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2023-05-22
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SpringDataElasticSearch

# 80.SpringDataElasticSearch

使用 ES 原生的 API 还是有些麻烦的，之前我们介绍过 Spring 整合了很多框架，当然也包括 ES。

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# Spring Data ElasticSearch 简介

# JPA

JPA 是 Java Persistence API 的简称，中文名 Java 持久层 API，是 Java 的一个 ORM 规范。它用于在 Java 对象和关系数据库之间保存数据。 JPA 充当面向对象的领域模型和关系数据库系统之间的桥梁。

Hibernate 是实现了 JPA 规范的一种 ORM 框架。

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Sun 引入新的 JPA ORM 规范出于两个原因：

  • 简化现有 Java EE 和 Java SE 应用开发工作
  • Sun 希望整合 ORM 技术，实现天下归一。

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# 什么是 Spring Data

Spring Data 是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持 map-reduce 框架和云计算数据服务。 Spring Data 可以极大的简化 JPA 的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了 CRUD 外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。

Spring Data 的官网：Spring Data (opens new window)

Spring Data 常用的功能模块如下：

使用 Spring Data，可以简化对数据层的访问（例如 JDBC，Mybatis 和 Hibernate，Redis 等数据库）

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# 什么是 Spring Data ElasticSearch

Spring Data ElasticSearch 基于 Spring data API 简化 ES 操作，将原始操作 ES 的客户端 API 进行封装 。

Spring Data 为 Elasticsearch 项目提供集成搜索引擎，可以和 Elastichsearch 交互文档和轻松地编写一个存储库数据访问层。

官网：Spring Data Elasticsearch (opens new window)

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# 环境准备

相关依赖：

<dependency>
  <groupId>org.springframework</groupId>
  <artifactId>spring-test</artifactId>
  <version>5.3.13</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.springframework.data</groupId>
  <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
  <version>3.0.5.RELEASE</version>
  <exclusions>
    <exclusion>
      <groupId>org.elasticsearch.plugin</groupId>
      <artifactId>transport-netty4-client</artifactId>
    </exclusion>
  </exclusions>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
  <artifactId>jackson-databind</artifactId>
  <version>2.9.0</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
  <artifactId>jackson-core</artifactId>
  <version>2.9.0</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
  <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
  <version>2.9.0</version>
</dependency>
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# 新增 Spring 配置文件

在 resources 下新建 applicationContext.xml 文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:elasticsearch="http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch"
       xsi:schemaLocation="
	http://www.springframework.org/schema/beans
	http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
	http://www.springframework.org/schema/context
	http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
	http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch
	http://www.springframework.org/schema/data/elasticsearch/spring-elasticsearch-1.0.xsd">


</beans>
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配置 elasticsearch: transport-client，用来连接 ES

<elasticsearch:transport-client id="esClient"
            cluster-nodes="localhost:9301, localhost:9302, localhost:9303"
            cluster-name="my-elasticsearch"/>
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elasticsearch: repositories：包扫描器，扫描 dao

<elasticsearch:repositories base-package="com.peterjxl.es.repositories"/>
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类似之前 Mybatis 的时候，只需定义实体类的接口所在地方，就能扫描并创建对象

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配置 elasticsearchTemplate 对象，该对象是一个模板对象，可以简化我们的操作

<!-- 配置模板对象 -->
<bean id="elasticsearchTemplate" class="org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate">
    <constructor-arg name="client" ref="esClient"/>
</bean>
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# 管理索引

  1. 创建一个 Entity 类，其实就是一个 JavaBean（pojo）映射到一个 document，需要添加一些注解进行标注
  2. 创建一个 Dao，是一个接口，需要继承 ElasticSearchRepository 接口。
  3. 编写测试代码，使用 ElasticsearchTemplate 对象的 createIndex 方法创建索引，并配置映射关系。

