java框架之SpringBoot(13)-检索及整合Elasticsearch
ElasticSearch介绍
简介
我们的应用经常需要使用检索功能,开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速的存储、搜索和分析海量数据。SpringBoot 通过整合 SpringData Elasticsearch 为我们提供了非常便捷的检索功能支持。
Elasticsearch 是一个分布式搜索服务,提供 Restful API,底层基于 Lucene,采用多 shard(分片)的方式保证数据安全,并且提供自动 resharding 的功能,github 等大型的站点也是采用了 Elasticsearch 作为其搜索服务。
Elasticsearch 官网 | Elasticsearch 权威指南 | Elasticsearch 权威指南离线版(提取码:v7th)
安装
核心概念
下面引用权威指南中的一段话:
应用中的对象很少只是简单的键值列表,更多时候它拥有复杂的数据结构,比如包含日期、地理位置、另一个对象或者数组。
总有一天你会想到把这些对象存储到数据库中。将这些数据保存到由行和列组成的关系数据库中,就好像是把一个丰富,信息表现力强的对象拆散了放入一个非常大的表格中:你不得不拆散对象以适应表模式(通常一列表示一个字段),然后又不得不在查询的时候重建它们。
Elasticsearch 是面向文档 (document oriented) 的,这意味着它可以存储整个对象或文档 (document) 。然而它不仅仅是存储,还会索引 (index) 每个文档的内容使之可以被搜索。在 Elasticsearch 中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同,这也是 Elasticsearch 能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
涉及如下几个概念:
- Document:文档,通常一个对象就用一个文档表示,保存到 Elasticsearch 中数据的最小单位,存储格式为 Json,即一个文档也是一个 Json 对象。
- Index:索引,在 Elasticsearch 中有两种语境:1、索引(动词)一个文档,表示将文档存储到 Elasticsearch 中的行为;2、进行文档的索引过程中会生成一个索引(名词),类似于传统关系型数据库中的一个数据库,是一个存储文档的地方。
- Type:类型,索引一个文档时要指定文档将要保存在哪个位置,这个位置的描述就为类型。
示例
我们只需要 http 请求的方式来操作 Elasticserach 服务。
索引文档
以索引一个员工对象(文档)操作为例,只需要对 Elasticsearch 发送一个如下 restful 风格的 put 请求:
PUT /megacorp/employee/ { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", , "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] }
{ "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", , "result": "created", "_shards": { , , }, "created": true }
响应
名字 | 说明 |
---|---|
megacorp | 索引名 |
employee | 类型名 |
1 | 员工Id |
我们可以接着保存 Id 为 2、3 的员工:
PUT /megacorp/employee/ { "first_name" : "Jane", "last_name" : "Smith", , "about" : "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } PUT /megacorp/employee/ { "first_name" : "Douglas", "last_name" : "Fir", , "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] }
要更新一个已有的文档,同样可以以该方式。
检索文档
以查询 megacorp 索引的 employee 类型下 id 为 1 的员工为例,我们只需要发送一个如下 restful 风格的 get 请求:
GET /megacorp/employee/
{ "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", , "found": true, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", , "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }
响应
检查文档
以检查 id 为 1 的员工是否存在为例,我们只需要发送一个 restful 风格的 head 请求:
HEAD /megacorp/employee/
该请求没有响应体,而是以响应状态码为标识。如果存在这个员工,响应状态码为 200,否则为 404。
删除文档
以删除 id 为 1 的员工为例,我们只需要发送一个 restful 风格的 delete 请求:
DELETE /megacorp/employee/
{ "found": true, "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", , "result": "deleted", "_shards": { , , } }
响应
轻量搜索
简单搜索
上面我们已经知道了如何获取一个指定 id 的文档,还可以通过如下方式搜索指定索引的类型下所有文档:
GET /megacorp/employee/_search
{ , "timed_out": false, "_shards": { , , , }, "hits": { , , "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", , "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", , "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", , "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", , "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", , "_source": { "first_name": "Douglas", "last_name": "Fir", , "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] } } ] } }
响应
通过 url 参数根据指定字段值搜索文档,以搜索姓氏中包含 "Smith" 的员工为例:
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
{ , "timed_out": false, "_shards": { , , , }, "hits": { , "max_score": 0.2876821, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", "_score": 0.2876821, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", , "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", "_score": 0.2876821, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", , "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ] } }
响应
DSL查询
Elasticsearch 提供了丰富且灵活的查询语言叫做 DSL ( Domain Specific Language:特定领域语言 ) 查询,它能够构建更复杂、强大的查询。DSL 以 Json 请求体的形式出现。
我们可以这样表示之前关于“Smith”的查询:
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "last_name" : "Smith" } } }
让搜索稍微再变的复杂一些。我们依旧想要找到姓氏为“Smith”的员工,但是我们只想得到年龄大于 30 岁的员工。我们的 语句将添加过滤器 filter,它使得我们高效率的执行一个结构化搜索:
{ "query": { "bool": { "filter": { "range": { "age": { } } }, "must": { "match": { "last_name": "smith" } } } } }
{ , "timed_out": false, "_shards": { , , , }, "hits": { , "max_score": 0.2876821, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", "_score": 0.2876821, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", , "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
响应
全文搜索
我们尝试一种更高级的搜索,全文搜索——一种传统数据库很难实现的功能。 我们将会搜索所有喜欢 “rock climbing” 的员工:
GET /megacorp/employee/_search{ "query": { "match": { "about": "rock climbing" } } }
{ , "timed_out": false, "_shards": { , , , }, "hits": { , "max_score": 0.53484553, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", "_score": 0.53484553, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", , "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", "_score": 0.26742277, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", , "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
响应
默认情况下,Elasticsearch 根据结果相关性评分来对结果集进行排序,所谓的「结果相关性评分」就是文档与查询条件的匹 配程度。很显然,排名第一的 John Smith 的 about 字段明确的写到“rock climbing”。
但是为什么 Jane Smith 也会出现在结果里呢?原因是“rock”在她的 about 字段中被提及了。因为只有“rock”被提及 而“climbing”没有,所以她的 _score 要低于 John。
这个例子很好的解释了 Elasticsearch 如何在各种文本字段中进行全文搜索,并且返回相关性最大的结果集。相关性 (relevance)的概念在 Elasticsearch 中非常重要,而这个概念在传统关系型数据库中是不可想象的,因为传统数据库对记录的查询只有匹配或者不匹配。
短语检索
上面全文检索方式是经过分词后的搜索,如果我们想要不分词查询 about 字段包含 "rock climbing" 的员工记录,只需要将 "match" 查询变更为 "match_phrase" 即可:
GET /megacorp/employee/_search { "query": { "match_phrase": { "about": "rock climbing" } } }
{ , "timed_out": false, "_shards": { , , , }, "hits": { , "max_score": 0.53484553, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", "_score": 0.53484553, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", , "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ] } }
响应
高亮搜索
从每个搜索结果中高亮 (highlight) 匹配到的关键字,这样用户可以知道为什么这些文档和查询相匹配。在 Elasticsearch 中高亮片段是非常容易的。 让我们在之前的语句上增加 highlight 参数:
GET /megacorp/employee/_search{ "query": { "match_phrase": { "about": "rock climbing" } }, "highlight": { "fields": { "about": {} } } }
{ , "timed_out": false, "_shards": { , , , }, "hits": { , "max_score": 0.53484553, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", ", "_score": 0.53484553, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", , "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] }, "highlight": { "about": [ "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>" ] } } ] } }
响应
当我们运行这个语句时,会命中与之前相同的结果,但是在返回结果中会有一个新的部分叫做 highlight ,这里包含了来 自 about 字段中的文本,并且用 <em></em> 来标识匹配到的单词。
整合ElasticSearch
SpringBoot 默认支持两种以下两种方式操作 Elasticsearch。
新建测试 bean:
package zze.springboot.elasticsearch.bean; import io.searchbox.annotations.JestId; public class Product { private Integer id; private String name; private String remark; private Double price; public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String getRemark() { return remark; } public void setRemark(String remark) { this.remark = remark; } public Double getPrice() { return price; } public void setPrice(Double price) { this.price = price; } @Override public String toString() { return "Product{" + "id=" + id + ", name='" + name + '\'' + '}'; } }
zze.springboot.elasticsearch.bean.Product
Jest操作
1、使用 maven 新建 SpringBoot 项目,引入 Web 场景启动器,导入 Jest 的依赖:
<dependency> <groupId>io.searchbox</groupId> <artifactId>jest</artifactId> <version>5.3.4</version> </dependency>
2、配置 Elasticsearch 服务主机地址,使用 9200 端口:
spring.elasticsearch.jest.uris=http://192.168.202.136:9200
application.properties
3、修改文档 bean,使用注解标识主键:
package zze.springboot.elasticsearch.bean; import io.searchbox.annotations.JestId; public class Product { @JestId private Integer id; private String name; private String remark; private Double price; public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String getRemark() { return remark; } public void setRemark(String remark) { this.remark = remark; } public Double getPrice() { return price; } public void setPrice(Double price) { this.price = price; } @Override public String toString() { return "Product{" + "id=" + id + ", name='" + name + '\'' + '}'; } }
zze.springboot.elasticsearch.bean.Product
4、测试:
package zze.springboot.elasticsearch; import io.searchbox.client.JestClient; import io.searchbox.core.Index; import io.searchbox.core.Search; import io.searchbox.core.SearchResult; 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.test.context.junit4.SpringRunner; import zze.springboot.elasticsearch.bean.Product; import java.io.IOException; import java.util.List; @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class JestTests { @Autowired private JestClient jestClient; // 索引文档 @Test public void testIndex() { // 创建一个产品作为文档 Product product = new Product(); product.setId(1); product.setName("iphone 8 plus"); product.setPrice(5300D); product.setRemark("刺激战场首选"); // 构建一个 product 索引,索引文档到该索引下 phone 类型 Index index = new Index.Builder(product).index("product").type("phone").build(); try { jestClient.execute(index); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
} // 搜索 @Test public void testSearch() { // 查询表达式 String json = "{\n" + " \"query\": {\n" + " \"match\": {\n" + " \"name\": \"iphone 8 plus\"\n" + " }\n" + " }\n" + "}"; // 空字符串为查询所有 // 构建搜索对象,指定在 product 索引的 phone 类型下通过 json 变量指定的查询表达式搜索 Search search = new Search.Builder(json).addIndex("product").addType("phone").build(); try { SearchResult searchResult = jestClient.execute(search); List<SearchResult.Hit<Product, Void>> hits = searchResult.getHits(Product.class); for (SearchResult.Hit<Product, Void> hit : hits) { System.out.println(hit.source); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } /* Product{id=1, name='iphone 8 plus'} */ } }
test
SpringData操作
SpringBoot 默认使用 SpringData 来操作 Elasticsearch。
Spring Data Elasticsearch 官方文档 | Spring Data Elasticsearch GitHub
1、使用 maven 新建 SpringBoot 项目,引入 Web、Elasticsearch 场景启动器。
2、配置 Elasticsearch 服务主机地址,使用 9300 端口:
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=192.168.202.136:9300
application.properties
3、修改文档 bean,使用注解指定文档存放的索引及类型:
package zze.springboot.elasticsearch.bean; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document; @Document(indexName = "product",type = "phone") // 指定该类型实例是一个文档对象,存放在 product 索引下 phone 类型中 public class Product { private Integer id; private String name; private String remark; private Double price; public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String getRemark() { return remark; } public void setRemark(String remark) { this.remark = remark; } public Double getPrice() { return price; } public void setPrice(Double price) { this.price = price; } @Override public String toString() { return "Product{" + "id=" + id + ", name='" + name + '\'' + '}'; } }
zze.springboot.elasticsearch.bean.Product
ElasticsearchRepository操作
1、新建 Repository 接口:
package zze.springboot.elasticsearch.repository; import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository; import zze.springboot.elasticsearch.bean.Product; import java.util.List; public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, Integer> { // 扩展 ElasticsearchRepository 自定义方法,使用可参考官方文档及 GitHub 文档 public List<Product> findProductByNameLike(String name); }
zze.springboot.elasticsearch.repository.ProductRepository
2、测试:
