答案
写在前面
Docker搭建elaseticsearch 先看这篇文章完成Docker搭建elaseticsearch
之前看过一篇大佬文章，但是文章现在需要vip才可以查看，所以我重新总结一下。windows的小伙伴也可以安装docker，或者直接安装elaseticsearch也是可以的，yml配置需要改一下。
springboot整合elasticsearch
pom引入
<!--elasticsearch-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
<version>3.1.6.RELEASE</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
yml配置
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-name: docker-cluster #集群名称
cluster-nodes: ip:9300 #配置es节点信息，逗号分隔，如果没有指定，则启动ClientNode
properties:
path:
logs: ./elasticsearch/log #elasticsearch日志存储目录
data: ./elasticsearch/data #elasticsearch数据存储目录
配置只需这么些，接下来就写一些demo来玩一下elaseticsearch
构建Item类
@Document(indexName = "item",type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Item {
@Id
private Long id;
//文章使用分词器
@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
private String title; //标题
@Field(type = FieldType.Keyword)
private String category;// 分类
@Field(type = FieldType.Keyword)
private String brand; // 品牌
@Field(type = FieldType.Double)
private Double price; // 价格
}
创建ItemRepository并继承ElasticsearchRepository，有兴趣的可以看一下底层源码
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long>{
/**
* @Description:根据价格区间查询 自定义查询
* @Param price1
* @Param price2
*/
List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);
List<Item> findByTitle(String title1);
List<Item> findByTitleIn(Collection<String> ss);
}
创建索引 删除索引
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = BootApplication.class)
public class EsDemoApplicationTest{
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
/**
* @Description:创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建
*/
@Test
public void testCreateIndex() {
elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);
}
/**
* @Description:删除索引
*/
@Test
public void testDeleteIndex() {
elasticsearchTemplate.deleteIndex(Item.class);
}
}
先执行创建索引
索引数据操作
此处不多描述，注解已经写明。此处再次贴出原作者经典文章https://blog.csdn.net/chen_2890/article/details/83895646#t7
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = BootApplication.class)
public class ceshiTest {
@Autowired
private ItemRepository itemRepository;
/**
* @Description:定义新增方法
*/
@Test
public void insert() {
Item item = new Item(1L, "小米手机7", " 手机",
"小米", 3499.00);
itemRepository.save(item);
}
/**
* @Description:定义批量新增方法
*/
@Test
public void insertList() {
List<Item> list = new ArrayList<>();
list.add(new Item(1L, "小米9", "手机", "小米", 3299.00));
list.add(new Item(2L, "华为pro30", "手机", "华为", 3999.00));
list.add(new Item(3L, "一加7", "手机", "一加", 2999.00));
list.add(new Item(4L, "魅族16", "手机", "魅族", 1999.00));
list.add(new Item(5L, "苹果xs", "手机", "苹果", 5099.00));
list.add(new Item(6L, "360pro", "手机", "360", 1099.00));
list.add(new Item(7L, "荣耀V10", "手机", "华为", 899.00 ));
// 接收对象集合，实现批量新增
itemRepository.saveAll(list);
}
/**
* @Description:按照价格区间查询 自定义方法
* 自定义方法
Spring Data 的另一个强大功能，是根据方法名称自动实现功能。
比如：你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根据title查询，然后自动帮你完成，无需写实现类。
当然，方法名称要符合一定的约定 下边为约定
And findByNameAndPrice
Or findByNameOrPrice
Is findByName
Not findByNameNot
Between findByPriceBetween
LessThanEqual findByPriceLessThan
GreaterThanEqual findByPriceGreaterThan
Before findByPriceBefore
After findByPriceAfter
Like findByNameLike
StartingWith findByNameStartingWith
EndingWith findByNameEndingWith
Contains/Containing findByNameContaining
In findByNameIn(Collection<String>names)
NotIn findByNameNotIn(Collection<String>names)
Near findByStoreNear
True findByAvailableTrue
False findByAvailableFalse
OrderBy findByAvailableTrueOrderByNameDesc
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void queryByPriceBetween(){
List<Item> list = this.itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);
for (Item item : list) {
System.out.println("item = " + item.getTitle());
}
}
@Test
public void queryByTitle(){
List<Item> list = this.itemRepository.findByTitle("华为");
for (Item item : list) {
System.out.println("item = " + item.getTitle());
}
}
@Test
public void queryByTitleTo(){
Collection<String> ss = new ArrayList<>();
ss.add("华为");
ss.add("小米");
List<Item> list = this.itemRepository.findByTitleIn(ss);
for (Item item : list) {
System.out.println("item = " + item.getTitle());
}
}
/**
* @Description:matchQuery底层采用的是词条匹配查询
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void testMatchQuery(){
// 构建查询条件
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
// 添加基本分词查询
queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "华为"));
// 搜索，获取结果
Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
// 总条数
long total = items.getTotalElements();
System.out.println("获取的总条数 = " + total);
for (Item item : items) {
System.out.println("手机名称是："+item.getTitle());
}
}
/**
* @Description:
* termQuery:功能更强大，除了匹配字符串以外，还可以匹配
* int/long/double/float/....
