Spring Data【Spring Data ElasticSearch 、查询方式Spring Data MongoDB、Spring Data案例】(三)-全面详解（学习总结---从入门到深化）

Spring Data ElasticSearch 查询方式

Spring Data MongoDB

Spring Data Solr 常用方

Spring Data 案例

4 Spring Data ElasticSearch 查询方式

4.1 使用 Repository 继承的方法操作文档

ElasticsearchTemplate 主要负责操作索引库，对文档的操作我们使用可以使用 Repository 中继承的方法

4.2 命名规则查询文档

es 的命名规则跟 jpa 基本一致，常见的如下：

4.3 使用原生方式查询文档

ES 本身支持一些特殊查询，如模糊查询，对语句先分词后查询等，我们可以在接口方法上使用@Query 注解自定义查询条件。如：

@Query("{\n" +
    " \"fuzzy\": {\n" +
    " \"productName\": {\n" +
    " \"value\":\"elasticsearch\",\n" +
    " \"max_expansions\":1\n" +
    " }\n" +
    " }\n" +
    "}")
List<Product> findByProductNameFuzzy(String productName);

@Query("{\n" +
    " \"query_string\": {\n" +
    " \"query\": \"?0\",\n" +
    " \"default_field\": \"productName\"\n" +
    " }\n" +
    "}")
List<Product> findByProductNameString(String productName);

4.4 分页查询

使用 repository 自定义或继承的方法时，在参数中添加 Pageable 参数，返回值为 Page 类型即可完成分页查询。

4.5 使用 Template 操作 ElasticSearch

SpringDataElasticsearch 也支持 Template 方式操作，我们需要向类中注入一个 ElasticsearchRestTemplate 对象。

4.5.1 操作索引

（1） template 调用 IndexOperations indexOps(Class clazz)，获得索引操作对象。

（2） IndexOperations 的常用方法：

create()：创建索引。注：该方法无法设置索引结构，框架遗留 bug

delete()：删除索引

4.5.2 增删改文档

template 操作文档的常用方法：

save()：新增/修改文档

delete()：删除文档

4.5.3 查询文档

template 的 search 方法可以查询文档：

SearchHits search(Query query, Class clazz)：查询文档，query 是查询条件对象，clazz 是结果类型。

1. 普通查询：构建 Query 对象

// 构建查询条件
// 单词查询
TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("productDesc", "科幻");
// 模糊查询
FuzzyQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("productName", "三体
").maxExpansions(2);
// 先分词后查询
QueryStringQueryBuilder queryStringQueryBuilder = QueryBuilders.queryStringQuery("我喜欢三
体").defaultField("productName");
// 构建 Query 对象
NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
.withQuery(termQueryBuilder).build();

查询并处理结果：

// 查询
SearchHits<Product> search = template.search(query, Product.class);
System.out.println(search.getMaxScore());
System.out.println(search.getTotalHits());
for (SearchHit<Product> productSearchHit : search) {
    System.out.println(productSearchHit.getContent());
}

2. 复杂条件查询

String productName = "三";
String productDesc = null;
// 构建查询条件
BoolQueryBuilder defaultQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
if(productName != null){
    TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("productName", productName);
    defaultQueryBuilder.should(termQueryBuilder);
}

if(productDesc != null){
    FuzzyQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("productDesc", productDesc).maxExpansions(2);
    defaultQueryBuilder.should(fuzzyQueryBuilder);
}
// 构建 Query 对象
NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(defaultQueryBuilder).build();

3. 分页查询

// 构建 Query 对象
Pageable pageable = PageRequest.of(0,5);
NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(defaultQueryBuilder)
    .withPageable(pageable)
    .build();

// 查询
SearchHits<Product> search = template.search(query, Product.class);

// 封装页面对象
Page<Product> page = new PageImpl(search.toList(),pageable,search.getTotalHits());
System.out.println(page.getTotalElements());
System.out.println(page.getTotalPages());
System.out.println(page.getContent());

4.排序查询

SortBuilder sortBuilder = SortBuilders.fieldSort("id").order(SortOrder.DESC);
NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(defaultQueryBuilder)
    .withSort(sortBuilder)
    .build();

