10.elasticsearch

0.学习目标

• 独立安装Elasticsearch
• 会使用Rest的API操作索引
• 会使用Rest的API查询数据
• 会使用Rest的API聚合数据
• 掌握Spring Data Elasticsearch使用

1.Elasticsearch介绍和安装

用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。

而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。

面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术，比如之前大家学习过的Solr。

不过今天，我们要讲的是另一个全文检索技术：Elasticsearch。

1.1.简介

1.1.1.Elastic

Elastic官网：https://www.elastic.co/cn/

Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。

1.1.2.Elasticsearch

Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

如上所述，Elasticsearch具备以下特点：

• 分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
• Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
• 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

1.1.3.版本

目前Elasticsearch最新的版本是6.3.1，我们就使用6.3.0

需要虚拟机JDK1.8及以上

1.2.安装和配置

为了模拟真实场景，我们将在linux下安装Elasticsearch。

1.2.1.新建一个用户leyou

出于安全考虑，elasticsearch默认不允许以root账号运行。

创建用户：

useradd leyou

设置密码：

passwd leyou

切换用户：

su - leyou

1.2.2.上传安装包,并解压

我们将安装包上传到：/home/leyou目录

解压缩：

tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz

我们把目录重命名：

mv elasticsearch-6.2.4/ elasticsearch

上面是leyou用户解压的，所属用户，所属组是leyou，如果是root用户解压的需要改一下所属用户，所属组：

chown leyou:leyou elasticsearch-6.2.4/ -R

-R是递归把文件夹下的所有文件都更改为leyou

进入，查看目录结构：

1.2.3.修改配置

我们进入config目录：cd config

需要修改的配置文件有两个：

1. jvm.options

Elasticsearch基于Lucene的，而Lucene底层是java实现，因此我们需要配置jvm参数。

编辑jvm.options：

vim jvm.options

默认配置如下：

-Xms1g
-Xmx1g

内存占用太多了，我们调小一些：
256或512

-Xms512m
-Xmx512m

1. elasticsearch.yml

vim elasticsearch.yml

• 修改数据和日志目录：

path.data: /home/leyou/elasticsearch/data # 数据目录位置
path.logs: /home/leyou/elasticsearch/logs # 日志目录位置

我们把data和logs目录修改指向了elasticsearch的安装目录。但是这两个目录并不存在，因此我们需要创建出来。

进入elasticsearch的根目录，然后创建：

mkdir data
mkdir logs

• 修改绑定的ip：

network.host: 0.0.0.0 # 绑定到0.0.0.0，允许任何ip来访问

默认只允许本机访问，修改为0.0.0.0后则可以远程访问

目前我们是做的单机安装，如果要做集群，只需要在这个配置文件中添加其它节点信息即可。

elasticsearch.yml的其它可配置信息：

属性名	说明
cluster.name	配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name	节点名，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理
path.conf	设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data	设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开
path.logs	设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins	设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock	设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存进行swap
network.host	设置bind_host和publish_host，设置为0.0.0.0允许外网访问
http.port	设置对外服务的http端口，默认为9200。
transport.tcp.port	集群结点之间通信端口
discovery.zen.ping.timeout	设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些
discovery.zen.minimum_master_nodes	主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2

1.3.运行

进入elasticsearch/bin目录，可以看到下面的执行文件：

然后输入命令：

./elasticsearch

发现报错了，启动失败：

1.3.1.错误1：内核过低

我们使用的是centos6，其linux内核版本为2.6。而Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本。不过没关系，我们禁用这个插件即可。

修改elasticsearch.yml文件，在最下面添加如下配置：

bootstrap.system_call_filter: false

然后重启

1.3.2.错误2：文件权限不足

再次启动，又出错了：

[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

我们用的是leyou用户，而不是root，所以文件权限不足。

首先用root用户登录。

然后修改配置文件:

vim /etc/security/limits.conf

添加下面的内容：

* soft nofile 65536* hard nofile 131072* soft nproc 4096* hard nproc 4096

1.3.3.错误3：线程数不够

刚才报错中，还有一行：

[1]: max number of threads [1024] for user [leyou] is too low, increase to at least [4096]

