ElasticSearch5在Ubuntu系统下的安装和Java调用
ElasticSearch是开源搜索平台的新成员，实时数据分析的神器。可以理解为作为搜索的数据库，可以提供搜索功能。对比关系型数据库，具有以下的相似关系：
| 关系型数据库 | 数据库 | 表 | 行 | 列 |
| ElasticSearch | 索引 | 类型 | 文档 | 字段 |
一个ES集群可以包含多个索引（数据库），每个索引又包含了很多类型（表），类型中包含了很多文档（行），每个文档又包含了很多字段（列）。
如果要实现对关系型数据库数据的搜索功能，需要将关系型数据库中的数据导入到ElasticSearch中，网上有解决方案。但是好像不支持最新的ElasticSearch5，可以使用我下面的Java代码实现数据的导入。
Ubuntu系统安装 Elasticsearch5
升级系统后安装 Oracle Java 7，既然 Elasticsearch 官方推荐使用 Oracle JDK 7 就不要尝试 JDK 8 和 OpenJDK 了：
1 $ sudo apt-get update 2 $ sudo apt-get upgrade 3 4 $ sudo apt-get install software-properties-common 5 $ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java 6 $ sudo apt-get update 7 8 $ sudo apt-get install oracle-java7-installer
加入 Elasticsearch 官方源后安装 elasticsearch：
1 $ wget -O - http://packages.elasticsearch.org/GPG-KEY-elasticsearch | apt-key add - 2 $ sudo echo "deb http://packages.elasticsearch.org/elasticsearch/1.1/debian stable main" >> /etc/apt/sources.list 3 4 $ sudo apt-get update 5 $ sudo apt-get install elasticsearch
加入到系统启动文件并启动 elasticsearch 服务，用 curl 测试一下安装是否成功：
1 $ sudo update-rc.d elasticsearch defaults 95 1
2
3 $ sudo /etc/init.d/elasticsearch start
4
5 $ curl -X GET 'http://localhost:9200'
6 {
7 "status" : 200,
8 "name" : "Fer-de-Lance",
9 "version" : {
10 "number" : "1.1.1",
11 "build_hash" : "f1585f096d3f3985e73456debdc1a0745f512bbc",
12 "build_timestamp" : "2014-04-16T14:27:12Z",
13 "build_snapshot" : false,
14 "lucene_version" : "4.7"
15 },
16 "tagline" : "You Know, for Search"
17 }
Elasticsearch 的集群和数据管理界面 Marvel 非常赞，可惜只对开发环境免费，安装很简单，完成后重启服务访问 http://192.168.2.172:9200/_plugin/marvel/ 就可以看到界面：
1 $ sudo /usr/share/elasticsearch/bin/plugin -i elasticsearch/marvel/latest 2 3 $ sudo /etc/init.d/elasticsearch restart 4 * Stopping Elasticsearch Server [ OK ] 5 * Starting Elasticsearch Server [ OK ]
另外可以安装elasticsearch-head作为管理Elasticsearch的web前端插件。
安装教程：Elasticsearch5中安装Elasticsearch-head插件
ElasticSearch Java调用
命令调用的方式不再讲述了，网上很多。ElasticSearch最终是要在项目中使用的。官方的API文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
自己写了助手类，方便大家调用。可以实现索引的增删改查，查询提供多种方法，包括or、and查询，多个关键词查询，关键词高亮等，适用于不同场合。
首先是引用需要的jar包。使用maven管理jar包，需要的jar包有：
1 <dependency> 2 <groupId>org.elasticsearch</groupId> 3 <artifactId>elasticsearch</artifactId> 4 <version>5.3.1</version> 5 </dependency> 6 <dependency> 7 <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> 8 <artifactId>transport</artifactId> 9 <version>5.3.1</version> 10 </dependency> 11 <dependency> 12 <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> 13 <artifactId>log4j-api</artifactId> 14 <version>2.7</version> 15 </dependency> 16 <dependency> 17 <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> 18 <artifactId>log4j-core</artifactId> 19 <version>2.7</version> 20 </dependency>
然后是ElasticSearch配置文件，存储集群名称、集群IP、索引名称。配置文件命名为：elasticsearch.properties
cluster_name=elasticsearch cluster_serverip=127.0.0.1 indexname=blogsystem
还需要配置日志配置文件，命名为：log4j2.properties
appender.console.type = Console appender.console.name = console appender.console.layout.type = PatternLayout rootLogger.level = info rootLogger.appenderRef.console.ref = console
最后是java的实现ElasticSearch助手类。为了方便使用，助手类分为具体实现和调用两个类。
ElasticSearch具体实现类：ElasticSearchUtilsImp.java
package com.blog.utils;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.lang.reflect.Method;
import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.text.Text;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.rest.RestStatus;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
/**
* @author：Tim
