怎么在Spring Boot中利用ElasticSearch實現(xiàn)多版本兼容？針對這個問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項目有：域名注冊、雅安服務(wù)器托管、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、新邵網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

ElasticSearch介紹

ElasticSearch是一個基于Lucene的搜索服務(wù)器，其實就是對Lucene進(jìn)行封裝，提供了 REST API 的操作接口 ElasticSearch作為一個高度可拓展的開源全文搜索和分析引擎，可用于快速地對大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，搜索和分析。

ElasticSearch主要特點：分布式、高可用、異步寫入、多API、面向文檔 。

ElasticSearch核心概念：近實時，集群，節(jié)點（保存數(shù)據(jù)），索引，分片（將索引分片），副本（分片可設(shè)置多個副本） 。它可以快速地儲存、搜索和分析海量數(shù)據(jù)。

ElasticSearch使用案例:維基百科、Stack Overflow、Github 等等。

SpringBoot整合Elasticsearch

在使用SpringBoot整合Elasticsearch 之前，我們應(yīng)該了解下它們之間對應(yīng)版本的關(guān)系。

這里我們使用的SpringBoot的版本是1.5.9，Elasticsearch的版本是2.3.5。

使用SpringBoot整合Elasticsearch，一般都是使用 SpringData 進(jìn)行封裝的，然后再dao層接口繼承ElasticsearchRepository 類，該類實現(xiàn)了很多的方法，比如常用的CRUD方法。

SpringData的使用

首先，在使用之前，先做好相關(guān)的準(zhǔn)備。

Maven的配置如下:

 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-web
 1.5.9.RELEASE
 
 
 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-data-elasticsearch
 1.5.9.RELEASE
 

application.properties的配置

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

注:9300 是 Java 客戶端的端口。9200 是支持 Restful HTTP 的接口。

更多的配置:

spring.data.elasticsearch.cluster-name Elasticsearch 集群名。(默認(rèn)值: elasticsearch)
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes 集群節(jié)點地址列表，用逗號分隔。如果沒有指定，就啟動一個客戶端節(jié)點。
spring.data.elasticsearch.propertie 用來配置客戶端的額外屬性。
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled 開啟 Elasticsearch 倉庫。(默認(rèn)值:true。)

代碼編寫

實體類

@Document(indexName = "userindex", type = "user")
public class User implements Serializable{
 /**
 * 
 */
 private static final long serialVersionUID = 1L;
 /** 編號 */
 private Long id;
 /** 姓名 */
 private String name;
 
 /** 年齡 */
 private Integer age;
 
 /** 描述 */ 
 private String description;
 
 /** 創(chuàng)建時間 */
 private String createtm;
 // getter和setter 略
｝

使用SpringData的時候，它需要在實體類中設(shè)置indexName 和type ，如果和傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫比較的話，就相當(dāng)于庫和表。

需要注意的是indexName和type都必須是小寫!!!

dao層

public interface UserDao extends ElasticsearchRepository{
}

dao層這里就比較簡單了，只需繼承ElasticsearchRepository該類就行了。其中主要的方法就是 save、delete和search。其中save方法相當(dāng)如insert和update，沒有就新增，有就覆蓋。delete方法主要就是刪除數(shù)據(jù)以及索引庫。至于search就是查詢了，包括一些常用的查詢，如分頁、權(quán)重之類的。

Service層

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
 @Autowired
 private UserDao userDao;
 @Override
 public boolean insert(User user) {
 boolean falg=false;
 try{
 userDao.save(user);
 falg=true;
 }catch(Exception e){
 e.printStackTrace();
 }
 return falg;
 }

 @Override
 public List search(String searchContent) {
 QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(searchContent);
 System.out.println("查詢的語句:"+builder);
 Iterable searchResult = userDao.search(builder);
 Iterator iterator = searchResult.iterator();
 List list=new ArrayList();
 while (iterator.hasNext()) {
 list.add(iterator.next());
 }
 return list;
 }
 
 
 
 @Override
 public List searchUser(Integer pageNumber, Integer pageSize,String searchContent) {
 // 分頁參數(shù)
 Pageable pageable = new PageRequest(pageNumber, pageSize);
 QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(searchContent);
 SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable).withQuery(builder).build();
 System.out.println("查詢的語句:" + searchQuery.getQuery().toString());
 Page searchPageResults = userDao.search(searchQuery);
 return searchPageResults.getContent();
 }
 

 @Override
 public List searchUserByWeight(String searchContent) {
 // 根據(jù)權(quán)重進(jìn)行查詢
 FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery()
 .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("name", searchContent)),
  ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))
 .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("description", searchContent)),
  ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)).setMinScore(2);
 System.out.println("查詢的語句:" + functionScoreQueryBuilder.toString());
 Iterable searchResult = userDao.search(functionScoreQueryBuilder);
 Iterator iterator = searchResult.iterator();
 List list=new ArrayList();
 while (iterator.hasNext()) {
 list.add(iterator.next());
 }
 return list;
 }
}

這里我就簡單的寫了幾個方法，其中主要的方法是查詢。查詢包括全文搜索，分頁查詢和權(quán)重查詢。其中需要說明的是權(quán)重查詢這塊，權(quán)重的分值越高，查詢的結(jié)果也越靠前，如果沒有對其它的數(shù)據(jù)設(shè)置分值，它們默認(rèn)的分值就是1，如果不想查詢這些語句，只需使用setMinScore將其設(shè)為大于1即可。