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新建实体类，注：自行生成 getter、setter 和 toString 方法

package com.peterjxl.es.entity;


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.FieldType;

@Document(indexName = "spring-data-es-blog", type = "article")
public class Article {


    @Id
    @Field(type = FieldType.Long, store = true)
    private long id;

    // 默认会索引
    @Field(type = FieldType.text, store = true, analyzer = "ik_smart")
    private String title;

    @Field(type = FieldType.text, store = true, analyzer = "ik_smart")
    private String content;
}
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新建接口：

package com.peterjxl.es.repositories;

import com.peterjxl.es.Article;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Long> {
}
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我们先试着创建索引：

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration("classpath:applicationContext.xml")
public class SpringDataESTest {

    @Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate template;

    @Test
    public void createIndex() throws Exception{
        // 创建索引，并配置映射关系
        template.createIndex(Article.class);
    }
}
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测试结果：可以看到能成功创建索引，并且带有 mappings 信息

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# 添加、更新文档

先来看看 ArticleRepository 的继承关系：

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在 CrudRepository 中，有很多操作索引的方法，增删改查等：

public interface CrudRepository<T, ID> extends Repository<T, ID> {
    <S extends T> S save(S var1);

    <S extends T> Iterable<S> saveAll(Iterable<S> var1);

    Optional<T> findById(ID var1);

    boolean existsById(ID var1);

    Iterable<T> findAll();

    Iterable<T> findAllById(Iterable<ID> var1);

    long count();

    void deleteById(ID var1);

    void delete(T var1);

    void deleteAll(Iterable<? extends T> var1);

    void deleteAll();
}
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为此，我们的 ArticleRepository 能直接用来维护文档，步骤：

  1. 创建一个 Article 对象
  2. 使用 ArticleRepository 对象向索引库中添加文档。

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@Test
public void addDocument() throws Exception{
    Article article = new Article();
    article.setId(1);
    article.setTitle("Spring Data Elasticsearch");
    article.setContent("基于Spring Data Elasticsearch的项目");
    articleRepository.save(article);
}
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运行结果：能看到数据

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至于更新文档：ES 底层也是 Lucene，要更新文档也是删除后新增；在 ES 中，直接使用添加文档的方法即可完成更新（ID 要一样）

# 删除文档

直接使用 ArticleRepository 对象的 deleteById 方法直接删除即可：

@Test
public void deleteDocument() {
    articleRepository.deleteById(1L);
}
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运行结果：数据没有了

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全部删除：articleRepository.deleteAll();

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# 查询索引库

直接使用 ArticleRepository 对象的查询方法即可。

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# 添加数据

我们先添加一些数据（还是使用之前用过的数据）

Article article = new Article();
article.setId(2);
article.setTitle("关于买房");
article.setContent("虚假的挥霍：花几千块钱去看看海。真正的挥霍：花100万交个首付买一个名义面积70平，实际面积55平，再还30年贷款的小户型住房");
articleRepository.save(article);


article.setId(4);
article.setTitle("关于梦想");
article.setContent("编程对我而言，就像是一颗小小的，微弱的希望的种子，我甚至都不愿意让人看见它。生怕有人看见了便要嘲讽它，它太脆弱了，经不起别人的质疑");
articleRepository.save(article);


article.setId(4);
article.setTitle("关于打工");
article.setContent("其实，我对公司是有点失望的。当初给我司定位为大厂，是高于公司简介的水平的。我是希望进来后，公司能够拼一把，快速成长起来的。大厂这个层级不是只发工资就可以的，公司需要有体系化的待遇。你们给的待遇，它的价值在哪里? 公司是否作出了壁垒形成了核心竞争力? 公司的待遇，和其他公司的差异化在哪里？为什么我来你这上班，我不能去别人那上班吗? 公司需要听从员工的意见，而不是想做什么就做什么，我需要符合劳动法的公司。");
articleRepository.save(article);


for (int i = 10; i < 20; i++) {
    article.setId(i);
    article.setTitle("测试查询" + i);
    article.setContent("测试查询的内容" + i);
    articleRepository.save(article);
}
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此时数据是不少的：

