windows下elasticsearch配置及spring boot 简单demod的整合-阿里云开发者社区

学习过程：

elasticsearch 下载安装
elasticsearch-head 安装
spring boot 下elasticsearch的配置
使用ElasticsearchRepository实现增删改查（ElasticsearchRepository，elasticsearchTemplate）
如何优雅的使用FunctionScoreQueryBuilder
测试

一、elasticsearch 下载安装:ElasticSearch官网：http://www.elasticsearch.org

在安装Elasticsearch之前我们需要先安装jdk的环境，这些都是老生常谈，我们不去多加叙述，具体的安装步骤我们可以参考https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/4887557.html ，这里有详细的Elasticsearch及jdk安装步骤。安装好之后我们可以找到安装目录bin下的批处理文件来启动项目.

看到这样的界面后我们可以在浏览器里输入http://localhost:9200/可以看到返回了一段json,其中对外服务的http端口，默认为9200,9300是客户端的端口。在这里elasticsearch我们就安装完了。

{
"name": "node-1",
"cluster_name": "my-application",
"cluster_uuid": "YWYqGhDnSE-z3pbVDEs8rQ",
"version": {
"number": "6.3.0",
"build_flavor": "default",
"build_type": "zip",
"build_hash": "424e937",
"build_date": "2018-06-11T23:38:03.357887Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "7.3.1",
"minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
},
"tagline": "You Know, for Search"
}

二、elasticsearch-head 安装

elasticsearch安装完后我们需要安装head插件管理我们的elasticsearch,上面链接教程中elasticsearch使用的是2.4.4的版本,而我用的是6.3.0的版本，在cmd中使用es命令的方式已经不可用了。我们需要自己区去官网下载安装包，在这之前还需要先安装node.js和grunt，参考https://www.cnblogs.com/Onlywjy/p/Elasticsearch.html我们能很快的完成elasticsearch及head的安装和配置。安装完成后我们可以通过cmd进入到head的安装目录通过“npm run start ”来启动head插件，在浏览器中输入”http://localhost:9100“来访问。

三、spring boot 下配置

pom依赖：

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>

application.yml

spring:
    data:
      elasticsearch:
        cluster-name: my-application #elasticsearch/config文件下elasticsearch.yml中设置的cluster.name

        cluster-nodes: 127.0.0.1:9300 #客户端端口，启动elasticsearch时默认为9300

四、使用ElasticsearchRepository实现增删改查

参考https://blog.csdn.net/larger5/article/details/79777319，偷懒的同学，可以直接看下面，我们完成了pojo，dao，controller的编写，由于只是做了个demo就没有使用service层去规范。在clone链接中代码时候我们会遇到一些错误，下面我们着手解决这些错误。

pojo

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;

/**
 * @Author: gaofeng_peng
 * @Date: 2018/6/24 10:44
 */
@Document(indexName = "product", type = "book")
public class Book {
    @Id
    String id;
    String name;
    String message;
    String type;

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getMessage() {
        return message;
    }

    public void setMessage(String message) {
        this.message = message;
    }

    public String getType() {
        return type;
    }

    public void setType(String type) {
        this.type = type;
    }

在上述代码中@Document注解中 indexName指的是索引，可以理解成mysql中数据库 ,type既对应的是数据表。

dao

public interface BookDao extends ElasticsearchRepository<Book, String> {

    Book findBooksById(String id);

    void deleteById(String id);
}

参考的文档中，dao层没有写接口，在后面的实现中会报错，忖度作者的用意controller下getBookById中 bookDao.findOne() 方法对应了 findBooksById，insertBook中bookDao.delete() 对应deleteById，相信这么简单大家都能看出来。

controller

package com.bookstore.controller.backend;

import com.bookstore.dao.BookDao;
import com.bookstore.pojo.Book;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.QueryStringQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.ScoreFunctionBuilders;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.SearchQuery;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

/**
 * @Author: gaofeng_peng
 * @Date: 2018/6/24 11:02
 */
@RestController
@RequestMapping("book")
public class BookController {
    @Autowired
    private BookDao bookDao;

    /**
     * 1、查  id
     *
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping("/get/{id}")
    public Book getBookById(@PathVariable String id) {
        return bookDao.findBooksById(id);
    }

    /**
     * 2、查  ++:全文检索（根据整个实体的所有属性，可能结果为0个）
     *
     * @param q
     * @return
     */
    @GetMapping("/select/{q}")
    public List<Book> testSearch(@PathVariable String q) {
        QueryStringQueryBuilder builder = new QueryStringQueryBuilder(q);
        Iterable<Book> searchResult = bookDao.search(builder);
        Iterator<Book> iterator = searchResult.iterator();
        List<Book> list = new ArrayList<Book>();
        while (iterator.hasNext()) {
            list.add(iterator.next());
        }
        return list;
    }

    /**
     * 3、查   +++：分页、分数、分域（结果一个也不少）
     *
     * @param page
     * @param size
     * @param q
     * @return
     */
    @GetMapping("/{page}/{size}/{q}")
    public List<Book> searchCity(@PathVariable Integer page, @PathVariable Integer size, @PathVariable String q) {