这是线程数不够。

继续修改配置：

vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 

修改下面的内容：

* soft nproc 1024

改为：

* soft nproc 4096

1.3.4.错误4：进程虚拟内存

[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]

vm.max_map_count：限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量，继续修改配置文件， ：

vim /etc/sysctl.conf 

添加下面内容：

vm.max_map_count=655360

然后执行命令：

sysctl -p

1.3.5.重启终端窗口

所有错误修改完毕，一定要重启你的 Xshell终端，否则配置无效。

1.3.6.启动

再次启动，终于成功了！

可以看到绑定了两个端口:

• 9300：集群节点间通讯接口
• 9200：客户端访问接口

我们在浏览器中访问：http://192.168.56.101:9200

1.4.安装kibana

1.4.1.什么是Kibana？

Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。

而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。

1.4.2.安装

因为Kibana依赖于node，我们的虚拟机没有安装node，而window中安装过。所以我们选择在window下使用kibana。

最新版本与elasticsearch保持一致，也是6.3.0

解压到特定目录即可

1.4.3.配置运行

配置

进入安装目录下的config目录，修改kibana.yml文件：

修改elasticsearch服务器的地址：

elasticsearch.url: "http://192.168.56.101:9200"

运行

进入安装目录下的bin目录：

双击运行：

发现kibana的监听端口是5601

我们访问：http://127.0.0.1:5601

1.4.4.控制台

选择左侧的DevTools菜单，即可进入控制台页面：

在页面右侧，我们就可以输入请求，访问Elasticsearch了。

1.5.安装ik分词器

Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为ElasticSearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致，最新版本：6.3.0

1.5.1.安装

上传课前资料中的zip包，解压到Elasticsearch目录的plugins目录中：

使用unzip命令解压：

unzip elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip -d ik-analyzer

然后重启elasticsearch：

1.5.2.测试

大家先不管语法，我们先测试一波。

在kibana控制台输入下面的请求：

POST _analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text":     "我是中国人"
}

运行得到结果：

{"tokens": [{"token": "我","start_offset": 0,"end_offset": 1,"type": "CN_CHAR","position": 0},{"token": "是","start_offset": 1,"end_offset": 2,"type": "CN_CHAR","position": 1},{"token": "中国人","start_offset": 2,"end_offset": 5,"type": "CN_WORD","position": 2},{"token": "中国","start_offset": 2,"end_offset": 4,"type": "CN_WORD","position": 3},{"token": "国人","start_offset": 3,"end_offset": 5,"type": "CN_WORD","position": 4}]
}

1.7.API

Elasticsearch提供了Rest风格的API，即http请求接口，而且也提供了各种语言的客户端API

1.7.1.Rest风格API

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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4ZWtCz9m-1572182351919)(H:/%E4%B9%90%E4%BC%98/7%E6%9C%881%E5%8F%B7%E6%9B%B4%E6%96%B0/day11-elasticsearch/assets/1526518410240.png)]

1.7.2.客户端API

Elasticsearch支持的客户端非常多：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

点击Java Rest Client后，你会发现又有两个：

Low Level Rest Client是低级别封装，提供一些基础功能，但更灵活

High Level Rest Client，是在Low Level Rest Client基础上进行的高级别封装，功能更丰富和完善，而且API会变的简单

1.7.3.如何学习

建议先学习Rest风格API，了解发起请求的底层实现，请求体格式等。

2.操作索引

2.1.基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。

对比关系：

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

? 类型（type）-----------------------------Table 数据表

? 文档（Document）----------------Row 行

? 字段（Field）-------------------Columns 列

详细说明：

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，代表许多的索引，
类型（type）	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档（document）	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）	文档中的属性
映射配置（mappings）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

是不是与Lucene和solr中的概念类似。

另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：

• 索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
• 分片（shard）：数据拆分后的各个部分
• 副本（replica）：每个分片的复制

要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

2.2.创建索引

2.2.1.语法

Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求

创建索引的请求格式：

• 请求方式：PUT

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：json格式：

  {
        "settings": {
        "number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 2}
  }
  

