Linux环境下ElasticSearch的安装与使用(SpringBoot整合云服务器上的ElasticSearch)

Elaticsearch,简称为ES,ES是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理 PB 级别(大数据时代)的数据。ES由 Java 语言开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的 RESTFULL API 来隐藏 Lucene 的复杂性,从而让全文搜索变得简单。据国际权威的数据库产品评测机构 DB Engines 的统计,在2016 年1月,ElasticSearch 已超过 Solr 等,成为排名第一的搜索引擎类应用。


ES 适用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用 !


1. ES 的下载安装(Linux 下安装)

1.1 下载ES

要求:JDK版本最低为1.8 !系统中已经配置好 JAVA 环境:https://blog.csdn.net/z69183787/article/details/78126238


官网地址:https://www.elastic.co/cn/


官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html


下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-6-1

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1.2 安装ES

ES压缩包上传

我们将ES 的压缩包下载到本机电脑后,通过 XFTP 这个上传到服务器或者虚拟机指定文件夹位置:

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我上传的位置是自己习惯的位置:/usr/local/src/software


接下来使用 XShell 工具连接到服务器或者虚拟机(我使用的是阿里云服务器)


ES压缩包解压

解压命令:tar -zxvf elasticsearch-7.6.1-linux-x86_64.tar.gz


解压后的文件夹修改下名字,方便输入:mv elasticsearch-7.6.1 elasticsearch7



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ES目录介绍

bin:下面存放着Es启动文件         elasticsearch.bat/elasticsearch
config:配置目录
data:数据目录
jdk、lib:Java运行环境以及依赖包
logs:日志目录
modules、plugins:模块及插件目录,head插件可以存放在plugins目录下

ES相关配置

基础配置

ES 本身其实也相当于是一个数据库,为此,我们在 elasticsearch7 文件夹下自己建一个 data 文件夹,用于存放数据:mdkir data

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进入 data 文件夹下,执行 pwd 命令拷贝下该文件夹的路径,下面配置要用到!


我的 data 路径:/usr/local/src/software/elasticsearch7/data


修改配置文件elasticsearch.yml,我们进入elasticsearch7 这个文件夹下的config 文件夹,编辑 elasticsearch.yml 文件:vim elasticsearch.yml


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下面 wq 保存退出,回到elasticsearch7 文件夹下,进入 logs 文件夹,pwd 查看该文件夹路径,并复制!


如:/usr/local/src/software/elasticsearch7/logs,然后重新到 config 目录下编辑elasticsearch.yml 文件:


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跨域配置

在config目录下的elasticsearch.yml文件末尾添加跨域允许:

# 跨域问题
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type
配置总结

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具体配置流程还可以参考这篇文章:https://blog.csdn.net/weixin_43019282/article/details/105352982


2. ES 的分词器插件

ES 自己默认带有分词器,但是支持的是英文分词,所以我们要安装一个可以对中文分词的插件


2.1 IK 分词器下载

IK 分词器 Github 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik


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注意 :IK 分词器的版本需要严格对应 ES的版本,所以我都使用的是 7.6.1 这个版本,IK 7.6.1下载地址https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.6.1

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同样的,下载好后,我们使用XFTP 这个工具将其上传到服务器或者虚拟机指定文件夹,我个人还是习惯放到:

/usr/local/src/software 这个文件夹下:

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然后我们就可以使用Xshell 对其进行操作:

2.2 IK 分词器压缩包解压到ES 插件文件夹下

  • 首先我们进入 elasticsearch7 文件夹下的 plugins 文件夹下,新建一个 ik 文件夹,用于存放 IK 分词器插件:
  • Linux环境下ElasticSearch的安装与使用(SpringBoot整合云服务器上的ElasticSearch)
  • ik 文件夹的路径为 /usr/local/src/software/elasticsearch7/plugins/ik


然后我们在 software 文件夹下,将 IK 分词器的压缩包解压到 ik 文件中去,命令为:unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.1.zip -d /usr/local/src/software/elasticsearch7/plugins/ik,如果出现以下问题:


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需要先下载 unzip 命令:yum install unzip zip,然后再执行解压命令:unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.1.zip -d /usr/local/src/software/elasticsearch7/plugins/ik


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然后我们到 ik 目录下检查是否解压成功:

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2.4 IK 分词器的配置文件

默认分词配置

进入ik 目录下的 config 目录:

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进入查看下 extra_main.doc 配置文件:

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可以看出,汉字相关的分词配置都是在配置文件中一个一个的枚举出来的!

