ElasticSearch和springboot的整合和使用

什么是ElasticSearch

Elasticsearch(ES) 是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口全文搜索引擎。ElasticSearch还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均被索引且可被搜索，它能够扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。他可以在很短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。

demo地址 :https://github.com/keyuanupup/springboot-elasticsearch

java与ES整合配置

参考项目现有配置

索引的构建

索引的创建
索引的删除

DELETE http://127.0.0.1:9200/goods

判断索引是否存在

数据操作

新增数据

POST http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/00005
{
    "name":"裤子",
    "skuId":"5",
    "spuId":"2",
    "colorId":"3",
    "price":90.3,
    "colorName":"绿色"
}

更新数据

POST http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/00003/_update
{
    "doc":{
        "price":12.4
    }
}

删除数据

DELETE http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/00002

根据id查询数据

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/00003

搜索

分页

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
    "size":2,
    "from":1
}

排序

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
    "sort": [
        {
            "skuId": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

term 相等的查询

 GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name.keyword": {
        "value": "袜子"
      }
    }
  }
}

terms in查询

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
  "query":{
    "terms": {
      "skuId": [
        1,
        2
      ]
    }
  }
}

wildcard 模糊匹配(like)

text会对字段进行分词处理而keyword则不会

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
    "query": {
        "wildcard": {
            "name.keyword": {
                "wildcard": "*子牛仔*",
                "boost": 1
            }
        }
    }
}

range 范围查询

 GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
    "query": {
        "range": {
            "skuId": {
                "from": null,
                "to": 2,
                "include_lower": true,
                "include_upper": false,
                "boost": 1
            }
        }
    }
}

match 分词查询

 GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "name":"裤子"
        }
    }
}

multi_match 分词查询(匹配多词)

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "红色 裤子",
            "fields": [
                "colorName^1.0",
                "name^1.0"
            ],
            "boost": 1
        }
    },
    "explain":true
}

bool

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "term": {
                        "colorId": {
                            "value": 1,
                            "boost": 1
                        }
                    }
                },
                {
                    "wildcard": {
                        "name.keyword": {
                            "wildcard": "*袜子*",
                            "boost": 1
                        }
                    }
                }
            ],
            "adjust_pure_negative": true,
            "boost": 1
        }
    }
}

查询和过滤
1. 使用过滤的时候,es不会对条件进行打分,效率会比查询快
查询指定字段
折叠

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
 "collapse": {
    "field": "spuId"
  }
}

1. 折叠后总数统计不准确

权重

GET http://127.0.0.1:9200/goods/_doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "term": {
                        "skuId": {
                            "value": 5,
                            "boost": 12
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "colorId": {
                            "value": 1,
                            "boost": 6
                        }
                    }
                }
            ],
            "boost": 1
        }
    },
    "sort": [
        {
            "_score": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ],
    "explain":true
}

aggs（分组）

高级

分片和备份

cluster：代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

shards：代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

replicas：代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
1. 默认1个分片,一个备份
2. 加入ik分词器
ik分词器插件地址 : https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

使用方法
```
 - 下载项目
 - mvn package
 - 拷贝elasticsearch-analysis-ik-7.1.0\target\releases\elasticsearch-analysis-ik-7.0.0.zip 到目录 elasticsearch-7.1.0\plugins
 - 重启ES
```
加入同义词

同义词插件地址 : https://github.com/bells/elasticsearch-analysis-dynamic-synonym
重复数据的处理
1. 对数据给出明确的排序
2. 传入查询时间，只查询指定时间前的数据
3. 使用scroll