使用IDEA创建elasticsearch-study Maven工程

添加Maven

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>5.6.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>transport</artifactId>
            <version>5.6.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.9.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.24</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            <version>1.7.21</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>

创建索引index

//创建索引
   @org.junit.Test
    public void test1() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        //创建名称为blog2的索引
        client.admin().indices().prepareCreate("blog2").get();
        //释放资源
        client.close();
    }

在运行前先把集群打开保证没有什么问题

然后运行java代码

我们查看 elasticsearch-head

可以发现索引添加成功了

创建映射mapping

有索引才能创建 mapping 映射否则失败

//创建映射
    @org.junit.Test
    public void test3() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
       //创建表的格式
        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
                .startObject()
                .startObject("article")  //指定article表
                .startObject("properties") //给article表添加字段
                //创建字段id 添加字段格式
                .startObject("id").field("type", "integer").field("store", "yes").endObject()
                //创建字段title 添加字段格式
                .startObject("title").field("type", "string").field("store", "yes").field("analyzer", "ik_smart").endObject()
                //创建字段content 添加字段格式
                .startObject("content").field("type", "string").field("store", "yes").field("analyzer", "ik_smart").endObject()
                .endObject()  //结束第一个startObject
                .endObject()  //结束第二个startObject
                .endObject();//结束第三个startObject
        // 创建映射blog2(必须保证blog2索引存在) 和给这个索引添加表article 然后将上面定义好的表格式 传递给表article
        PutMappingRequest mapping = Requests.putMappingRequest("blog2")
                .type("article").source(builder);
        client.admin().indices().putMapping(mapping).get();
        //释放资源
        client.close();
    }

建立文档document

必须保证有索引和类型(表) 的存在以及给表进行mapping之后才能进行添加数据(文档)

//创建文档(通过XContentBuilder)
    @org.junit.Test
    public void test4() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        //创建文档信息
        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
                .startObject()//开始
                .field("id", 1) //给字段id 赋值
                .field("title", "ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器")  //给字段title 赋值
                .field("content",
                        "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，" +
                                "基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，" +
                                "并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。" +
                                "设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。")//给字段content赋值
                .endObject();//结束
        // 建立文档对象
        /** * 参数一blog1：表示索引对象 * 参数二article：类型(表) * 参数三1：建立文档id ( 行对应的行号) */
        client.prepareIndex("blog2", "article", "1").setSource(builder).get();
        //释放资源
        client.close();
    }

建立文件的documend(实体类方式)

必须保证有索引和类型(表) 的存在以及给表进行mapping之后才能进行添加数据(文档)

使用Jackson转换实

需要的Maven

<dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.9.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.9.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
            <version>2.9.8</version>
        </dependency>

创建一个实体类

public class Article {
    private Integer id;
    private String title;
    private String content;
..... get set
}

添加文档(一条数据)

//创建文档(通过实体转json)
    @org.junit.Test
    public void test5() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        // 给实体类赋值
        Article article = new Article();
        article.setId(2);  //文档id 同时也作为 字段id
        article.setTitle("搜索工作其实很快乐");
        article.setContent("我们希望我们的搜索解决方案要快，" +
                "我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，" +
                "我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，" +
                "我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，" +
                "我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。" +
                "Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。");
        //需要导入的包 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        // 建立文档 给blog索引 中article表内添加 一行数据
        client.prepareIndex("blog2", "article", article.getId().toString())
                //将实体类的内容转换为json格式 写入表中
                .setSource(objectMapper.writeValueAsString(article).getBytes(), XContentType.JSON).get();
        //释放资源
        client.close();
    }

查询文档term查询

查询指定表内所有指定字段内容是否满足查询条件满足就返回哪一行数据

注意依据分词查询通常用于数字，日期和枚举等结构化数据，

@org.junit.Test
    public void testTermQuery() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        //2、设置搜索条件
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2")//要查询的索引
                //要查询的表
                .setTypes("article")
                //要查询的字段 和要查询的值
                .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "搜索")).get();
        //3、遍历搜索结果数据
        SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 打印每个查询出来的行
            System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));//查询每行指定字段
        }
        //4、释放资源
        client.close();
    }

