SpringBoot整合ElasticSearch实现多版本的兼容

前言

本篇主要是介绍和使用目前最火的搜索引擎ElastiSearch，并和SpringBoot进行结合使用。

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ElasticSearch介绍

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器，其实就是对Lucene进行封装，提供了 REST API 的操作接口 ElasticSearch作为一个高度可拓展的开源全文搜索和分析引擎，可用于快速地对大数据进行存储，搜索和分析。
ElasticSearch主要特点：分布式、高可用、异步写入、多API、面向文档。
ElasticSearch核心概念：近实时，集群，节点（保存数据），索引，分片（将索引分片），副本（分片可设置多个副本）。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。
ElasticSearch使用案例:维基百科、Stack Overflow、Github 等等。

SpringBoot整合Elasticsearch

在使用SpringBoot整合Elasticsearch 之前，我们应该了解下它们之间对应版本的关系。

Spring Boot Version (x)	Spring Data Elasticsearch Version (y)	Elasticsearch Version (z)
x <= 1.3.5	y <= 1.3.4	z <= 1.7.2*
x >= 1.4.x	2.0.0 <=y < 5.0.0**	2.0.0 <= z < 5.0.0**

这里我们使用的SpringBoot的版本是1.5.9，Elasticsearch的版本是2.3.5。

使用SpringBoot整合Elasticsearch，一般都是使用 SpringData 进行封装的，然后再dao层接口继承ElasticsearchRepository 类，该类实现了很多的方法，比如常用的CRUD方法。

SpringData的使用

首先，在使用之前，先做好相关的准备。

Maven的配置如下:


            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
             1.5.9.RELEASE
        
  
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-elasticsearch
             1.5.9.RELEASE

application.properties的配置

spring.data.elasticsearch.repositories.enabled = truespring.data.elasticsearch.cluster-nodes =127.0.0.1\:9300

注: 9300 是 Java 客户端的端口。9200 是支持 Restful HTTP 的接口。

更多的配置:

spring.data.elasticsearch.cluster-name Elasticsearch 集群名。(默认值: elasticsearch)spring.data.elasticsearch.cluster-nodes 集群节点地址列表，用逗号分隔。如果没有指定，就启动一个客户端节点。spring.data.elasticsearch.propertie 用来配置客户端的额外属性。spring.data.elasticsearch.repositories.enabled 开启 Elasticsearch 仓库。(默认值:true。)

代码编写

实体类

@Document(indexName = "userindex", type = "user")
public class User implements Serializable{     /**     *      */
    private static final long serialVersionUID = 1L;    /** 编号 */
     private Long id;     /** 姓名 */
     private String name;     
     /** 年龄 */
     private Integer age;     
     /** 描述 */  
     private String description;     
     /** 创建时间 */
     private String createtm;    // getter和setter 略｝

使用SpringData的时候，它需要在实体类中设置indexName 和type ，如果和传统型数据库比较的话，就相当于库和表。需要注意的是indexName和type都必须是小写!!!

dao层

public interface UserDao extends ElasticsearchRepository{}

dao层这里就比较简单了，只需继承ElasticsearchRepository该类就行了。其中主要的方法就是 save、delete和search。其中save方法相当如insert和update，没有就新增，有就覆盖。delete方法主要就是删除数据以及索引库。至于search就是查询了，包括一些常用的查询，如分页、权重之类的。

Service层

@Servicepublic class UserServiceImpl implements UserService {    @Autowired
    private UserDao userDao;    @Override
    public boolean insert(User user) {        boolean falg=false;        try{
            userDao.save(user);
            falg=true;
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }        return falg;
    }    @Override
    public List search(String searchContent) {
          QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(searchContent);
          System.out.println("查询的语句:"+builder);
          Iterable searchResult = userDao.search(builder);
          Iterator iterator = searchResult.iterator();
          List list=new ArrayList();          while (iterator.hasNext()) {
            list.add(iterator.next());
          }       return list;
    }    
    
    
    @Override
    public List searchUser(Integer pageNumber, Integer pageSize,String searchContent) {         // 分页参数
        Pageable pageable = new PageRequest(pageNumber, pageSize);
        QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(searchContent);
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable).withQuery(builder).build();
        System.out.println("查询的语句:" + searchQuery.getQuery().toString());
        Page searchPageResults = userDao.search(searchQuery);        return searchPageResults.getContent();
    }    

    @Override
    public List searchUserByWeight(String searchContent) {     // 根据权重进行查询
        FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery()
                .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("name", searchContent)),
                    ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))
                .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("description", searchContent)),
                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)).setMinScore(2);
        System.out.println("查询的语句:" + functionScoreQueryBuilder.toString());
        Iterable searchResult = userDao.search(functionScoreQueryBuilder);
        Iterator iterator = searchResult.iterator();
        List list=new ArrayList();        while (iterator.hasNext()) {
            list.add(iterator.next());
        }        return list;
    }
}

