Elasticsearch 建立在 Apache Lucene 之上，于 2010 年由 Elasticsearch NV（现为 Elastic）首次发布。据 Elastic 网站称，它是一个分布式开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数值 、地理空间、结构化和非结构化。
Elasticsearch 操作通过 REST API 实现。主要功能是：
将文档存储在索引中，
使用强大的查询搜索索引以获取这些文档，以及
对数据运行分析函数。
Spring Data Elasticsearch 提供了一个简单的接口来在 Elasticsearch 上执行这些操作，作为直接使用 REST API 的替代方法。
在这里，我们将使用 Spring Data Elasticsearch 来演示 Elasticsearch 的索引和搜索功能，并在最后构建一个简单的搜索应用程序，用于在产品库存中搜索产品。
代码示例
本文附有 GitHub 上的工作代码示例。
Elasticsearch 概念
了解 Elasticsearch 概念的最简单方法是用数据库进行类比，如下表所示：
我们要搜索或分析的任何数据都作为文档存储在索引中。在 Spring Data 中，我们以 POJO 的形式表示一个文档，并用注解对其进行修饰以定义到 Elasticsearch 文档的映射。
与数据库不同，存储在 Elasticsearch 中的文本首先由各种分析器处理。默认分析器通过常用单词分隔符（如空格和标点符号）拆分文本，并删除常用英语单词。
如果我们存储文本“The sky is blue”，分析器会将其存储为包含“术语”“sky”和“blue”的文档。我们将能够使用“blue sky”、“sky”或“blue”形式的文本搜索此文档，并将匹配程度作为分数。
除了文本之外，Elasticsearch 还可以存储其他类型的数据，称为 Field Type（字段类型），如文档中 mapping-types （映射类型）部分所述。
启动 Elasticsearch 实例
在进一步讨论之前，让我们启动一个 Elasticsearch 实例，我们将使用它来运行我们的示例。有多种运行 Elasticsearch 实例的方法：
我们将使用来自 Dockerhub 的 Docker 镜像，这对于我们的演示应用程序来说已经足够了。让我们通过运行 Docker run 命令来启动 Elasticsearch 实例：
docker run -p 9200:9200 \
-e "discovery.type=single-node" \
docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
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执行此命令将启动一个 Elasticsearch 实例，侦听端口 9200。我们可以通过点击 URL http://localhost:9200 来验证实例状态，并在浏览器中检查结果输出：
{
"name" : "8c06d897d156",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "Jkx..VyQ",
"version" : {
"number" : "7.10.0",
...
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
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如果我们的 Elasticsearch 实例启动成功，应该看到上面的输出。
使用 REST API 进行索引和搜索
Elasticsearch 操作通过 REST API 访问。 有两种方法可以将文档添加到索引中：
添加单个文档的 API 接受一个文档作为参数。
对 Elasticsearch 实例的简单 PUT 请求用于存储文档如下所示：
PUT /messages/_doc/1
{
"message": "The Sky is blue today"
}
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这会将消息 - “The Sky is blue today”存储为“messages”的索引中的文档。
我们可以使用发送到搜索 REST API 的搜索查询来获取此文档：
GET /messages/search
{
"query":
{
"match": {"message": "blue sky"}
}
}
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这里我们发送一个 match 类型的查询来获取匹配字符串“blue sky”的文档。我们可以通过多种方式指定用于搜索文档的查询。Elasticsearch 提供了一个基于 JSON 的 查询 DSL（Domain Specific Language - 领域特定语言）来定义查询。
对于批量添加，我们需要提供一个包含类似以下代码段的条目的 JSON 文档：
POST /_bulk{"index":{"_index":"productindex"}}{"_class":"..Product","name":"Corgi Toys .. Car",..."manufacturer":"Hornby"}{"index":{"_index":"productindex"}}{"_class":"..Product","name":"CLASSIC TOY .. BATTERY"...,"manufacturer":"ccf"}
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使用 Spring Data 进行 Elasticsearch 操作
我们有两种使用 Spring Data 访问 Elasticsearch 的方法，如下所示：
我们将在以下各节中更详细地研究这两种方式。
创建应用程序并添加依赖项
让我们首先通过包含 web、thymeleaf 和 lombok 的依赖项，使用 Spring Initializr 创建我们的应用程序。添加 thymeleaf 依赖项以便增加用户界面。
在 Maven pom.xml 中添加 spring-data-elasticsearch 依赖项：
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
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连接到 Elasticsearch 实例
Spring Data Elasticsearch 使用 Java High Level REST Client (JHLC) 连接到 Elasticsearch 服务器。JHLC 是 Elasticsearch 的默认客户端。我们将创建一个 Spring Bean 配置来进行设置：
@Configuration@EnableElasticsearchRepositories(basePackages
= "io.pratik.elasticsearch.repositories")@ComponentScan(basePackages = { "io.pratik.elasticsearch" })
public class ElasticsearchClientConfig extends
AbstractElasticsearchConfiguration {
@Override
@Bean
public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
final ClientConfiguration clientConfiguration =
ClientConfiguration
.builder()
.connectedTo("localhost:9200")
.build();
return RestClients.create(clientConfiguration).rest();
}
}
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在这里，我们连接到我们之前启动的 Elasticsearch 实例。我们可以通过添加更多属性（例如启用 ssl、设置超时等）来进一步自定义连接。
为了调试和诊断，我们将在 logback-spring.xml 的日志配置中打开传输级别的请求/响应日志：
<logger name="org.springframework.data.elasticsearch.client.WIRE" level="trace"/>