  • settings：索引库的设置
    • number_of_shards：分片数量
    • number_of_replicas：副本数量

2.2.2.测试

我们先用RestClient来试试

响应：

可以看到索引创建成功了。

2.2.3.使用kibana创建

kibana的控制台，可以对http请求进行简化，示例：

相当于是省去了elasticsearch的服务器地址

而且还有语法提示，非常舒服。

2.3.查看索引设置

语法

Get请求可以帮我们查看索引信息，格式：

GET /索引库名

或者，我们可以使用*来查询所有索引库配置：

2.4.删除索引

删除索引使用DELETE请求

语法

DELETE /索引库名

示例

再次查看heima2：

当然，我们也可以用HEAD请求，查看索引是否存在：

2.5.映射配置

索引有了，接下来肯定是添加数据。但是，在添加数据之前必须定义映射。

什么是映射？

? 映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等

只有配置清楚，Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建（不一定）

2.5.1.创建映射字段

语法

请求方式依然是PUT

PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{"properties": {"字段名": {"type": "类型","index": true，"store": true，"analyzer": "分词器"}}
}

• 类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表
  字段名：任意填写 ，可以指定许多属性，例如：
• type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
• index：是否索引，默认为true
• store：是否存储，默认为false
• analyzer：分词器，这里的ik_max_word即使用ik分词器

示例

发起请求：

PUT heima/_mapping/goods
{
    "properties": {
    "title": {
    "type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"images": {
    "type": "keyword","index": "false"},"price": {
    "type": "float"}}
}

响应结果：

{"acknowledged": true
}

2.5.2.查看映射关系

语法：

GET /索引库名/_mapping

示例：

GET /heima/_mapping

响应：

{
    "heima": {
    "mappings": {
    "goods": {
    "properties": {
    "images": {
    "type": "keyword","index": false},"price": {
    "type": "float"},"title": {
    "type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}}}
}

2.5.3.字段属性详解

2.5.3.1.type

Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富：

我们说几个关键的：

• String类型，又分两种：

  • text：可分词，不可参与聚合
  • keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合

• Numerical：数值类型，分两类

  • 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
  • 浮点数的高精度类型：scaled_float
    • 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。

• Date：日期类型

  elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。

2.5.3.2.index

index影响字段的索引情况。

• true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
• false：字段不会被索引，不能用来搜索

index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为false。

2.5.3.3.store

是否将数据进行额外存储。

在学习lucene和solr时，我们知道如果一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。

但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果。

原因是Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做_source的属性中。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。

而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。

2.5.3.4.boost

激励因子，这个与lucene中一样

其它的不再一一讲解，用的不多，大家参考官方文档：

2.6.新增数据

2.6.1.随机生成id

通过POST请求，可以向一个已经存在的索引库中添加数据。

语法：

POST /索引库名/类型名
{"key":"value"
}

示例：

POST /heima/goods/
{
    "title":"小米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2699.00
}

响应：

{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv","_version": 1,"result": "created","_shards": {
    "total": 3,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 0,"_primary_term": 2
}

通过kibana查看数据：

get _search
{
    "query":{
    "match_all":{
    }}
}

{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv","_version": 1,"_score": 1,"_source": {
    "title": "小米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2699}
}

• _source：源文档信息，所有的数据都在里面。
• _id：这条文档的唯一标示，与文档自己的id字段没有关联

2.6.2.自定义id

如果我们想要自己新增的时候指定id，可以这么做：

POST /索引库名/类型/id值
{...
}

示例：

POST /heima/goods/2
{
    "title":"大米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2899.00
}

得到的数据：

{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "2","_score": 1,"_source": {
    "title": "大米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2899}
}

2.6.3.智能判断

在学习Solr时我们发现，我们在新增数据时，只能使用提前配置好映射属性的字段，否则就会报错。

不过在Elasticsearch中并没有这样的规定。

事实上Elasticsearch非常智能，你不需要给索引库设置任何mapping映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。

测试一下：

POST /heima/goods/3
{
    "title":"超米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":2899.00,"stock": 200,"saleable":true
}

我们额外添加了stock库存，和saleable是否上架两个字段。

来看结果：

{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "3","_version": 1,"_score": 1,"_source": {
    "title": "超米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2899,"stock": 200,"saleable": true}
}

在看下索引库的映射关系:

{
    "heima": {
    "mappings": {
    "goods": {
    "properties": {
    "images": {
    "type": "keyword","index": false},"price": {
    "type": "float"},"saleable": {
    "type": "boolean"},"stock": {
    "type": "long"},"title": {
    "type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}}}
}

stock和saleable都被成功映射了。

如果存储的是String数据类型，ES无智能判断，他就会存入两个字段，例如存入一个name字段，智能行成两个字段：
name: text类型
name.keyword: keyword类型

2.7.修改数据

把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id，

• id对应文档存在，则修改
• id对应文档不存在，则新增

比如，我们把id为3的数据进行修改：

PUT /heima/goods/3
{
    "title":"超大米手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":3899.00,"stock": 100,"saleable":true
}

结果：

{
    "took": 17,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 9,"successful": 9,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 1,"max_score": 1,"hits": [{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "3","_score": 1,"_source": {
    "title": "超大米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 3899,"stock": 100,"saleable": true}}]}
}

2.8.删除数据

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

语法

DELETE /索引库名/类型名/id值

示例：

3.查询

我们从4块来讲查询：

• 基本查询
• _source过滤
• 结果过滤
• 高级查询
• 排序

3.1.基本查询：

基本语法

GET /索引库名/_search
{
    "query":{
    "查询类型":{
    "查询条件":"查询条件值"}}
}

这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性

• 查询类型：
  • 例如：match_all， match，term ， range 等等
• 查询条件：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异，后面详细讲解

3.1.1 查询所有（match_all)

示例：

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "match_all": {
    }}
}

• query：代表查询对象
• match_all：代表查询所有

结果：

{
    "took": 2,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 3,"successful": 3,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 2,"max_score": 1,"hits": [{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "2","_score": 1,"_source": {
    "title": "大米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2899}},{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv","_score": 1,"_source": {
    "title": "小米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2699}}]}
}

• took：查询花费时间，单位是毫秒
• time_out：是否超时
• _shards：分片信息
• hits：搜索结果总览对象
  • total：搜索到的总条数
  • max_score：所有结果中文档得分的最高分
  • hits：搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息
    • _index：索引库
    • _type：文档类型
    • _id：文档id
    • _score：文档得分
    • _source：文档的源数据

3.1.2 匹配查询（match）

我们先加入一条数据，便于测试：

PUT /heima/goods/3
{
    "title":"小米电视4A","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":3899.00
}

现在，索引库中有2部手机，1台电视：

• or关系

match类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询,多个词条之间是or的关系

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "match":{
    "title":"小米电视"}}
}

结果：

"hits": {
    "total": 2,"max_score": 0.6931472,"hits": [{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "tmUBomQB_mwm6wH_EC1-","_score": 0.6931472,"_source": {
    "title": "小米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2699}},{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "3","_score": 0.5753642,"_source": {
    "title": "小米电视4A","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 3899}}]
}

在上面的案例中，不仅会查询到电视，而且与小米相关的都会查询到，多个词之间是or的关系。

• and关系

某些情况下，我们需要更精确查找，我们希望这个关系变成and，可以这样做：

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "match": {
    "title": {
    "query": "小米电视","operator": "and"}}}
}

结果：

{
    "took": 2,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 3,"successful": 3,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 1,"max_score": 0.5753642,"hits": [{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "3","_score": 0.5753642,"_source": {
    "title": "小米电视4A","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 3899}}]}
}

本例中，只有同时包含小米和电视的词条才会被搜索到。

• or和and之间？

在 or 与 and 间二选一有点过于非黑即白。 如果用户给定的条件分词后有 5 个查询词项，想查找只包含其中 4 个词的文档，该如何处理？将 operator 操作符参数设置成 and 只会将此文档排除。

有时候这正是我们期望的，但在全文搜索的大多数应用场景下，我们既想包含那些可能相关的文档，同时又排除那些不太相关的。换句话说，我们想要处于中间某种结果。

match 查询支持 minimum_should_match 最小匹配参数， 这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量：

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "match":{
    "title":{
    "query":"小米曲面电视","minimum_should_match": "75%"}}}
}

本例中，搜索语句可以分为3个词，如果使用and关系，需要同时满足3个词才会被搜索到。这里我们采用最小品牌数：75%，那么也就是说只要匹配到总词条数量的75%即可，这里3*75% 约等于2。所以只要包含2个词条就算满足条件了。

