プロジェクトが使用されるたび、再構築されるたびにピットを踏むことになるため、建設と統合に多大な時間を費やすことを避けるために、いくつかのピットがここに記録されます。
インストール

圧縮パッケージ elasticsearch-6.2.4 を解凍用に準備する

config フォルダーの下にある elasticsearch.yml ファイルを構成します。お気に入りのポートと構成アカウントのパスワードを変更できます。
中国語ワードブレーカーをインストールする

トークナイザーのバージョンは elasticsearch と一致している必要があることに注意してください

解凍したフォルダーをESルートディレクトリ下のpluginsディレクトリに置き、ESを再起動して使用します。

リリース · medcl/elasticsearch-analysis-ik · GitHub

2、クラスターを構成する

3.1 elasticsearch-cluster フォルダーの作成

3 つの elasticsearch サービスを内部的にレプリケートします。

3.2クラスターファイルディレクトリ内の各ノードのconfig/elasticsearch.yml設定ファイルを変更する

ノード-1001 ノード

#节点 1 的配置信息：

#集群名称，节点之间要保持一致

cluster.name: my-elasticsearch

#节点名称，集群内要唯一

node.name: node-1001

node.master: true

node.data: true

#ip 地址

#必须要指定ip，若localhost则只能本机访问

network.host: localhost

#http 端口

http.port: 1001

#tcp 监听端口

transport.tcp.port: 9301

#discovery.seed_hosts: ["localhost:9301", "localhost:9302","localhost:9303"]

#discovery.zen.fd.ping_timeout: 1m

#discovery.zen.fd.ping_retries: 5

#集群内的可以被选为主节点的节点列表

#cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2","node-3"]

#跨域配置

#action.destructive_requires_name: true

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

ノード-1002 ノード

#节点 2 的配置信息：

#集群名称，节点之间要保持一致

cluster.name: my-elasticsearch

#节点名称，集群内要唯一

node.name: node-1002

node.master: true

node.data: true

#ip 地址

network.host: localhost

#http 端口

http.port: 1002

#tcp 监听端口

transport.tcp.port: 9302

discovery.seed_hosts: ["localhost:9301"]

discovery.zen.fd.ping_timeout: 1m

discovery.zen.fd.ping_retries: 5

#集群内的可以被选为主节点的节点列表

#cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2","node-3"]

#跨域配置

#action.destructive_requires_name: true

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

必要に応じて、各ノードのデータディレクトリの内容をすべて削除します。エラーを防ぐ

3.3クラスタの起動

実行ノードの bin/elasticsearch.bat を順にダブルクリックしてノードサーバーを起動します (スクリプトを作成して起動することもできます) 起動後、指定した名前でクラスターに自動的に参加します。

3.4 テストクラスター

1. Postman を使用してクラスターのステータスを表示する

http://127.0.0.1:1001/_cluster/health を取得します

http://127.0.0.1:1002/_cluster/health を取得します

http://127.0.0.1:1003/_cluster/healthを取得します

返されれば成功

3. 断片化

4、スプリングブートの統合

1. まず、pom.xml に Maven 依存関係を追加します。

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>

<!--<version>2.2.6.RELEASE</version>-->

<!--这里可不具体版本，会自动按照springboot版本注入合适版本-->

</dependency>

バージョン要件は公式に固有です

Spring Data Elasticsearch - リファレンスドキュメント

2. springboot 構成ファイルを追加します

2つの方法があります

1 つ目は、ポート tcp 9300 を介して接続することです。このバージョンの springboot は elasticsearch のバージョンと互換性があります。