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表达文档
在我们的示例中，我们将按名称、品牌、价格或描述搜索产品。因此，为了将产品作为文档存储在 Elasticsearch 中，我们将产品表示为 POJO，并加上 Field 注解以配置 Elasticsearch 的映射，如下所示：
@Document(indexName = "productindex")
public class Product {
@Id
private String id;
@Field(type = FieldType.Text, name = "name")
private String name;
@Field(type = FieldType.Double, name = "price")
private Double price;
@Field(type = FieldType.Integer, name = "quantity")
private Integer quantity;
@Field(type = FieldType.Keyword, name = "category")
private String category;
@Field(type = FieldType.Text, name = "desc")
private String description;
@Field(type = FieldType.Keyword, name = "manufacturer")
private String manufacturer;
...
}
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@Document 注解指定索引名称。
@Id 注解使注解字段成为文档的 _id，作为此索引中的唯一标识符。id 字段有 512 个字符的限制。
@Field 注解配置字段的类型。我们还可以将名称设置为不同的字段名称。
在 Elasticsearch 中基于这些注解创建了名为 productindex 的索引。
使用 Spring Data Repository 进行索引和搜索
存储库提供了使用 finder 方法访问 Spring Data 中数据的最方便的方法。Elasticsearch 查询是根据方法名称创建的。但是，我们必须小心避免产生低效的查询并给集群带来高负载。
让我们通过扩展 ElasticsearchRepository 接口来创建一个 Spring Data 存储库接口：
public interface ProductRepository
extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
}
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此处 ProductRepository 类继承了 ElasticsearchRepository 接口中包含的 save()、saveAll()、find() 和 findAll() 等方法。
索引
我们现在将通过调用 save() 方法存储一个产品，调用 saveAll() 方法来批量索引，从而在索引中存储一些产品。在此之前，我们将存储库接口放在一个服务类中：
@Servicepublic class ProductSearchServiceWithRepo {
private ProductRepository productRepository;
public void createProductIndexBulk(final List<Product> products) {
productRepository.saveAll(products);
}
public void createProductIndex(final Product product) {
productRepository.save(product);
}
}
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当我们从 JUnit 调用这些方法时，我们可以在跟踪日志中看到 REST API 调用索引和批量索引。
搜索
为了满足我们的搜索要求，我们将向存储库接口添加 finder 方法：
public interface ProductRepository
extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
List<Product> findByName(String name);
List<Product> findByNameContaining(String name);
List<Product> findByManufacturerAndCategory
(String manufacturer, String category);}
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在使用 JUnit 运行 findByName() 方法时，我们可以看到在发送到服务器之前在跟踪日志中生成的 Elasticsearch 查询：
TRACE Sending request POST /productindex/_search? ..:
Request body: {.."query":{"bool":{"must":[{"query_string":{"query":"apple","fields":["name^1.0"],..}
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类似地，通过运行 findByManufacturerAndCategory()方法，我们可以看到使用两个 query_string 参数对应两个字段——“manufacturer”和“category”生成的查询：
TRACE .. Sending request POST /productindex/_search..:
Request body: {.."query":{"bool":{"must":[{"query_string":{"query":"samsung","fields":["manufacturer^1.0"],..}},{"query_string":{"query":"laptop","fields":["category^1.0"],..}}],..}},"version":true}
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有多种方法命名模式可以生成各种 Elasticsearch 查询。
使用 ElasticsearchRestTemplate 进行索引和搜索
当我们需要更多地控制我们设计查询的方式，或者团队已经掌握了 Elasticsearch 语法时，Spring Data 存储库可能就不再适合。
在这种情况下，我们使用 ElasticsearchRestTemplate。它是 Elasticsearch 基于 HTTP 的新客户端，取代以前使用节点到节点二进制协议的 TransportClient。
ElasticsearchRestTemplate 实现了接口 ElasticsearchOperations，该接口负责底层搜索和集群操的繁杂工作。
索引
该接口具有用于添加单个文档的方法 index() 和用于向索引添加多个文档的 bulkIndex() 方法。此处的代码片段显示了如何使用 bulkIndex() 将多个产品添加到索引“productindex”：
@Service@Slf4jpublic class ProductSearchService {
private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;
public List<String> createProductIndexBulk
(final List<Product> products) {
List<IndexQuery> queries = products.stream()
.map(product->
new IndexQueryBuilder()
.withId(product.getId().toString())
.withObject(product).build())
.collect(Collectors.toList());;
return elasticsearchOperations
.bulkIndex(queries,IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));
}
...