结果：

3.1.3 多字段查询（multi_match）

multi_match与match类似，不同的是它可以在多个字段中查询

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "multi_match": {
    "query":    "小米","fields":   [ "title", "subTitle" ]}}
}

本例中，我们会在title字段和subtitle字段中查询小米这个词

3.1.4 词条匹配(term)

term 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "term":{
    "price":2699.00}}
}

结果：

{
    "took": 2,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 3,"successful": 3,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 1,"max_score": 1,"hits": [{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv","_score": 1,"_source": {
    "title": "小米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2699}}]}
}

3.1.5 多词条精确匹配(terms)

terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "terms":{
    "price":[2699.00,2899.00,3899.00]}}
}

结果：

{
    "took": 4,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 3,"successful": 3,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 3,"max_score": 1,"hits": [{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "2","_score": 1,"_source": {
    "title": "大米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2899}},{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv","_score": 1,"_source": {
    "title": "小米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2699}},{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "3","_score": 1,"_source": {
    "title": "小米电视4A","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 3899}}]}
}

3.2.结果过滤

默认情况下，elasticsearch在搜索的结果中，会把文档中保存在_source的所有字段都返回。

如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source的过滤

3.2.1.直接指定字段

示例：

GET /heima/_search
{
    "_source": ["title","price"],"query": {
    "term": {
    "price": 2699}}
}

返回的结果：

{
    "took": 12,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 3,"successful": 3,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 1,"max_score": 1,"hits": [{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv","_score": 1,"_source": {
    "price": 2699,"title": "小米手机"}}]}
}

3.2.2.指定includes和excludes

我们也可以通过：

• includes：来指定想要显示的字段
• excludes：来指定不想要显示的字段

二者都是可选的。

示例：

GET /heima/_search
{
    "_source": {
    "includes":["title","price"]},"query": {
    "term": {
    "price": 2699}}
}

与下面的结果将是一样的：

GET /heima/_search
{
    "_source": {
    "excludes": ["images"]},"query": {
    "term": {
    "price": 2699}}
}

3.3 高级查询

3.3.1 布尔组合（bool)

bool把各种其它查询通过must（与）、must_not（非）、should（或）的方式进行组合

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "bool":{
    "must":     {
     "match": {
     "title": "大米" }},"must_not": {
     "match": {
     "title":  "电视" }},"should":   {
     "match": {
     "title": "手机" }}}}
}

结果：

{
    "took": 10,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 3,"successful": 3,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 1,"max_score": 0.5753642,"hits": [{
    "_index": "heima","_type": "goods","_id": "2","_score": 0.5753642,"_source": {
    "title": "大米手机","images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg","price": 2899}}]}
}

3.3.2 范围查询(range)

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "range": {
    "price": {
    "gte":  1000.0,"lt":   2800.00}}}
}

range查询允许以下字符：

操作符	说明
gt	大于
gte	大于等于
lt	小于
lte	小于等于

3.3.3 模糊查询(fuzzy)

我们新增一个商品：

POST /heima/goods/4
{
    "title":"apple手机","images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg","price":6899.00
}

fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价。它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差，但是偏差的编辑距离不得超过2：

GET /heima/_search
{
    "query": {
    "fuzzy": {
    "title": "appla"}}
}

上面的查询，也能查询到apple手机

我们可以通过fuzziness来指定允许的编辑距离：

GET /heima/_search
{
    "query": {
    "fuzzy": {
    "title": {
    "value":"appla","fuzziness":1}}}
}

3.4 过滤(filter)

条件查询中进行过滤

所有的查询都会影响到文档的评分及排名。如果我们需要在查询结果中进行过滤，并且不希望过滤条件影响评分，那么就不要把过滤条件作为查询条件来用。而是使用filter方式：

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "bool":{
    "must":{
     "match": {
     "title": "小米手机" }},"filter":{
    "range":{
    "price":{
    "gt":2000.00,"lt":3800.00}}}}}
}

注意：filter中还可以再次进行bool组合条件过滤。

无查询条件，直接过滤

如果一次查询只有过滤，没有查询条件，不希望进行评分，我们可以使用constant_score取代只有 filter 语句的 bool 查询。在性能上是完全相同的，但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。

GET /heima/_search
{
    "query":{
    "constant_score":   {
    "filter": {
    "range":{
    "price":{
    "gt":2000.00,"lt":3000.00}}}}
}