查询文档query_string查询

查询指定表内所有内容是否满足查询条件满足就返回哪一行数据

以分词进行匹配查询通常用于文档匹配标题匹配 … 等

@org.junit.Test
    public void testStringQuery() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        //2、设置搜索条件
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2")//查询的索引
                .setTypes("article")//查询的表
                //需要查询的内容
                .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("搜索")).get();
        //3、遍历搜索结果数据
        SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 打印每个查询出来的行
            System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));//查询每行指定字段
        }
        //4、释放资源
        client.close();
    }

使用文档ID查询文档

@org.junit.Test
    public void testIdQuery() throws Exception {
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        //client对象为TransportClient对象
        SearchResponse response = client.prepareSearch("blog2")//要查询的索引
                .setTypes("article")//要查询的表
                //要查询的id
                .setQuery(QueryBuilders.idsQuery().addIds("2"))
                //执行查询
                .get();
        //3、遍历搜索结果数据
        SearchHits hits = response.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 打印每个查询出来的行
            System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));//查询每行指定字段
        }
        //4、释放资源
        client.close();
    }

查询文档分页操作

在查询前我们需要有大量的数据

批量插入数据

@org.junit.Test
//批量插入100条数据
    public void test9() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            // 描述json 数据
            Article article = new Article();
            article.setId(i);
            article.setTitle(i + "搜索工作其实很快乐");
            article.setContent(i
                    + "我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。");
            // 建立文档 向blog2索引中article表插入数据
            client.prepareIndex("blog2", "article", article.getId().toString())
                    //.setSource(objectMapper.writeValueAsString(article)).get();
                    .setSource(objectMapper.writeValueAsString(article).getBytes(),XContentType.JSON).get();
        }
        //释放资源
        client.close();
    }

分页查询

就和mysql数据库分页一样效果

@org.junit.Test
//分页查询
    public void test10() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        // 搜索数据 查询blog2索引下面article表的所有内容 进行分页---
        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article")
                .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());  //默认显示0-10条
        // 设置setFrom和setSize 后上面默认显示失效 按照我们自己的规则来显示
        //setFrom()：从第几条开始检索，默认是0。
        //setSize():每页最多显示的记录数。
        searchRequestBuilder.setFrom(0).setSize(5);   //显示 0-5条数据
        SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
        SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 打印每个查询出来的行
            System.out.println("id:" + searchHit.getSource().get("id"));//查询每行指定字段
            System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title"));//查询每行指定字段
            System.out.println("content:" + searchHit.getSource().get("content"));//查询每行指定字段
            System.out.println("-----------------------------------------");
        }
        //释放资源
        client.close();
    }

查询结果高亮操作

什么是高亮

在进行关键字搜索时，搜索出的内容中的关键字会显示不同的颜色，称之为高亮

ElasticSearch可以对查询出的内容中关键字部分进行标签和样式的设置，但是你需要告诉ElasticSearch使用什么标签对高亮关键字进行包裹

高亮显示代码实现

@org.junit.Test
//高亮查询
    public void test11() throws Exception{
        // 创建Client连接对象 就是你在elasticsearch.yml配置文件里设置的集群名称 cluster.name: my-elasticsearch
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-elasticsearch").build();
        //连接 127.0.0.1:9300 这个集群中指定的节点 而不是9200了 节点的端口号可以在 elasticsearch-head->信息->节点状态里查看
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
        // 搜索数据
        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client
                //查询blog2 中的article表内的title字段 中分词满足 搜索的行
                .prepareSearch("blog2").setTypes("article")
                .setQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "搜索"));
        //设置高亮数据
        HighlightBuilder hiBuilder=new HighlightBuilder();
        hiBuilder.preTags("<font style='color:red'>"); //包裹需要高亮的 开始标签
        hiBuilder.postTags("</font>");//包裹需要高亮的 结束标签
        hiBuilder.field("title"); //要和termQuery指定查询的字段一致
        searchRequestBuilder.highlighter(hiBuilder);  //将高亮添加到内容里
        //获得查询结果数据
        SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
        //获取查询结果集
        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
        System.out.println("共搜到:"+searchHits.getTotalHits()+"条结果!");
        //遍历结果
        for(SearchHit hit:searchHits){
            System.out.println("String方式打印文档搜索内容:");
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
            System.out.println("---------------------------------------------");
            System.out.println("Map方式打印高亮内容");
            System.out.println(hit.getHighlightFields());
            System.out.println("---------------------------------------------");
            System.out.println("遍历高亮集合，打印高亮片段:");
            //需要导入 import org.elasticsearch.common.text.Text;
            Text[] text = hit.getHighlightFields().get("title").getFragments();
            for (Text str : text) {
                System.out.println(str);
            }
            System.out.println("\n\n");
        }
        //释放资源
        client.close();
    }