}
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要存储的文档包含在 IndexQuery 对象中。bulkIndex() 方法将 IndexQuery 对象列表和包含在 IndexCoordinates 中的 Index 名称作为输入。当我们执行此方法时，我们会获得批量请求的 REST API 跟踪：
Sending request POST /_bulk?timeout=1m with parameters:
Request body: {"index":{"_index":"productindex","_id":"383..35"}}{"_class":"..Product","id":"383..35","name":"New Apple..phone",..manufacturer":"apple"}
..
{"_class":"..Product","id":"d7a..34",.."manufacturer":"samsung"}
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接下来，我们使用 index() 方法添加单个文档：
@Service@Slf4jpublic class ProductSearchService {
private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;
public String createProductIndex(Product product) {
IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder()
.withId(product.getId().toString())
.withObject(product).build();
String documentId = elasticsearchOperations
.index(indexQuery, IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));
return documentId;
}
}
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跟踪相应地显示了用于添加单个文档的 REST API PUT 请求。
Sending request PUT /productindex/_doc/59d..987..:
Request body: {"_class":"..Product","id":"59d..87",..,"manufacturer":"dell"}
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搜索
ElasticsearchRestTemplate 还具有 search()方法，用于在索引中搜索文档。此搜索操作类似于 Elasticsearch 查询，是通过构造 Query 对象并将其传递给搜索方法来构建的。
Query 对象具有三种变体 - NativeQueryy、StringQuery 和 CriteriaQuery，具体取决于我们如何构造查询。让我们构建一些用于搜索产品的查询。
NativeQuery
NativeQuery 为使用表示 Elasticsearch 构造（如聚合、过滤和排序）的对象构建查询提供了最大的灵活性。这是用于搜索与特定制造商匹配的产品的 NativeQuery：
@Service@Slf4jpublic class ProductSearchService {
private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;
public void findProductsByBrand(final String brandName) {
QueryBuilder queryBuilder =
QueryBuilders
.matchQuery("manufacturer", brandName);
Query searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
.withQuery(queryBuilder)
.build();
SearchHits<Product> productHits =
elasticsearchOperations
.search(searchQuery,
Product.class,
IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));
}
}
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在这里，我们使用 NativeSearchQueryBuilder 构建查询，该查询使用 MatchQueryBuilder 指定包含字段“制造商”的匹配查询。
StringQuery
StringQuery 通过允许将原生 Elasticsearch 查询用作 JSON 字符串来提供完全控制，如下所示：
@Service@Slf4jpublic class ProductSearchService {
private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;
public void findByProductName(final String productName) {
Query searchQuery = new StringQuery(
"{\"match\":{\"name\":{\"query\":\""+ productName + "\"}}}\"");
SearchHits<Product> products = elasticsearchOperations.search(
searchQuery,
Product.class,
IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX_NAME));
...
}
}
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在此代码片段中，我们指定了一个简单的 match 查询，用于获取具有作为方法参数发送的特定名称的产品。
CriteriaQuery
使用 CriteriaQuery，我们可以在不了解 Elasticsearch 任何术语的情况下构建查询。查询是使用带有 Criteria 对象的方法链构建的。每个对象指定一些用于搜索文档的标准：
@Service@Slf4jpublic class ProductSearchService {
private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;
public void findByProductPrice(final String productPrice) {
Criteria criteria = new Criteria("price")
.greaterThan(10.0)
.lessThan(100.0);
Query searchQuery = new CriteriaQuery(criteria);
SearchHits<Product> products = elasticsearchOperations
.search(searchQuery,
Product.class,
IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX_NAME));
}
}
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在此代码片段中，我们使用 CriteriaQuery 形成查询以获取价格大于 10.0 且小于 100.0 的产品。
构建搜索应用程序
我们现在将向我们的应用程序添加一个用户界面，以查看产品搜索的实际效果。用户界面将有一个搜索输入框，用于按名称或描述搜索产品。输入框将具有自动完成功能，以显示基于可用产品的建议列表，如下所示：
我们将为用户的搜索输入创建自动完成建议。然后根据与用户输入的搜索文本密切匹配的名称或描述搜索产品。我们将构建两个搜索服务来实现这个用例：
获取自动完成功能的搜索建议
根据用户的搜索查询处理搜索产品的搜索
服务类 ProductSearchService 将包含搜索和获取建议的方法。
GitHub 存储库
中提供了带有用户界面的成熟应用程序。
建立产品搜索索引
productindex 与我们之前用于运行 JUnit 测试的索引相同。我们将首先使用 Elasticsearch REST API 删除 productindex，以便在应用程序启动期间使用从我们的 50 个时尚系列产品的示例数据集中加载的产品创建新的 productindex：
curl -X DELETE http://localhost:9200/productindex
如果删除操作成功，我们将收到消息 {"acknowledged": true}。
现在，让我们为库存中的产品创建一个索引。我们将使用包含 50 种产品的示例数据集来构建我们的索引。这些产品在 CSV 文件中被排列为单独的行。
每行都有三个属性 - id、name 和 description。我们希望在应用程序启动期间创建索引。请注意，在实际生产环境中，索引创建应该是一个单独的过程。我们将读取 CSV 的每一行并将其添加到产品索引中：
@SpringBootApplication@Slf4jpublic class ProductsearchappApplication {
...