        // 分页参数
        Pageable pageable = new PageRequest(page, size);

        FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] functions = {
                new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                        QueryBuilders.matchQuery("name", q),
                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000)),
                new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                        QueryBuilders.matchQuery("message", q),
                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000))
        };
       

        FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(functions);
        // 分数、分页
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable)
                .withQuery(functionScoreQueryBuilder).build();

        Page<Book> searchPageResults = bookDao.search(searchQuery);
        return searchPageResults.getContent();


    }

    /**
     * 4、增
     *
     * @param book
     * @return
     */
    @PostMapping("/insert")
    public Book insertBook(Book book) {
        bookDao.save(book);
        return book;
    }

    /**
     * 5、删 id
     *
     * @param id
     * @return
     */
    @DeleteMapping("/delete/{id}")
    public Book insertBook(@PathVariable String id) {
        Book book = bookDao.findBooksById(id);
        bookDao.deleteById(id);
        return book;
    }

    /**
     * 6、改
     *
     * @param book
     * @return
     */
    @PutMapping("/update")
    public Book updateBook(Book book) {
        bookDao.save(book);
        return book;
    }

}

在这里我们要着重讲一下参考文档中的searchCity 方法，下面是作者的写法：

 /**
     * 3、查   +++：分页、分数、分域（结果一个也不少）
     * @param page
     * @param size
     * @param q
     * @return 
     * @return
     */
    @GetMapping("/{page}/{size}/{q}")
    public List<Book> searchCity(@PathVariable Integer page, @PathVariable Integer size, @PathVariable String q) {

        // 分页参数
        Pageable pageable = new PageRequest(page, size);

        // 分数，并自动按分排序
        FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery()
                .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("name", q)),
                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000)) // 权重：name 1000分
                .add(QueryBuilders.boolQuery().should(QueryBuilders.matchQuery("message", q)),
                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)); // 权重：message 100分

        // 分数、分页
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable)
                .withQuery(functionScoreQueryBuilder).build();

        Page<Book> searchPageResults = bookDao.search(searchQuery);
        return searchPageResults.getContent();

    }

大家注意下红色的部分，由于我们在配置依赖时候没有指定elasticsearch的版本，现在如果还是直接clone上面的依赖的话会发现已经没有add的方法了，一种方式去指定版本，都走到这一步了，我们采取另一种方式使用

FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery(ScoreFunctionBuilder function)方法，具体看下面

 public List<Book> searchCity(@PathVariable Integer page, @PathVariable Integer size, @PathVariable String q) {

        // 分页参数
        Pageable pageable = new PageRequest(page, size);

        FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] functions = {
                new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                        QueryBuilders.matchQuery("name", q),
                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000)),
                new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                        QueryBuilders.matchQuery("message", q),
                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000))
        };
       
        FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(functions);
        // 分数、分页
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable)
                .withQuery(functionScoreQueryBuilder).build();

        Page<Book> searchPageResults = bookDao.search(searchQuery);
        return searchPageResults.getContent();

    }

上面我们使用的是：SpringData 封装，直接在 dao 接口继承 ElasticsearchRepository的方式，作者很全面还提供了elasticsearchTemplate的方式，

package com.bookstore.controller.backend;

import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @Author: gaofeng_peng
 * @Date: 2018/6/24 10:58
 */
@RestController
@RequestMapping("/template")
public class BookControllerTemplate {

    @Autowired
    ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    /**
     * 查询所有
     * @throws Exception
     */
    @GetMapping("/all")
    public List<Map<String, Object>> searchAll() throws Exception {
        //这一步是最关键的
        Client client = elasticsearchTemplate.getClient();
        // @Document(indexName = "product", type = "book")
        SearchRequestBuilder srb = client.prepareSearch("product").setTypes("book");
        SearchResponse sr = srb.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).execute().actionGet(); // 查询所有
        SearchHits hits = sr.getHits();
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<Map<String, Object>>();
        for (SearchHit hit : hits) {
            Map<String, Object> source = hit.getSource();
            list.add(source);
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
        return list;
    }
}

到此位置简单的增删改查就完成了，还需一点注意的是作者@RestController什么的没加，记得加上。。。。。

五、如何优雅的使用FunctionScoreQueryBuilder

福利链接：https://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?api=org.elasticsearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder，找了老半天，必须给我个

上面的是FunctionScoreQueryBuilder的Java代码示例，总有那么一种方式适合你。

六、测试

在这里我们安装了google 的restlet client 插件来方便测试，当然，也可以使用head插件上的复合查询来测试。

图片比较大这里我们只放部分的测试结果，就不一一列举了，至此整个项目就完成了，有什么不足，欢迎大家指点。

windows下elasticsearch配置及spring boot 简单demod的整合

学习过程：

一、elasticsearch 下载安装:ElasticSearch官网：http://www.elasticsearch.org

二、elasticsearch-head 安装

三、spring boot 下配置

四、使用ElasticsearchRepository实现增删改查

五、如何优雅的使用FunctionScoreQueryBuilder

福利链接：https://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?api=org.elasticsearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder，找了老半天，必须给我个

六、测试

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