扩展分词配置

如果新出一些网络热词,我们想对其进行分词配置,我们需要到 ik 文件夹 中 config 文件夹下的IKAnalyzer.cfg.xml 去配置:vim IKAnalyzer.cfg.xml


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如果需要加一些额外的网络新词,可以把这些词放到 自己新建的 ext_dict 文件中,每个词直接都要换行,就像extra_main.doc 文件中的格式一样!


3. 启动与关闭ES

为了测试请求方便,我们需要下载 Postman 来模拟请求发送:Postman 官网,这个软件开发中很常用,我这里就不再赘述下载和使用步骤了!当然不一定非要使用Postman 模拟请求,其他类似的工具或者命令行都可以模拟,根据个人习惯选择把!


3.1 ES 服务启动与关闭

进入bin 目录,执行命令:./elasticsearch 运行ES 服务!后台运行命令:./elasticsearch -d


关闭ES 服务:ps -ef|grep elastic 查看进程,并使用 kill -9 进程id 来结束进程!


可能出现问题一

在服务器上跑 ES 如果启动时出现以下错误:


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这种情况说明,内存不够了,服务器(学生机1核2g)内存较小,不足以启动ES服务,因为ES 默认启动内存大小就要求2g!

解决方案一

可以修改 config 下的 jvm.options 配置文件,将运行大小 2g 修改为 1g(还是不行的话,再小设置到256m):


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解决方案二
使用top命令查看占用内存多的进程将其结束:

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踩坑,因为我这个学生机上有正在运行的 java 项目,包括 zookeeper 和 kafka等等服务,所以我换台学生机测试

可能出现问题二

如果出现下面这种问题:

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说明不能以root 用户去启动 ES 服务!


解决方案

新建一个用户elasticsearch,命令: adduser elasticsearch


在software 目录下 赋予 elasticsearch7 这个文件夹的权限给 elasticsearch 用户,命令:chown -R elasticsearch elasticsearch7


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  • su elasticsearch 命令,切换到 elasticsearch 用户,并重新到 bin 目录下执行 ES服务

可能出现问题三

ERROR: bootstrap checks failed
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
解决方案
  • 修改配置sysctl.conf
    vim /etc/sysctl.conf
  • 在最后一行添加下面配置:
    vm.max_map_count=655360
  • 保存后退出并执行命令:
    sysctl -p

然后,重新启动 elasticsearch,即可启动成功。

可能出现问题四

ERROR: [1] bootstrap checks failed
[1]: the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured
解决方案

elasticsearchconfig目录下,修改elasticsearch.yml配置文件,将下面的配置加入到该配置文件中:

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3.2 阿里云开放安全组端口

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3.3 测试访问ES服务

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访问成功,说明ES启动成功了!

4. ES中基本概念

4.0关系型数据库和ES对比

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索引(indices)------------------ Databases 数据库


类型(type)------------------ Table 数据表


文档(Document)------------------ Row 行


字段(Field)------------------ Columns 列


4.1 接近实时(NRT Near Real Time )

Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着,从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒内)


4.2 索引(index)

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说,你可以有一个客户数据的索引,另一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的),并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候,都要使用到这个名字。索引类似于关系型数据库中Database 的概念。在一个集群中,如果你想,可以定义任意多的索引。


4.3 类型(type)

在一个索引中,你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区,其语义完全由你来定。通常,会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说,我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数 据存储到一个索引中。在这个索引中,你可以为用户数据定义一个类型,为博客数据定义另一个类型,当然,也可 以为评论数据定义另一个类型。类型类似于关系型数据库中Table的概念。


NOTE: 在5.x版本以前可以在一个索引中定义多个类型,6.x之后版本也可以使用,但是不推荐,在7~8.x版本中彻底移除一个索引中创建多个类型


4.4 映射(Mapping)