代碼測試

調(diào)用接口進(jìn)行添加數(shù)據(jù)

新增數(shù)據(jù):

POST http://localhost:8086/api/user
{"id":1,"name":"張三","age":20,"description":"張三是個Java開發(fā)工程師","createtm":"2018-4-25 11:07:42"}
{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是個測試工程師","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}
{"id":3,"name":"王五","age":25,"description":"王五是個運維工程師","createtm":"2016-8-21 06:11:32"}

進(jìn)行全文查詢

請求

http://localhost:8086/api/user?searchContent=工程師

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":14,"description":"李四是個測試工程師","createtm": "1980-2-15 19:01:32"},
{"id":1,"name":"張三","age":20,"description":"張三是個Java開發(fā)工程師", "createtm": "2018-4-25 11:07:42"},
{"id":3,"name":"王五","age":25,"description":"王五是個運維工程師","createtm": "2016-8-21 06:11:32"}]

進(jìn)行分頁查詢

請求

http://localhost:8086/api/user?pageNumber=0&pageSize=2&searchContent=工程師

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":14,"description":"李四是個測試工程師"},{"id":1,"name":"張三","age":20,"description":"張三是個Java開發(fā)工程師"}]

進(jìn)行權(quán)重查詢

請求

http://localhost:8086/api/user2?searchContent=李四

返回

[{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是個測試工程師","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}]

權(quán)重查詢打印的語句:

查詢的語句:{{
 "function_score" : {
 "functions" : [ {
 "filter" : {
 "bool" : {
 "should" : {
 "match" : {
 "name" : {
 "query" : "李四",
 "type" : "boolean"
 }
 }
 }
 }
 },
 "weight" : 10.0
 }, {
 "filter" : {
 "bool" : {
 "should" : {
 "match" : {
 "description" : {
 "query" : "李四",
 "type" : "boolean"
 }
 }
 }
 }
 },
 "weight" : 100.0
 } ],
 "min_score" : 2.0
 }
}

注:測試中，因為設(shè)置了setMinScore最小權(quán)重分為2的，所以無關(guān)的數(shù)據(jù)是不會顯示出來的。如果想顯示的話，在代碼中去掉即可。

新增完數(shù)據(jù)之后，可以在瀏覽器輸入:http://localhost:9200/_plugin/head/

然后點擊基本查詢，便可以查看添加的數(shù)據(jù)。如果想用語句查詢，可以將程序中控制臺打印的查詢語句粘貼到查詢界面上進(jìn)行查詢!

注:這里的ElasticSearch是我在windows上安裝的，并安裝了ES插件head，具體安裝步驟在文章末尾。

除了SpringData之外，其實還有其它的方法操作ElasticSearch的。

比如使用原生ElasticSearch的Api，使用TransportClient類實現(xiàn)。

或者使用由Spring封裝，只需在Service層，進(jìn)行注入Bean即可。

示例:

@Autowired
 ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

但是，上述方法中都有其局限性，也就是隨著ElasticSearch的版本變更，相關(guān)的Java API也在做不斷的調(diào)整，就是ElasticSearch服務(wù)端版本進(jìn)行更改之后，客戶端的代碼可能需要重新編寫。

因此介紹一個相當(dāng)好用的第三方工具JestClient，它對ElasticSearch進(jìn)行封裝，填補了 ElasticSearch HttpRest接口 客戶端的空白，它適用于ElasticSearch3.x以上的版本，無需因為ElasticSearch服務(wù)端版本更改而對代碼進(jìn)行更改！

JestClient

首先在Maven中添加如下依賴:

 
 io.searchbox 
 jest
 5.3.3
 

然后編寫相關(guān)的測試代碼。

代碼中的注釋應(yīng)該很完整，所以這里就不再對代碼過多的講述了。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import com.pancm.pojo.User;
import io.searchbox.client.JestClient;
import io.searchbox.client.JestClientFactory;
import io.searchbox.client.JestResult;
import io.searchbox.client.config.HttpClientConfig;
import io.searchbox.core.Bulk;
import io.searchbox.core.BulkResult;
import io.searchbox.core.Delete;
import io.searchbox.core.DocumentResult;
import io.searchbox.core.Index;
import io.searchbox.core.Search;
import io.searchbox.indices.CreateIndex;
import io.searchbox.indices.DeleteIndex;
import io.searchbox.indices.mapping.GetMapping;
import io.searchbox.indices.mapping.PutMapping;

public class JestTest { 
 private static JestClient jestClient; 
 private static String indexName = "userindex"; 
// private static String indexName = "userindex2"; 
 private static String typeName = "user"; 
 private static String elasticIps="http://192.169.2.98:9200";
// private static String elasticIps="http://127.0.0.1:9200";
 
 
 public static void main(String[] args) throws Exception {
 jestClient = getJestClient(); 
 insertBatch();
 serach2();
 serach3();
 serach4();
 jestClient.close(); 
 
 }
 
 private static JestClient getJestClient() { 
 JestClientFactory factory = new JestClientFactory(); 
 factory.setHttpClientConfig(new HttpClientConfig.Builder(elasticIps).connTimeout(60000).readTimeout(60000).multiThreaded(true).build()); 
 return factory.getObject(); 
 } 
 
 public static void insertBatch() {
 List