六、 Spring Data MongoDB

1 概念

MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的非关系型数据库，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON 的一种格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

MongoDB 主要有以下几个概念：

 文档（document）相当于关系数据库中的一条记录

 多个文档组成一个集合（collection），相当于关系型数据库的表。

 多个集合组织在一起就是数据库（database），一个 MongoDB 实例支持多个数据库。

MongoDB 跟关系型数据库中概念的对比：

Spring Data MongoDB 是 SpringData 技术封装了 mongodb-driver 之后的产物，它可以用更加简单的方式操作 MongoDB。

2 安装 MongoDB

2.1. 安装 MongoDB

2.2. 安装 MongoDB 可视化工具 RoBo 3T

3.3. RoBo 3T 连接 MongoDB，创建一个 databas

3 Spring Data MongoDB 项目搭建

1. 创建 SpringBoot 项目，创建时加入 Spring Data MongoDB 起步依赖。

2. 写配置文件

spring:
    data:
       mongodb:
        uri: mongodb://localhost:27017/数据库名

3. 创建实体类

@Document("article")
public class Article {
    @Id
    private Integer id;
    private String title;
    private String content;
    // 省略 getter/setter，构造方法，tostring
}

4. 创建 Repository 接口继承 MongoRepository 接口

5. 测试类中注入 Repository

4 Spring Data MongoDB 常用方法

1. Repository 接口继承的方法

2. 分页查询

3. 命名规则查询

七、 Spring Data Solr

1 概念

Solr 是基于 Apache Lucene 构建的搜索引擎工具。功能类似 ElasticSearch，在 Solr 中有以下概念：

 collection/core：同一种数据格式的集合，可以对照数据库中的一张表，在 solr 集群中称为 collection，在单机环境中称为 core。

 document：document 是 Solr 索引和搜索的最基本单元，类似于关系数据库表中的一条记录。

 filed：字段，或者称为域，可理解为数据库中的一张表中的字段。

Solr 跟关系型数据库中概念的对比：

注：Spring 从 2020 年起已经停止 Spring Data Solr 的维护，Spring 更加推荐使用 ElasticSearch 作为搜索引擎。SpringBoot 在 2.4.0 版本之后也不支持 Spring Data Solr 模块，我们此处简单学习即可。

2 安装 Solr

1 解压 solr 的 zip 压缩包。

2 进入 solr 安装路径下的 bin 目录，打开 cmd 控制台，输入 solr.cmd start 启动 solr

3 访问 http://localhost:8983/solr，进入 solr 图形化管理界面

3 Spring Data Solr 入门案例

1 创建 core

（1）在 solr 安装目录下 server\solr 创建一个文件夹用于保存 core 的数据

（2）将 solr 安装目录下 server\solr\configsets\_default\conf 文件夹拷贝到刚刚创建的目录下。

（3）在 solr 图形化管理界面点击 add core，创建 core

2 创建 springboot 项目，加入 Spring Data Solr 模块，springboot 版本不要高于 2.4.0

3 写配置文件

spring:
    data:
        solr:
            host: http://localhost:8983/solr/

4 创建实体类

@SolrDocument(solrCoreName = "product")
public class Product {
    @Field
    private String id;
    @Field
    private String productName;
    @Field
    private String productDesc;
    // 省略 getter/setter，构造方法，tostring
}

5 创建 Repository 接口继承 SolrCrudRepository 接口

6 测试类中注入 Repository，Template 对象，测试保存方法

4 Spring Data Solr 常用方

1 Template 对象的方法

2 Repository 接口继承的方法

3 分页查询

4 命名规则查询

八、 Spring Data 案例

1 案例介绍下面我们通过一个案例来综合使用 Spring Data 技术，案例以电商网站中的商品管理为背景，涉及商品管理、查询最新商品、评论管理、商品搜索等功能。下面具体分析：

商品数据分为基础信息和商品详情，分别存储在 mysql 的商品表和商品详情表中。

最新商品查询的是最近添加的商品，实际开发中可以展示推广的产品。访问量比较大，

采用 redis 存储。商品评论数据量大，数据价值较低，存放在 mongodb 中。全文检索使用 ES 实现，本案例直接向 ES 中插入数据，实际开发中可以使用 logstash 从数据库同步。

