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Spring Boot集成Elasticsearch安装使用(详解)+ik分词器使用(详解)

一、版本对应关系****

(具有指导价值，但版本对应存在很高容错率)
1.Elasticsearch 7.6.2 SpringBoot2.5.6 (实现)

2.Elasticsearch 7.17.3 SpringBoot2.7.5 (实现)

二、Elasticsearch安装步骤****

****参考网址:****https://blog.csdn.net/weixin_42633131/article/details/82902812

三、SpringBoot项目集成Elasticsearch

*1.pom所需依赖*

pom.xml

<!--ES核心依赖-->

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>

</dependency>

<!--配置客户端需要的依赖,不存在添加,存在不添加-->

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

</dependency>

<!--若不需要Tomcat，则只需要依赖spring-web-->

<!--<dependency>

    <groupId>org.springframework</groupId>

    <artifactId>spring-web</artifactId>

</dependency>-->

2.application项目配置文件

application.yml

# yml配置elasticsearch客户端地址（可配置项有限）

spring:

  elasticsearch:

    uris: http://127.0.0.1:9200    # elasticsearch 连接地址

    #username: elastic # 用户名

    #password: 123456 # 密码

    connection-timeout: 10s # 连接超时时间（默认1s）

socket-timeout: 30s # 数据读取超时时间（默认30s）

3.项目实体映射

package com.nengyy.rest_server.elasticsearch.entity;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.experimental.Accessors;
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;

import java.io.Serializable;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Objects;
@Data
@Accessors(chain = true)     // 支持链式set赋值功能
@AllArgsConstructor          // 自动生成包含全部参数的构造方法
@NoArgsConstructor           // 自动生成无参构造方法
// @Document是SpringDataES标记实体类的注解
// indexName指定关联的索引名称,运行时如果items索引不存在,SpringData会自动将它创建出来
@Document(indexName = "items")
public class ItemEfm implements Serializable {
    // SpringData标记当前属性为ES的主键
    @Id                     //ES本条数据ID(只能为long类型等转化为的String类型,不能出现数字之外的字母或汉字)(暂未研究解决方法)
    private Long id;            //想用ES自带增删改查方法,此id需要为Long类型
    // SpringData标记title属性是text类型支持分词的,以及分词器
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String GoodsId;
    @Field(type = FieldType.Text,                   //生成索引时使用 ik_max_word，在搜索时用ik_smart
                    analyzer = "ik_max_word",       //最细粒度拆分-->(字会重复被使用)(生成索引时,进行分词使用)
                    searchAnalyzer = "ik_smart")    //最粗粒度拆分-->智能拆分(字不会被重复使用)(搜索时,对搜索词进行分词)
    private String title;       // 商品描述
    // Keyword类型是不需要分词的字符串类型
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category;    // 商品分类
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String brand;       // 品牌(商品描述备用字段)(此字段用来做全称查询,用来补充分词查询的不足)
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String price;       // 价格
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String origPrice;       // 原价
    //  图片地址不会成为搜索条件,所以设置index = false
    //  这样ES就不会为它创建索引库了,能够节省空间
    @Field(type = FieldType.Keyword,index = false)
    private String imgPath;     // 图片地址

    // images/1a123s-as4td-asdsa-jasbdjff.png
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String intertestNum;//关注人数

    //重写equals,用于contains判断,非必要不会用到
    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (this == obj) return true;
        if (obj == null || getClass() != obj.getClass()) return false;
        ItemEfm other = (ItemEfm) obj;
        return Objects.equals(GoodsId, other.GoodsId) &&
                Objects.equals(title, other.title) &&
                Objects.equals(price, other.price) &&
                Objects.equals(origPrice, other.origPrice) &&
                Objects.equals(imgPath, other.imgPath) &&
                Objects.equals(intertestNum, other.intertestNum);
    }
    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(GoodsId, title, price, origPrice, imgPath, intertestNum);
    }
}

