Springboot集成spring data elasticsearch过程详解

版本对照

各版本的文档说明：https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/

1、在application.yml中添加配置

spring: data: elasticsearch: repositories: enabled: true #多实例集群扩展时需要配置以下两个参数 #cluster-name: datab-search #cluster-nodes: 127.0.0.1:9300,127.0.0.1:9301

2、添加 Maven 依赖

<!---开箱即用，版本默认和springboot版本对应--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency>

3、建立实体entity注解说明：

Spring Data通过注解来声明字段的映射属性，有下面的三个注解：

@Document 作用在类，标记实体类为文档对象，一般有两个属性 indexName：对应索引库名称 type：对应在索引库中的类型 shards：分片数量，默认5 replicas：副本数量，默认1 @Id 作用在成员变量，标记一个字段作为id主键 @Field 作用在成员变量，标记为文档的字段，并指定字段映射属性： type：字段类型，是枚举：FieldType，可以是text、long、short、date、integer、object等 text：存储数据时候，会自动分词，并生成索引 keyword：存储数据时候，不会分词建立索引 Numerical：数值类型，分两类 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float 浮点数的高精度类型：scaled_float 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。 Date：日期类型 elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。 index：是否索引，布尔类型，默认是true store：是否存储，布尔类型，默认是false analyzer：分词器名称，这里的ik_max_word即使用ik分词器

示例：

@Document(indexName = 'cp_doc', type = 'doc', shards = 10, replicas = 0)public class CpDocument extends BaseEntity { @Id//作用在成员变量，标记一个字段作为id主键private long id ;@Field(type = FieldType.Text)private String name ;@Field(type = FieldType.Text)private String address ;public long getId() {return id;}public void setId(long id) {this.id = id;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public String getAddress() {return address;}public void setAddress(String address) {this.address = address;}

　4、编写 Repository 访问层　

/** * 基本操作repository-curd * @author 滚动的蛋 * */public interface CpRepository extends ElasticsearchRepository<CpDocument, Integer> {}

5、创建索引+查询示例　

@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTestpublic class ElasticSearchTest { @Autowired CpRepository cpRepository; @Autowired ElasticsearchTemplate elsTemplate;//ElasticsearchTemplate中提供了创建索引的API<br data-filtered='filtered'><br data-filtered='filtered'> @Test public void addIndexTest() { //创建索引 boolean indexRes = elsTemplate.createIndex(CpDocument.class); System.out.println('======创建索引结果：'+indexRes+'========='); //添加索引 CpDocument cpTest = new CpDocument(); cpTest.setId(1); cpTest.setName('阿里巴巴'); cpTest.setAddress('北京路12号'); cpRepository.save(cpTest); } @Test public void srarchTest() { //这个只做一个多字段的匹配查询示例，其它的可以查看API文档使用 //'name','address' 为匹配的字段 MultiMatchQueryBuilder multiMatchQuery = QueryBuilders.multiMatchQuery('阿里巴巴','address','name');//多字段匹配QueryBuilder SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()//构建查询对象 .withQuery(multiMatchQuery) .withIndices('cp_doc')//索引名 .withPageable(PageRequest.of(0, 10))//分页 .build(); Iterable<CpDocument> productDtos = cpRepository.search(searchQuery); ArrayList<CpDocument> CpDocuments = Lists.newArrayList(productDtos); for (CpDocument cpDocument : CpDocuments) { System.out.printf('企业名称：%s，企业地址：%sn',cpDocument.getName(),cpDocument.getAddress()); } }

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持好吧啦网。