SpringDataElasticSearch 使用

介绍

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：http://projects.spring.io/spring-data/

什么是Spring Data ElasticSearch

Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装。Spring Data为Elasticsearch项目提供集成搜索引擎。Spring Data Elasticsearch POJO的关键功能区域为中心的模型与Elastichsearch交互文档和轻松地编写一个存储库数据访问层。

官方网站：http://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/

SpringDataElasticSearch入门

导入Spring Data ElasticSearch的Maven

<dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>5.6.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>transport</artifactId>
            <version>5.6.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.9.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.24</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            <version>1.7.21</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.9.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.9.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
            <version>2.9.8</version>
        </dependency>
<!--Spring Data ElasticSearch-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
            <version>3.0.5.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-test</artifactId>
            <version>5.0.4.RELEASE</version>
        </dependency>

创建applicationContext.xml配置文件，引入elasticsearch命名空间和配置

<?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 ">
	<!-- 扫描Dao包，自动创建实例 -->
	<elasticsearch:repositories base-package="com.itheima.dao"/>
	<!-- 扫描Service包，创建Service的实体 -->
	<context:component-scan base-package="com.itheima.service"/>
	<!-- 配置elasticSearch的连接 -->
<!-- cluster-nodes 需要连接的elasticsearch地址 cluster-name 需要连接的集群名称 -->
	<elasticsearch:transport-client id="client" cluster-nodes="localhost:9300" cluster-name="my-elasticsearch"/>
	<!-- 创建Client连接对象 -->
	<bean id="elasticsearchTemplate" class="org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate">
		<constructor-arg name="client" ref="client"></constructor-arg>
	</bean>
</beans>

编写实体Article

package com.itheima.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 文档对象 （索引信息、文档类型 ）
@Document(indexName="blog3",type="article")
public class Article {
    //@Id 文档主键 唯一标识
    @Id
    //@Field 每个文档的字段配置（类型、是否分词、是否存储、分词器 ）
    @Field(store=true, index = false,type = FieldType.Integer)
    private Integer id;
    @Field(index=true,analyzer="ik_smart",store=true,searchAnalyzer="ik_smart",type = FieldType.text)
    private String title;
    @Field(index=true,analyzer="ik_smart",store=true,searchAnalyzer="ik_smart",type = FieldType.text)
    private String content;
    
    @Field(index=true,store=true,type = FieldType.Double)
    private Double price;
    public Double getPrice() {
        return price;
    }
    public void setPrice(Double price) {
        this.price = price;
    }
    public Integer getId() {
        return id;
    }
    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }
    public String getTitle() {
        return title;
    }
    public void setTitle(String title) {
        this.title = title;
    }
    public String getContent() {
        return content;
    }
    public void setContent(String content) {
        this.content = content;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Article{" +
                "id=" + id +
                ", title='" + title + '\'' +
                ", content='" + content + '\'' +
                ", price=" + price +
                '}';
    }
}

其中，注解解释如下：
@Document(indexName=“blob3”,type=“article”)：
indexName：索引的名称（必填项）
type：索引的类型

@Id：主键的唯一标识

@Field(index=true,analyzer=“ik_smart”,store=true,searchAnalyzer=“ik_smart”,type = FieldType.text)
index：是否设置分词
analyzer：存储时使用的分词器
searchAnalyze：搜索时使用的分词器
store：是否存储
type: 数据类型

编写Dao

package com.itheima.dao;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
@Repository
public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Integer> {
}

