Elasticsearch入门及常用命令和Spring中的常用操作

标签：discussPostMapper Spring 查询索引 Elasticsearch 常用命令如下数据 discussPostRepository

入门

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简介

一个分布式的、Restful风格的搜索引擎。
支持对各种类型的数据的检索。
搜索速度快，可以提供实时的搜索服务。
便于水平扩展，每秒可以处理PB级海量数据。

常用术语

索引：与MySQL数据库中的Database相对应
类型：与MySQL数据库中的Table相对应
文档: 相当于MySQL中的一条数据，采用JSON结构
字段：对应MySQL数据库中的一列

在ES6.0之后，前两个术语与MySQL对应逐步发生变化，删除了类型，变成一个索引对应一张表，但是保留了类型这个单词。

在ES7.0之后，逐步删除类型。

集群：多台服务器组合在一起，分布式部署，提高整体性能
节点：集群中的每台服务器，称呼为节点
分片：一个索引相当于一张表，分片则是对这个索引进行划分，提高并发能力。
副本：对分片进行备份，一个分片可以有多个备份，提高系统可用性。

安装与配置

对于Elasticsearch的下载，最好在对应项目中，找到父级依赖所确定的版本，因为这是经过测试，与当前Spring Boot版本最匹配的版本。

往期版本下载地址

下载完成后，解压到不含有中文的目录，目录结果如下图所示：

版本不一致，目录结构可能会有所区别。

配置

配置文件

配置主要是配置config目录下的elasticsearch.yml文件；配置内容如下所示：

# 集群名字
cluster.name: my-application
# 数据存储位置
path.data: E:\Data\elasticsearch\es-7.15.2\data
# 运行时产生日志 存储位置
path.logs: E:\Data\elasticsearch\es-7.15.2\logs

配置结果如下图所示：

在这里插入图片描述

配置环境变量

进入配置环境变量界面步骤：系统->系统信息->高级系统设置->环境变量

在系统变量的Path中新建环境变量；如下图所示：

安装中文分词插件

ES默认进行英文分词，需要安装中文分词插件来对中文进行分词，即可对中文关键词进行检索。

对应Elasticsearch版本来下载对应的中文分词插件。

下载地址

首先在Elasticsearch安装目录下的，plugins目录下，新建一个ik文件夹，然后将分词插件解压到ik目录下，如下图所示：

在config目录下，有许多dic字典文件，里面包含很多中文词语，除此之外，若需要新增当前流行的"网络词语"，需要在IKAnalyzer.cfg.xml文件中进行配置。

安装ApiPost

该工具在操作和界面上与postman类似，但是功能比postman更多，主要用来进行API设计、调试、测试等；且支持中文。

因为ES服务器，通过命令行存储某些数据；过长不方便，可以用ApiPost模拟网页，发送HTTP请求，往ES服务器中添加数据更为方便。

除此之外，当需要查询某些复杂数据时，也可以用ApiPost来简化数据查询。

运行Elasticsearch

可以通过双击bin目录下的elasticsearch.bat文件直接启动，也可以在命令行启动。

若出现如下报错：

[DESKTOP-CO3SKTG] error updating geoip database [GeoLite2-ASN.mmdb]

则在配置文件中添加如下配置，再重新启动即可。

ingest.geoip.downloader.enabled: false

即禁止geoip数据库的更新。

启动后结果如下：

在这里插入图片描述

常见命令操作

因为配置过环境变量，所以可以直接在任意位置的命令行中，执行ES命令。

查询ES健康状况

curl -X GET "localhost:9200/_cat/health?v"

ES默认端口为9200，v表示显示标题，使用GET请求获取数据；执行结果如下所示：

在这里插入图片描述

第一行是标题，第二行是显示的数据。

timestamp：表示事件
cluster：集群名
status：状态；green表示很健康
node.total：集群的节点个数
node.data：集群数据节点个数

查询节点

执行如下命令，查看集群节点；

curl -X GET "localhost:9200/_cat/nodes?v"

结果如下：

在这里插入图片描述

查看索引

执行如下命令；

curl -X GET "localhost:9200/_cat/indices?v"

结果如下：
在这里插入图片描述

结果显示当前并未有索引。

新建索引

新建索引采用的是PUT请求，执行命令如下：

curl -X PUT "localhost:9200/test"

表示新建test索引；执行结果如下图：

返回结果为JSON格式。

此时再次查询索引，则会显示出一条索引，且因为没有给索引进行分片和备份，所以健康状况会显示yellow，结果如下图：

删除索引

删除索引，使用DELETE请求，执行命令如下所示：

curl -X DELETE "localhost:9200/test"