Mapping是ES中的一个很重要的内容,它类似于传统关系型数据中table的schema,用于定义一个索引(index)中的类型(type)的数据的结构。 在ES中,我们可以手动创建type(相当于table)和mapping(相关与schema),也可以采用默认创建方式。在默认配置下,ES可以根据插入的数据自动地创建type及其mapping。 mapping中主要包括字段名、字段数据类型和字段索引类型


4.5 文档(document)

**一个文档是一个可被索引的基础信息单元,类似于表中的一条记录。**比如,你可以拥有某一个员工的文档,也可以拥有某个商品的一个文档。文档以采用了轻量级的数据交换格式JSON(Javascript Object Notation)来表示。


5. ES 常用命令

5.1 索引操作

我们先使用命令行的方式 curl 发送请求:


查看ES服务健康状态:

curl -X GET "ip地址:9200/_cat/health?v"


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查看ES服务中的节点:

curl -X GET "ip地址:9200/_cat/nodes?v

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查看ES服务中的所有索引:

curl -X GET "ip地址:9200/_cat/indices?v"

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新增索引:

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删除索引:

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从上面我们也能发现,每次使用 curl 去手动输入请求ES 服务不太方便,所以我们用 Postman 请求模拟工具来替代手动输入!

新建索引:


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新建文档并指定id:

PUT IP地址:9200/myindex/_doc/1

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根据id查询数据:

GET IP地址:9200/myindex/_doc/1

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根据id修改数据:

PUT IP地址:9200/myindex/_doc/1

修改数据和新建一个文档一样,都是自定id 然后PUT 提交数据:

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根据id删除数据:

DELETE IP地址:9200/myindex/_doc/1

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5.2 索引搜索

为了搜索展示方便,先想ES 中添加一些数据:

PUT IP 地址:9200/myindex/_doc/1
{
    "title":"海贼王",
    "content":"船长是路飞,副船长是索隆~"
}

PUT IP 地址:9200/myindex/_doc/2
{
    "title":"火影忍者",
    "content":"七代火影是鸣人,八代火影是木叶丸~"
}

PUT IP 地址:9200/myindex/_doc/3
{
    "title":"一拳超人",
    "content":"主角是埼玉,配角是杰诺斯~"
}

PUT IP 地址:9200/myindex/_doc/4
{
    "title":"进击的巨人",
    "content":"人类最牛的是兵长,巨人最菜的是男主~"
}

PUT IP 地址:9200/myindex/_doc/5
{
    "title":"名侦探柯南",
    "content":"男主是柯南,女主不确定~"
}

PUT IP 地址:9200/myindex/_doc/6
{
    "title":"海贼王路飞",
    "content":"路飞是要成为海贼我的男人~"
}

PUT IP 地址:9200/myindex/_doc/7
{
    "title":"路飞的果实能力",
    "content":"路飞是吃了橡胶果实的男人~"
}

搜索全部

GET IP地址:9200/myindex/_search

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返回结果:

{
    "took": 1033,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 7,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0,
        "hits": [
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "5",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "名侦探柯南",
                    "content": "男主是柯南,女主不确定~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "4",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "进击的巨人",
                    "content": "人类最牛的是兵长,巨人最菜的是男主~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "3",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "一拳超人",
                    "content": "主角是埼玉,配角是杰诺斯~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "2",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "火影忍者",
                    "content": "七代火影是鸣人,八代火影是木叶丸~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "1",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "海贼王",
                    "content": "船长是路飞,副船长是索隆~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "6",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "海贼王路飞",
                    "content": "路飞是要成为海贼我的男人~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "7",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "路飞的果实能力",
                    "content": "路飞是吃了橡胶果实的男人~"
                }
            }
        ]
    }
}

根据单个条件搜索

GET IP地址:9200/myindex/_search?q=title:海贼王

或者

GET IP地址:9200/myindex/_search?q=content:路飞

Linux环境下ElasticSearch的安装与使用(SpringBoot整合云服务器上的ElasticSearch)