编写Service

接口

package com.itheima.service;
import com.itheima.entity.Article;
public interface ArticleService {
    public void save(Article article);
}

实现类

package com.itheima.service.impl;
import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {
    @Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;
    public void save(Article article) {
        articleRepository.save(article);
    }
}

创建测试类SpringDataESTest

import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import javax.annotation.Resource;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)  //测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
//@ContextConfiguration这个注解通常与@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)联合使用用来测试
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")//注解来标注我们想要导入某些在容器里的bean。
public class SpringDataESTest {
    @Autowired
    private ArticleService articleService;
    @Resource
    private TransportClient client;
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
    /**创建索引和映射*/
    @org.junit.Test
    public void createIndex(){
        elasticsearchTemplate.createIndex(Article.class);
        elasticsearchTemplate.putMapping(Article.class);
    }
    /**添加文档*/
    @org.junit.Test
    public void saveArticle(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        article.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
        article.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 \n" +
                " Spring Data为Elasticsearch Elasticsearch项目提供集成搜索引擎");
        articleService.save(article);
    }
}

SpringDataElasticSearch的常用操作

使用Spring Data ElasticSearch 增删改查方法测试

在上面入门案例基础上进行修改

ArticleService

package com.itheima.service;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
public interface ArticleService {
    //添加
    public void save(Article article);
    //删除
    public void delete(Article article);
    //查询全部
    public Iterable<Article> findAll();
    //分页查询
    public Page<Article> findAll(Pageable pageable);
}

以上方法都是Spring Data ElasticSearch默认方法

ArticleServiceImpl

package com.itheima.service.impl;
import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {
    @Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;
    public void save(Article article) {
        articleRepository.save(article);
    }
    public void delete(Article article) {
        articleRepository.delete(article);
    }
    public Iterable<Article> findAll() {
        Iterable<Article> iter = articleRepository.findAll();
        return iter;
    }
    public Page<Article> findAll(Pageable pageable) {
        return articleRepository.findAll(pageable);
    }
}

SpringDataESTest

import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.junit.runner.RunWith;
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.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import javax.annotation.Resource;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)  //测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
//@ContextConfiguration这个注解通常与@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)联合使用用来测试
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")//注解来标注我们想要导入某些在容器里的bean。
public class SpringDataESTest {
    @Autowired
    private ArticleService articleService;
    @Resource
    private TransportClient client;
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
    /**创建索引和映射*/
    @org.junit.Test
    public void createIndex(){
        elasticsearchTemplate.createIndex(Article.class);
        elasticsearchTemplate.putMapping(Article.class);
    }
    /**添加文档*/
    @org.junit.Test
    public void saveArticle(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        article.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
        article.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 \n" +
                " Spring Data为Elasticsearch Elasticsearch项目提供集成搜索引擎");
        articleService.save(article);
    }
    /**修改文档*/
    @org.junit.Test
    public void update(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        article.setTitle("elasticSearch 3.0版本发布...更新");
        article.setContent("ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
        articleService.save(article);
    }
    /**删除文档*/
    @org.junit.Test
    public void delete(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        articleService.delete(article);
    }
    /**批量插入*/
    @org.junit.Test
    public void save100(){
        for(int i=1;i<=100;i++){
            Article article = new Article();
            article.setId(i);
            article.setTitle(i+"elasticSearch 3.0版本发布..，更新");
            article.setContent(i+"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
            article.setPrice(i+1.0);
            articleService.save(article);
        }
    }
    
        /**查询全部**/
    @org.junit.Test
    public void findAll(){
        String condition = "版本";
        Iterable<Article> all = articleService.findAll();
        for(Article article: all){
            System.out.println(article);
        }
    }
    
    /**分页查询*/
    @org.junit.Test
    public void findAllPage(){
        //参数1 是页数 参数2是 每页显示多少条 (无须我们自己计算)
        Pageable pageable = PageRequest.of(2,10);
        Page<Article> page = articleService.findAll(pageable);
        for(Article article:page.getContent()){
            System.out.println(article);
        }
    }
}

