springboot整合ElasticSearch-7.16.2（看完即入门）

文档中心

一、简介
- 1、Elasticsearch 介绍
- 2、了解ELK
二、下载、安装可视化界面
- 1、下载、启动
- 2、可视化插件下载
- 3、安装Kibana
- - 1、Kibana汉化
三、es概述
- 1、与MySQL相比
- 2. ES特点和优势
四、IK分词器
- 1、下载
- - 1、ik_smart（最少切分）分词效果
  - 2、ik_max_word（最细粒度划分）分词效果
  - 3、自己配置划分的词
五、restful风格说明
- 1、命令说明
- 2、PUT新增索引测试
- 3、字段指定类型
- 4、get查询测试
- 5、PUT、POST修改测试
- 6、DELETE 删除测试
- 7、复杂查询
- - 1、参数体查询
  - 2、结果过滤（只查某几个字段）
  - 3、排序
  - 4、分页
  - 5、布尔（多条件匹配）
六、整合springboot
- - 1、依赖
  - 2、yml配置
  - 3、接口测试
  - - 1、索引接口操作
    - 2、文档接口操作
    - 3、查询文档操作

一、简介

1、Elasticsearch 介绍

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，搜索速度很快。例如百度搜索那样，全文搜索，有匹配的就查出来，且高亮显示。
在这里插入图片描述
为啥不用sql 去like查询？

如我们在淘宝搜索框输入 小米手机,那 like 只能搜索到卖小米手机的店，搜不到小米10手机、小米12等相关店铺，且数据量大时，搜索速度慢。

使用场景

一般我们可以把ES配合logstash,kibana来做日志分析系统，或者是搜索方面的系统功能，比如在网上商城系统里实现搜索商品的功能也会用到ES。

2、了解ELK

ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成；Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。Logstash是一个完全开源的工具，它可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用kibana 是一个开源和免费的工具，它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。

在这里插入图片描述

二、下载、安装可视化界面

1、下载、启动

链接: https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
选择自己想要的版本

在这里插入图片描述
启动：双击bin目录下的elasticsearch.bat文件

启动成功，访问http://localhost:9200/
在这里插入图片描述

2、可视化插件下载

1、使用谷歌插件
能打开谷歌商店的可以直接搜索elasticsearch head下载插件

2、或者下载项目
链接: https://github.com/mobz/elasticsearch-head/
在这里插入图片描述 1、打开crx文件夹，将.crx文件复制出来改为.rar文件
2、解压成文件夹
3、打开谷歌更多工具–》扩展程序–》开发者模式–》加载已解压工具

4、打开插件
熟悉插件
概述：连接本地9200端口后，可以概述可以看状态信息，与访问9200的信息
索引：索引可以当成数据库，所有的数据存在索引里，不是sql的提高效率的数据结构
数据浏览：就是浏览我们建的索引里的数据

3、安装Kibana

链接: https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
版本要与es一致
启动：打开bin目录底下的kibana.bat

访问 http://localhost:5601

在这里插入图片描述

1、Kibana汉化

点击config–>编辑kibana.yml
在这里插入图片描述关掉kibana，重开生效

三、es概述

1、与MySQL相比

在这里插入图片描述

2. ES特点和优势

1、分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
2、实时分析的分布式搜索引擎。
分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3、可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）
4、支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

四、IK分词器

分词就是把一段中文或者别的划分成一个个关键字，我们在搜索时会把自己的信息进行分词，会把数据库中的或者索引库种得数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认得中文分词是将每个字堪称一个词，比如：“好好学习”，会被划分为“好”“好”“学”“习”，这不符合我们中文得要求，所以我们需要安装IK分词器来分词中文。

IK分词算法：ik_smart 最少切分和 ik_max_word最细粒度划分。

1、下载

链接: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
注意版本也要对应es
在这里插入图片描述
下载好后，在es得 plugins文件夹下建个ik文件夹，直接解压在这，重启，即可。

查询是否安装成功
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测试、点击开发工具

1、ik_smart（最少切分）分词效果

在这里插入图片描述

2、ik_max_word（最细粒度划分）分词效果

在这里插入图片描述

3、自己配置划分的词

进入ik插件–》点击config–>新建myik.dic–>输入想划分的词
在这里插入图片描述
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打开IKAnalyzer.cfg.xml–》添加我们的新字典
在这里插入图片描述重启es,再次分词，会将我们自己写的词进行分词

