因为最近公司对京东的搜索页非常感兴趣，所以小编研究了一下京东那魅力无穷的万能搜索页，问了度娘好久才知道京东大哥用的是ElasticSearch来进行查询的，废话少说接下来我把这几天专研学习ElasticSearch的经验和我自己的一些看法给大家分享一下~~~
Elaticsearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代）的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。
具体使用场景：1、维基百科,类似百度百科，全文检索,高亮,搜索推荐/2
2、The Guardian (国外新闻网站) ,类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论) +社交网络数据(对某某新闻的相关看法) ,数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门，垃圾,鄙视，崇拜)
3、Stack Overflow (国外的程序异常讨论论坛) , IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案
4、GitHub (开源代码管理),搜索 上千亿行代码
5、电商网站,检索商品
6、日志数据分析, logstash采集日志, ES进行复杂的数据分析, ELK技术, elasticsearch+logstash+kibana
7、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买
8、BI系统,商业智能, Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI ,分析一下某某区域最近3年的用户消费 金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表, **区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领，开-个新商场。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化
9、国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门
的一一个使用场景)
简单啰嗦一下↑，接下来小伙伴们就可以跟我一起动手开始搞事情了！！！
二.ElasticSearch的安装 1.Windows下安装 ①安装下载版本:https://www.elastic.co/cn/downloads/
历史版本:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/
下载之后解压即可（尽量将ElasticSearch和相关工具放到统一目录下）
②了解下目录结构bin 启动文件目录
config 配置文件目录
1og4j2 日志配置文件
jvm.options java 虚拟机相关的配置(默认启动占1g内存，内容不够需要自己调整)
elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 默认9200端口!跨域!
1ib
相关jar包
modules 功能模块目录
plugins 插件目录
ik分词器
③启动
启动之前要检查java 环境是否配置好哦
使用前提：需要安装node.js
下载地址 https://github.com/mobz/elasticsearch-head
安装解压即可（尽量将elasticsearch相关工具放在统一目录下）
启动
cd elasticsearch-head # 安装依赖 npm install # 启动 npm run start # 访问 http://localhost:9100/ ###安装依赖---->运行----->访问
跨域问题要解决一下
开启跨域（在elasticsearch解压目录config下elasticsearch.yml中添加） # 开启跨域 http.cors.enabled: true # 所有人访问 http.cors.allow-origin: "*"
yml配置文件解决完之后重启elasticsearch再继续访问http://localhost:9100/
映入眼帘的界面是不是感觉很简陋~~~如果你是初学者的话
索引可以当做“数据库”类型可以当做 “表”文档可以当做库中数据（表中的行）
做完这些工作之后你的elasticsearch就算安装好了，本章主要对大家讲解的是Elasticsearch整合进springBoot中的对象api怎么使用，具体的调试我给大家推荐一个地址，要去练习哦！
Elasticsearch7.6.x：使用详解：https://blog.csdn.net/Zeroowt/article/details/105808429
三.直接怼入Springboot！ 1.准备阶段1.导入依赖
注意maven的依赖要和下载安装的版本一致！
1.8 7.6.1 org.springframework.boot spring-boot-starter-data-elasticsearch com.alibaba fastjson 1.2.70 org.projectlombok lombok true
2.创建并编写配置类
@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
// 注册 rest高级客户端
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http")
)
);
return client;
}
}
3.创建并且编写实体类
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -3843548915035470817L;
private String name;
private Integer age;
}
4.测试（所有的测试都在SpringbootElasticsearchApplicationTests）中
2索引的操作 1.索引的创建// 测试索引的创建， Request PUT zxz_index
@Test
public void testCreateIndex() throws IOException {
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("zxz_index");
CreateIndexResponse response = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.isAcknowledged());// 查看是否创建成功
System.out.println(response);// 查看返回对象
restHighLevelClient.close();
}
2.索引的获取，并判断其是否存在
// 测试获取索引，并判断其是否存在
@Test
public void testIndexIsExists() throws IOException {
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("zxz_index");
boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);// 索引是否存在
restHighLevelClient.close();
}
3、索引的删除
// 测试索引删除
@Test
public void testDeleteIndex() throws IOException {
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("zxz_index");
AcknowledgedResponse response = restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.isAcknowledged());
// 是否删除成功
restHighLevelClient.close();
}
3.文档的操作
1、文档的添加
// 测试添加文档(先创建一个User实体类，添加fastjson依赖)
@Test
public void testAdddocument() throws IOException {
// 创建一个User对象
User liuyou = new User("liuyou", 18);
// 创建请求
IndexRequest request = new IndexRequest("zxz_index");
// 制定规则 PUT /zxz_index/_doc/1
request.id("1");
// 设置文档ID
request.timeout(Timevalue.timevalueMillis(1000));
// request.timeout("1s")
// 将我们的数据放入请求中
request.source(JSON.toJSONString(liuyou), XContentType.JSON);
// 客户端发送请求，获取响应的结果
IndexResponse response = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.status());
// 获取建立索引的状态信息 CREATED
