Spring Boot 中使用 Java API 調用 Elasticsearch
ElasticSearch 是一個高可用開源全文檢索和分析組件。提供存儲服務，搜索服務，大數據準實時分析等。通常用於提供一些提供複雜搜索的應用。html
ElasticSearch 提供了一套基於restful風格的全文檢索服務組件。前身是compass，直到2010被一家公司接管進行維護，開始商業化，並提供了ElasticSearch 一些相關的產品，包括你們比較熟悉的 kibana、logstash 以及 ElasticSearch 的一些組件，好比 安全組件shield 。當前最新的Elasticsearch Reference: 版本爲 5.6 ，比較應用普遍的爲2.X，直到 2016-12 推出了5.x 版本 ，將版本號調爲 5.X 。這是爲了和 kibana 和 logstash 等產品版本號進行統一 ElasticSearch 。java
準實時：ElasticSearch 是一個準實時的搜索工具，在通常狀況下延時少於一秒。node
特色
支持物理上的水平擴展，並擁有一套分佈式協調的管理功能mysql
操做簡單
單節點的ES，安裝啓動後，會默認建立一個名爲elasticsearch的es集羣。若是在局域網中存在該clustr.name,會自動加入該集羣。造成一個ElasticSearch 集羣 。git
多節點ES，在同一個局域網內的ES服務，只須要配置爲同一個clust.name 名稱便可成爲
一個ES集羣。集羣可以將同一個索引的分片，自動分佈到各個節點。並在高效的提供查詢服務的同時，自動協調每一個節點的下線以及上線狀況。github
restful 風格的API
提供了一套關於索引以及狀態查看的restful風格接口。至於什麼是Restful風格服務，請移步spring
對比Solr
Solr與ES都是基於java/lucence來作一套面向文檔結構的Nosql結構的數據庫。數據庫
支持的數據結構
solr支持 xml json html 等多種數據結構，而ES 僅支持json這種結構。json
性能
solr在新建索引時是IO阻塞的，因此若是在新建索引時同時進行搜索這時候相比ES來的相對較快。因此在實時性上，ElasticSearch 相比仍是更好的選擇。
基本概念
Index
定義：相似於mysql中的database。索引只是一個邏輯上的空間，物理上是分爲多個文件來管理的。
命名：必須全小寫
ES中index可能被分爲多個分片【對應物理上的lcenne索引】，在實踐過程當中每一個index都會有一個相應的副
本。主要用來在硬件出現問題時，用來回滾數據的。這也某種程序上，加重了ES對於內存高要求
Type
定義：相似於mysql中的table，根據用戶需求每一個index中能夠新建任意數量的type。
Document
定義：對應mysql中的row。有點相似於MongoDB中的文檔結構，每一個Document是一個json格式的文本。
Mapping
更像是一個用來定義每一個字段類型的語義規範在mysql中相似sql語句，在ES中通過包裝後，都被封裝爲友好的Restful風格的接口進行操做。這一點也是爲何開發人員更願意使用ES或者compass這樣的框架而不是直接使用Lucene的一個緣由。
Shards & Replicas
定義：可以爲每一個索引提供水平的擴展以及備份操做。
描述：
Shards:在單個節點中，index的存儲始終是有限制，而且隨着存儲的增大會帶來性能的問題。爲了解決這個問題，ElasticSearch提供一個可以分割單個index到集羣各個節點的功能。你能夠在新建這個索引時，手動的定義每一個索引分片的數量。
Replicas:在每一個node出現宕機或者下線的狀況，Replicas可以在該節點下線的同時將副本同時自動分配到其餘仍然可用的節點。並且在提供搜索的同時，容許進行擴展節點的數量，在這個期間並不會出現服務終止的狀況。
默認狀況下，每一個索引會分配5個分片，而且對應5個分片副本，同時會出現一個完整的副本【包括5個分配的副本數據】。
言而總之，用一句話來總結下。ElasticSearch 是一個基於 lucence 可水平擴展的自動化近實時全文搜索服務組件。
準備
環境安裝
只須要參考 Elasticsearch 安裝部分
ELK 集羣 + Redis 集羣 + Nginx ,分佈式的實時日誌（數據）蒐集和分析的監控系統搭建，簡單上手使用
測試用例
Github 代碼
代碼我已放到 Github ，導入spring-boot-elasticsearch-demo 項目
github https://github.com/souyunku/spring-boot-examples/tree/master/spring-boot-elasticsearch-demo
添加依賴
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>5.5.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>transport</artifactId>
<version>5.5.3</version>
</dependency>
配置ES Client
@Configuration
public class ElasticsearchConfig {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ElasticsearchConfig.class);
/**
* elk集羣地址
*/
@Value("${elasticsearch.ip}")
private String hostName;
/**
* 端口
*/
@Value("${elasticsearch.port}")
private String port;
/**
* 集羣名稱
*/
@Value("${elasticsearch.cluster.name}")
private String clusterName;
/**
* 鏈接池
*/
@Value("${elasticsearch.pool}")
private String poolSize;
@Bean
public TransportClient init() {
TransportClient transportClient = null;
try {
// 配置信息
Settings esSetting = Settings.builder()
.put("cluster.name", clusterName)
.put("client.transport.sniff", true)//增長嗅探機制，找到ES集羣
.put("thread_pool.search.size", Integer.parseInt(poolSize))//增長線程池個數，暫時設爲5
.build();
transportClient = new PreBuiltTransportClient(esSetting);
InetSocketTransportAddress inetSocketTransportAddress = new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(hostName), Integer.valueOf(port));