4.持久层接口

解析:持久层ItemRepository 接口继承extends ElasticsearchRepository 后,可以实现和MybatisPlus等同的作用

package com.nengyy.rest_server.elasticsearch.repository;

import com.nengyy.rest_server.elasticsearch.entity.ItemEfm;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.util.List;
// Spring 家族持久层命名规范为repository
@Repository
public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<ItemEfm,Long>{
    // 当前ItemRepository接口可以继承SpringDataElasticsearch框架提供的父接口ElasticsearchRepository
    // 一旦继承,效果是会为指定的实体类自动生成基本的增删改查方法
    // ElasticsearchRepository<[关联的实体类名],[实体类主键类型]>

    // SpringData自定义查询
    // 遵循SpringData框架给定的格式,编写方法名称,就可以自动生成查询语句
    // query(查询): 表示当前方法是一个查询方法,类似sql中的select
    // Item\Items: 表示要查询的实体类,不带s返回单个对象,带s返回集合类型
    // By(通过): 标识开始设置条件的关键词,类似sql中的where
    // Title: 要查询的字段名称
    // Matches: 执行的查询操作,Matches表示执行查询支持分词的字符串 类似sql中的like

    Iterable<ItemEfm> queryItemsByTitleMatches(String title);

    // 四.es详细分词查询(多条件查询and)
    // 多条件查询
    // 多个条件之间需要使用逻辑运算符And或Or来分割
    // 方法参数赋值的依据是根据方法名称中参数的顺序来决定的(参数不能乱取名字,title,brand)
    Iterable<ItemEfm> queryItemsByTitleMatchesAndBrandMatches(String title, String brand);

    // 四.es详细分词查询(多条件排序查询or)
    // query、By、Matches、Or、OrderBy、Desc(倒序):均为关键字
    // Items :实体映射名字(也是此实体对应es其中一个索引库的名字)
    // Title、Brand :需要根据什么字段进行查询
    // Price :配合OrderBy、Desc意思是根据价格倒序
    Iterable<ItemEfm> queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByPriceDesc(String title,String brand);

    // 一.全称查询(多写一个字段,对其设置FieldType.Keyword, 如此此字段就是不分词的全称索引)
    ItemEfm findByBrand(String brand);

    // 二.es精确分词查询(全称+分词+模糊三种查询合一)(精确查询,前端传参的分词与后端索引,必须全部匹配到才能查询到)
    org.springframework.data.domain.Page<ItemEfm>  findByTitleOrderByIntertestNumDesc(String title,Pageable pageable);

    // 三.分页查询+分词查询--->分词查询(传参和索引都会进行分词,然后进行一一匹配,并通过自带算法做好排序)(自己也可以设置排序) (前端传参的分词与后端索引,只要能匹配到一个就能查询出来)
    // 实现分页查询:最后一个参数的位置添加声明类型Pageable的变量
    // 返回值修改为Page类型,这个类型的对象不但能够保存查询出的数据,而且还能自动计算出分页信息
    // 分页信息中包括:当前页,总页数,总条数,是否有上一页或下一页等
    Page<ItemEfm> queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByIntertestNumDesc(
            String title,String brand,Pageable pageable);

    List<ItemEfm> queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByOrigPriceDesc(String title,String brand);
}

5.业务逻辑层实现类

package com.nengyy.rest_server.service.impl.mall;