自定义条件查询

需要添加到 dao层 ArticleRepository接口里才能生效然后我们在service中调用

自定义匹配规则方法

格式: findBy 固定 Title Content Name Available 这些都可以换成你自己的字段但是首字母大写

关键字	解释	方法
and	根据Field1和Field2获得数据	findByTitleAndContent(String title,String content);
or	根据Field1或Field2获得数据	findByTitleOrContent(String title,String content);
is	根据Field获得数据	findByTitle(String title);
not	根据Field获得相反数据	findByTitleNot(String title)
between	获得指定范围的数据	findByPriceBetween(double price1, double price2);
lessThanEqual	获得小于等于指定值的数据	findByPriceLessThan(double price);
GreaterThanEqual	获得大于等于指定值的数据	findByPriceGreaterThan(double price);
Before		findByPriceBefore
After		findByPriceAfter
Like	比较相识的数据	findByNameLike
StartingWith	以xx开头的数据	findByNameStartingWith(String Name);
EndingWith	以xx结尾的数据	findByNameEndingWith(String Name);
Contains/Containing	包含的数据	findByNameContaining(String Name);
In	多值匹配	findByNameIn(Collection<String>names)
NotIn	多值不匹配	findByNameNotIn(Collection<String>names)
OrderBy	排序后的数据	findByxxxxxOrderByNameDesc(String xxx );

比如: findByTitleAndContent 如果你的表中没有title字段和content那么就无效这个方法

列: List<Article> findByTitleAndContent(String title,String content);

获得指定范围的数据: 方法 findByPriceBetween

列: List<Article> findByPriceBetween(double price1, double price2);

获得小于等于指定值的数据

列: List<Article> findByPriceLessThan(double price);

特别提醒

如果不设置分页信息，上面方法默认带分页，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

列: Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable);

Pageable pageable = PageRequest.of(0, 15); //设置分页默认是从0页开始。

Page<Article> page = articleService.findByTitle(condition,pageable);//获取数据

排序

findByxxxxxOrderByNameDesc(String Available );

findByxxxxx就是上面的查询字段的条件比如 findByTitle findByTitleOrContent …

而Name 就是要排序的字段必须为数值类型而且不能是id(否则报错)

比如可以是:
@Field(index=true,store=true,type = FieldType.Double)
private Double price;

@Field里不能加 analyzer=“ik_smart” 和 searchAnalyzer=“ik_smart” 否则报错

Desc 是倒叙 Asc是正序

结合起来就是: findByTitleOrContentOrderByNameDesc

下面会将上面部分方法演示

更具上面的案例修改代码就行了

dao层接口ArticleRepository

package com.itheima.dao;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, Integer> {
    //根据title查询
    List<Article> findByTitle(String condition);
    //根据title 查询(含分页)
    Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable);
    //根据title and content获得数据
    List<Article> findByTitleAndContent(String title,String content);
    //根据title or content获得数据
    List<Article> findByTitleOrContent(String title,String content);
    //根据title 获取相反条件的数据
    List<Article> findByTitleNot(String title);
    //获取title 里包含的 数据
    List<Article>  findByTitleContaining(String Name);
    //根据title 多 值匹配
    List<Article>  findByTitleIn(Collection<String>names);
    //排序 依据TfindByTitle条件 查询出来的值 然后根据Price字段进行排序
    List<Article>   findByTitleOrderByPriceAsc(String title );
}

service层ArticleService

package com.itheima.service;
import com.itheima.entity.Article;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
public interface ArticleService {
    //保存
    public void save(Article article);
    //删除
    public void delete(Article article);
    //查询全部
    public Iterable<Article> findAll();
    //分页查询
    public Page<Article> findAll(Pageable pageable);
    //根据标题查询
    List<Article> findByTitle(String condition);
    //根据标题查询(含分页)
    Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable);
    //根据title and content获得数据
    List<Article> findByTitleAndContent(String title,String content);
    //根据title or content获得数据
    List<Article> findByTitleOrContent(String title,String content);
    //根据title 获取相反条件的数据
    List<Article> findByTitleNot(String title);
    //获取title 里包含的 数据
    List<Article>  findByTitleContaining(String Name);
    //根据title 多 值匹配
    List<Article>  findByTitleIn(Collection<String> names);
    //排序 依据TfindByTitle条件 查询出来的值 然后根据Price字段进行排序
    List<Article>  findByTitleOrderByPriceAsc(String title );
}