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# 查询全部

@Test
public void findAll() {
    Iterable<Article> articles = articleRepository.findAll();
    for (Article article : articles) {
        System.out.println(article);
    }
}
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此时能看到控制台打印了全部数据。

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# 根据 Id 查询

@Test
public void findById() {
    Article article = articleRepository.findById(3L).get();
    System.out.println(article);
}
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# 自定义查询方法

默认方法并不多，有时候查询规则比较复杂，此时就需要自定义查询了。

我们并不用自己实现，只需根据 SpringDataES 的命名规则来命名方法，就可以实现查询了！

命名规则：

关键字 命名规则 解释 示例
and findByField1AndField2 根据 Field1 和 Field2 查询 findByTitleAndContent
or findByField1OrField2 根据 Field1 或 Field2 查询 findByTitleOrContent
is findByField 根据 Field1 查询 findByTitle
not findByFieldNot 查询不包含 Field1 的数据 findByTitleNot
between findByFieldBetween 获得指定范围的数据 findByPriceBetween
lessThanEqual findByFieldLessThan 获得小于等于指定值的数据 findByPriceLessThan

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只需在接口定义方法：

public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Long> {
    List<Article> findByTitle(String title);
    List<Article> findByTitleOrContent(String title, String content);
}
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在测试方法中使用：

@Test
public void testFindByTitle() {
    List<Article> articles = articleRepository.findByTitle("测试查询");
    articles.stream().forEach(System.out::println);
}

@Test
public void testFindByTitleOrContent() {
    List<Article> articles = articleRepository.findByTitleOrContent("测试查询", "编程");
    articles.stream().forEach(System.out::println);
}
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我们运行测试方法，可以看到能正常查询出结果。

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# 分页

注意，如果不设置分页信息，默认带分页，每页显示 10 条数据。

如果设置分页信息，应该在方法中添加一个参数 Pageable，我们在 dao 接口中新增一个方法：

List<Article> findByTitleOrContent(String title, String content, Pageable pageable);
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在测试方法中使用：

@Test
public void testFindByTitleOrContentPage() {
    Pageable pageable = PageRequest.of(0, 5);
    List<Article> articles = articleRepository.findByTitleOrContent("测试查询", "编程", pageable);
    articles.stream().forEach(System.out::println);
}
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可以看到只查询了 5 条记录。PageRequest.of() 方法中，第一个参数指定第几页，第二个参数指定每页的个数

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# 使用原生的查询条件查询

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在刚刚的自定义查询方法中，默认对搜索的内容先分词然后再进行查询，每个词之间都是 and 的关系。比如我们查询是一句话：

List<Article> articles = articleRepository.findByTitle("测试查询天气之子");
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那么就会对“测试查询天气之子”进行分词，然后查找 title 中包含所有这些单词的 title，和我们之前使用 queryString 的效果不一样，我们想要的是每个词之间是 or 的关系。

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此时我们可以用 NativeSearchQuery 对象。使用方法：

  1. 创建一个 NativeSearchQuery 对象，设置查询条件（QueryBuilder 对象）
  2. 使用 ElasticSearchTemplate 对象执行查询
  3. 取查询结果
@Test
public void testNativeSearchQuery() {
    // 创建一个查询对象
    NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
            // 添加基本的分词条件
            .withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "测试查询天气之子"))
            .build();
    // 执行查询
    List<Article> articles = template.queryForList(query, Article.class);
    articles.stream().forEach(System.out::println);
}
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# 源码

已将源码上传到 Gitee (opens new window) 和 GitHub (opens new window) 上。并且创建了分支 demo3，读者可以通过切换分支来查看本文的示例代码

上次更新: 2024/10/3 10:01:52
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