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void testTermQuery(){
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("price",1099));
// 查找
Page<Item> page = this.itemRepository.search(builder.build());
for(Item item:page){
System.out.println("手机是："+item.getTitle());
}
}
/**
* @Description:布尔查询 多条件查询
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void testBooleanQuery(){
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery(
QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchQuery("title","华为"))
.must(QueryBuilders.matchQuery("brand","华为"))
);
// 查找
Page<Item> page = this.itemRepository.search(builder.build());
for(Item item:page){
System.out.println("手机名称是"+item.getTitle());
}
}
/**
* @Description:布尔查询 多条件查询
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void testBlQuery(){
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery(
QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchQuery("title","荣耀"))
.must(QueryBuilders.matchQuery("title","华为"))
);
// 查找
Page<Item> page = this.itemRepository.search(builder.build());
for(Item item:page){
System.out.println("手机名称是"+item.getTitle());
}
}
/**
* @Description:模糊查询
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void testFuzzyQuery(){
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("title","一"));
Page<Item> page = this.itemRepository.search(builder.build());
for(Item item:page){
System.out.println("手机名称是："+item.getTitle());
}
}
/**
* @Description:分页查询
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void searchByPage(){
// 构建查询条件
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
// 添加基本分词查询
queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
// 分页：
int page = 0;
int size = 2;
queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page,size));
// 搜索，获取结果
Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
// 总条数
long total = items.getTotalElements();
System.out.println("总条数 = " + total);
// 总页数
System.out.println("总页数 = " + items.getTotalPages());
// 当前页
System.out.println("当前页：" + items.getNumber());
// 每页大小
System.out.println("每页大小：" + items.getSize());
for (Item item : items) {
System.out.println(item.getTitle());
}
}
/**
* @Description:排序查询
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void searchAndSort(){
// 构建查询条件
NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
// 添加基本分词查询
queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
// 排序
queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC));
// 搜索，获取结果
Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
// 总条数
long total = items.getTotalElements();
System.out.println("总条数 = " + total);
for (Item item : items) {
System.out.println("手机的价格是："+item.getTitle()+":"+item.getPrice());
}
}
/**
* @Description:按照品牌brand进行分组
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void testAgg(){
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("brand"));
// 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.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
StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
// 3.2、获取桶
List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
// 3.3、遍历
for (StringTerms.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());
}
}
/**
* @Description:嵌套聚合，求平均值
* @Author: https://blog.csdn.net/chen_2890
*/
@Test
public void testSubAgg(){
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("brand")
.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<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.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
StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
// 3.2、获取桶
List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
// 3.3、遍历
for (StringTerms.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());
}
}
}
大致的demo就是以上的情况。
问题
但是项目在启动过程中回报一个错误，
Timeout connecting to [localhost/127.0.0.1:9200]
明明已经连接到远端es，但还会出现这个问题。
解决，
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-name: docker-cluster
cluster-nodes: ip:9300 #配置es节点信息，逗号分隔，如果没有指定，则启动ClientNode
properties:
path:
logs: ./elasticsearch/log #elasticsearch日志存储目录
data: ./elasticsearch/data #elasticsearch数据存储目录
elasticsearch:
rest:
uris: ["ip:9200"]
即可。