{
    "took": 5,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 3,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.7349373,
        "hits": [
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "1",
                "_score": 1.7349373,
                "_source": {
                    "title": "海贼王",
                    "content": "船长是路飞,副船长是索隆~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "6",
                "_score": 1.6770141,
                "_source": {
                    "title": "海贼王路飞",
                    "content": "路飞是要成为海贼我的男人~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "7",
                "_score": 1.6770141,
                "_source": {
                    "title": "路飞的果实能力",
                    "content": "路飞是吃了橡胶果实的男人~"
                }
            }
        ]
    }
}


根据多个条件搜索

GET IP地址:9200/myindex/_search

Linux环境下ElasticSearch的安装与使用(SpringBoot整合云服务器上的ElasticSearch)

{
    "query":{
        // 多个匹配
        "multi_match":{
            // 查询条件为 路飞
            "query":"路飞",
            // 从title 和 content 字段中匹配是否存在 路飞 的数据
            "fields":["title","content"]
        }
    }
}

返回结果:

{
    "took": 32,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 3,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 2.2700202,
        "hits": [
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "6",
                "_score": 2.2700202,
                "_source": {
                    "title": "海贼王路飞",
                    "content": "路飞是要成为海贼我的男人~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "7",
                "_score": 1.9412584,
                "_source": {
                    "title": "路飞的果实能力",
                    "content": "路飞是吃了橡胶果实的男人~"
                }
            },
            {
                "_index": "myindex",
                "_type": "_doc",
                "_id": "1",
                "_score": 1.7349373,
                "_source": {
                    "title": "海贼王",
                    "content": "船长是路飞,副船长是索隆~"
                }
            }
        ]
    }
}

如果要了解更多命令,可以参考这篇文章:https://blog.csdn.net/vtopqx/article/details/105998990

6. SpringBoot 整合 ES

6.1 引入依赖

pom.xml 中引入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-elasticsearch -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    <version>2.2.5.RELEASE</version>
</dependency>

6.2 添加 ES 相关配置

application.yml 中配置

# spring 相关配置
spring:
  # elasticsearch 配置
  elasticsearch:
    rest:
      # ip是服务器ip地址
      uris: http://8.xxx.xx.45:9200
      # 我没有设置账号密码,所以下面可以不配置
      #username:
      #password:

6.3 相关注解介绍

ES 几个常用注解


@Document:声明索引库配置

indexName:索引库名称

type:映射类型。如果未设置,则使用小写的类的简单名称。(从版本4.0开始不推荐使用)

shards:分片数量,默认 5

replicas:副本数量,默认 1

@Id:声明实体类的id

@Field:声明字段属性

type:字段的数据类型

analyzer:指定在存储时候使用的分词器类型

searchAnalyzer:指定在搜索时候使用的分词器类型

index:是否创建索引

6.4 实体类

/**
 * @Auther: csp1999
 * @Date: 2020/11/24/8:55
 * @Description: 帖子实体类
 */
// Lombok 相关注解
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
@ToString
// ES 相关注解
@Document(indexName = "discusspost",shards = 5,replicas = 1)// discusspost 必须全小写
public class DiscussPost {

    /**
     * 主键id
     */
    @Id
    private int id;

    /**
     * 用户主键id
     */
    @Field(type = FieldType.Long)
    private int userId;

    /**
     * 帖子标题
     */
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String title;

    /**
     * 帖子内容
     */
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_smart")
    private String content;

    /**
     * 帖子类型
     * 0-普通; 1-置顶;
     */
    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int type;

    /**
     * 帖子状态
     * 0-正常; 1-精华; 2-拉黑;
     */
    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int status;

    /**
     * 帖子创建日期
     */
    @Field(type = FieldType.Date, format = DateFormat.custom,pattern = "yyyy-MM-dd")
    @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern ="yyyy-MM-dd",timezone="GMT+8")
    private Date createTime;

    /**
     * 帖子评论数量
     */
    @Field(type = FieldType.Integer)
    private int commentCount;

    /**
     * 帖子得分
     */
    @Field(type = FieldType.Float)
    private double score;
}