transportClient.addTransportAddresses(inetSocketTransportAddress);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("elasticsearch TransportClient create error!!!", e);
}
return transportClient;
}
}
參數配置
application.properties
# Elasticsearch elasticsearch.cluster.name=ymq elasticsearch.ip=192.168.252.121 elasticsearch.port=9300 elasticsearch.pool=5
ES 工具類
Elasticsearch 工具類
@Component
public class ElasticsearchUtils {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ElasticsearchUtils.class);
@Autowired
private TransportClient transportClient;
private static TransportClient client;
@PostConstruct
public void init() {
client = this.transportClient;
}
/**
* 建立索引
*
* @param index
* @return
*/
public static boolean createIndex(String index) {
if (!isIndexExist(index)) {
LOGGER.info("Index is not exits!");
}
CreateIndexResponse indexresponse = client.admin().indices().prepareCreate(index).execute().actionGet();
LOGGER.info("執行創建成功？" + indexresponse.isAcknowledged());
return indexresponse.isAcknowledged();
}
/**
* 刪除索引
*
* @param index
* @return
*/
public static boolean deleteIndex(String index) {
if (!isIndexExist(index)) {
LOGGER.info("Index is not exits!");
}
DeleteIndexResponse dResponse = client.admin().indices().prepareDelete(index).execute().actionGet();
if (dResponse.isAcknowledged()) {
LOGGER.info("delete index " + index + " successfully!");
} else {
LOGGER.info("Fail to delete index " + index);
}
return dResponse.isAcknowledged();
}
/**
* 判斷索引是否存在
*
* @param index
* @return
*/
public static boolean isIndexExist(String index) {
IndicesExistsResponse inExistsResponse = client.admin().indices().exists(new IndicesExistsRequest(index)).actionGet();
if (inExistsResponse.isExists()) {
LOGGER.info("Index [" + index + "] is exist!");
} else {
LOGGER.info("Index [" + index + "] is not exist!");
}
return inExistsResponse.isExists();
}
/**
* 數據添加，正定ID
*
* @param jsonObject 要增長的數據
* @param index 索引，相似數據庫
* @param type 類型，相似表
* @param id 數據ID
* @return
*/
public static String addData(JSONObject jsonObject, String index, String type, String id) {
IndexResponse response = client.prepareIndex(index, type, id).setSource(jsonObject).get();
LOGGER.info("addData response status:{},id:{}", response.status().getStatus(), response.getId());
return response.getId();
}
/**
* 數據添加
*
* @param jsonObject 要增長的數據
* @param index 索引，相似數據庫
* @param type 類型，相似表
* @return
*/
public static String addData(JSONObject jsonObject, String index, String type) {
return addData(jsonObject, index, type, UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "").toUpperCase());
}
/**
* 經過ID刪除數據
*
* @param index 索引，相似數據庫
* @param type 類型，相似表
* @param id 數據ID
*/
public static void deleteDataById(String index, String type, String id) {
DeleteResponse response = client.prepareDelete(index, type, id).execute().actionGet();
LOGGER.info("deleteDataById response status:{},id:{}", response.status().getStatus(), response.getId());
}
/**
* 經過ID 更新數據
*
* @param jsonObject 要增長的數據
* @param index 索引，相似數據庫
* @param type 類型，相似表
* @param id 數據ID
* @return
*/
public static void updateDataById(JSONObject jsonObject, String index, String type, String id) {
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
updateRequest.index(index).type(type).id(id).doc(jsonObject);
client.update(updateRequest);
}
/**
* 經過ID獲取數據
*
* @param index 索引，相似數據庫
* @param type 類型，相似表