service层ArticleService的实现类ArticleServiceImpl

package com.itheima.service.impl;
import com.itheima.dao.ArticleRepository;
import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
@Service
public class ArticleServiceImpl implements ArticleService {
    @Autowired
    private ArticleRepository articleRepository;
    public void save(Article article) {
        articleRepository.save(article);
    }
    public void delete(Article article) {
        articleRepository.delete(article);
    }
    public Iterable<Article> findAll() {
        Iterable<Article> iter = articleRepository.findAll();
        return iter;
    }
    public Page<Article> findAll(Pageable pageable) {
        return articleRepository.findAll(pageable);
    }
    public List<Article> findByTitle(String condition) {
        return articleRepository.findByTitle(condition);
    }
    public Page<Article> findByTitle(String condition, Pageable pageable) {
        return articleRepository.findByTitle(condition,pageable);
    }
    @Override
    public List<Article>  findByTitleAndContent(String title,String content){
        return articleRepository.findByTitleAndContent(title,content);
    }
    @Override
    public List<Article> findByTitleOrContent(String title, String content) {
        return articleRepository.findByTitleOrContent(title,content);
    }
    @Override
    public List<Article> findByTitleNot(String title) {
        return articleRepository.findByTitleNot(title);
    }
    @Override
    public List<Article> findByTitleContaining(String Name) {
        return articleRepository.findByTitleContaining(Name);
    }
    @Override
    public List<Article> findByTitleIn(Collection<String> names) {
        return articleRepository.findByTitleIn(names);
    }
    @Override
    public List<Article> findByTitleOrderByPriceAsc(String title ) {
        return articleRepository.findByTitleOrderByPriceAsc(title );
    }
}

