SpringBoot整合Spring Data Elasticsearch基本使用

Elasticsearch是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。

对比关系：

索引库（indices）--------------------------------Databases 数据库

类型（type）-----------------------------Table 数据表

     文档（Document）----------------Row 行

	   字段（Field）-------------------Column 列

详细说明：

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，代表许多的索引，
类型（type）	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档（document）	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）	文档中的属性
映射配置（mappings）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

是不是与Lucene中的概念类似。

另外，在Elasticsearch有一些集群相关的概念：

索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
分片（shard）：数据拆分后的各个部分
副本（replica）：每个分片的复制

要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡（负载均衡）。

原生java整合elasticsearch的API地址：（类似JDBC）

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/6.2/java-docs.html

Elasticsearch提供的Java客户端有一些不太方便的地方：

很多地方需要拼接Json字符串，在java中拼接字符串有多恐怖你应该懂的
需要自己把对象序列化为json存储
查询到结果也需要自己反序列化为对象

因此，为了方便，用Spring提供的套件：Spring Data Elasticsearch

1.简介

Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。

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查看 Spring Data的官网：http://projects.spring.io/spring-data/

在这里插入图片描述

Spring Data 是的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关系数据库（如Redis），或者类似Elasticsearch这样的索引数据库。从而简化开发人员的代码，提高开发效率。

包含很多不同数据操作的模块：

在这里插入图片描述

Spring Data Elasticsearch的页面：https://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/
在这里插入图片描述

特征：

支持Spring的基于@Configuration的java配置方式，或者XML配置方式
提供了用于操作ES的便捷工具类**ElasticsearchTemplate**。包括实现文档到POJO之间的自动智能映射。
利用Spring的数据转换服务实现的功能丰富的对象映射
基于注解的元数据映射方式，而且可扩展以支持更多不同的数据格式
根据持久层接口自动生成对应实现方法，无需人工编写基本操作代码（类似mybatis，根据接口自动得到实现）。当然，也支持人工定制查询

1.2.创建Demo工程

我用脚本创建的
在这里插入图片描述

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

application.yml文件配置：
在这里插入图片描述

1.3.索引操作

1.3.1.创建索引和映射

SpringBoot-data-elasticsearch提供了面向对象的方式操作elasticsearch

业务：将商品的信息存入elasticsearch，并且执行搜索操作

映射—注解

创建一个商品对象，有这些属性：

答：id 编号，title 标题，category 分类，brand 品牌，price 价格，图片地址

在SpringDataElasticSearch中，只需要操作对象，就可以操作elasticsearch中的数据

Spring Data通过注解来声明字段的映射属性，有下面的三个注解：

@Document 作用在类，标记实体类为文档对象，一般有两个属性
- indexName：对应索引库名称
- type：对应在索引库中的类型
- shards：分片数量，默认5
- replicas：副本数量，默认1
@Id 作用在成员变量，标记一个字段作为id主键
@Field 作用在成员变量，标记为文档的字段，并指定字段映射属性：
- type：字段类型，是枚举：FieldType，可以是text、long、short、date、integer、object等
  - text：存储数据时候，会自动分词，并生成索引
  - keyword：存储数据时候，不会分词建立索引
  - Numerical：数值类型，分两类
    - 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
    - 浮点数的高精度类型：scaled_float
      - 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
  - Date：日期类型
    - elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。
- index：是否索引，布尔类型，默认是true
- store：是否存储，布尔类型，默认是false
- analyzer：分词器名称，这里的ik_max_word即使用ik分词器

实体类

首先我们准备好实体类：

   /**
     * indexName="索引库的名字"
     * type：表名
     * shards：分片的数量，elasticsearch自动集群，默认一个数据放6个地方
     * replicas：隐藏的一个分片
     */
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(indexName = "zch",type = "zch", shards = 1, replicas = 0)

public class zch {

    @Id
    private Long id;

    @Field(type = FieldType.text, analyzer = "ik_max_word")
    private String title; //标题

    @Field(type = FieldType.keyword)
    private String category;// 分类

    @Field(type = FieldType.keyword)
    private String brand; // 品牌

    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price; // 价格

    @Field(index = false, type = FieldType.keyword)
    private String images; // 图片地址


}