五、restful风格说明

1、命令说明

在这里插入图片描述

2、PUT新增索引测试

1、创建一个索引

// PUT /索引名/类型名（默认_doc）/ 文档id  {请求体}PUT /test/typeTest/1{  "name":"测试",  "age":"18"}

运行
在这里插入图片描述
可看到我们新建的索引
自动增加了索引，添加了数据

3、字段指定类型

类型	字段
字符串	text、keyword（整体，不会分词）
数值	long、integer、short、byte、double、float、half float、scaled float
日期	date
布尔值	boolean
二进制	binary

…
测试
在这里插入图片描述

4、get查询测试

get /test/typeTest/1 查询某个文档
在这里插入图片描述 get /索引名

GET /user/_doc/_search?q=age:22
搜索年龄22岁的人员

5、PUT、POST修改测试

修改信息后、直接再put一次

PUT /test/typeTest/1{  "name":"测试123",  "age":"18"}

在这里插入图片描述用POST 后缀加 /_update

POST /test/typeTest/1/_update{  "doc":{    "name":"测试321"  }}

在这里插入图片描述

6、DELETE 删除测试

直接 DELETE

DELETE test   // 删除索引DELETE /test/typeTest/1    //删除id为1的文档

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7、复杂查询

1、参数体查询

GET /user/_doc/_search    {  "query":{    // 查询参数体    "match":{      "name":"张三"    }  }}

在这里插入图片描述

2、结果过滤（只查某几个字段）

GET /user/_doc/_search{  "query":{    "match":{      "name":"张三"    }  },  "_source":["name","age"]  // 只查这两个字段}

3、排序

GET /user/_doc/_search{  "query":{    "match":{      "name":"张三"    }  },  "sort":[      // 排序    {      "age":{ "order":"desc"  // asc      }    }    ]}

4、分页

GET /user/_doc/_search{  "query":{    "match":{      "name":"张三"    }  },  "from":0,    // 第几页  "size":4     // 每页个数}

5、布尔（多条件匹配）

1、must
以下条件要符合相当于 sql and (where name=“张三” and age=“20”)

GET /user/_doc/_search{  "query":{    "bool":{      "must":[// 以下条件要符合相当于 sql where name="张三" and age="20" {  "match":{    "name":"张三"  } }, {   "match":{     "age":"20"   } } ]    }    }}

2、should
满足其一，相当于 sql or (where name=“张三” or age=“20”)

GET /user/_doc/_search{  "query":{    "bool":{      "should":[ {  "match":{    "name":"张三"  } }, {   "match":{     "age":"20"   } } ]    }    }}

3、must_not
不满足，相当于 sql not (where name!=“张三” or age!=“20”)

GET /user/_doc/_search{  "query":{    "bool":{      "must_not":[ {  "match":{    "name":"张三"  } }, {   "match":{     "age":"20"   } } ]    }    }}

6、过滤

GET /user/_doc/_search{  "query":{    "bool":{      "must":[ {  "match":{    "name":"张三"  } }, ], "filter":{   "range":{     "age":{"gt":10     }   } }    }    }}

六、整合springboot

1、依赖

<dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency>

2、yml配置

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3、接口测试

1、索引接口操作

@SpringBootTestclass ElasticsearchApplicationTests {@Resourceprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;/** * 创建索引 request  put test_index */@Testpublic void createIndex() throws IOException {// 1、创建索引请求CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index");// 2、执行请求CreateIndexResponse createIndexResponse = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("createIndexResponse = " + createIndexResponse);}/** * 判断索引是否存在 * @throws IOException */@Testpublic void existIndex() throws IOException {GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("test_index");boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("exists = " + exists);}/** * 测试删除索引 */@Testpublic void deleteIndex() throws IOException {DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("test_index");AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("delete = " + delete);}}