Spring.data.elasticsearch.repositories.enabled= true

Spring.data.elasticsearch.cluster-nodes= 127.0.0.1:9300

Spring.data.elasticsearch.cluster-name= elasticsearch

このメソッドは ElasticSearchTemplate を使用します

もう 1 つは http 経由です

Spring.elasticsearch.rest.uris= 172.0.11.121:9201

このメソッドは ElasticSearchRestTemplate を使用します

このように、springboot と elasticsearch のバージョンは公式の要件を満たしている必要があります。

プロジェクトに Redis 依存関係が含まれている場合

次にスタートアップクラスを追加します

System.setProperty("es.set.netty.runtime.available.processors","false");

es の netty を使用せず、redis を使用します。

3. データを ES に保存する必要があるエンティティクラスは、アノテーションを追加する必要があります。

@Document(indexName = "shopping", shards = 3, replicas = 1,type="product")

//indexName相当于数据库的库名,type 相当于表名

public class Product {

    //必须有 id,这里的 id 是全局唯一的标识，等同于 es 中的"_id"

    @Id

    private Long id;//商品唯一标识



    /**

     * type : 字段数据类型

     * analyzer : 分词器类型

     * index : 是否索引(默认:true)

     * Keyword : 短语,不进行分词

     */

    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")

    private String title;//商品名称



    @Field(type = FieldType.Keyword)

    private String category;//分类名称



    @Field(type = FieldType.Double)

    private Double price;//商品价格



    @Field(type = FieldType.Keyword, index = false)

    private String images;//图片地址

}

4.構成クラス

ElasticsearchRestTemplate は、他の Spring プロジェクトのテンプレートと同様、spring-data-elasticsearch プロジェクトのクラスです。

spring-data-elasticsearch の新しいバージョンでは、ElasticsearchRestTemplate が元の ElasticsearchTemplate を置き換えます。

その理由は、ElasticsearchTemplate は TransportClient に基づいており、TransportClient は 8.x 以降のバージョンでは削除されるためです。したがって、ElasticsearchRestTemplate を使用することをお勧めします。

ElasticsearchRestTemplate は RestHighLevelClient クライアントに基づいています。RestHighLevelClient オブジェクトを作成するには、構成クラスをカスタマイズし、AbstractElasticsearchConfiguration を継承し、elasticsearchClient() 抽象メソッドを実装する必要があります。

カスタム構成クラスが必要です

AbstractElasticsearchConfiguration を継承し、elasticsearchClient() 抽象メソッドを実装して RestHighLevelClient オブジェクトを作成します。

import lombok.Data;

import org.apache.http.HttpHost;

import org.elasticsearch.client.RestClient;

import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.data.elasticsearch.config.AbstractElasticsearchConfiguration;



@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")

@Configuration

@Data

public class ElasticsearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration{



    private String host ;

    private Integer port ;

    //重写父类方法

    @Override

    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {

        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port));

        RestHighLevelClient restHighLevelClient = new

                RestHighLevelClient(builder);

        return restHighLevelClient;

    }

}

DAOデータアクセスオブジェクト

import com.lun.model.Product;

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

import org.springframework.stereotype.Repository;



@Repository

public interface ProductDao extends ElasticsearchRepository<Product, Long>{



}

汚い操作

import com.lun.dao.ProductDao;

import com.lun.model.Product;

import org.junit.Test;

import org.junit.runner.RunWith;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import org.springframework.data.domain.Page;

import org.springframework.data.domain.PageRequest;

import org.springframework.data.domain.Sort;

import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;



import java.util.ArrayList;

import java.util.List;



@RunWith(SpringRunner.class)

@SpringBootTest

public class SpringDataESProductDaoTest {



    @Autowired

    private ProductDao productDao;

    /**

     * 新增

     */

    @Test

    public void save(){

        Product product = new Product();

        product.setId(2L);

        product.setTitle("华为手机");

        product.setCategory("手机");

        product.setPrice(2999.0);

        product.setImages("http://www.atguigu/hw.jpg");

        productDao.save(product);

    }

    //POSTMAN, GET http://localhost:9200/product/_doc/2



    //修改

    @Test

    public void update(){

        Product product = new Product();

        product.setId(2L);

        product.setTitle("小米 2 手机");

        product.setCategory("手机");

        product.setPrice(9999.0);

        product.setImages("http://www.atguigu/xm.jpg");

        productDao.save(product);

