SpringBoot集成ElasticSearch 7.6【新版本】及安装使用操作

一、概述

1.1 DB ~ ES

1.2 安装准备

JDK1.8 以上
ElasticSearch下载地址：ElasticSearch下载地址
elasticsearch-head下载地址：elasticsearch-head
kibana下载地址：kibana下载地址
IK分词器插件：IK分词器插件
以上版本要一致

二、Win安装ES使用

解压即可
注意事项

2.1 jvm.options

默认启动大小为 IG运行内存
根据自级的电脑可以配置
如果是虚拟机请配置小一点
如果阿里云服务器配置低的话也需要配置小一点

2.2 启动

bin 下的  elasticsearch.bat 双击即可

2.3 访问

127.0.0.1:9200

三、win安装可视化插件 Head

下载地址：elasticsearch-head

3.1 安装好node.js环境

安装依赖

cnpm install 
npm run start

访问：127.0.0.1:9100
访问不了…

3.2 解决跨域问题

elasticsearch.yml

// 添加
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

3.3 重新启动elasticsearch

四、安装可视化平台 Kibana

4.1 简介

ELK是Elasticsearch. Logstash. Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是- 一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大，市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es.
Logstash是ELK的中央数据流引擎,用于从不同日标(文件/数据存储/MQ )收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的
地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来 ,提供实时分析的功
能。
市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一 个日志分析架构技术栈总称 ，但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。

4.2 win下载安装kibana

kibana下载地址：kibana下载地址
启动

bin 下的 kibana.bat 双击使用

访问：

127.0.0.1:5601

4.3 修改汉化Kinana

i18n.locale: "zh-CN"

4.4 重新启动Kibana即可

五、安装IK分词器插件

5.1 下载

IK分词器插件：IK分词器插件

5.2 集成到ES

打开ES的plugins的目录，进行解压

重启ES

5.3 kibana测试

5.4 REST操作

method	url地址	描述
PUT	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档(指定文档id )
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档(随机文档id )
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_ update	修改文档
DELETE	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档id
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/ search	查询所有文档

5.4.1 PUT创建索引

// put /索引名/类型名/文档ID   {请求体}
PUT /test1/type1/1
{
	"name": "古力娜扎",
	"age":26
}

// 索引字段类型设置
PUT /test2
{
	"mappings":{
		"properties":{
			"name":{
				"type":"text"
			},
			"age":{
				"type":"long"
			}
		}
	}
}

5.4.2 GET获取索引信息

GET test2

5.4.3 POST修改数据

//1. 直接put 相同的ID  版本号增加
//2. update
UPDATE /test1/type1/1/_update
{
	"doc"{
		"name": "古力娜扎",
		"age":30
	}
}

5.4.4 DELETE删除索引

DELETE test1

六、SpringBoot集成ES

6.1 添加依赖

但是springboot默认的ES版本依赖和自己的ES不一致

修改

<dependency>
	<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
	<artificatId>elasticsearch-rest-high-level-client</artificatId>
	<version>7.6.2</version>
</dependency>

6.2 代码测试

ElasticSearchConfig.java

public class ElasticSearchConfig{
	@Bean
	public RestHighLevelClient	restHighLevelClient	(){
		RestHighLevelClient	client = new RestHighLevelClient(
			RestClient.builder(
				new HttpHost("localhost",9200,"http")));
		return client;
	}
}

增删改查-----测试类

@Autowired
private RestHighLevelClient	client;

// 1.创建索引
void testCreateIndex(){
	CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index");
	CreateIndexResponse response = client.indices().creatre(request,RequestOptions.DEFAULT);
	
	System.out.println(response);

// 2.获取索引信息
void testGetIndex(){
	GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("test_index");
	boolean b = client.indicies.exists(request,RequestOptions.DEFAULT);
	
    System.out.println(b);
}

// 3. 删除索引
void testDeleteIndex(){
	DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("test_index");
	AcknowledgeResponse delete = client.indicies.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
	
    System.out.println(delete.isAcknowledge());
}

}

6.3 文档创建【增删改查】

创建实体类

@Component
@AllArgsConstrator
@NoArgsConstrator
public class User{
	private String name;
	private int age;
}

测试类

// 4.添加文档
void testAddDoc(){
	User user = new User("古力娜扎",26);
	IndexRequest request = new IndexRequest("test_index");
	// 规则 put /test_index/_doc/1
	request.id("1");
	request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
	request.tomeout("1s");

	request.source(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
	// 发送
	IndexResponse response = client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
	System.out.println(response.toString());
	System.out.println(response.status());
}

// 5.获取文档
void testGetDoc(){
	GetRequest request = new GetRequest("test_index","1");
	request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
	request.storeFields("_none_");
	// 是否存在？？？
	boolean b = client.exists(request,RequestOptions.DEFAULT);
	System.out.println(b);

	// 获取
	GetResponse response = client.get(request,RequestOptions.DEFAULT);
	System.out.println(response.getSourceAsString());
	System.out.println(response);
}

// 6. 更新文档
void testUpdateDoc(){
	UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("test_index",1);
	updateRequest.timeout("1s");
	User user = new User("迪丽热巴"，28);
	updateRequest.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
	UpdateResponse response = client.update(request,RequestOptions.DEFAULT);
	System.out.println(response);
	System.out.println(response.status());
}

// 7.删除文档
void testDeleteDoc(){
	DeleteRequest request = new DeleteRequest("test_index",1);
	updateRequest.timeout("1s");
	DeleteResponse response = client.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
	System.out.println(response);
	System.out.println(response.status());
}

// 8.批量插入数据
void testBulkRequest(){
	BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
	bulkRequest.timeout("15s");
	ArrayList<User> userList = new ArrayList<>();
	userList.add(new User("古力娜扎1号",26));
	userList.add(new User("古力娜扎2号",27));
	userList.add(new User("古力娜扎3号",28));
	userList.add(new User("古力娜扎4号",29));
	userList.add(new User("古力娜扎5号",30));
	userList.add(new User("古力娜扎6号",31));
	userList.add(new User("古力娜扎7号",32));

	for(int i = 0;i<=userList.size();i++){
		bulkRequest.add(
			new IndexRequest("test.index").
			id(""+(i+1)).
			source(JSON.toJSONString(userList.get(i)),XContentType.JSON));
	}
	// 批量插入
	BulkResponse response = client.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);
	System.out.println(bulkRequest.hasFailures());
}


// 9.条件搜索
void testSearch(){
	SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("test_index");
	// 构造条件
	SearchSourceBuilder builder = new   SearchSourceBuilder();
	// 精确匹配
	//TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name","古力娜扎");
	
	// 匹配全部 matchAllQuery();
	builder.query(termQueryBuilder);
	// 分页
	builder.from();
	builder.size();
	builder.timeout("60s");
	searchRequest.source(builder);
	SearchResponse response = client.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
	System.out.println(JSON.toJSONString(response.getHits()));
	
	//遍历出来
	for(SearchHit docFields : searchRequest.getHits().getHits()){
		System.out.println(docFields.getSourceAsMap());
	}
}