执行结果
在这里插入图片描述

2、文档接口操作

@SpringBootTestpublic class DucumentTests {@AutowiredRestHighLevelClient restHighLevelClient;/** * 添加文档(如果没有索引自己会建) * @throws IOException */@Testpublic void addDocument() throws IOException {// 创建对象User user = new User("test",18,new Date());// 创建请求IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("es_index");// 规则  put /es_index/_doc/1indexRequest.id("1");// 将我们的数据放入请求 jsonString jsonUser = JSON.toJSONString(user);indexRequest.source(jsonUser, XContentType.JSON);// 客户端发送请求IndexResponse index = restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("index = " + index);System.out.println("indexStatus = " + index.status());}/** * 获取文档  * @throws IOException */@Testpublic void getDocument() throws IOException {// get /index/_doc/1GetRequest getRequest = new GetRequest("es_index", "1");GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("getResponse.getSourceAsString() = " + getResponse.getSourceAsString());System.out.println("getResponse = " + getResponse);}/** * 更新文档 */@Testpublic void updateDocument() throws IOException {// post /index/_doc/1/_updateUpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("es_index", "1");// 修改内容User user = new User("test2",20,new Date());String jsonUser = JSON.toJSONString(user);updateRequest.doc(jsonUser,XContentType.JSON);UpdateResponse update = restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("update = " + update);}/** * 删除文档 */@Testpublic void deleteDodument() throws IOException {// DELETE /index/_doc/1DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("es_index", "1");DeleteResponse delete = restHighLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("delete.status() = " + delete.status());}}/** * 批量插入数据 */@Testpublic void bulk() throws IOException {BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();List<User> userList = new ArrayList<>();userList.add(new User("h1",3,new Date()));userList.add(new User("h2",4,new Date()));userList.add(new User("h3",5,new Date()));userList.add(new User("h4",6,new Date()));userList.add(new User("h5",7,new Date()));// 批处理请求int size = userList.size();for (int i = 0; i < size; i++) {// 如果是批量更新、删除改这里就可以bulkRequest.add(new IndexRequest("es_index").id(""+(i+1)).source(JSON.toJSONString(userList.get(i)),XContentType.JSON));}restHighLevelClient.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);}

在这里插入图片描述

3、查询文档操作

/** * 搜索 * searchRequest 搜索请求 * sourceBuilder 条件构造 * TermQueryBuilder 精确查询 * MatchAllQueryBuilder 查询所有 */@Testpublic void search1() throws IOException {SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("es_index");// 使用搜索条件构造器，构造搜索条件SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//查询条件，使用QueryBuilders 工具类，来实现// QueryBuilders.termQuery 精确查询TermQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("username", "h1");// QueryBuilders.matchAllQuery 匹配所有//MatchAllQueryBuilder allQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();sourceBuilder.query(queryBuilder);// 分页//sourceBuilder.from(); // 默认 0//sourceBuilder.size(); // 默认 10// 高亮//HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder(); //高亮构造器//highlightBuilder.field("username"); //设置高亮字段//highlightBuilder.requireFieldMatch(false); // 关闭多个高亮//highlightBuilder.preTags(""); //设置前缀//highlightBuilder.postTags(""); //设置后缀//sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);searchRequest.source(sourceBuilder);SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("search.getHits() = " + JSON.toJSONString(search.getHits()));System.out.println("==============================");for (SearchHit hits:search.getHits().getHits()){System.out.println("hits.getSourceAsString() = " + hits.getSourceAsString());}}

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目录

一、简介

1、Elasticsearch 介绍

2、了解ELK

二、下载、安装可视化界面

1、下载、启动

2、可视化插件下载

3、安装Kibana

1、Kibana汉化

三、es概述

1、与MySQL相比

2. ES特点和优势

四、IK分词器

1、下载

1、ik_smart（最少切分）分词效果

2、ik_max_word（最细粒度划分）分词效果

3、自己配置划分的词

五、restful风格说明

1、命令说明

2、PUT新增索引测试

3、字段指定类型

4、get查询测试

5、PUT、POST修改测试

6、DELETE 删除测试

7、复杂查询

1、参数体查询

2、结果过滤（只查某几个字段）

3、排序

4、分页

5、布尔（多条件匹配）

六、整合springboot

1、依赖

2、yml配置

3、接口测试

1、索引接口操作

2、文档接口操作

3、查询文档操作

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一、简介

1、Elasticsearch 介绍

2、了解ELK

二、下载、安装可视化界面

1、下载、启动

2、可视化插件下载

3、安装Kibana

1、Kibana汉化

三、es概述

1、与MySQL相比

2. ES特点和优势

四、IK分词器

1、下载

1、ik_smart（最少切分）分词效果

2、ik_max_word（最细粒度划分）分词效果

3、自己配置划分的词

五、restful风格说明

1、命令说明

2、PUT新增索引测试

3、字段指定类型

4、get查询测试

5、PUT、POST修改测试

6、DELETE 删除测试

7、复杂查询

1、参数体查询

2、结果过滤（只查某几个字段）

3、排序

4、分页

5、布尔（多条件匹配）

六、整合springboot

1、依赖

2、yml配置

3、接口测试

1、索引接口操作

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