springboot es无条件查询 springboot整合es搜索

Elastic Search是一个开源的，分布式，实时搜索和分析引擎。Spring Boot为Elasticsearch及Spring Data Elasticsearch提供的基于它的抽象提供了基本的配置。Spring Boot提供了一个用于聚集依赖的spring-boot-starter-data-elasticsearch 'StarterPOM'。

ElasticSearch作为搜索引擎，我们需要解决2大问题：

1，  如何将被搜索的数据在ES上创建反向索引

2，  Java代码如何与ES交互

其中第一个大问题又分为两个小问题

1.1，如何初始化已有的数据

1.2，如何同步增量数据

第二个大问题也有两种集成方式

2.1 Spring Data 9300端口集成

2.2 Restful API 9200端口集成

本篇先解决第二大问题。

第一种方式，利用RestAPI方式，也叫Jest方式：

Pom.xml：
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
4.0.0
yejingtao.demo.springcloud
demo-jest-elasticsearch
0.0.1-SNAPSHOT
jar
demo-jest-elasticsearch
http://maven.apache.org
UTF-8
org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
1.5.6.RELEASE
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-elasticsearch
io.searchbox
jest
net.java.dev.jna
jna
Application.yml:
server:
port: 7081
spring:
elasticsearch:
jest:
uris:
- http://192.168.226.133:9200
read-timeout: 5000

注意这里是9200端口

主程序：最简单的Spring boot启动程序：

@SpringBootApplication
public class ESApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ESApplication.class);
}
}

定义好ES中的实体类和对ES操作的接口：

public class Entity implements Serializable{
private static final long serialVersionUID = -763638353551774166L;
public static final String INDEX_NAME = "index_entity";
public static final String TYPE = "tstype";
private Long id;
private String name;
public Entity() {
super();
}
public Entity(Long id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}
public interface CityESService {
void saveEntity(Entity entity);
void saveEntity(List entityList);
List searchEntity(String searchContent);
}

接口实现：

@Service
public class CityESServiceImpl implements CityESService{
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CityESServiceImpl.class);
@Autowired
private JestClient jestClient;
@Override
public void saveEntity(Entity entity) {
Index index = new Index.Builder(entity).index(Entity.INDEX_NAME).type(Entity.TYPE).build();
try {
jestClient.execute(index);
LOGGER.info("ES 插入完成");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
LOGGER.error(e.getMessage());
}
}
/**
* 批量保存内容到ES
*/
@Override
public void saveEntity(List entityList) {
Bulk.Builder bulk = new Bulk.Builder();
for(Entity entity : entityList) {
Index index = new Index.Builder(entity).index(Entity.INDEX_NAME).type(Entity.TYPE).build();
bulk.addAction(index);
}
try {
jestClient.execute(bulk.build());
LOGGER.info("ES 插入完成");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
LOGGER.error(e.getMessage());
}
}
/**
* 在ES中搜索内容
*/
@Override
public List searchEntity(String searchContent){
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.queryStringQuery(searchContent));
//searchSourceBuilder.field("name");
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("name",searchContent));
Search search = new Search.Builder(searchSourceBuilder.toString())
.addIndex(Entity.INDEX_NAME).addType(Entity.TYPE).build();
try {
JestResult result = jestClient.execute(search);
return result.getSourceAsObjectList(Entity.class);
} catch (IOException e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
return null;
}
}

这里插入数据的方式给了两种，一种是单次API直接插入，一种是利用ES的bulk批量插入。

做一个controller方面我们测试：

启动后在浏览器中请求http://localhost:7081/entityController/search?name=%E4%BA%BA%E6%89%8B%E4%BA%95

得到结果：

这里只返回了9条记录，而理论上ES默认的size是10，应该不是分页的问题，而是只能检索出9条匹配记录，用Kibana连上相同的搜索确认下：

这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“人”“手”“井”的都被搜索了出来，只是评分不同，如果想支持只能中文索引需要依赖ik插件

OK，RestFul方式对ElasticSearch的检索已经搞定了，更多的扩展可以慢慢研究下QueryBuilders里的源码和批注。

第二种方式，利用Spring Data客户端方式：

事先说明此方式有个弊端，让我掉了坑里好久才爬上来，Spring Data ElasticSearch必须与ElasticSearch版本相匹配，否则在对接时ES端会报版本不匹配错误，例如我ES是5.6.1版本，Spring boot是1.5.6版本，错误如下：