* @param id 數據ID
* @param fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
* @return
*/
public static Map<String, Object> searchDataById(String index, String type, String id, String fields) {
GetRequestBuilder getRequestBuilder = client.prepareGet(index, type, id);
if (StringUtils.isNotEmpty(fields)) {
getRequestBuilder.setFetchSource(fields.split(","), null);
}
GetResponse getResponse = getRequestBuilder.execute().actionGet();
return getResponse.getSource();
}
/**
* 使用分詞查詢
*
* @param index 索引名稱
* @param type 類型名稱,可傳入多個type逗號分隔
* @param fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
* @param matchStr 過濾條件（xxx=111,aaa=222）
* @return
*/
public static List<Map<String, Object>> searchListData(String index, String type, String fields, String matchStr) {
return searchListData(index, type, 0, 0, null, fields, null, false, null, matchStr);
}
/**
* 使用分詞查詢
*
* @param index 索引名稱
* @param type 類型名稱,可傳入多個type逗號分隔
* @param fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
* @param sortField 排序字段
* @param matchPhrase true 使用，短語精準匹配
* @param matchStr 過濾條件（xxx=111,aaa=222）
* @return
*/
public static List<Map<String, Object>> searchListData(String index, String type, String fields, String sortField, boolean matchPhrase, String matchStr) {
return searchListData(index, type, 0, 0, null, fields, sortField, matchPhrase, null, matchStr);
}
/**
* 使用分詞查詢
*
* @param index 索引名稱
* @param type 類型名稱,可傳入多個type逗號分隔
* @param size 文檔大小限制
* @param fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
* @param sortField 排序字段
* @param matchPhrase true 使用，短語精準匹配
* @param highlightField 高亮字段
* @param matchStr 過濾條件（xxx=111,aaa=222）
* @return
*/
public static List<Map<String, Object>> searchListData(String index, String type, Integer size, String fields, String sortField, boolean matchPhrase, String highlightField, String matchStr) {
return searchListData(index, type, 0, 0, size, fields, sortField, matchPhrase, highlightField, matchStr);
}
/**
* 使用分詞查詢
*
* @param index 索引名稱
* @param type 類型名稱,可傳入多個type逗號分隔
* @param startTime 開始時間
* @param endTime 結束時間
* @param size 文檔大小限制
* @param fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
* @param sortField 排序字段
* @param matchPhrase true 使用，短語精準匹配
* @param highlightField 高亮字段
* @param matchStr 過濾條件（xxx=111,aaa=222）
* @return
*/
public static List<Map<String, Object>> searchListData(String index, String type, long startTime, long endTime, Integer size, String fields, String sortField, boolean matchPhrase, String highlightField, String matchStr) {
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
if (StringUtils.isNotEmpty(type)) {
searchRequestBuilder.setTypes(type.split(","));
}
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
if (startTime > 0 && endTime > 0) {
boolQuery.must(QueryBuilders.rangeQuery("processTime")
.format("epoch_millis")
.from(startTime)
.to(endTime)
.includeLower(true)
.includeUpper(true));
}
//搜索的的字段
if (StringUtils.isNotEmpty(matchStr)) {
for (String s : matchStr.split(",")) {
String[] ss = s.split("=");
if (ss.length > 1) {
if (matchPhrase == Boolean.TRUE) {
boolQuery.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery(s.split("=")[0], s.split("=")[1]));
} else {
boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery(s.split("=")[0], s.split("=")[1]));
