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。