原文链接：https://blog.csdn.net/topdandan/article/details/81436141

1.springboot中配置elasticSearch

1.1在工程中引入相关的jar包

 1.1.1 在build.gradle中添加需要的jar包

我创建的gradle工程，对应的maven工程也是一样，添加对应的jar包即可

// 添加  Spring Data Elasticsearch 的依赖
compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-elasticsearch')
 
// 添加  JNA 的依赖，java访问当前操作系统需要的包
compile('net.java.dev.jna:jna:4.3.0')

1.1.2在application.properties添加elasticsearch的配置

#es的默认名称,如果安装es时没有做特殊的操作名字都是此名称
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
# Elasticsearch 集群节点服务地址，用逗号分隔，如果没有指定其他就启动一个客户端节点,默认java访问端口9300
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
# 设置连接超时时间
spring.data.elasticsearch.properties.transport.tcp.connect_timeout=120s

1.2创建文档实体对象

package site.wlss.blog.domain.es;
 
import java.io.Serializable;
import java.sql.Timestamp;
 
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldIndex;
 
import site.wlss.blog.domain.Blog;
 
 
/**
 * EsBlog 文档类.
 * 
 * @since  2018年8月5日
 * @author wangli
 */
/*@Document注解里面的几个属性，类比mysql的话是这样： 
    index –> DB 
    type –> Table 
    Document –> row 
*/
@Document(indexName = "blog", type = "blog")
public class EsBlog implements Serializable {
 
    private static final long serialVersionUID = 1L;
 
    @Id  // 主键,注意这个搜索是id类型是string，与我们常用的不同
    private String id;  //@Id注解加上后，在Elasticsearch里相应于该列就是主键了，在查询时就可以直接用主键查询
    @Field(index = FieldIndex.not_analyzed)  // 不做全文检索字段  
    private Long blogId; // Blog 实体的 id，这儿增加了一个blog的id属性
    private String title;
    private String summary;
    private String content;
    @Field(index = FieldIndex.not_analyzed)  // 不做全文检索字段  

上面是我的部分代码，注意要对实体对象有个@Document注解，对象的id也有个@id的注解，其中还有个@Field的注解，这是对该字段的说明，下面对这些注解给出详细解释

解释一：@Document注解

@Document注解里面的几个属性，类比mysql的话是这样： 
indexName –> 索引库的名称，建议以项目的名称命名，就相当于数据库DB
type –> 类型，建议以实体的名称命名Table ，就相当于数据库中的表table
Document –> row 就相当于某一个具体对象

附上注解的内容：

String indexName();//索引库的名称，建议以项目的名称命名
 
String type() default "";//类型，建议以实体的名称命名
 
short shards() default 5;//默认分区数
 
short replicas() default 1;//每个分区默认的备份数
 
String refreshInterval() default "1s";//刷新间隔
 
String indexStoreType() default "fs";//索引文件存储类型

解释二：@Id注解

在Elasticsearch里相应于该列就是主键了，在查询时就可以直接用主键查询

解释三：@Field注解

public @interface Field {
 
FieldType type() default FieldType.Auto;#自动检测属性的类型
 
FieldIndex index() default FieldIndex.analyzed;#默认情况下分词
 
DateFormat format() default DateFormat.none;
 
String pattern() default "";
 
boolean store() default false;#默认情况下不存储原文
 
String searchAnalyzer() default "";#指定字段搜索时使用的分词器
 
String indexAnalyzer() default "";#指定字段建立索引时指定的分词器
 
String[] ignoreFields() default {};#如果某个字段需要被忽略
 
boolean includeInParent() default false;

}

2.通过jpa创建文档库

因为我们引入的是spring data的elasticsearch所以它遵循spring data的接口，也就是说操作elasticSearch与操作spring data jpa的方法是完全一样的，我们只将文档库继承ElasticsearchRepository即可。

package site.wlss.blog.repository.es;
 
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
 
import site.wlss.blog.domain.es.EsBlog;
 
 
/**
 * EsBlog Repository接口.
 * @author Wang Li
 * @date 2018年8月5日
 */
public interface EsBlogRepository extends ElasticsearchRepository<EsBlog, String> {
    //下面是我们根据 spring data jpa 的命名规范额外创建的两个查询方法
    /**
     * 模糊查询(去重)，根据标题，简介，描述和标签查询（含有即可）Containing
     * @param title
     * @param Summary
     * @param content
     * @param tags
     * @param pageable
     * @return
     */
    Page<EsBlog> findDistinctEsBlogByTitleContainingOrSummaryContainingOrContentContainingOrTagsContaining(String title,String Summary,String content,String tags,Pageable pageable);
    