}
}
}
}
// 高亮（xxx=111,aaa=222）
if (StringUtils.isNotEmpty(highlightField)) {
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
//highlightBuilder.preTags("<span style='color:red' >");//設置前綴
//highlightBuilder.postTags("</span>");//設置後綴
// 設置高亮字段
highlightBuilder.field(highlightField);
searchRequestBuilder.highlighter(highlightBuilder);
}
searchRequestBuilder.setQuery(boolQuery);
if (StringUtils.isNotEmpty(fields)) {
searchRequestBuilder.setFetchSource(fields.split(","), null);
}
searchRequestBuilder.setFetchSource(true);
if (StringUtils.isNotEmpty(sortField)) {
searchRequestBuilder.addSort(sortField, SortOrder.DESC);
}
if (size != null && size > 0) {
searchRequestBuilder.setSize(size);
}
//打印的內容 能夠在 Elasticsearch head 和 Kibana 上執行查詢
LOGGER.info("\n{}", searchRequestBuilder);
SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.execute().actionGet();
long totalHits = searchResponse.getHits().totalHits;
long length = searchResponse.getHits().getHits().length;
LOGGER.info("共查詢到[{}]條數據,處理數據條數[{}]", totalHits, length);
if (searchResponse.status().getStatus() == 200) {
// 解析對象
return setSearchResponse(searchResponse, highlightField);
}
return null;
}
/**
* 使用分詞查詢,並分頁
*
* @param index 索引名稱
* @param type 類型名稱,可傳入多個type逗號分隔
* @param currentPage 當前頁
* @param pageSize 每頁顯示條數
* @param startTime 開始時間
* @param endTime 結束時間
* @param fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
* @param sortField 排序字段
* @param matchPhrase true 使用，短語精準匹配
* @param highlightField 高亮字段
* @param matchStr 過濾條件（xxx=111,aaa=222）
* @return
*/
public static EsPage searchDataPage(String index, String type, int currentPage, int pageSize, long startTime, long endTime, String fields, String sortField, boolean matchPhrase, String highlightField, String matchStr) {
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
if (StringUtils.isNotEmpty(type)) {
searchRequestBuilder.setTypes(type.split(","));
}
searchRequestBuilder.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH);
// 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
if (StringUtils.isNotEmpty(fields)) {
searchRequestBuilder.setFetchSource(fields.split(","), null);
}
//排序字段
if (StringUtils.isNotEmpty(sortField)) {
searchRequestBuilder.addSort(sortField, SortOrder.DESC);
}
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
if (startTime > 0 && endTime > 0) {
boolQuery.must(QueryBuilders.rangeQuery("processTime")
.format("epoch_millis")
.from(startTime)
.to(endTime)
.includeLower(true)
.includeUpper(true));
}
// 查詢字段
if (StringUtils.isNotEmpty(matchStr)) {
for (String s : matchStr.split(",")) {
String[] ss = s.split("=");
if (matchPhrase == Boolean.TRUE) {
boolQuery.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery(s.split("=")[0], s.split("=")[1]));
} else {
boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery(s.split("=")[0], s.split("=")[1]));
}
}
}
// 高亮（xxx=111,aaa=222）
if (StringUtils.isNotEmpty(highlightField)) {
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
//highlightBuilder.preTags("<span style='color:red' >");//設置前綴
//highlightBuilder.postTags("</span>");//設置後綴
// 設置高亮字段
highlightBuilder.field(highlightField);
searchRequestBuilder.highlighter(highlightBuilder);
}
searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
searchRequestBuilder.setQuery(boolQuery);
