[Windows] 【SpringBoot学习】17、SpringBoot 整合 Elasticsearch、IK分词器 实现全文检索

​​CSDN 下载：ElasticSearch + IK中文分词器 + kibana.zip（6.2.4版本）​​

{
  "name": "Bb-td48",
  "cluster_name": "elasticsearch",
  "cluster_uuid": "_IM0iQAeToWALU0tq7rsZQ",
  "version": {
  "number": "6.2.4",
  "build_hash": "ccec39f",
  "build_date": "2018-04-12T20:37:28.497551Z",
  "build_snapshot": false,
  "lucene_version": "7.2.1",
  "minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
  "minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
  },
  "tagline": "You Know, for Search"
}

<dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    还有lombok，自己加一下

spring:
  data:
  elasticsearch:
    cluster-name: elasticsearch
    cluster-nodes: 127.0.0.1:9300

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(indexName = "item", type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Item {
  @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
}

• 
  
  
  
  • 
    
  
  
• ​​@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，是是枚举：FieldType
    
  • 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
    
    
    
    • 
      
    
    
  
  
  
  
  • 
    
  
  

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item, Long> {
  /**
   * 根据价格区间查询
   *
   * @param price1
   * @param price2
   * @return
   */
  List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);
}

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringbootElasticsearchApplicationTests {
  @Autowired
  private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
  @Autowired
  private ItemRepository itemRepository;
  /**
   * 创建索引
   */
  @Test
  public void createIndex() {
    // 创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建
    elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);
    // 配置映射，会根据Item类中的id、Field等字段来自动完成映射
    elasticsearchTemplate.putMapping(Item.class);
  }
  /**
   * 删除索引
   */
  @Test
  public void deleteIndex() {
    elasticsearchTemplate.deleteIndex("item");
  }
  /**
   * 新增
   */
  @Test
  public void insert() {
    Item item = new Item(1L, "小米手机7", "手机", "小米", 2999.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg");
    itemRepository.save(item);
  }
  /**
   * 批量新增
   */
  @Test
  public void insertList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", "手机", "锤子", 3999.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "华为META20", "手机", "华为", 4999.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg"));
    list.add(new Item(4L, "iPhone X", "手机", "iPhone", 5100.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg"));
    list.add(new Item(5L, "iPhone XS", "手机", "iPhone", 5999.00, "https://img12.360buyimg.com/n1/s450x450_jfs/t1/14081/40/4987/124705/5c371b20E53786645/c1f49cd69e6c7e6a.jpg"));
    // 接收对象集合，实现批量新增
    itemRepository.saveAll(list);
  }
  /**
   * 修改
   *
   * ：修改和新增是同一个接口，区分的依据就是id，这一点跟我们在页面发起PUT请求是类似的。
   */
  /**
   * 删除所有
   */
  @Test
  public void delete() {
    itemRepository.deleteAll();
  }
  /**
   * 基本查询
   */
  @Test
  public void query() {
    // 查询全部，并按照价格降序排序
    Iterable<Item> items = itemRepository.findAll(Sort.by("price").descending());
    items.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
  }
  /**
   * 自定义方法
   */
  @Test
  public void queryByPriceBetween() {
    // 根据价格区间查询
    List<Item> list = itemRepository.findByPriceBetween(5000.00, 6000.00);
    list.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
  }
  /**
   * 自定义查询
   */
  @Test
  public void search() {
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米手机"));
    // 搜索，获取结果
    Page<Item> items = itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 总条数
    long total = items.getTotalElements();
    System.out.println("total = " + total);
    items.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
  }
  /**
   * 分页查询
   */
  @Test
  public void searchByPage() {
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
    // 分页：
    int page = 0;
    int size = 2;
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));
    // 搜索，获取结果
    Page<Item> items = itemRepository.search(queryBuilder.build());
    long total = items.getTotalElements();
    System.out.println("总条数 = " + total);
    System.out.println("总页数 = " + items.getTotalPages());
    System.out.println("当前页：" + items.getNumber());
    System.out.println("每页大小：" + items.getSize());
    items.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
  }
  /**
   * 排序
   */
  @Test
  public void searchAndSort() {
    // 构建查询条件
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 添加基本分词查询
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));
    // 排序
    queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC));
    // 搜索，获取结果
    Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 总条数
    long total = items.getTotalElements();
    System.out.println("总条数 = " + total);
    items.forEach(item -> System.out.println("item = " + item));
  }
  /**
   * 聚合为桶
   */
  @Test
  public void testAgg() {
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查询任何结果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brand"));
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
    // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
    StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
      // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称
      System.out.println(bucket.getKeyAsString());
      // 3.5、获取桶中的文档数量
      System.out.println(bucket.getDocCount());
    }
  }
  /**
   * 嵌套聚合，求平均值
   */
  @Test
  public void testSubAgg() {
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 不查询任何结果
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""}, null));
    // 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("brands").field("brand")
            .subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price")) // 在品牌聚合桶内进行嵌套聚合，求平均值
    );
    // 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型
    AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());
    // 3、解析
    // 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，
    // 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型
    StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");
    // 3.2、获取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();
    // 3.3、遍历
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
      // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称  3.5、获取桶中的文档数量
      System.out.println(bucket.getKeyAsString() + "，共" + bucket.getDocCount() + "台");
      // 3.6.获取子聚合结果：
      InternalAvg avg = (InternalAvg) bucket.getAggregations().asMap().get("priceAvg");
      System.out.println("平均售价：" + avg.getValue());
    }
  }
}