    /**
     * 根据 Blog 的id 查询 EsBlog
     * @param blogId
     * @return
     */
    EsBlog findByBlogId(Long blogId);
}

里面的内容是我根据spring data jpa 额外创建的两个方法。

3.根据reporitory查询文档

这个方法和操作jpa中的普通的方法没什么区别，就是普通的增删改查。

4.ElasticSearch的高级复杂查询：非聚合查询和聚合查询

这儿才是我今天要讲的重点。

4.1非聚合复杂查询(这儿展示了非聚合复杂查询的常用流程)

public List<EsBlog> elasticSerchTest() {
    //1.创建QueryBuilder(即设置查询条件)这儿创建的是组合查询(也叫多条件查询),后面会介绍更多的查询方法
    /*组合查询BoolQueryBuilder
        * must(QueryBuilders)   :AND
        * mustNot(QueryBuilders):NOT
        * should:               :OR
    */
    BoolQueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery();
    //builder下有must、should以及mustNot 相当于sql中的and、or以及not
    
    //设置模糊搜索,博客的简诉中有学习两个字
    builder.must(QueryBuilders.fuzzyQuery("sumary", "学习"));
    
    //设置要查询博客的标题中含有关键字
    builder.must(new QueryStringQueryBuilder("man").field("springdemo"));
 
    //按照博客的评论数的排序是依次降低
    FieldSortBuilder sort = SortBuilders.fieldSort("commentSize").order(SortOrder.DESC);
 
    //设置分页(从第一页开始，一页显示10条)
    //注意开始是从0开始，有点类似sql中的方法limit 的查询
    PageRequest page = new PageRequest(0, 10);
 
    //2.构建查询
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    //将搜索条件设置到构建中
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(builder);
    //将分页设置到构建中
    nativeSearchQueryBuilder.withPageable(page);
    //将排序设置到构建中
    nativeSearchQueryBuilder.withSort(sort);
    //生产NativeSearchQuery
    NativeSearchQuery query = nativeSearchQueryBuilder.build();
 
    //3.执行方法1
    Page<EsBlog> page = esBlogRepository.search(query);
    //执行方法2：注意，这儿执行的时候还有个方法那就是使用elasticsearchTemplate
    //执行方法2的时候需要加上注解
    //@Autowired
    //private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
    List<EsBlog> blogList = elasticsearchTemplate.queryForList(query, EsBlog.class);
    
    //4.获取总条数(用于前端分页)
    int total = (int) page.getTotalElements();
 
    //5.获取查询到的数据内容（返回给前端）
    List<EsBlog> content = page.getContent();
 
    return content;
}

4.2查询条件QueryBuilder的构建方法举例

在使用聚合查询之前我们有必要先来了解下创建查询条件QueryBuilder的几种常用方法

4.2.1精确查询（必须完全匹配上）

单个匹配termQuery

//不分词查询 参数1： 字段名，参数2：字段查询值，因为不分词，所以汉字只能查询一个字，英语是一个单词.
QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.termQuery("fieldName", "fieldlValue");
//分词查询，采用默认的分词器
QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.matchQuery("fieldName", "fieldlValue");

多个匹配

//不分词查询，参数1： 字段名，参数2：多个字段查询值,因为不分词，所以汉字只能查询一个字，英语是一个单词.
QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.termsQuery("fieldName", "fieldlValue1","fieldlValue2...");
//分词查询，采用默认的分词器
QueryBuilder queryBuilder= QueryBuilders.multiMatchQuery("fieldlValue", "fieldName1", "fieldName2", "fieldName3");
//匹配所有文件，相当于就没有设置查询条件
QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.matchAllQuery();

4.2.2模糊查询（只要包含即可）

//模糊查询常见的5个方法如下
//1.常用的字符串查询
QueryBuilders.queryStringQuery("fieldValue").field("fieldName");//左右模糊
//2.常用的用于推荐相似内容的查询
QueryBuilders.moreLikeThisQuery(new String[] {"fieldName"}).addLikeText("pipeidhua");//如果不指定filedName，则默认全部，常用在相似内容的推荐上
//3.前缀查询  如果字段没分词，就匹配整个字段前缀
QueryBuilders.prefixQuery("fieldName","fieldValue");
//4.fuzzy query:分词模糊查询，通过增加fuzziness模糊属性来查询,如能够匹配hotelName为tel前或后加一个字母的文档，fuzziness 的含义是检索的term 前后增加或减少n个单词的匹配查询
QueryBuilders.fuzzyQuery("hotelName", "tel").fuzziness(Fuzziness.ONE);
//5.wildcard query:通配符查询，支持* 任意字符串；？任意一个字符
QueryBuilders.wildcardQuery("fieldName","ctr*");//前面是fieldname，后面是带匹配字符的字符串
QueryBuilders.wildcardQuery("fieldName","c?r?");