// 分頁應用
searchRequestBuilder.setFrom(currentPage).setSize(pageSize);
// 設置是否按查詢匹配度排序
searchRequestBuilder.setExplain(true);
//打印的內容 能夠在 Elasticsearch head 和 Kibana 上執行查詢
LOGGER.info("\n{}", searchRequestBuilder);
// 執行搜索,返回搜索響應信息
SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.execute().actionGet();
long totalHits = searchResponse.getHits().totalHits;
long length = searchResponse.getHits().getHits().length;
LOGGER.debug("共查詢到[{}]條數據,處理數據條數[{}]", totalHits, length);
if (searchResponse.status().getStatus() == 200) {
// 解析對象
List<Map<String, Object>> sourceList = setSearchResponse(searchResponse, highlightField);
return new EsPage(currentPage, pageSize, (int) totalHits, sourceList);
}
return null;
}
/**
* 高亮結果集 特殊處理
*
* @param searchResponse
* @param highlightField
*/
private static List<Map<String, Object>> setSearchResponse(SearchResponse searchResponse, String highlightField) {
List<Map<String, Object>> sourceList = new ArrayList<Map<String, Object>>();
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
for (SearchHit searchHit : searchResponse.getHits().getHits()) {
searchHit.getSource().put("id", searchHit.getId());
if (StringUtils.isNotEmpty(highlightField)) {
System.out.println("遍歷 高亮結果集，覆蓋 正常結果集" + searchHit.getSource());
Text[] text = searchHit.getHighlightFields().get(highlightField).getFragments();
if (text != null) {
for (Text str : text) {
stringBuffer.append(str.string());
}
//遍歷 高亮結果集，覆蓋 正常結果集
searchHit.getSource().put(highlightField, stringBuffer.toString());
}
}
sourceList.add(searchHit.getSource());
}
return sourceList;
}
}
EsPage.java
public class EsPage {
// 指定的或是頁面參數
private int currentPage; // 當前頁
private int pageSize; // 每頁顯示多少條
// 查詢es結果
private int recordCount; // 總記錄數
private List<Map<String, Object>> recordList; // 本頁的數據列表
// 計算
private int pageCount; // 總頁數
private int beginPageIndex; // 頁碼列表的開始索引（包含）
private int endPageIndex; // 頁碼列表的結束索引（包含）
/**
* 只接受前4個必要的屬性，會自動的計算出其餘3個屬性的值
*
* @param currentPage
* @param pageSize
* @param recordCount
* @param recordList
*/
public EsPage(int currentPage, int pageSize, int recordCount, List<Map<String, Object>> recordList) {
this.currentPage = currentPage;
this.pageSize = pageSize;
this.recordCount = recordCount;
this.recordList = recordList;
// 計算總頁碼
pageCount = (recordCount + pageSize - 1) / pageSize;
// 計算 beginPageIndex 和 endPageIndex
// >> 總頁數很少於10頁，則所有顯示
if (pageCount <= 10) {
beginPageIndex = 1;
endPageIndex = pageCount;
}
// >> 總頁數多於10頁，則顯示當前頁附近的共10個頁碼
else {
// 當前頁附近的共10個頁碼（前4個 + 當前頁 + 後5個）
beginPageIndex = currentPage - 4;
endPageIndex = currentPage + 5;
// 當前面的頁碼不足4個時，則顯示前10個頁碼
if (beginPageIndex < 1) {
beginPageIndex = 1;
endPageIndex = 10;
}
// 當後面的頁碼不足5個時，則顯示後10個頁碼
if (endPageIndex > pageCount) {
endPageIndex = pageCount;
beginPageIndex = pageCount - 10 + 1;
}
}
}
}
省略 get set
單元測試
建立索引
@Test
public void createIndexTest() {
ElasticsearchUtils.createIndex("ymq_index");
ElasticsearchUtils.createIndex("ymq_indexsssss");
}
響應
Index [ymq_index] is not exist! Index is not exits! 執行創建成功？true Index [ymq_indexsssss] is not exist! Index is not exits! 執行創建成功？true
刪除索引
@Test
public void deleteIndexTest() {
ElasticsearchUtils.deleteIndex("ymq_indexsssss");
}
響應
Index [ymq_indexsssss] is exist!| delete index ymq_indexsssss successfully!