    }

    //POSTMAN, GET http://localhost:9200/product/_doc/2





    //根据 id 查询

    @Test

    public void findById(){

        Product product = productDao.findById(2L).get();

        System.out.println(product);

    }



    @Test

    public void findAll(){

        Iterable<Product> products = productDao.findAll();

        for (Product product : products) {

            System.out.println(product);

        }

    }



    //删除

    @Test

    public void delete(){

        Product product = new Product();

        product.setId(2L);

        productDao.delete(product);

    }

    //POSTMAN, GET http://localhost:9200/product/_doc/2



    //批量新增

    @Test

    public void saveAll(){

        List<Product> productList = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {

            Product product = new Product();

            product.setId(Long.valueOf(i));

            product.setTitle("["+i+"]小米手机");

            product.setCategory("手机");

            product.setPrice(1999.0 + i);

            product.setImages("http://www.atguigu/xm.jpg");

            productList.add(product);

        }

        productDao.saveAll(productList);

    }



    //分页查询

    @Test

    public void findByPageable(){

        //设置排序(排序方式，正序还是倒序，排序的 id)

        Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.DESC,"id");

        int currentPage=0;//当前页，第一页从 0 开始， 1 表示第二页

        int pageSize = 5;//每页显示多少条

        //设置查询分页

        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(currentPage, pageSize,sort);

        //分页查询

        Page<Product> productPage = productDao.findAll(pageRequest);

        for (Product Product : productPage.getContent()) {

            System.out.println(Product);

        }

    }

}

複雑なクエリ検索操作

import com.lun.dao.ProductDao;

import com.lun.model.Product;

import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;

import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;

import org.junit.Test;

import org.junit.runner.RunWith;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import org.springframework.data.domain.PageRequest;

import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;



@RunWith(SpringRunner.class)

@SpringBootTest

public class SpringDataESSearchTest {



    @Autowired

    private ProductDao productDao;

    /**

     * term 查询

     * search(termQueryBuilder) 调用搜索方法，参数查询构建器对象

     */

    @Test

    public void termQuery(){

        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", "小米");

                Iterable<Product> products = productDao.search(termQueryBuilder);

        for (Product product : products) {

            System.out.println(product);

        }

    }

    /**

     * term 查询加分页

     */

    @Test

    public void termQueryByPage(){

        int currentPage= 0 ;

        int pageSize = 5;

        //设置查询分页

        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(currentPage, pageSize);

        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", "小米");

                Iterable<Product> products =

                        productDao.search(termQueryBuilder,pageRequest);

        for (Product product : products) {

            System.out.println(product);

        }

    }



}

パッケージAPI

: ElasticsearchTemplate の使用 - ショートブック

ElasticSearch のインストール、デプロイ、および Springboot の統合

2、クラスターを構成する

3.1 elasticsearch-cluster フォルダーの作成

3.2クラスターファイルディレクトリ内の各ノードのconfig/elasticsearch.yml設定ファイルを変更する

3.3クラスタの起動

3.4 テストクラスター

3. 断片化

4、スプリングブートの統合

1. まず、pom.xml に Maven 依存関係を追加します。

2. springboot 構成ファイルを追加します

3. データを ES に保存する必要があるエンティティクラスは、アノテーションを追加する必要があります。

4.構成クラス

おすすめ

ElasticSearch のインストール、デプロイ、および Springboot の統合

2、クラスターを構成する

3.1 elasticsearch-cluster フォルダーの作成

3.2クラスターファイルディレクトリ内の各ノードのconfig/elasticsearch.yml設定ファイルを変更する

3.3クラスタの起動

3.4 テストクラスター

3. 断片化

4、スプリングブートの統合

1. まず、pom.xml に Maven 依存関係を追加します。

2. springboot 構成ファイルを追加します

3. データを ES に保存する必要があるエンティティ クラスは、アノテーションを追加する必要があります。

4.構成クラス

おすすめ

3. データを ES に保存する必要があるエンティティクラスは、アノテーションを追加する必要があります。