本篇文章給大家分享的是有關Spring data中elasticsearch如何使用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務項目包括環(huán)江網(wǎng)站建設、環(huán)江網(wǎng)站制作、環(huán)江網(wǎng)頁制作以及環(huán)江網(wǎng)絡營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術優(yōu)勢、行業(yè)經驗、深度合作伙伴關系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，環(huán)江網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經濟效益。目前，我們服務的客戶以成都為中心已經輻射到環(huán)江省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

1.添加依賴

      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.實體類

@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 作用在類，標記實體類為文檔對象，一般有兩個屬性

• indexName：對應索引庫名稱

• type：對應在索引庫中的類型

• shards：分片數(shù)量，默認5

• replicas：副本數(shù)量，默認1

• @Id 作用在成員變量，標記一個字段作為id主鍵

• @Field 作用在成員變量，標記為文檔的字段，并指定字段映射屬性：

• type：字段類型，取值是枚舉：FieldType

• index：是否索引，布爾類型，默認是true

• store：是否存儲，布爾類型，默認是false

• analyzer：分詞器名稱

二.、索引操作

首先注入ElasticsearchTemplate

@Resource
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

● 創(chuàng)建索引

elasticsearchTemplate.createIndex(Goods.class);

● 配置映射

elasticsearchTemplate.putMapping(Goods.class);

● 刪除索引

//根據(jù)類
elasticsearchTemplate.deleteIndex(Goods.class);
//根據(jù)索引名
elasticsearchTemplate.deleteIndex("goods");

三、文檔操作

1.定義接口。也是SpringData風格

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository {
}

2.注入

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;

● 新增文檔

Item item = new Item(1L, "小米手機7", " 手機",
             "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, "堅果手機R1", " 手機", "錘子", 3699.00, "http://image.leyou.com/123.jpg"));
  list.add(new Item(3L, "華為META10", " 手機", "華為", 4499.00, "http://image.leyou.com/3.jpg"));
  // 接收對象集合，實現(xiàn)批量新增
  itemRepository.saveAll(list);

四、 基本搜索

● 基本查詢。

例：

  // 查詢全部，并安裝價格降序排序
  Iterable items = this.itemRepository.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price"));
  items.forEach(item-> System.out.println(item));

● 自定義查詢

例：

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository {

  /**
   * 根據(jù)價格區(qū)間查詢
   * @param price1
   * @param price2
   * @return
   */
  List findByPriceBetween(double price1, double price2);
}

五、高級查詢

● 詞條查詢

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

● 自定義查詢

// 構建查詢條件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分詞查詢
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("all", "小米"));
    // 執(zhí)行搜索，獲取結果
    Page goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印總條數(shù)
    System.out.println(goods.getTotalElements());
    // 打印總頁數(shù)
    System.out.println(goods.getTotalPages());

● 分頁查詢

// 構建查詢條件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分詞查詢
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("all", "手機"));

    // 初始化分頁參數(shù)
    int page = 0;
    int size = 3;
    // 設置分頁參數(shù)
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));

    // 執(zhí)行搜索，獲取結果
    Page goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印總條數(shù)
    System.out.println(goods.getTotalElements());
    // 打印總頁數(shù)
    System.out.println(goods.getTotalPages());
    // 每頁大小
    System.out.println(goods.getSize());
    // 當前頁
    System.out.println(goods.getNumber());

● 排序

// 構建查詢條件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本的分詞查詢
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("all", "手機"));

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

    // 執(zhí)行搜索，獲取結果
    Page goods = this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 打印總條數(shù)
    System.out.println(goods.getTotalElements());

● 聚合為桶

NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查詢任何結果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一個新的聚合，聚合類型為terms，聚合名稱為brands，聚合字段為brand
    queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brandId"));
    // 2、查詢,需要把結果強轉為AggregatedPage類型
    AggregatedPage aggPage = (AggregatedPage) this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、從結果中取出名為brands的那個聚合，
    // 因為是利用String類型字段來進行的term聚合，所以結果要強轉為StringTerm類型
    LongTerms agg = (LongTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、獲取桶
    List buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍歷
    for (LongTerms.Bucket bucket : buckets) {
      // 3.4、獲取桶中的key，即品牌名稱
      System.out.println(bucket.getKeyAsString());
      // 3.5、獲取桶中的文檔數(shù)量
      System.out.println(bucket.getDocCount());
    }

● 嵌套聚合，求平均值

NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查詢任何結果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一個新的聚合，聚合類型為terms，聚合名稱為brands，聚合字段為brand
    queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brandId")
            .subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price"))); // 在品牌聚合桶內進行嵌套聚合，求平均值
    // 2、查詢,需要把結果強轉為AggregatedPage類型
    AggregatedPage aggPage = (AggregatedPage) this.goodsRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、從結果中取出名為brands的那個聚合，
    // 因為是利用String類型字段來進行的term聚合，所以結果要強轉為StringTerm類型
    LongTerms agg = (LongTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、獲取桶
    List buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍歷
    for (LongTerms.Bucket bucket : buckets) {
      // 3.4、獲取桶中的key，即品牌名稱 3.5、獲取桶中的文檔數(shù)量
      System.out.println(bucket.getKeyAsString() + "，共" + bucket.getDocCount() + "臺");

      // 3.6.獲取子聚合結果：
      InternalAvg avg = (InternalAvg) bucket.getAggregations().asMap().get("priceAvg");
      System.out.println("平均售價：" + avg.getValue());
    }

附：配置搜索結果不顯示為null字段：

spring:
 jackson:
  default-property-inclusion: non_null # 配置json處理時忽略空值

以上就是Spring data中elasticsearch如何使用，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。