判斷索引是否存在
@Test
public void isIndexExistTest() {
ElasticsearchUtils.isIndexExist("ymq_index");
}
響應
Index [ymq_index] is exist!
數據添加
@Test
public void addDataTest() {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
map.put("name", "鵬磊" + i);
map.put("age", i);
map.put("interests", new String[]{"閱讀", "學習"});
map.put("about", "世界上沒有優秀的理念，只有腳踏實地的結果");
map.put("processTime", new Date());
ElasticsearchUtils.addData(JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(map)), "ymq_index", "about_test", "id=" + i);
}
}
響應
addData response status:201,id:id=0 addData response status:201,id:id=1 addData response status:201,id:id=2 addData response status:201,id:id=3 addData response status:201,id:id=4 addData response status:201,id:id=5 addData response status:201,id:id=6 。。。。。。。
經過ID刪除數據
@Test
public void deleteDataByIdTest() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ElasticsearchUtils.deleteDataById("ymq_index", "about_test", "id=" + i);
}
}
響應
deleteDataById response status:200,id:id=0 deleteDataById response status:200,id:id=1 deleteDataById response status:200,id:id=2 deleteDataById response status:200,id:id=3 deleteDataById response status:200,id:id=4 deleteDataById response status:200,id:id=5 deleteDataById response status:200,id:id=6 deleteDataById response status:200,id:id=7 deleteDataById response status:200,id:id=8 deleteDataById response status:200,id:id=9
經過ID更新數據
/**
* 經過ID 更新數據
* <p>
* jsonObject 要增長的數據
* index 索引，相似數據庫
* type 類型，相似表
* id 數據ID
*/
@Test
public void updateDataByIdTest() {
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
map.put("name", "鵬磊");
map.put("age", 11);
map.put("interests", new String[]{"閱讀", "學習"});
map.put("about", "這條數據被修改");
map.put("processTime", new Date());
ElasticsearchUtils.updateDataById(JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(map)), "ymq_index", "about_test", "id=11");
}
經過ID獲取數據
/**
* 經過ID獲取數據
* <p>
* index 索引，相似數據庫
* type 類型，相似表
* id 數據ID
* fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
*/
@Test
public void searchDataByIdTest() {
Map<String, Object> map = ElasticsearchUtils.searchDataById("ymq_index", "about_test", "id=11", null);
System.out.println(JSONObject.toJSONString(map));
}
響應
{"name":"鵬磊","about":"這條數據被修改","interests":["閱讀","學習"],"age":11,"processTime":1509966025972}
使用分詞查詢
/**
* 使用分詞查詢
* <p>
* index 索引名稱
* type 類型名稱,可傳入多個type逗號分隔
* startTime 開始時間
* endTime 結束時間
* size 文檔大小限制
* fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
* sortField 排序字段
* matchPhrase true 使用，短語精準匹配
* highlightField 高亮字段
* matchStr 過濾條件（xxx=111,aaa=222）
*/
@Test
public void searchListData() {