* @date：2017年5月3日 下午8:24:22
* @description：ElasticSearch助手类具体实现
*/
public class ElasticSearchUtilsImp {
private static String cluster_name = null;// 实例名称
private static String cluster_serverip = null;// elasticSearch服务器ip
private static String indexname = null;// 索引名称
static {
try {
// 读取db.properties文件
Properties props = new Properties();
InputStream in = ElasticSearchUtilsImp.class.getResourceAsStream("/elasticsearch.properties");
props.load(in);// 加载文件
// 读取信息
cluster_name = props.getProperty("cluster_name");
cluster_serverip = props.getProperty("cluster_serverip");
indexname = props.getProperty("indexname");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("加载数据库配置文件出错！");
}
}
/**
* 返回一个到ElasticSearch的连接客户端
*
* @return
*/
private static TransportClient getClient() {
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", cluster_name).build();// 设置集群名称
@SuppressWarnings("unchecked")
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);// 创建client
try {
client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(cluster_serverip), 9300));// 增加地址和端口
} catch (UnknownHostException e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("ElasticSearch连接失败！");
}
return client;
}
/**
* 将Map转换成builder
*
* @param mapParam
* @return
* @throws Exception
*/
private static XContentBuilder createMapJson(Map<String, String> mapParam) throws Exception {
XContentBuilder source = XContentFactory.jsonBuilder().startObject();
for (Map.Entry<String, String> entry : mapParam.entrySet()) {
source.field(entry.getKey(), entry.getValue());
}
source.endObject();
return source;
}
/**
* 将实体转换成json
*
* @param entity 实体
* @param fieldNameParm 实体中待转换成json的字段
* @return 返回json
* @throws Exception
*/
private static XContentBuilder createEntityJson(Object entity, String... methodNameParm) throws Exception {
// 创建json对象, 其中一个创建json的方式
XContentBuilder source = XContentFactory.jsonBuilder().startObject();
try {
for (String methodName : methodNameParm) {
if (!methodName.startsWith("get")) {
throw new Exception("不是有效的属性！");
}
Method method = entity.getClass().getMethod(methodName, null);
String fieldValue = (String) method.invoke(entity, null);
String fieldName = StringUtils.toLowerCaseFirstOne(methodName.replace("get", ""));// 去掉“get”，并将首字母小写
// 避免和elasticSearch中id字段重复
if (fieldName == "_id") {
fieldName = "id";
}
source.field(fieldName, fieldValue);
}
} catch (NoSuchMethodException e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("未找到方法！");
}
source.endObject();
return source;
}
/**
* 将一个Map格式的数据（key,value）插入索引 （私有方法）
*
* @param type 类型（对应数据库表）
* @param docId id，对应elasticSearch中的_id字段
* @param mapParam Map格式的数据
* @return
*/
public static boolean addMapDocToIndex(String type, String docId, Map<String, String> mapParam) {
boolean result = false;
TransportClient client = getClient();
XContentBuilder source = null;
try {
source = createMapJson(mapParam);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
// 存json入索引中
IndexResponse response = null;
if (docId == null) {
// 使用默认的id
response = client.prepareIndex(indexname, type).setSource(source).get();
} else {
response = client.prepareIndex(indexname, type, docId).setSource(source).get();
}
// 插入结果获取
String index = response.getIndex();
String gettype = response.getType();
String id = response.getId();
long version = response.getVersion();
RestStatus status = response.status();
String strResult = "新增文档成功：" + index + " : " + gettype + ": " + id + ": " + version + ": " + status.getStatus();
System.out.println(strResult);