为解决这个问题我查找了一些资料，Spring Data与elasticsearch版本对应关系如下：

spring data elasticsearch
elasticsearch
3.0.0.RC2
5.5.0
3.0.0.M4
5.4.0
2.0.4.RELEASE
2.4.0
2.0.0.RELEASE
2.2.0
1.4.0.M1
1.7.3
1.3.0.RELEASE
1.5.2
1.2.0.RELEASE
1.4.4
1.1.0.RELEASE
1.3.2
1.0.0.RELEASE
1.1.1

而我用的Spring Boot 1.5.6版本对应的Spring Data ElasticSearch是2.1.6版本，不支持5.X的ES，所以报错。到本博文撰写为止，Spring Boot的RELEASE版本最新的是1.5.8，对应的Spring Data ElasticSearch是2.1.8，仍不支持5.X的ES，所以如果一定要使用Java客户端方式集成ES只能放弃Spring Boot直接使用Spring Data和Spring MVC，或者降低ES的版本使之与Spring boot匹配。

pom.xml依赖：

xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
4.0.0
yejingtao.demo.springcloud
demo-data-elasticsearch
0.0.1-SNAPSHOT
jar
demo-data-elasticsearch
http://maven.apache.org
UTF-8
org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
1.5.8.RELEASE
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-elasticsearch

不再引用Jest。

application.yml:
server:
port: 7081
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-nodes: 192.168.226.133:9300
cluster-name: my-es
repositories:
enabled: true

注意这里是9300端口

Controller、主程序、Service接口同Jest项目不变，不再罗列

实体类稍作变化，指定ES中的index和type：

@Document(indexName="index_entity", type="tstype")

多一个Repository接口，无需实现类，spring data标准用法：

/**
* Entity ES操作类
* @author yejingtao
*
*/
public interface EntityRepository extends ElasticsearchRepository{
}

Service实现类与Jest的天壤之别了，从语法上可以看出更像是对数据库层的操作：

@Service
public class CityESServiceImpl implements CityESService{
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(CityESServiceImpl.class);
int PAGE_SIZE = 15; //默认分页大小
int PAGE_NUMBER = 0; //默认当前分页
String SCORE_MODE_SUM = "sum"; //权重分求和模式
Float MIN_SCORE = 10.0F; //由于无相关性的分值默认为1， 设置权重分最小值为10
@Autowired
EntityRepository entityRepository;
/**
* 保存内容到ES
*/
@Override
public Long saveEntity(Entity entity) {
Entity entityResult = entityRepository.save(entity);
return entityResult.getId();
}
/**
* 在ES中搜索内容
*/
@Override
public List searchEntity(int pageNumber, int pageSize, String searchContent){
if(pageSize==0) {
pageSize = PAGE_SIZE;
}
if(pageNumber<0) {
pageNumber = PAGE_NUMBER;
}
SearchQuery searchQuery = getEntitySearchQuery(pageNumber,pageSize,searchContent);
LOGGER.info("\n searchCity: searchContent [" + searchContent + "] \n DSL = \n "
+ searchQuery.getQuery().toString());
Page cityPage = entityRepository.search(searchQuery);
return cityPage.getContent();
}
/**
* 组装搜索Query对象
* @param pageNumber
* @param pageSize
* @param searchContent
* @return
*/
private SearchQuery getEntitySearchQuery(int pageNumber, int pageSize, String searchContent) {
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery()
.add(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", searchContent),
ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000))
//.add(QueryBuilders.matchPhraseQuery("other", searchContent),
//ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000))
.scoreMode(SCORE_MODE_SUM).setMinScore(MIN_SCORE);
//设置分页，否则只能按照ES默认的分页给
Pageable pageable = new PageRequest(pageNumber, pageSize);
return new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable).withQuery(functionScoreQueryBuilder).build();
}
}

测试方式同Jest。

这两种方式，从设计上来讲属于两种思路，Spring Data的思路就是将ElasticSearch当自家的数据仓库来管理，直接通过Java客户端代码操作ES；Jest的思路是将ElasticSearch当为独立的服务端，自己作为客户端用兼容性最强的RestFul格式来与之交互。

个人比较倾向于Jest方式，第一兼容性好，不需要考虑版本的问题。第二，从ElasticSearch本身的设计上来分析，9200是对外服务端口，9300是内部管理和集群通信端口，请求9200获取搜索服务更符合ES的设计初衷，不会影响集群内部的通信。