@PostConstruct
public void buildIndex() {
esOps.indexOps(Product.class).refresh();
productRepo.saveAll(prepareDataset());
}
private Collection<Product> prepareDataset() {
Resource resource = new ClassPathResource("fashion-products.csv");
...
return productList;
}
}
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在这个片段中，我们通过从数据集中读取行并将这些行传递给存储库的 saveAll() 方法以将产品添加到索引中来进行一些预处理。在运行应用程序时，我们可以在应用程序启动中看到以下跟踪日志。
...Sending request POST /_bulk?timeout=1m with parameters:
Request body: {"index":{"_index":"productindex"}}{"_class":"io.pratik.elasticsearch.productsearchapp.Product","name":"Hornby 2014 Catalogue","description":"Product Desc..talogue","manufacturer":"Hornby"}{"index":{"_index":"productindex"}}{"_class":"io.pratik.elasticsearch.productsearchapp.Product","name":"FunkyBuys..","description":"Size Name:Lar..& Smoke","manufacturer":"FunkyBuys"}{"index":{"_index":"productindex"}}.
...
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使用多字段和模糊搜索搜索产品
下面是我们在方法 processSearch() 中提交搜索请求时如何处理搜索请求：
@Service@Slf4jpublic class ProductSearchService {
private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;
public List<Product> processSearch(final String query) {
log.info("Search with query {}", query);
// 1. Create query on multiple fields enabling fuzzy search
QueryBuilder queryBuilder =
QueryBuilders
.multiMatchQuery(query, "name", "description")
.fuzziness(Fuzziness.AUTO);
Query searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
.withFilter(queryBuilder)
.build();
// 2. Execute search
SearchHits<Product> productHits =
elasticsearchOperations
.search(searchQuery, Product.class,
IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));
// 3. Map searchHits to product list
List<Product> productMatches = new ArrayList<Product>();
productHits.forEach(searchHit->{
productMatches.add(searchHit.getContent());
});
return productMatches;
}...
}
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在这里，我们对多个字段执行搜索 - 名称和描述。 我们还附加了 fuzziness()来搜索紧密匹配的文本以解释拼写错误。
使用通配符搜索获取建议
接下来，我们为搜索文本框构建自动完成功能。 当我们在搜索文本字段中输入内容时，我们将通过使用搜索框中输入的字符执行通配符搜索来获取建议。
我们在 fetchSuggestions() 方法中构建此函数，如下所示：
@Service@Slf4jpublic class ProductSearchService {
private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
public List<String> fetchSuggestions(String query) {
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders
.wildcardQuery("name", query+"*");
Query searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
.withFilter(queryBuilder)
.withPageable(PageRequest.of(0, 5))
.build();
SearchHits<Product> searchSuggestions =
elasticsearchOperations.search(searchQuery,
Product.class,
IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));
List<String> suggestions = new ArrayList<String>();
searchSuggestions.getSearchHits().forEach(searchHit->{
suggestions.add(searchHit.getContent().getName());
});
return suggestions;
}
}
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我们以搜索输入文本的形式使用通配符查询，并附加 * 以便如果我们输入“red”，我们将获得以“red”开头的建议。我们使用 withPageable() 方法将建议的数量限制为 5。可以在此处看到正在运行的应用程序的搜索结果的一些屏幕截图：
结论
在本文中，我们介绍了 Elasticsearch 的主要操作——索引文档、批量索引和搜索——它们以 REST API 的形式提供。Query DSL 与不同分析器的结合使搜索变得非常强大。
Spring Data Elasticsearch 通过使用 Spring Data Repositories 或 ElasticsearchRestTemplate 提供了方便的接口来访问应用程序中的这些操作。
我们最终构建了一个应用程序，在其中我们看到了如何在接近现实生活的应用程序中使用 Elasticsearch 的批量索引和搜索功能。
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