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基于Spring Boot 整合 Elasticsearch环境实战

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

推荐 -

「springboot-learning-example 」开源项目，Fork 一下，多多 Pull Request~

spring boot 实践学习案例，是 spring boot 初学者及核心技术巩固的最佳实践。

https://git.oschina.net/jeff1993/springboot-learning-example

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：

Spring Boot Version (x) Spring Data Elasticsearch Version (y) Elasticsearch Version (z)
x <= 1.3.5 y <= 1.3.4 z = 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

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

cd elasticsearch-2.3.2/
./bin/elasticsearch -d

下面开始运行工程步骤（Quick Start）：

2. 项目结构介绍

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

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：

mvn clean install

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

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"
}

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：

{
"_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"
}
}

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

[
{
"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"
}
]

从启动后台 Console 可以看出，打印出来对应的 DSL 语句：

{
"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
} ]
}
}

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

pom.xml 依赖

    4.0.0    springboot    springboot-elasticsearch    0.0.1-SNAPSHOT    springboot-elasticsearch :: 整合 Elasticsearch     
            org.springframework.boot        spring-boot-starter-parent        1.5.1.RELEASE                
                    org.springframework.boot            spring-boot-starter-data-elasticsearch                
                    org.springframework.boot            spring-boot-starter-web                
                    junit            junit            4.12

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

# ES
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = true
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes = 127.0.0.1:9300

默认 9300 是 Java 客户端的端口。9200 是支持 Restful HTTP 的接口。

更多配置：

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。)

3. ES 数据操作层

@Repository
public interface CityRepository extends ElasticsearchRepository {


}

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

@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;
}

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

/**
 * 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 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 searchPageResults = cityRepository.search(searchQuery);
        return searchPageResults.getContent();
    }

}

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。

(责任编辑：小恩)

原文 http://www.cnn6.net/html/bigdata/2017728/202410.html

正文到此结束