if (status.getStatus() == 201) {
result = true;
}
// 关闭client
client.close();
return result;
}
/**
* 将一个实体存入到默认索引的类型中（指定_id，一般是业务数据的id，及elasticSearch和关系型数据使用同一个id，方便同关系型数据库互动）
* （私有方法）
*
* @param type 类型（对应数据库表）
* @param docId id，对应elasticSearch中的_id字段
* @param entity 要插入的实体
* @param methodNameParm 需要将实体中哪些属性作为字段
* @return
*/
public static boolean addEntityDoc(String type, String docId, Object entity, String... methodNameParm) {
boolean result = false;
TransportClient client = getClient();
XContentBuilder source = null;
try {
source = createEntityJson(entity, methodNameParm);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
// 存json入索引中
IndexResponse response = null;
if (docId == null) {
// 使用默认的id
response = client.prepareIndex(indexname, type).setSource(source).get();
} else {
response = client.prepareIndex(indexname, type, docId).setSource(source).get();
}
// 插入结果获取
String index = response.getIndex();
String gettype = response.getType();
String id = response.getId();
long version = response.getVersion();
RestStatus status = response.status();
String strResult = "新增文档成功：" + index + " : " + gettype + ": " + id + ": " + version + ": " + status.getStatus();
System.out.println(strResult);
if (status.getStatus() == 201) {
result = true;
}
// 关闭client
client.close();
return result;
}
/**
* 删除文档
*
* @param type 类型（对应数据库表）
* @param docId 类型中id
* @return
*/
public static boolean deleteDoc(String type, String docId) {
boolean result = false;
TransportClient client = getClient();
DeleteResponse deleteresponse = client.prepareDelete(indexname, type, docId).get();
System.out.println("删除结果：" + deleteresponse.getResult().toString());
if (deleteresponse.getResult().toString() == "DELETED") {
result = true;
}
// 关闭client
client.close();
return result;
}
/**
* 修改文档
*
* @param type 类型
* @param docId 文档id
* @param updateParam 需要修改的字段和值
* @return
*/
public static boolean updateDoc(String type, String docId, Map<String, String> updateParam) {
String strResult = "";
boolean result = false;
TransportClient client = getClient();
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
updateRequest.index(indexname);
updateRequest.type(type);
updateRequest.id(docId);
try {
updateRequest.doc(createMapJson(updateParam));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
try {
strResult = client.update(updateRequest).get().getResult().toString();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(strResult);
if (strResult == "UPDATED") {
result = true;
}
return result;
}
/**
* TODO or查询命中条数
* @param type 类型
* @param shouldMap 查询条件
* @return
*/
public static int multiOrSearchDocCount(String type, Map<String, String> shouldMap) {
TransportClient client = getClient();
return 0;
}
/**
* 高亮搜索
*
* @param type 类型
* @param fieldName 段
* @param keyword 关键词
* @param from 开始行数
* @param size 每页大小
* @return
*/
public static Map<String, Object> searchDocHighlight(String type, String fieldName, String keyword, int from,
int size) {
TransportClient client = getClient();
// 高亮
HighlightBuilder hiBuilder = new HighlightBuilder();
hiBuilder.preTags("<span style=\"color:red\">");
hiBuilder.postTags("</span>");
hiBuilder.field(fieldName);
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchPhraseQuery(fieldName, keyword);
SearchRequestBuilder responsebuilder = client.prepareSearch(indexname).setTypes(type);
responsebuilder.setQuery(queryBuilder);
responsebuilder.highlighter(hiBuilder);
responsebuilder.setFrom(from);
responsebuilder.setSize(size);
responsebuilder.setExplain(true);
