Spring Boot 2.x（十七）：快速入门Elastic Search

What —— Elasticsearch是什么？

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，Elasticsearch也是使用Java编写的，它的内部使用Lucene作索引与搜索，可是它的目的是使用全文检索变得简单，经过隐藏Lucene的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的RESTful API。

Elasticsearch 不单单是 Lucene，而且也不单单只是一个全文搜索引擎。 它能够被下面这样准确的形容：

• 一个分布式的实时文档存储，每一个字段 能够被索引与搜索
• 一个分布式实时分析搜索引擎
• 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

面向文档

Elasticsearch是面向文档，即文档是能够被索引的信息的基本单位，而文档的格式是在NoSQL中经常使用的JSON，关于关系型数据库和Elasticsearch之间一些名词的关系的对应能够用如下的表格来表示，方便咱们后面的应用：

关系型数据库	Elasticsearch
Database	Index
Table	Type
Row	Document
Column	Field
Schema	Mapping

这里须要注意的是文档的格式不是固定的，同一个Type下的不一样文档能够拥有不一样的格式

Why —— 为何选择Elasticsearch？

• 丰富的查询方式——Elasticsearch可以执行及合并多种类型的搜索（结构化数据、非结构化数据、地理位置、指标），搜索方式随心而变。

• 极速的查询速度——Elasticsearch经过有限状态转换器实现了用于全文检索的倒排索引，实现了用于存储数值数据和地理位置数据的 BKD 树，以及用于分析的列存储。每一个数据都被编入了索引。

• 可观的可扩展性——Elasticsearch可以水平扩展，每秒钟可处理海量事件，同时可以自动管理索引和查询在集群中的分布方式，能够在承载了 PB 级数据的成百上千台服务器上运行。

• 强大的弹性保障——硬件故障。网络分割。Elasticsearch 检测这些故障并确保集群（和数据）的安全性和可用性。经过跨集群复制功能，辅助集群能够做为热备份随时投入使用。

How —— 如何在Spring Boot实战中使用Elasticsearch？

安装Elasticsearch

www.elastic.co/cn/download…

这里咱们选择的是6.2.2版本的ES，由于我在spring-data-elasticsearch的github上看到最新版本的支持的ES是6.2.2

其中3.2.x版本还没有发布正式版，因此这里选择了最新的3.1.8版本，下面咱们切换到安装目录的bin目录下，启动es：

./elasticsearch &
复制代码

这里添加 & 符号的做用是让它在后台运行。

看到这个就说明启动成功了~

安装中文分词器iK

由于，在咱们平常的应用中，咱们用的比较多的都是中文的分词，因此这里咱们须要一个中文的分词器

首先前往github上下载与ES版本对应的zip包

github.com/medcl/elast…

而后在es的安装目录下的plugins下新建一个ik的目录，将zip包解压到该目录下重启es便可~

在es的启动日志中看到这个说明插件已经安装并启动成功！ 到这里，咱们的前期准备工做就已经结束了，下面的就是在Spring Boot项目中进行操做了~

添加pom依赖

咱们首先在pom.xml中添加spring-data-elasticsearch的依赖（敲黑板！！这里的版本必定要去参考一下对应的ES的版本，否则就会引发版本兼容性问题而报错！）：

<dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
            <version>3.1.8.RELEASE</version>
        </dependency>
复制代码

依赖已经添加完毕，下面咱们就经过简单的配置来完成CRUD

CRUD

这里的配置须要注意一个点，咱们访问的9200是HTTP的端口号，而使用Java的时候须要配置成9300：

spring:
 data:
 elasticsearch:
 cluster-name: my-applicatioon
 cluster-nodes: 127.0.0.1:9300
复制代码

在启动日志中，咱们能够看到这一点：

而后咱们经过注解来完成一个index和mapping的建立（即对应关系型数据库中的库和表）

@Data
@Document(indexName = "test",type = "article")
public class Article implements Serializable {

	private Long id;

	@Field(type= FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
	private String title;

	private String content;
}
复制代码

@Filed注解中的属性能够对分词器进行配置analyzer = "ik_max_word"，这样就能够在查询标题的时候使咱们的中文分词器了~

这样，咱们就建立了一个index（database）名为test，并新建一个type（table）名为article。

下面，咱们若是想要完成CRUD，只须要建立一个接口去继承ElasticsearchRepository便可，以下：

public interface ESDao extends ElasticsearchRepository<Article,Long> {
}
复制代码

而后，咱们就能够在咱们项目这样去用了~

和JPA同样方便，咱们这时就能够把ES当作MySQL去操做便可~

项目中用到的对应版本的包我已经上传到了百度网盘，关注公众号回复“ES”便可获取。 完整的Demo代码我已经上传到了github，欢迎fork star pr

github.com/viyog/viboo…

原创不易，谢谢支持！

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