List<Map<String, Object>> list = ElasticsearchUtils.searchListData("ymq_index", "about_test", 1509959382607l, 1509959383865l, 0, "", "", false, "", "name=鵬磊");
for (Map<String, Object> item : list) {
System.out.println(JSONObject.toJSONString(item));
}
}
響應
{
"query" : {
"bool" : {
"must" : [
{
"match" : {
"name" : {
"query" : "鵬磊",
"operator" : "OR",
"prefix_length" : 0,
"max_expansions" : 50,
"fuzzy_transpositions" : true,
"lenient" : false,
"zero_terms_query" : "NONE",
"boost" : 1.0
}
}
}
],
"disable_coord" : false,
"adjust_pure_negative" : true,
"boost" : 1.0
}
},
"_source" : {
"includes" : [ ],
"excludes" : [ ]
}
}
- [20171106 19:02:23.923] | [INFO] | [DESKTOP-VG43S0C] | [main] | [i.y.e.e.utils.ElasticsearchUtils] | --> 共查詢到[90]條數據,處理數據條數[10]|
{"name":"鵬磊15","about":"世界上沒有優秀的理念，只有腳踏實地的結果","id":"id=15","interests":["閱讀","學習"],"age":15,"processTime":1509965846816}
{"name":"鵬磊18","about":"世界上沒有優秀的理念，只有腳踏實地的結果","id":"id=18","interests":["閱讀","學習"],"age":18,"processTime":1509965846849}
{"name":"鵬磊25","about":"世界上沒有優秀的理念，只有腳踏實地的結果","id":"id=25","interests":["閱讀","學習"],"age":25,"processTime":1509965846942}
{"name":"鵬磊47","about":"世界上沒有優秀的理念，只有腳踏實地的結果","id":"id=47","interests":["閱讀","學習"],"age":47,"processTime":1509965847143}
{"name":"鵬磊48","about":"世界上沒有優秀的理念，只有腳踏實地的結果","id":"id=48","interests":["閱讀","學習"],"age":48,"processTime":1509965847156}
{"name":"鵬磊55","about":"世界上沒有優秀的理念，只有腳踏實地的結果","id":"id=55","interests":["閱讀","學習"],"age":55,"processTime":1509965847212}
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使用分詞查詢,並分頁
/**
* 使用分詞查詢,並分頁
* <p>
* index 索引名稱
* type 類型名稱,可傳入多個type逗號分隔
* currentPage 當前頁
* pageSize 每頁顯示條數
* startTime 開始時間
* endTime 結束時間
* fields 須要顯示的字段，逗號分隔（缺省爲所有字段）
* sortField 排序字段
* matchPhrase true 使用，短語精準匹配
* highlightField 高亮字段
* matchStr 過濾條件（xxx=111,aaa=222）
*/
@Test
public void searchDataPage() {
EsPage esPage = ElasticsearchUtils.searchDataPage("ymq_index", "about_test", 10, 5, 1509943495299l, 1509943497954l, "", "processTime", false, "about", "about=鵬磊");
for (Map<String, Object> item : esPage.getRecordList()) {
System.out.println(JSONObject.toJSONString(item));
}
}
響應
- [20171106 19:10:15.738] | [DEBUG] | [DESKTOP-VG43S0C] | [main] | [i.y.e.e.utils.ElasticsearchUtils] | --> 共查詢到[90]條數據,處理數據條數[5]|
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代碼我已放到 Github ，導入spring-boot-elasticsearch-demo 項目
github https://github.com/souyunku/spring-boot-examples/tree/master/spring-boot-elasticsearch-demo
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- 做者：鵬磊
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