删除名为test的索引；执行结果如下图所示：

此时再次查询索引则不存在名为test的索引，如下图所示：

在这里插入图片描述

使用ApiPost访问ES

查询索引

如图所示：

新建索引

如图所示：

再次查询索引即可查到名为test的索引，如下图所示：

在这里插入图片描述

删除索引

如图所示：

在这里插入图片描述

插入数据

如下图所示：

在这里插入图片描述

使用PUT请求，插入数据，会自动创建索引test，_doc插入数据类型，表示占位，1则是插入数据的id；插入数据格式为JSON。

查询数据

如下图所示：

查询使用GET请求，表示查询索引为test，占位为_doc下id为1的数据。

修改数据

如下图所示：

在这里插入图片描述

修改数据其实与插入数据一致，在同样的位置修改数据，在底层就是先删除该位置原先存在的数据，并插入新的数据。

删除数据

如下图所示：

删除数据使用的是DELETE请求，返回结果确认删除；此时再次查询，则数据不存在，如下图所示：

查询索引对应所有数据

如图所示：

在这里插入图片描述

test表示索引名。

根据索引的单字段条件查询

如图所示：

在这里插入图片描述

q表示查询的条件，title:互联网则表示含有title字段，且字段内容含有互联网的数据。

且ES在查询时，会先将条件分割为多个词条，然后去查询包含对应字条的数据。

根据索引的多字段条件查询

如图所示：

在这里插入图片描述

多字段查询格式如图所示；query表示条件，multi_match表示多个匹配，fields则表示匹配条件的字段。

Spring整合Elasticsearch

引入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-elasticsearch -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

配置Elasticsearch

在配置文件application.properties中配置如下内容：

# 连接集群节点
spring.elasticsearch.uris=localhost:9200

出现Redis与Elasticsearch发生Netty冲突

主要是Redis与Elasticsearch都调用了NettyRuntime类的setAvailableProcessors方法。

解决办法

在Application启动类中，添加如下内容：

@PostConstruct	// 所注解的方法 会在构造器调用完以后调用
	public void init() {
		// 解决Netty启动冲突问题
		// 由Netty4Utils.setAvailableProcessors()得
		System.setProperty("es.set.netty.runtime.available.processors", "false");
	}

配置实体

即配置项目实体与ElasticSearch相对应；即可自动生成与某实体相对应的索引；具体实体类配置如下所示：

/**
 * @author 花木凋零成兰
 * @date 2024/3/4 20:16
 */
@Document(indexName = "discusspost")    // 与Elasticsearch关联 设置索引 注意不能出现大写字母
public class DiscussPost {

    @Id // 与ES索引对应字段
    private int id;

    @Field(type = FieldType.Integer)    // type字段类型
    private int userId;

    /**
     * analyzer时候的解析器   ik_max_word 尽可能的拆分
     * searchAnalyzer搜索时候的解析器   ik_smart 灵活的拆分
     */
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String title;

    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String content;

    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int type;

    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int status;

    @Field(type = FieldType.Date)
    private Date createTime;

    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int commentCount;

    @Field(type = FieldType.Double)
    private double score;

}

配置接口

配置完实体类后，还需要配置对ES操作接口，即接口内自动包含了与ES有关的API；接口配置如下所示：

/**
 * ES操作接口
 * @author 花木凋零成兰
 * @date 2024/3/25 21:14
 */
@Repository
public interface DiscussPostRepository extends ElasticsearchRepository<DiscussPost, Integer> {
}

自定义接口继承ElasticsearchRepository<K, V>类，自定义接口内即有关于ES操作的API，K指操作的数据实体类型，V指数据实体类型的id类型。

测试

在ES7中，ElasticsearchRepository主要用来实现简单的对数据增删改查，即主要用于实现简单操作；ElasticsearchRestTemplate类则主要用来实现对数据的复杂查询等；即主要用户复杂的数据操作。

测试代码如下：

/**
 * @author 花木凋零成兰
 * @date 2024/3/25 21:15
 */
@SpringBootTest
@ContextConfiguration(classes = Application.class)		// 使用Application类的配置
public class ElasticsearchTests {

    @Autowired
    private DiscussPostMapper discussPostMapper;

    @Autowired()
    private DiscussPostRepository discussPostRepository;

    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate; // 多用于复杂查询

    @Test
    public void insertTest() {
        // 测试插入数据 若不存在索引 会自动创建
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(241));   // 每次插入一条数据
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(242));
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(243));
    }

    @Test
    public void insertListTest() {
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(101, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(102, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(103, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(111, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(112, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(131, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(132, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(133, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(134, 0, 100));   // 一次性插入多条数据
    }

    @Test
    public void updateTest() {
        DiscussPost discussPost = discussPostMapper.selectDiscussPostById(231);
        discussPost.setContent("我是Java程序员，我要好好学Java!");
        discussPostRepository.save(discussPost);    // 在同样id处重新插入数据 覆盖原先数据
    }

    @Test
    public void deleteTest() {
        discussPostRepository.deleteById(231);  // 根据id删除数据
    }

    @Test
    public void deleteAllTest() {
        discussPostRepository.deleteAll();  // 一次性删除所有数据
    }