6.5 Repository 接口

/**
 * @Auther: csp1999
 * @Date: 2020/11/30/21:01
 * @Description: 帖子相关的Repository
 */
@Repository
public interface DiscussPostRepository extends ElasticsearchRepository<DiscussPost,Integer> {
    
}

执行测试

/**
 * @Auther: csp1999
 * @Date: 2020/11/30/21:04
 * @Description: ES 测试
 */
@SpringBootTest
public class ElasticSearchTest {

    /**
     * 从mysql数据中获取数据
     */
    @Autowired
    private DiscussPostMapper discussPostMapper;

    /**
     * 注入 DiscussPostRepository
     */
    @Autowired
    private DiscussPostRepository discussPostRepository;

    /**
     * 有些情况 DiscussPostRepository 处理不了
     * 所以需要额外的 ElasticsearchRestTemplate
     */
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;

    @Test
    public void testInsert(){
        // 从数据库查询 id 为217 282 283 284 的帖子存入 ES 中
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(217));
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(282));
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(283));
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(284));
    }
}

运行测试代码,如果执行成功后,使用Postman 测试查看 ES 中的索引库内容:


Linux环境下ElasticSearch的安装与使用(SpringBoot整合云服务器上的ElasticSearch)

可以看出,索引库已经创建好了!

我们来查一些数据内容:

Linux环境下ElasticSearch的安装与使用(SpringBoot整合云服务器上的ElasticSearch)

结果为:

{
    "took": 249,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 6,
        "successful": 6,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 4,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0,
        "hits": [
            {
                "_index": "discusspost",
                "_type": "_doc",
                "_id": "282",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "_class": "com.haust.community.pojo.DiscussPost",
                    "id": 282,
                    "userId": 152,
                    "title": "哈哈***哈哈",
                    "content": "***哈哈",
                    "type": 0,
                    "status": 0,
                    "createTime": "2020-11-25",
                    "commentCount": 1,
                    "score": 0.0
                }
            },
            {
                "_index": "discusspost",
                "_type": "_doc",
                "_id": "284",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "_class": "com.haust.community.pojo.DiscussPost",
                    "id": 284,
                    "userId": 153,
                    "title": "海贼王我当定了!",
                    "content": "海贼王我当定了!",
                    "type": 0,
                    "status": 0,
                    "createTime": "2020-11-29",
                    "commentCount": 2,
                    "score": 0.0
                }
            },
            {
                "_index": "discusspost",
                "_type": "_doc",
                "_id": "217",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "_class": "com.haust.community.pojo.DiscussPost",
                    "id": 217,
                    "userId": 103,
                    "title": "互联网求职暖春计划",
                    "content": "今年的就业形势,确实不容乐观。过了个年,仿佛跳水一般,整个讨论区哀鸿遍野!19届真的没人要了吗?!18届被优化真的没有出路了吗?!大家的“哀嚎”与“悲惨遭遇”牵动了每日潜伏于讨论区的牛客小哥哥小姐姐们的心,于是牛客决定:是时候为大家做点什么了!为了帮助大家度过“艰难”,牛客网特别联合60+家企业,开启互联网求职暖春计划,面向18届&19届,拯救0 offer!",
                    "type": 0,
                    "status": 0,
                    "createTime": "2019-04-04",
                    "commentCount": 0,
                    "score": 0.0
                }
            },
            {
                "_index": "discusspost",
                "_type": "_doc",
                "_id": "283",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "_class": "com.haust.community.pojo.DiscussPost",
                    "id": 283,
                    "userId": 152,
                    "title": "海贼王我当定了!",
                    "content": "Hello World!",
                    "type": 0,
                    "status": 0,
                    "createTime": "2020-11-25",
                    "commentCount": 3,
                    "score": 0.0
                }
            }
        ]
    }
}

6.6 SpringBoot 操作ES增删改

/**
 * @Auther: csp1999
 * @Date: 2020/11/30/21:04
 * @Description: ES 测试
 */
@SpringBootTest
public class ElasticSearchTest {

    /**
     * 从mysql数据中获取数据
     */
    @Autowired
    private DiscussPostMapper discussPostMapper;

    /**
     * 注入 DiscussPostRepository
     */
    @Autowired
    private DiscussPostRepository discussPostRepository;