import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.nengyy.dao_mysql.common.utils.PageUtil;
import com.nengyy.dao_mysql.mapper.primary.mall.CommodityListMapper;
import com.nengyy.dem_common.utils.ListUtils;
import com.nengyy.dem_common.utils.StringUtils;
import com.nengyy.dto.mall.*;
import com.nengyy.rest_server.elasticsearch.entity.ItemEfm;
import com.nengyy.rest_server.elasticsearch.repository.ItemRepository;
import com.nengyy.rest_server.service.impl.consignment.DatacenterIdGenerator;
import com.nengyy.rest_server.service.mall.ItemRepositoryService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
/**
 * @Author: cyz
 * @Date: 2023/04/24
 * @Description:
 */
@Service
public class ItemRepositoryServiceImpl implements ItemRepositoryService {
    private final ItemRepository itemRepository;
    private final CommodityListMapper commodityListMapper;
    @Autowired
    public ItemRepositoryServiceImpl(ItemRepository itemRepository, CommodityListMapper commodityListMapper) {
        this.itemRepository = itemRepository;
        this.commodityListMapper = commodityListMapper;
    }
    /**从数据库查出所有符合条件的商品 , 每天定时进行es索引的刷新*/
    @Override
    public String goodsList() {
        List<ESCommodityListDto> data = commodityListMapper.getGoodsList();
        List<ItemEfm> list = new ArrayList<>();
        DatacenterIdGenerator snowId1 = new DatacenterIdGenerator(17,18);//获取雪花算法ID
        ItemEfm item;
        if(data != null){
            for (ESCommodityListDto listDto:data) {
                if("2".equals(listDto.getGoodsSource())){
                    item = new ItemEfm();
                    item.setId(snowId1.nextId());
                    item.setGoodsId(listDto.getGoodsId());
                    item.setTitle(listDto.getGoodsDesc());
                    item.setCategory(listDto.getGoodsType());
                    item.setBrand(listDto.getGoodsDesc());      //此字段用来做全称查询,用来补充分词查询的不足
                    item.setPrice(listDto.getGoodsFee());
                    item.setOrigPrice(listDto.getReservFee1());
                    item.setImgPath(listDto.getFilePath());
                    item.setIntertestNum(listDto.getIntertestNum());
                    list.add(item);
                }else{
                    item = new ItemEfm();
                    item.setId(snowId1.nextId());
                    item.setGoodsId(listDto.getGoodsId());
                    item.setTitle(listDto.getGoodsName());
                    item.setCategory(listDto.getGoodsType());
                    item.setBrand(listDto.getGoodsName());      //此字段用来做全称查询,用来补充分词查询的不足
                    item.setPrice(listDto.getGoodsFee());
                    item.setOrigPrice(listDto.getReservFee1());
                    item.setImgPath(listDto.getFilePath());
                    item.setIntertestNum(listDto.getIntertestNum());
                    list.add(item);
                }
            }
            //先删除之前存的索引(批量删)
            itemRepository.deleteAll();
            //添加新的索引     (批量加)
            itemRepository.saveAll(list);
        }
        return "成功";
}

    /**
     * Es搜索出的商品(分页获取商品列表)
     * @param in
     * @return
     */
    @Override
public Page<CommodityListDto> searchCommodityList(SiftEsCommodityListDto in) { 
//一.全称查询(不分词查询)
     ItemEfm oneGoods =  itemRepository.findByBrand(in.getGoodsDesc());
     //二.es精确分词查询(全称+分词+模糊三种查询合一)(精确查询,前端传参的分词与后端索引,必须全部匹配到才能查询到)
                org.springframework.data.domain.Page<ItemEfm> pageGoodsList = itemRepository.findByTitleOrderByIntertestNumDesc(in.getGoodsDesc(),PageRequest.of(0, 49));
     //三.分页查(非精确分词查询)(前端传参的分词与后端索引,只要能匹配到一个就能查询出来)
            int size = in.getPageSize() - pageSizeExtra;
            int size1 = size >=0 ? size :1;
            org.springframework.data.domain.Page<ItemEfm> page = itemRepository
            .queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByIntertestNumDesc(   //通过商品描述和商品品牌(暂定传值为空)进行查询并通过关注人数进行排序
                            in.getGoodsDesc(),"",PageRequest.of(in.getPageNo() - 1, size1));
}

6.自定义查询方法****

Spring Data根据方法名称自动实现功能:

查询方式两种:query(详细查询)与find(精确查询)

// 四.es详细分词查询(多条件排序查询or)

// query、By、Matches、Or、OrderBy、Desc(倒序):均为关键字

// Items :实体映射名字(也是此实体对应es其中一个索引库的名字)