System.out.println(response);
// 查看返回内容
IndexResponse[index=liuyou_index,type=_doc,id=1,version=1,result=created,seqNo=0,primaryTerm=1,shards={"total":2,"successful":1,"failed":0}]
}
2、文档信息的获取
// 测试获得文档信息
@Test
public void testGetdocument() throws IOException {
GetRequest request = new GetRequest("zxz_index","1");
GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.getSourceAsString());
// 打印文档内容
System.out.println(request);
// 返回的全部内容和命令是一样的
restHighLevelClient.close();
}
3、文档的获取，并判断其是否存在
// 获取文档，判断是否存在 get /zxz_index/_doc/1
@Test
public void testdocumentIsExists() throws IOException {
GetRequest request = new GetRequest("zxz_index", "1");
// 不获取返回的 _source的上下文了
request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
request.storedFields("_none_");
boolean exists = restHighLevelClient.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}
4、文档的更新
// 测试更新文档内容
@Test
public void testUpdatedocument() throws IOException {
UpdateRequest request = new UpdateRequest("zxz_index", "1");
User user = new User("lmk",11);
request.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
UpdateResponse response = restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.status());
// OK
restHighLevelClient.close();
}
5、文档的删除
// 测试删除文档
@Test
public void testDeletedocument() throws IOException {
DeleteRequest request = new DeleteRequest("zxz_index", "1");
request.timeout("1s");
DeleteResponse response = restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.status());
// OK
}
6、文档的查询
// 查询
// SearchRequest 搜索请求
// SearchSourceBuilder 条件构造
// HighlightBuilder 高亮
// TermQueryBuilder 精确查询
// MatchAllQueryBuilder
// xxxQueryBuilder ...
@Test
public void testSearch() throws IOException {
// 1.创建查询请求对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
// 2.构建搜索条件
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// (1)查询条件 使用QueryBuilders工具类创建
// 精确查询
TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "liuyou");
// // 匹配查询
// MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
// (2)其他<可有可无>：（可以参考 SearchSourceBuilder 的字段部分）
// 设置高亮
searchSourceBuilder.highlighter(new HighlightBuilder());
// // 分页
// searchSourceBuilder.from();
// searchSourceBuilder.size();
searchSourceBuilder.timeout(new Timevalue(60, TimeUnit.SECONDS));
// (3)条件投入
searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
// 3.添加条件到请求
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
// 4.客户端查询请求
SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// 5.查看返回结果
SearchHits hits = search.getHits();
System.out.println(JSON.toJSONString(hits));
System.out.println("=======================");
for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {
System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
}
}
前面的操作都无法批量添加数据
// 上面的这些api无法批量增加数据（只会保留最后一个source）
@Test
public void test() throws IOException {
IndexRequest request = new IndexRequest("bulk");// 没有id会自动生成一个随机ID
request.source(JSON.toJSONString(new User("liu",1)),XContentType.JSON);
request.source(JSON.toJSONString(new User("min",2)),XContentType.JSON);
request.source(JSON.toJSONString(new User("kai",3)),XContentType.JSON);
IndexResponse index = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(index.status());// created
}
7、批量添加数据
// 特殊的，真的项目一般会 批量插入数据
@Test
public void testBulk() throws IOException {
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
bulkRequest.timeout("10s");
ArrayList users = new ArrayList<>();
users.add(new User("liuyou-1",1));
users.add(new User("liuyou-2",2));
users.add(new User("liuyou-3",3));
users.add(new User("liuyou-4",4));
users.add(new User("liuyou-5",5));
users.add(new User("liuyou-6",6));
// 批量请求处理
for (int i = 0; i < users.size(); i++) {
bulkRequest.add(
// 这里是数据信息
new IndexRequest("bulk")
.id(""+(i + 1)) // 没有设置id 会自定生成一个随机id
.source(JSON.toJSONString(users.get(i)),XContentType.JSON)
);
}
BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(bulk.status());// ok
}
{
bulkRequest.add(
// 这里是数据信息
new IndexRequest("bulk")
.id(""+(i + 1)) // 没有设置id 会自定生成一个随机id
.source(JSON.toJSONString(users.get(i)),XContentType.JSON)
);
}
BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(bulk.status());// ok
}
今天就到这吧小编干不动了！后面我会给大家更新实战的项目，更多精彩内容请你关注！