    /**
     * 有些情况 DiscussPostRepository 处理不了
     * 所以需要额外的 ElasticsearchRestTemplate
     */
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;

    /**
     * 创建/更新索引
     */
    @Test
    public void testCreateIndex() {

        IndexOperations indexOperations = elasticsearchRestTemplate.indexOps(DiscussPost.class);
        Document document = indexOperations.createMapping(DiscussPost.class);
        //boolean bool = indexOperations.create(document);
        boolean bool = indexOperations.putMapping(document);
        System.out.println(bool?"成功":"失败");
    }

    /**
     * 每次只插入一条
     */
    @Test
    public void testInsert() {
        // 从数据库查询 id 为217 282 283 284 的帖子存入 ES 中
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(217));
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(282));
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(283));
        discussPostRepository.save(discussPostMapper.selectDiscussPostById(284));
    }

    /**
     * 批量插入
     */
    @Test
    public void testInsertAll() {
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(101,0,100));
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(102,0,100));
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(103,0,100));
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(152,0,100));
        discussPostRepository.saveAll(discussPostMapper.selectDiscussPosts(153,0,100));
    }

    /**
     * 测试修改
     */
    @Test
    public void testUpdate() {
        DiscussPost discussPost = discussPostMapper.selectDiscussPostById(203);
        discussPost.setContent("海贼王,路飞当定了~");
        discussPostRepository.save(discussPost);
    }

    /**
     * 测试删除
     */
    @Test
    public void testDelete() {
        // discussRepository.deleteById(203);
        discussPostRepository.deleteAll();//全部删除
    }
}

6.7 SpringBoot 操作ES 高亮搜索(核心)

效果如图:

Linux环境下ElasticSearch的安装与使用(SpringBoot整合云服务器上的ElasticSearch)

将从ES 中查询的内容,把搜索的关键字高亮显示借助 标签:

参考代码:

@Test
public void testSearchByTemplate() {
    // 构建查询条件
    NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
            .withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery("互联网寒冬", "title", "content"))
            .withSort(SortBuilders.fieldSort("type").order(SortOrder.DESC))// 按照帖子分类排序
            .withSort(SortBuilders.fieldSort("score").order(SortOrder.DESC))// 按照帖子分数排序
            .withSort(SortBuilders.fieldSort("createTime").order(SortOrder.DESC))// 按照帖子发布日期排序
            .withPageable(PageRequest.of(0, 10))// 每页十条数据
            .withHighlightFields(
                    // 标题和内容中的匹配字段高亮展示
                    new HighlightBuilder.Field("title").preTags("<em>").postTags("</em>"),
                    new HighlightBuilder.Field("content").preTags("<em>").postTags("</em>")
            ).build();
    // 得到查询结果返回容纳指定内容对象的集合SearchHits
    SearchHits<DiscussPost> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(searchQuery, DiscussPost.class);
    
    // 设置一个需要返回的实体类集合
    List<DiscussPost> discussPosts = new ArrayList<>();
    // 遍历返回的内容进行处理
    for (SearchHit<DiscussPost> searchHit : searchHits) {
        // 高亮的内容
        Map<String, List<String>> highlightFields = searchHit.getHighlightFields();
        // 将高亮的内容填充到content中
        searchHit.getContent().setTitle(highlightFields.get("title") == null ? 
                searchHit.getContent().getTitle() : highlightFields.get("title").get(0));
        searchHit.getContent().setTitle(highlightFields.get("content") == null ? 
                searchHit.getContent().getContent() : highlightFields.get("content").get(0));
        // 放到实体类中
        discussPosts.add(searchHit.getContent());
    }
    // 输出结果
    System.out.println(discussPosts.size());
    for (DiscussPost discussPost : discussPosts) {
        System.out.println(discussPost);
    }
}

参考相关文章:


https://blog.csdn.net/qq_40885085/article/details/105024625


https://blog.csdn.net/weixin_42385395/article/details/109315087


https://blog.csdn.net/yj1499945/article/details/107726223


https://www.cnblogs.com/hi3254014978/archive/2004/01/13/14055771.html


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