// Title、Brand :需要根据什么字段进行查询

// Price :配合OrderBy、Desc意思是根据价格倒序

//黑色和蓝色均为关键字   实体映射名 根据哪个字段查询                 根据哪个字段倒序

Iterable<ItemEfm> queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByPriceDesc(String title,String brand);

// 二.es精确分词查询(全称+分词+模糊三种查询合一)(精确查询,前端传参的分词与后端索引,必须全部匹配到才能查询到)

org.springframework.data.domain.Page<ItemEfm>  findByTitleOrderByIntertestNumDesc(String title,Pageable pageable);

// 三.分页查询+分词查询--->分词查询(传参和索引都会进行分词,然后进行一一匹配,并通过自带算法做好排序)(自己也可以设置排序) (前端传参的分词与后端索引,只要能匹配到一个就能查询出来)

// 实现分页查询:最后一个参数的位置添加声明类型Pageable的变量

// 返回值修改为Page类型,这个类型的对象不但能够保存查询出的数据,而且还能自动计算出分页信息

// 分页信息中包括:当前页,总页数,总条数,是否有上一页或下一页等

Page<ItemEfm> queryItemsByTitleMatchesOrBrandMatchesOrderByIntertestNumDesc(

        String title,String brand,Pageable pageable);

7.有可能出现的错误

1.-问题:Elasticsearch 与Spring Data与Lucene 等存在版本冲突

2.-解决方法:添加指定版本的lucene依赖而不使用默认的Elasticsearch自带的lucene

可以通过chatGpt自行问****Elasticsearch不同版本对应的lucene版本

<dependency> 
<groupId>org.apache.lucene</groupId>

<artifactId>lucene-core</artifactId>

<version>8.11.1</version>
</dependency>

3.-实体映射Document注解规则

@Document(indexName = "itemsapp1")

//其中itemsapp1是自定义的索引库的库名,es中有很多的索引库,是项目通过不同实体创建的索引库

4.-删除Elasticsearch索引库

解释:(删除索引后,重启项目,调用刷新索引项目可以重建索引库)

解决方法:1.想删除Elasticsearch索引库,可以使用es的可视化工具

2.Elasticvue -(es的可视化工具)用于浏览器的免费开源 Elasticsearch GUI

****Elasticvue安装步骤网址:****https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/125777834

3.利用Elasticvue连接上Elasticsearch

四、Elasticsearch与ik分词器---用法

1.给Elasticsearch添加ik分词器

--Ik下载网址: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

--参考ik详解网址:【精选】ElasticSearch——IK分词器的下载及使用_ik分词器下载-CSDN博客

--将解压的ik分词器改名为ik,放到plugins目录下即可(下之前百度查自己es对应版本的ik,容错率挺高的)

2.java项目直接测试分词效果

1.案例代码

GET http://localhost:9200

三个#既是分隔符也是注释,两个请求之间必须使用它来分割,否则无法运行

POST http://localhost:9200/_analyze

Content-Type: application/json

{

"text": "绿色冰种手镯",

"analyzer": "ik_smart"

}

2.创建一个demo案例

3.Es启动后,直接点击启动就可以测试

3.自定义一些词不让其进行分词

1.直接用记事本打开main.dic,在里面添加不想进行分词的词语

2.ik_smart和ik_max_word两种分词不同

ik_smart //智能分词: 粗粒度分词 (字不会被重复使用)

ik_max_word //细粒度分词 (字会重复被使用)
项目实体建议:

@Field(type = FieldType.Text,                    //生成索引时使用 ik_max_word，在搜索时(对前端传递来的参数分词)用ik_smart

                analyzer = "ik_max_word",      //最细粒度拆分-->(字会重复被使用)(生成索引时,进行分词使用)

                searchAnalyzer = "ik_smart")    //最粗粒度拆分-->智能拆分(字不会被重复使用)(搜索时,对搜索词进行分词)

private String title;       // 商品描述
标签： java spring boot elasticsearch
本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_71202849/article/details/134008764
版权归原作者 就是有缘人 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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