package zze.springboot.elasticsearch; import io.searchbox.client.JestClient; import io.searchbox.core.Index; import io.searchbox.core.Search; import io.searchbox.core.SearchResult; 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.test.context.junit4.SpringRunner; import zze.springboot.elasticsearch.bean.Product; import zze.springboot.elasticsearch.repository.ProductRepository; import java.io.IOException; import java.util.List; @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class ElasticsearchRepositoryTests { @Autowired private ProductRepository productRepository; // 索引文档 @Test public void testIndex() { // 创建一个产品作为文档 Product product = new Product(); product.setId(1); product.setName("iphone 8 plus"); product.setPrice(5300D); product.setRemark("刺激战场首选"); productRepository.index(product); } // 搜索 @Test public void testSearch() { Iterable<Product> products = productRepository.findAll(); products.forEach(p-> System.out.println(p)); /* Product{id=1, name='iphone 8 plus'} */ } // 根据名称查询 @Test public void testFindByName(){ // like 模糊查询时值不能直接使用空格,需要使用 \b 转义 List<Product> products = productRepository.findProductByNameLike("iphone\b8"); products.fotestrEach(p-> System.out.println(p)); /* Product{id=1, name='iphone 8 plus'} */ } }
test
关于在接口中扩展查询方法可参考如下范例:
关键字 | 例子 | 对应查询表达式 |
---|---|---|
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不仅如此,还可以通过注解让指定查询表达式绑定到扩展的查询方法,如:
@Query("{\"bool\" : {\"must\" : {\"field\" : {\"name\" : \" ? 0\"}}}}") Page<Product> findByName(String name, Pageable pageable);
更多使用细节参考官方文档 2.2 节。
ElasticsearchTemplate操作
测试:
package zze.springboot.elasticsearch; import org.elasticsearch.action.search.SearchType; import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; 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.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate; import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.IndexQuery; import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.IndexQueryBuilder; import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder; import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.SearchQuery; import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner; import zze.springboot.elasticsearch.bean.Product; import zze.springboot.elasticsearch.repository.ProductRepository; import java.util.List; @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class ElasticsearchTemplateTests { @Autowired private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate; // 索引文档 @Test public void testIndex() { // 创建一个产品作为文档 Product product = new Product(); product.setId(); product.setName("iphone 9 plus"); product.setPrice(5300D); product.setRemark("刺激战场首选"); IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder().withIndexName("product") .withType("phone").withId(product.getId().toString()).withObject(product).build(); elasticsearchTemplate.index(indexQuery); } // 搜索 @Test public void testSearch() { // 构建查询构建器 BoolQueryBuilder bqb = QueryBuilders.boolQuery(); bqb.must(QueryBuilders.boolQuery() .should(QueryBuilders.matchQuery("))); // 构建一个搜索查询 SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(bqb).withIndices("product").withTypes("phone") .withSearchType(SearchType.DEFAULT) .build(); List<Product> products = elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Product.class); for (Product product : products) { System.out.println(product); } /* Product{id=3, name='iphone 9 plus'} */ } }
test
注意:SpringData 依赖的 Elasticsearch 依赖版本需要与 Elasticsearch 服务器版本匹配,在 GitHub 中有说明规则:
spring data elasticsearch | elasticsearch |
---|---|
3.2.x | 6.5.0 |
3.1.x | 6.2.2 |
3.0.x | 5.5.0 |
2.1.x | 2.4.0 |
2.0.x | 2.2.0 |
1.3.x | 1.5.2 |
如果版本不匹配,会抛出如下异常:
org.elasticsearch.transport.ConnectTransportException: [][192.168.202.136:9300] connect_timeout[30s] ... Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused: no further information: /192.168.202.136:9300 ...
解决方案是修改依赖版本或者重新安装 Elasticsearch 指定版本服务。
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