这里我就简单的写了几个方法，其中主要的方法是查询。查询包括全文搜索，分页查询和权重查询。其中需要说明的是权重查询这块，权重的分值越高，查询的结果也越靠前，如果没有对其它的数据设置分值，它们默认的分值就是1，如果不想查询这些语句，只需使用setMinScore将其设为大于1即可。

代码测试

调用接口进行添加数据

新增数据:

POST http://localhost:8086/api/user{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师","createtm":"2018-4-25 11:07:42"}
{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}
{"id":3,"name":"王五","age":25,"description":"王五是个运维工程师","createtm":"2016-8-21 06:11:32"}

进行全文查询
请求

http://localhost:8086/api/user?searchContent=工程师

[{"id":2,"name":"李四","age":14,"description":"李四是个测试工程师","createtm": "1980-2-15 19:01:32"},
{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师", "createtm": "2018-4-25 11:07:42"},
{"id":3,"name":"王五","age":25,"description":"王五是个运维工程师","createtm": "2016-8-21 06:11:32"}]

进行分页查询
请求

http://localhost:8086/api/user?pageNumber=0&pageSize=2&searchContent=工程师

[{"id":2,"name":"李四","age":14,"description":"李四是个测试工程师"},{"id":1,"name":"张三","age":20,"description":"张三是个Java开发工程师"}]

进行权重查询
请求

http://localhost:8086/api/user2?searchContent=李四

[{"id":2,"name":"李四","age":24,"description":"李四是个测试工程师","createtm":"1980-2-15 19:01:32"}]

权重查询打印的语句:

查询的语句:{{  "function_score" : {    "functions" : [ {      "filter" : {        "bool" : {          "should" : {            "match" : {              "name" : {                "query" : "李四",                "type" : "boolean"
              }
            }
          }
        }
      },      "weight" : 10.0
    }, {      "filter" : {        "bool" : {          "should" : {            "match" : {              "description" : {                "query" : "李四",                "type" : "boolean"
              }
            }
          }
        }
      },      "weight" : 100.0
    } ],    "min_score" : 2.0
  }
}

注:测试中，因为设置了setMinScore最小权重分为2的，所以无关的数据是不会显示出来的。如果想显示的话，在代码中去掉即可。

新增完数据之后，可以在浏览器输入:http://localhost:9200/_plugin/head/
然后点击基本查询，便可以查看添加的数据。如果想用语句查询，可以将程序中控制台打印的查询语句粘贴到查询界面上进行查询!
SpringBoot整合ElasticSearch实现多版本的兼容

注:这里的ElasticSearch是我在windows上安装的，并安装了ES插件head，具体安装步骤在文章末尾。

除了SpringData之外，其实还有其它的方法操作ElasticSearch的。
比如使用原生ElasticSearch的Api，使用TransportClient类实现。
或者使用由Spring封装，只需在Service层，进行注入Bean即可。
示例:

@Autowired
 ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

但是，上述方法中都有其局限性，也就是随着ElasticSearch的版本变更，相关的Java API也在做不断的调整，就是ElasticSearch服务端版本进行更改之后，客户端的代码可能需要重新编写。
因此介绍一个相当好用的第三方工具JestClient，它对ElasticSearch进行封装，填补了 ElasticSearch HttpRest接口客户端的空白，它适用于ElasticSearch2.x以上的版本，无需因为ElasticSearch服务端版本更改而对代码进行更改！

JestClient

首先在Maven中添加如下依赖:

    
        io.searchbox 
         jest
        5.3.3

然后编写相关的测试代码。
代码中的注释应该很完整，所以这里就不再对代码过多的讲述了。

import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;import com.pancm.pojo.User;import io.searchbox.client.JestClient;import io.searchbox.client.JestClientFactory;import io.searchbox.client.JestResult;import io.searchbox.client.config.HttpClientConfig;import io.searchbox.core.Bulk;import io.searchbox.core.BulkResult;import io.searchbox.core.Delete;import io.searchbox.core.DocumentResult;import io.searchbox.core.Index;import io.searchbox.core.Search;import io.searchbox.indices.CreateIndex;import io.searchbox.indices.DeleteIndex;import io.searchbox.indices.mapping.GetMapping;import io.searchbox.indices.mapping.PutMapping;public class JestTest {  
        private static JestClient jestClient;  
        private static String indexName = "userindex";  
//      private static String indexName = "userindex2";  
        private static String typeName = "user";  
        private static String elasticIps="http://192.169.2.98:9200";//      private static String elasticIps="http://127.0.0.1:9200";
        
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            jestClient = getJestClient();  
            insertBatch();
            serach2();
            serach3();
            serach4();
            jestClient.close();  
            
        }        
        private static  JestClient getJestClient() {  
            JestClientFactory factory = new JestClientFactory();  
            factory.setHttpClientConfig(new HttpClientConfig.Builder(elasticIps).connTimeout(60000).readTimeout(60000).multiThreaded(true).build());  
            return factory.getObject();  
        }  
        
        public static void insertBatch() {
            List