SearchResponse myresponse = responsebuilder.execute().actionGet();
SearchHits searchHits = myresponse.getHits();
// 总命中数
long total = searchHits.getTotalHits();
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
map.put("total", total);
List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<Map<String, Object>>();
for (int i = 0; i < searchHits.getHits().length; i++) {
Map<String, HighlightField> highlightFields = searchHits.getHits()[i].getHighlightFields();
// 段高亮
HighlightField titleField = highlightFields.get(fieldName);
Map<String, Object> source = searchHits.getHits()[i].getSource();
if (titleField != null) {
Text[] fragments = titleField.fragments();
String name = "";
for (Text text : fragments) {
name += text;
}
source.put(fieldName, name);
}
list.add(source);
}
map.put("rows", list);
return map;
}
/**
* or条件查询高亮
*
* @param type 类型
* @param shouldMap or条件和值
* @param from 开始行数
* @param size 每页大小
* @return
*/
public static Map<String, Object> multiOrSearchDocHigh(String type, Map<String, String> shouldMap, int from,
int size) {
TransportClient client = getClient();
SearchRequestBuilder responsebuilder = client.prepareSearch(indexname).setTypes(type);
responsebuilder.setFrom(from);
responsebuilder.setSize(size);
responsebuilder.setExplain(true);
// 高亮
HighlightBuilder hiBuilder = new HighlightBuilder();
hiBuilder.preTags("<span style=\"color:red\">");
hiBuilder.postTags("</span>");
// 高亮每个字段
for (String key : shouldMap.keySet()) {
hiBuilder.field(key);
}
responsebuilder.highlighter(hiBuilder);
if (null != shouldMap && shouldMap.size() > 0) {
// 创建一个查询
BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
// 这里查询的条件用map传递
for (String key : shouldMap.keySet()) {
queryBuilder.should(QueryBuilders.matchPhraseQuery(key, shouldMap.get(key)));// or连接条件
}
// 查询
responsebuilder.setQuery(queryBuilder);
}
SearchResponse myresponse = responsebuilder.execute().actionGet();
SearchHits searchHits = myresponse.getHits();
// 总命中数
long total = searchHits.getTotalHits();
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
map.put("total", total);
List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<Map<String, Object>>();
for (int i = 0; i < searchHits.getHits().length; i++) {
Map<String, HighlightField> highlightFields = searchHits.getHits()[i].getHighlightFields();
Map<String, Object> source = searchHits.getHits()[i].getSource();
for (String key : shouldMap.keySet()) {
// 各个段进行高亮
HighlightField titleField = highlightFields.get(key);
if (titleField != null) {
Text[] fragments = titleField.fragments();
String name = "";
for (Text text : fragments) {
name += text;
}
source.put(key, name);
}
}
list.add(source);
}
map.put("rows", list);
return map;
}
/**
* 搜索
*
* @param type 类型
* @param fieldName 待搜索的字段
* @param keyword 待搜索的关键词
* @param from 开始行数
* @param size 每页大小
* @return
*/
public static Map<String, Object> searchDoc(String type, String fieldName, String keyword, int from, int size) {
List<String> hitResult = new ArrayList<String>();
TransportClient client = getClient();
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchPhraseQuery(fieldName, keyword);
SearchRequestBuilder responsebuilder = client.prepareSearch(indexname).setTypes(type);
responsebuilder.setQuery(queryBuilder);
responsebuilder.setFrom(from);
responsebuilder.setSize(size);
responsebuilder.setExplain(true);
SearchResponse myresponse = responsebuilder.execute().actionGet();
SearchHits hits = myresponse.getHits();
for (int i = 0; i < hits.getHits().length; i++) {