2 功能分析

3 项目搭建

3.1 软件准备

开启 mysql、Redis、RedisDesktopManager、ElasticSearch、kibana、MongoDB、 Robo 3t，在 mysql 中创建数据库。

3.2 创建项目

创建 Springboot 项目，起步依赖需要引入：spring data jpa、mysql driver、spring data elasticsearch、spring data redis、spring data mongodb、spring web

3.3 配置文件

server:
  port: 80
  context-path: /
spring:
  # 数据源
  datasource:
    driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql:///shopping?serverTimezone=GMT%2b8
    username: root
    password: root
jpa:
    database: MySQL
    show-sql: true
    generate-ddl: true
    hibernate:
      ddl-auto: update
      naming_strategy: org.hibernate.cfg.ImprovedNamingStrategy
      # 解决属性使用驼峰命名法无法与数据库字段向匹配
      naming:
         physical-strategy: org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl
 redis:
    # Redis 服务器主机。
    host: localhost
    # Redis 服务器端口。
    port: 6379
    jedis:
        pool:
        # 连接池在给定时间可以分配的最大连接数。
        max-active: 8
        # 连接池中空闲连接的最大数量。
        max-idle: 8
        # 连接池中空闲连接的最小数量。
        min-idle: 0
 elasticsearch:
    rest:
        uris: http://localhost:9200
 data:
    mongodb:
        uri: mongodb://localhost:27017/product

4 创建实体类

产品实体类
@Entity
public class Product implements Serializable {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Integer id; // 主键
    private String productName; // 产品名
    private Double price; // 价格

    @OneToOne(cascade = CascadeType.ALL)
    @JoinColumn(name = "data_id")
    private ProductData productData; //产品详情

    @Transient
    private List<Comment> comments = new ArrayList(); //评论
  }


产品详情实体类
@Entity
public class ProductData implements Serializable {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Integer id; // 主键
        private String productDesc;//产品详情
    }

产品 ES 实体类
@Document(indexName = "product",replicas = 2,shards = 5)
public class ProductES {
    @Id
    @Field(type = FieldType.Text,index = true,store = true)
    private Integer id;
    @Field(type = FieldType.Text,index = true,store = true,analyzer =
"ik_smart",searchAnalyzer  = "ik_smart")
    private String productName; // 产品名
    @Field(type = FieldType.Text,index = true,store = true,analyzer =
"ik_smart",searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String productDesc;// 产品介绍
    @Field(type = FieldType.Double,index = false,store = true)
    private Double price;
}


评论实体类
@Document("comment")
public class Comment implements Serializable {
    @Id
    private Integer id; // mongodb 不能实现主键自增
    private Integer pid; // 产品 id
    private String username; // 评论人
    private String content; // 评论内容
}

5 创建 Repository

public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Integer>, JpaSpecificationExecutor<Product>
public interface ProductESRepository extends ElasticsearchRepository<ProductES,Integer>
public interface CommentRepository extends MongoRepository<Comment,Integer>

6 创建 Controller

我们设计 resultful 风格的接口：
@PostMapping("/product")
@ResponseBody
public Result saveOrUpdateProduct(@RequestBody Product product) {
    return null;
}

@DeleteMapping("/product/{id}")
@ResponseBody
public Result deleteProduct(@PathVariable Integer id) {
    return null;
}

@GetMapping("/product/new")
@ResponseBody
public Result newProduct() {
    return null;
}

@PostMapping("/comment")
@ResponseBody
public Result saveComment(@RequestBody Comment comment) {
    return null;
}

@DeleteMapping("/comment/{id}")
@ResponseBody
public Result deleteComment(@PathVariable Integer id) {
    return null;
}

@GetMapping("/product/{id}")
@ResponseBody
public Result findProduct(@PathVariable Integer id) {
    return null;
}

@GetMapping("/product/search")
@ResponseBody
public Result search(String keyword, @RequestParam(defaultValue = "0") int page, @RequestParam(defaultValue = "5") int size) {
    return null;
}

7 编写 service 业务逻辑

业务逻辑较多，具体代码请参考随堂代码

8 使用 postman 工具测试接口

postman 是一款接口调试软件。我们可以用它很方便的发送任意方式的 http 请求