.indices.InvalidIndexNameException: Invalid index name [cityIndex], must be lowercase
5. ES 业务逻辑层
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/**
* 城市 ES 业务逻辑实现类
*
* Created by bysocket on 07
/02/2017
.
*/
@Service
public class CityESServiceImpl implements CityService {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CityESServiceImpl.class);
@Autowired
CityRepository cityRepository;
@Override
public Long saveCity(City city) {
City cityResult = cityRepository.save(city);
return
cityResult.getId();
}
@Override
public List<City> searchCity(Integer pageNumber,
Integer pageSize,
String searchContent) {
//
分页参数
Pageable pageable = new PageRequest(pageNumber, pageSize);
//
Function Score Query
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery()
.add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery(
"cityname"
, searchContent)),
ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000))
.add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery(
"description"
, searchContent)),
ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100));
//
创建搜索 DSL 查询
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
.withPageable(pageable)
.withQuery(functionScoreQueryBuilder).build();
LOGGER.info(
"\n searchCity(): searchContent ["
+ searchContent +
"] \n DSL = \n "
+ searchQuery.getQuery().toString());
Page<City> searchPageResults = cityRepository.search(searchQuery);
return
searchPageResults.getContent();
}
}
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保存逻辑很简单。
分页 function score query 搜索逻辑如下：
先创建分页参数，然后用 FunctionScoreQueryBuilder 定义 Function Score Query，并设置对应字段的权重分值。城市名称 1000 分，description 100 分。
然后创建该搜索的 DSL 查询，并打印出来。
四、小结
实际场景还会很复杂。这里只是点睛之笔，后续大家优化或者更改下 DSL 语句就可以完成自己想要的搜索规则。
推荐：《Spring Boot 整合 Dubbo/ZooKeeper 详解 SOA 案例》
上一篇：《Spring Boot 整合 Mybatis Annotation 注解案例》
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