4.2.3范围查询

//闭区间查询
QueryBuilder queryBuilder0 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").from("fieldValue1").to("fieldValue2");
//开区间查询
QueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").from("fieldValue1").to("fieldValue2").includeUpper(false).includeLower(false);//默认是true，也就是包含
//大于
QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").gt("fieldValue");
//大于等于
QueryBuilder queryBuilder3 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").gte("fieldValue");
//小于
QueryBuilder queryBuilder4 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").lt("fieldValue");
//小于等于
QueryBuilder queryBuilder5 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").lte("fieldValue");

4.2.4组合查询/多条件查询/布尔查询

QueryBuilders.boolQuery()
QueryBuilders.boolQuery().must();//文档必须完全匹配条件，相当于and
QueryBuilders.boolQuery().mustNot();//文档必须不匹配条件，相当于not
QueryBuilders.boolQuery().should();//至少满足一个条件，这个文档就符合should，相当于or

4.3聚合查询

Elasticsearch有一个功能叫做 聚合(aggregations) ，它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大。

为了掌握聚合，你只需要了解两个主要概念：(参考https://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/42387161)

Buckets(桶)：满足某个条件的文档集合。

Metrics(指标)：为某个桶中的文档计算得到的统计信息。

就是这样！每个聚合只是简单地由一个或者多个桶，零个或者多个指标组合而成。可以将它粗略地转换为SQL：

SELECT COUNT(color) 
FROM table
GROUP BY color

以上的COUNT(color)就相当于一个指标。GROUP BY color则相当于一个桶。

桶和SQL中的组(Grouping)拥有相似的概念，而指标则与COUNT()，SUM()，MAX()等相似。

让我们仔细看看这些概念。

桶(Buckets)

一个桶就是满足特定条件的一个文档集合：

一名员工要么属于男性桶，或者女性桶。
城市Albany属于New York州这个桶。
日期2014-10-28属于十月份这个桶。
随着聚合被执行，每份文档中的值会被计算来决定它们是否匹配了桶的条件。如果匹配成功，那么该文档会被置入该桶中，同时聚合会继续执行。

桶也能够嵌套在其它桶中，能让你完成层次或者条件划分这些需求。比如，Cincinnati可以被放置在Ohio州这个桶中，而整个Ohio州则能够被放置在美国这个桶中。

ES中有很多类型的桶，让你可以将文档通过多种方式进行划分(按小时，按最流行的词条，按年龄区间，按地理位置，以及更多)。但是从根本上，它们都根据相同的原理运作：按照条件对文档进行划分。

指标(Metrics)

桶能够让我们对文档进行有意义的划分，但是最终我们还是需要对每个桶中的文档进行某种指标计算。分桶是达到最终目的的手段：提供了对文档进行划分的方法，从而让你能够计算需要的指标。

多数指标仅仅是简单的数学运算(比如，min，mean，max以及sum)，它们使用文档中的值进行计算。在实际应用中，指标能够让你计算例如平均薪资，最高出售价格，或者百分之95的查询延迟。

将两者结合起来

一个聚合就是一些桶和指标的组合。一个聚合可以只有一个桶，或者一个指标，或者每样一个。在桶中甚至可以有多个嵌套的桶。比如，我们可以将文档按照其所属国家进行分桶，然后对每个桶计算其平均薪资(一个指标)。

因为桶是可以嵌套的，我们能够实现一个更加复杂的聚合操作：

1. 将文档按照国家进行分桶。(桶)
2. 然后将每个国家的桶再按照性别分桶。(桶)
3. 然后将每个性别的桶按照年龄区间进行分桶。(桶)
4. 最后，为每个年龄区间计算平均薪资。(指标)