hitResult.add(hits.getHits()[i].getSourceAsString());
}
// 将命中结果转换成Map输出
Map<String, Object> modelMap = new HashMap<String, Object>(2);
modelMap.put("total", hitResult.size());
modelMap.put("rows", hitResult);
return modelMap;
}
/**
* 多个条件进行or查询
*
* @param type 类型
* @param shouldMap 进行or查询的段和值
* @param from 开始行数
* @param size 每页大小
* @return
*/
public static Map<String, Object> multiOrSearchDoc(String type, Map<String, String> shouldMap, int from, int size) {
List<String> hitResult = new ArrayList<String>();
TransportClient client = getClient();
SearchRequestBuilder responsebuilder = client.prepareSearch(indexname).setTypes(type);
responsebuilder.setFrom(from);
responsebuilder.setSize(size);
responsebuilder.setExplain(true);
if (null != shouldMap && shouldMap.size() > 0) {
// 创建一个查询
BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
// 这里查询的条件用map传递
for (String key : shouldMap.keySet()) {
queryBuilder.should(QueryBuilders.matchPhraseQuery(key, shouldMap.get(key)));// or连接条件
}
// 查询
responsebuilder.setQuery(queryBuilder);
}
SearchResponse myresponse = responsebuilder.execute().actionGet();
SearchHits hits = myresponse.getHits();
for (int i = 0; i < hits.getHits().length; i++) {
hitResult.add(hits.getHits()[i].getSourceAsString());
}
// 将命中结果转换成Map输出
Map<String, Object> modelMap = new HashMap<String, Object>(2);
modelMap.put("total", hitResult.size());
modelMap.put("rows", hitResult);
return modelMap;
}
/**
* 多个条件进行and查询
*
* @param type 类型
* @param mustMap 进行and查询的段和值
* @param from 开始行数
* @param size 每页大小
* @return
*/
public static Map<String, Object> multiAndSearchDoc(String type, Map<String, String> mustMap, int from, int size) {
List<String> hitResult = new ArrayList<String>();
TransportClient client = getClient();
SearchRequestBuilder responsebuilder = client.prepareSearch(indexname).setTypes(type);
responsebuilder.setFrom(from);
responsebuilder.setSize(size);
responsebuilder.setExplain(true);
if (null != mustMap && mustMap.size() > 0) {
// 创建一个查询
BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
// 这里查询的条件用map传递
for (String key : mustMap.keySet()) {
queryBuilder.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery(key, mustMap.get(key)));// and查询
}
// 查询
responsebuilder.setQuery(queryBuilder);
}
SearchResponse myresponse = responsebuilder.execute().actionGet();
SearchHits hits = myresponse.getHits();
for (int i = 0; i < hits.getHits().length; i++) {
hitResult.add(hits.getHits()[i].getSourceAsString());
}
// 将命中结果转换成Map输出
Map<String, Object> modelMap = new HashMap<String, Object>(2);
modelMap.put("total", hitResult.size());
modelMap.put("rows", hitResult);
return modelMap;
}
}
ElasticSearchUtilsImp.java
ElasticSearch调用类，是对实现类的各种组合，供外部调用。调用类名称：ElasticSearchUtils.java
1 package com.blog.utils;
2
3 import java.util.Map;
4
5 /**
6 * @author：Tim
7 * @date：2017年5月3日 下午8:24:22
8 * @description：ElasticSearch助手类
9 */
10 public class ElasticSearchUtils {
11
12 /**
13 * 将一个Map格式的数据（key,value）插入索引（指定_id，一般是业务数据的id，及elasticSearch和关系型数据使用同一个id，方便同关系型数据库互动）
14 *
15 * @param type 类型（对应数据库表）
16 * @param docId id，对应elasticSearch中的_id字段
17 * @param mapParam Map格式的数据
18 * @return
19 */
20 public static boolean addDoc(String type, String docId, Map<String, String> mapParam) {
21 return ElasticSearchUtilsImp.addMapDocToIndex(type, docId, mapParam);
22 }
23
24 /**
25 * 将一个Map格式的数据（key,value）插入索引 （使用默认_id）
26 *
27 * @param type 类型（对应数据库表）
28 * @param mapParam Map格式的数据
29 * @return
30 */
31 public static boolean addDoc(String type, Map<String, String> mapParam) {