测试

import com.itheima.entity.Article;
import com.itheima.service.ArticleService;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.junit.runner.RunWith;
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.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.SearchQuery;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)  //测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
//@ContextConfiguration这个注解通常与@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)联合使用用来测试
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")//注解来标注我们想要导入某些在容器里的bean。
public class SpringDataESTest {
    @Autowired
    private ArticleService articleService;
    @Resource
    private TransportClient client;
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
    /**创建索引和映射*/
    @org.junit.Test
    public void createIndex(){
        elasticsearchTemplate.createIndex(Article.class);
        elasticsearchTemplate.putMapping(Article.class);
    }
    /**添加文档*/
    @org.junit.Test
    public void saveArticle(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        article.setTitle("测试SpringData ElasticSearch");
        article.setContent("Spring Data ElasticSearch 基于 spring data API 简化 elasticSearch操作，将原始操作elasticSearch的客户端API 进行封装 \n" +
                " Spring Data为Elasticsearch Elasticsearch项目提供集成搜索引擎");
        articleService.save(article);
    }
    /**修改文档*/
    @org.junit.Test
    public void update(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        article.setTitle("elasticSearch 3.0版本发布...更新");
        article.setContent("ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
        articleService.save(article);
    }
    /**删除文档*/
    @org.junit.Test
    public void delete(){
        Article article = new Article();
        article.setId(100);
        articleService.delete(article);
    }
    /**批量插入*/
    @org.junit.Test
    public void save100(){
        for(int i=1;i<=100;i++){
            Article article = new Article();
            article.setId(i);
            article.setTitle(i+"elasticSearch 3.0版本发布..，更新");
            article.setContent(i+"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
            article.setPrice(i+1.0);
            articleService.save(article);
        }
    }
    /**查询全部**/
    @org.junit.Test
    public void findAll(){
        String condition = "版本";
        Iterable<Article> all = articleService.findAll();
        for(Article article: all){
            System.out.println(article);
        }
    }
    /**分页查询*/
    @org.junit.Test
    public void findAllPage(){
        //参数1 是页数 参数2是 每页显示多少条 (无须我们自己计算)
        Pageable pageable = PageRequest.of(2,10);
        Page<Article> page = articleService.findAll(pageable);
        for(Article article:page.getContent()){
            System.out.println(article);
        }
    }
    // ---------------------------------自定义
    /**条件查询*/
    @org.junit.Test
    public void findByTitle(){
        String condition = "版本";
        List<Article> articleList = articleService.findByTitle(condition);
        for(Article article:articleList){
            System.out.println(article);
        }
    }
    /**条件分页查询*/
    @org.junit.Test
    public void findByTitlePage(){
        String condition = "版本";
        Pageable pageable = PageRequest.of(3,10);
        Page<Article> page = articleService.findByTitle(condition,pageable);
        for(Article article:page.getContent()){
            System.out.println(article);
        }
    }
    /**条件查询*/
    //根据Field1和Field2获得数据
    @org.junit.Test
    public void findByTitleAndContent(){
        String title = "版本";
        String content = "搜索服务器";
        List<Article> articleList = articleService.findByTitleAndContent(title,content);
        for(Article article:articleList){
            System.out.println(article);
        }
    }
    /**条件查询*/
    //根据Field1和Field2获得数据
    @org.junit.Test
    public void findByTitleOrContent(){
        String title = "版本";
        String content = "版本";
        List<Article> articleList = articleService.findByTitleOrContent(title,content);
        for(Article article:articleList){
            System.out.println(article);
        }
    }
    /**条件查询*/
    //根据title 获取相反条件的数据
    @org.junit.Test
    public void findByTitleNot(){
        String title = "14elasticSearch 3.0版本发布..，更新";
        List<Article> articleList = articleService.findByTitleNot(title);
        for(Article article:articleList){
            System.out.println(article);
        }
    }
    /**条件查询*/
    //根据title 获取相反条件的数据
    @org.junit.Test
    public void findByTitleContaining(){
        String title = "14";
        List<Article> articleList = articleService.findByTitleContaining(title);
        for(Article article:articleList){
            System.out.println(article);
        }
    }
    /**条件查询*/
    //根据title 多 值匹配
    @org.junit.Test
    public void findByTitleIn(){
        Collection<String> names= new ArrayList<>();
        names.add("版本");
        names.add("14");
        List<Article> articleList = articleService.findByTitleIn(names);
        for(Article article:articleList){
            System.out.println(article);
        }
    }
    /**条件查询*/
    //排序 根据title 来查询出来数据 然后依据Price进行 正序排序
    @org.junit.Test
    public void  findByTitleOrderByPriceAsc(){
        String title = "版本";
        List<Article> articleList = articleService. findByTitleOrderByPriceAsc(title );
        for(Article article:articleList){
            System.out.println(article);
        }
    }

使用Elasticsearch的原生查询对象进行查询

import com.itheima.entity.Article;
import org.elasticsearch.index.query.Operator;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.SearchQuery;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import java.util.List;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)  //测试开始的时候自动创建Spring的应用上下文
//@ContextConfiguration这个注解通常与@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)联合使用用来测试
@ContextConfiguration(locations="classpath:applicationContext.xml")//注解来标注我们想要导入某些在容器里的bean。
public class SpringDataESTest {
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate; //在applicationContext.xml里配置的
    
    @org.junit.Test
    public void findByNativeQuery() {
        //创建一个SearchQuery对象
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
//-----------------设置查询条件，此处可以使用QueryBuilders termQuery matchQuery 等 创建多种查询----------------
                //queryString查询 条件分词查询 默认or
                .withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("版本").defaultOperator(Operator.OR).defaultField("title"))
                //term 查询 精确分词查询 必须分词列表中有此词汇
// .withQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "版本"))
                //match 查询 模糊查询 在匹配前会对搜索词进行分词 然后逐一的 和分词列表进行匹配
// .withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "版本"))
// ------------ 下面就是 对上面 匹配到的数据 进行 处理---------------------
                //设置分页信息(显示的条数)
                .withPageable(PageRequest.of(0, 50))
                //排序 更具price进行排序 正序
                .withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC))
                //创建SearchQuery对象
                .build();
// --------------将 处理后的数据 打印
        //使用模板对象执行查询
        List<Article> articles = elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Article.class);
        for(Article article:articles){
            System.out.println(article);
        }
    }
}

SpringBoot-ElasticSearch5.6.8操作