聚合查询都是由AggregationBuilders创建的，一些常见的聚合查询如下

（参考：http://blog.csdn.net/u010454030/article/details/63266035）

（1）统计某个字段的数量
  ValueCountBuilder vcb=  AggregationBuilders.count("count_uid").field("uid");
（2）去重统计某个字段的数量（有少量误差）
 CardinalityBuilder cb= AggregationBuilders.cardinality("distinct_count_uid").field("uid");
（3）聚合过滤
FilterAggregationBuilder fab= AggregationBuilders.filter("uid_filter").filter(QueryBuilders.queryStringQuery("uid:001"));
（4）按某个字段分组
TermsBuilder tb=  AggregationBuilders.terms("group_name").field("name");
（5）求和
SumBuilder  sumBuilder=    AggregationBuilders.sum("sum_price").field("price");
（6）求平均
AvgBuilder ab= AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price");
（7）求最大值
MaxBuilder mb= AggregationBuilders.max("max_price").field("price"); 
（8）求最小值
MinBuilder min=    AggregationBuilders.min("min_price").field("price");
（9）按日期间隔分组
DateHistogramBuilder dhb= AggregationBuilders.dateHistogram("dh").field("date");
（10）获取聚合里面的结果
TopHitsBuilder thb=  AggregationBuilders.topHits("top_result");
（11）嵌套的聚合
NestedBuilder nb= AggregationBuilders.nested("negsted_path").path("quests");
（12）反转嵌套
AggregationBuilders.reverseNested("res_negsted").path("kps ");

聚合查询的详细使用步骤如下：

public void test(){
    //目标：搜索写博客写得最多的用户（一个博客对应一个用户），通过搜索博客中的用户名的频次来达到想要的结果
    //首先新建一个用于存储数据的集合
    List<String> ueserNameList=new ArrayList<>();
    //1.创建查询条件，也就是QueryBuild
    QueryBuilder matchAllQuery = QueryBuilders.matchAllQuery();//设置查询所有，相当于不设置查询条件
    //2.构建查询
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    //2.0 设置QueryBuilder
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(matchAllQuery);
    //2.1设置搜索类型，默认值就是QUERY_THEN_FETCH，参考https://blog.csdn.net/wulex/article/details/71081042
    nativeSearchQueryBuilder.withSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH);//指定索引的类型，只先从各分片中查询匹配的文档，再重新排序和排名，取前size个文档
    //2.2指定索引库和文档类型
    nativeSearchQueryBuilder.withIndices("myBlog").withTypes("blog");//指定要查询的索引库的名称和类型，其实就是我们文档@Document中设置的indedName和type
    //2.3重点来了！！！指定聚合函数,本例中以某个字段分组聚合为例（可根据你自己的聚合查询需求设置）
    //该聚合函数解释：计算该字段(假设为username)在所有文档中的出现频次，并按照降序排名（常用于某个字段的热度排名）
    TermsBuilder termsAggregation = AggregationBuilders.terms("给聚合查询取的名").field("username").order(Terms.Order.count(false));
    nativeSearchQueryBuilder.addAggregation(termsAggregation);
    //2.4构建查询对象
    NativeSearchQuery nativeSearchQuery = nativeSearchQueryBuilder.build();
    //3.执行查询
    //3.1方法1,通过reporitory执行查询,获得有Page包装了的结果集
    Page<EsBlog> search = esBlogRepository.search(nativeSearchQuery);
    List<EsBlog> content = search.getContent();
    for (EsBlog esBlog : content) {
        ueserNameList.add(esBlog.getUsername());
    }
    //获得对应的文档之后我就可以获得该文档的作者，那么就可以查出最热门用户了
    //3.2方法2,通过elasticSearch模板elasticsearchTemplate.queryForList方法查询
    List<EsBlog> queryForList = elasticsearchTemplate.queryForList(nativeSearchQuery, EsBlog.class);
    //3.3方法3,通过elasticSearch模板elasticsearchTemplate.query()方法查询,获得聚合(常用)
    Aggregations aggregations = elasticsearchTemplate.query(nativeSearchQuery, new ResultsExtractor<Aggregations>() {
        @Override
        public Aggregations extract(SearchResponse response) {
            return response.getAggregations();
        }
    });
    //转换成map集合
    Map<String, Aggregation> aggregationMap = aggregations.asMap();
    //获得对应的聚合函数的聚合子类，该聚合子类也是个map集合,里面的value就是桶Bucket，我们要获得Bucket
    StringTerms stringTerms = (StringTerms) aggregationMap.get("给聚合查询取的名");
    //获得所有的桶
    List<Bucket> buckets = stringTerms.getBuckets();
    //将集合转换成迭代器遍历桶,当然如果你不删除buckets中的元素，直接foreach遍历就可以了
    Iterator<Bucket> iterator = buckets.iterator();
    
    while(iterator.hasNext()) {
        //bucket桶也是一个map对象，我们取它的key值就可以了
        String username = iterator.next().getKeyAsString();//或者bucket.getKey().toString();
        //根据username去结果中查询即可对应的文档，添加存储数据的集合
        ueserNameList.add(username);
    }
    //最后根据ueserNameList搜索对应的结果集
    List<User> listUsersByUsernames = userService.listUsersByUsernames(ueserNameList);
}

原文地址：https://blog.csdn.net/topdandan/article/details/81436141