32 return ElasticSearchUtilsImp.addMapDocToIndex(type, null, mapParam);
33 }
34
35 /**
36 * 将一个实体存入到默认索引的类型中（默认_id）
37 *
38 * @param type 类型（对应数据库表）
39 * @param entity 要插入的实体
40 * @param methodNameParm 需要将实体中哪些属性作为字段
41 * @return
42 */
43 public static boolean addDoc(String type, Object entity, String... methodNameParm) {
44 return ElasticSearchUtilsImp.addEntityDoc(type, null, entity, methodNameParm);
45 }
46
47 /**
48 * 将一个实体存入到默认索引的类型中（指定_id，一般是业务数据的id，及elasticSearch和关系型数据使用同一个id，方便同关系型数据库互动）
49 *
50 * @param type 类型（对应数据库表）
51 * @param docId id，对应elasticSearch中的_id字段
52 * @param entity 要插入的实体
53 * @param methodNameParm 需要将实体中哪些属性作为字段
54 * @return
55 */
56 public static boolean addDoc(String type, String docId, Object entity, String... methodNameParm) {
57 return ElasticSearchUtilsImp.addEntityDoc(type, docId, entity, methodNameParm);
58 }
59
60 /**
61 * 删除文档
62 *
63 * @param type 类型（对应数据库表）
64 * @param docId 类型中id
65 * @return
66 */
67 public static boolean deleteDoc(String type, String docId) {
68 return ElasticSearchUtilsImp.deleteDoc(type, docId);
69 }
70
71 /**
72 * 修改文档
73 *
74 * @param type 类型
75 * @param docId 文档id
76 * @param updateParam 需要修改的字段和值
77 * @return
78 */
79 public static boolean updateDoc(String type, String docId, Map<String, String> updateParam) {
80 return ElasticSearchUtilsImp.updateDoc(type, docId, updateParam);
81 }
82
83 // --------------------以下是各种搜索方法--------------------------
84
85 /**
86 * 高亮搜索
87 *
88 * @param type 类型
89 * @param fieldName 段
90 * @param keyword 段值
91 * @return
92 */
93 public static Map<String, Object> searchDocHighlight(String type, String fieldName, String keyword) {
94 return ElasticSearchUtilsImp.searchDocHighlight(type, fieldName, keyword, 0, 10);
95 }
96
97 /**
98 * 高亮搜索
99 *
100 * @param type 类型
101 * @param fieldName 段
102 * @param keyword 关键词
103 * @param from 开始行数
104 * @param size 每页大小
105 * @return
106 */
107 public static Map<String, Object> searchDocHighlight(String type, String fieldName, String keyword, int from,
108 int size) {
109 return ElasticSearchUtilsImp.searchDocHighlight(type, fieldName, keyword, from, size);
110 }
111
112 /**
113 * or条件查询高亮
114 *
115 * @param type 类型
116 * @param shouldMap or条件和值
117 * @return
118 */
119 public static Map<String, Object> multiOrSearchDocHigh(String type, Map<String, String> shouldMap, int from,
120 int size) {
121 return ElasticSearchUtilsImp.multiOrSearchDocHigh(type, shouldMap, from, size);
122 }
123
124 /**
125 * 搜索
126 *
127 * @param type 类型
128 * @param fieldName 待搜索的字段
129 * @param keyword 待搜索的关键词
130 */
131 public static Map<String, Object> searchDoc(String type, String fieldName, String keyword) {
132 return ElasticSearchUtilsImp.searchDoc(type, fieldName, keyword, 0, 10);
133 }
134
135 /**
136 * 多个条件进行or查询
137 *
138 * @param type 类型
139 * @param shouldMap 进行or查询的段和值
140 * @return
141 */
142 public static Map<String, Object> multiOrSearchDoc(String type, Map<String, String> shouldMap) {
143 return ElasticSearchUtilsImp.multiOrSearchDoc(type, shouldMap, 0, 10);
144 }
145
146 /**
147 * 多个条件进行and查询
148 *
149 * @param type 类型
150 * @param mustMap 进行and查询的段和值
151 * @return
152 */
153 public static Map<String, Object> multiAndSearchDoc(String type, Map<String, String> mustMap) {
154 return ElasticSearchUtilsImp.multiAndSearchDoc(type, mustMap, 0, 10);
155 }
156 }
会使用到的其他助手类：StringUtils.java
StringUtils.java
具体的使用在我的另一个项目中有使用实例，该项目使用这个助手类实现了索引的各种操作，以及搜索展现功能。项目位置：https://github.com/yangtzeyufei/EasyBlog
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