    @Test
    public void testSearch() {
        // 构造搜索条件
        NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery("互联网寒冬", "title", "content"))    // 构建搜索条件 多字段查询内容
                .withSorts(
                        SortBuilders.fieldSort("type").order(SortOrder.DESC), // 构建排序顺序 先按照type倒序排
                        SortBuilders.fieldSort("score").order(SortOrder.DESC), // 再按score倒序排
                        SortBuilders.fieldSort("createTime").order(SortOrder.DESC)  // 再按创建时间 倒序排
                )
                .withPageable(PageRequest.of(0, 10))    // 分页查询 第几页, 该页显示数据数量
                .withHighlightFields(   // 配置字段高亮显示
                        new HighlightBuilder.Field("title").preTags("<em>").postTags("</em>"),
                        new HighlightBuilder.Field("content").preTags("<em>").postTags("</em>")
                )
                .build();
        SearchHits<DiscussPost> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(searchQuery, DiscussPost.class);
        if (searchHits.getTotalHits() <= 0) {      // 若查询无数据
            new PageImpl<DiscussPost>(null, PageRequest.of(0, 20), 0);
        }
        List<DiscussPost> discussPostList = searchHits.stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());    // 将查询的数据转化为List集合
        Page<DiscussPost> page = new PageImpl<>(discussPostList, searchQuery.getPageable(), searchHits.getTotalHits());
        System.out.println(page.getTotalElements());  // 获取总数
        System.out.println(page.getNumber());    // 获取页码
        System.out.println(page.getSize());  // 获取每页个数
        System.out.println(page.getTotalPages());    // 分页总数
        for (DiscussPost discussPost : page) {
            System.out.println(discussPost);    // 输出查询结果
        }

    }

    @Test
    public void testSearchByTemplateHighLight() {   // 按条件查询数据 实现高亮
        NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery("互联网寒冬", "title", "content"))    // 构建搜索条件 多字段查询内容
                .withSorts(
                        SortBuilders.fieldSort("type").order(SortOrder.DESC), // 构建排序顺序 先按照type倒序排
                        SortBuilders.fieldSort("score").order(SortOrder.DESC), // 再按score倒序排
                        SortBuilders.fieldSort("createTime").order(SortOrder.DESC)  // 再按创建时间 倒序排
                )
                .withPageable(PageRequest.of(0, 10))    // 分页查询 第几页, 该页显示数据数量
                .withHighlightFields(
                        new HighlightBuilder.Field("title").preTags("<em>").postTags("</em>"),
                        new HighlightBuilder.Field("content").preTags("<em>").postTags("</em>")
                )   // 配置字段高亮显示
                .build();
        SearchHits<DiscussPost> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(searchQuery, DiscussPost.class);
        // SearchPage<DiscussPost> page = SearchHitSupport.searchPageFor(searchHits, searchQuery.getPageable());

        // 获取高亮结果集
        List<DiscussPost> list = new ArrayList<>();
        for (SearchHit<DiscussPost> searchHit : searchHits) {
            DiscussPost discussPost = searchHit.getContent();
            if (searchHit.getHighlightFields().get("title") != null) {
                discussPost.setTitle(searchHit.getHighlightFields().get("title").get(0));
                // discussPost.setContent(searchHit.getHighlightField("content").toString());
            }
            if (searchHit.getHighlightFields().get("content") != null) {
                discussPost.setContent(searchHit.getHighlightFields().get("content").get(0));
                // discussPost.setContent(searchHit.getHighlightField("content").toString());
            }
            list.add(discussPost);
        }
        // 组装分页对象
        Page<DiscussPost> pageInfo = new PageImpl<>(list, searchQuery.getPageable(), searchHits.getTotalHits());
        System.out.println(pageInfo.getTotalElements());    // 获取查询得到数据总数
        System.out.println(pageInfo.getTotalPages());   // 获取总页数
        System.out.println(pageInfo.getNumber());   // 获取当前页码
        System.out.println(pageInfo.getSize());     // 获取当前页面个数
        // 输出分页结果
        for (DiscussPost discussPost : pageInfo) {
            System.out.println(discussPost);
        }

    }
}

因测试数据过多，此处只展示最后一个测试方法执行成功结果；如下所示：

标签：discussPostMapper,Spring,查询,索引,Elasticsearch,常用命令,如下,数据,discussPostRepository
From： https://blog.csdn.net/qq_61457746/article/details/137030226

Elasticsearch入门及常用命令和Spring中的常用操作

入门

简介

常用术语

安装与配置

配置

配置文件

配置环境变量

安装中文分词插件

安装ApiPost

运行Elasticsearch

常见命令操作

查询ES健康状况

查询节点

查看索引

新建索引

删除索引

使用ApiPost访问ES

查询索引

新建索引

删除索引

插入数据

查询数据

修改数据

删除数据

查询索引对应所有数据

根据索引的单字段条件查询

根据索引的多字段条件查询

Spring整合Elasticsearch

引入依赖

配置Elasticsearch

出现Redis与Elasticsearch发生Netty冲突

解决办法

配置实体

配置接口

测试

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