3.5 排序

3.4.1 单字段排序

sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过order指定排序的方式

GET /heima/_search
{
    "query": {
    "match": {
    "title": "小米手机"}},"sort": [{
    "price": {
    "order": "desc"}}]
}

3.4.2 多字段排序

假定我们想要结合使用 price和 _score（得分） 进行查询，并且匹配的结果首先按照价格排序，然后按照相关性得分排序：

GET /goods/_search
{
    "query":{
    "bool":{
    "must":{
     "match": {
     "title": "小米手机" }},"filter":{
    "range":{
    "price":{
    "gt":200000,"lt":300000}}}}},"sort": [{
     "price": {
     "order": "desc" }},{
     "_score": {
     "order": "desc" }}]
}

4. 聚合aggregations

聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如：

• 什么品牌的手机最受欢迎？
• 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
• 这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。

4.1 基本概念

Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫桶，一个叫度量：

桶（bucket）

桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个桶，例如我们根据国籍对人划分，可以得到中国桶、英国桶，日本桶……或者我们按照年龄段对人进行划分：0_10,1020,20_30,3040等。

Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：

• Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
• Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
• Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
• Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
• ……

综上所述，我们发现bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量

度量（metrics）

分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量

比较常用的一些度量聚合方式：

• Avg Aggregation：求平均值
• Max Aggregation：求最大值
• Min Aggregation：求最小值
• Percentiles Aggregation：求百分比
• Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
• Sum Aggregation：求和
• Top hits Aggregation：求前几
• Value Count Aggregation：求总数
• ……

为了测试聚合，我们先批量导入一些数据

创建索引：

PUT /cars
{
    "settings": {
    "number_of_shards": 1,"number_of_replicas": 0},"mappings": {
    "transactions": {
    "properties": {
    "color": {
    "type": "keyword"},"make": {
    "type": "keyword"}}}}
}

注意：在ES中，需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊，因此不能被分词。这里我们将color和make这两个文字类型的字段设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合

导入数据

POST /cars/transactions/_bulk
{
     "index": {
    }}
{
     "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{
     "index": {
    }}
{
     "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{
     "index": {
    }}
{
     "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{
     "index": {
    }}
{
     "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{
     "index": {
    }}
{
     "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{
     "index": {
    }}
{
     "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{
     "index": {
    }}
{
     "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{
     "index": {
    }}
{
     "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }

4.2 聚合为桶

首先，我们按照 汽车的颜色color来划分桶

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,"aggs" : {
     "popular_colors" : {
     "terms" : {
     "field" : "color"}}}
}

• size： 查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率
• aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写
  • popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。
    • terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分
      • field：划分桶的字段

结果：

{
    "took": 1,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 8,"max_score": 0,"hits": []},"aggregations": {
    "popular_colors": {
    "doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{
    "key": "red","doc_count": 4},{
    "key": "blue","doc_count": 2},{
    "key": "green","doc_count": 2}]}}
}

• hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0
• aggregations：聚合的结果
• popular_colors：我们定义的聚合名称
• buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶
  • key：这个桶对应的color字段的值
  • doc_count：这个桶中的文档数量

通过聚合的结果我们发现，目前红色的小车比较畅销！

4.3 桶内度量

前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，这很有用。 但通常，我们的应用需要提供更复杂的文档度量。 例如，每种颜色汽车的平均价格是多少？

因此，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行

现在，我们为刚刚的聚合结果添加 求价格平均值的度量：

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,"aggs" : {
     "popular_colors" : {
     "terms" : {
     "field" : "color"},"aggs":{
    "avg_price": {
     "avg": {
    "field": "price" }}}}}
}

• aggs：我们在上一个aggs(popular_colors)中添加新的aggs。可见度量也是一个聚合,度量是在桶内的聚合
• avg_price：聚合的名称
• avg：度量的类型，这里是求平均值
• field：度量运算的字段

结果：

..."aggregations": {
    "popular_colors": {
    "doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{
    "key": "red","doc_count": 4,"avg_price": {
    "value": 32500}},{
    "key": "blue","doc_count": 2,"avg_price": {
    "value": 20000}},{
    "key": "green","doc_count": 2,"avg_price": {
    "value": 21000}}]}}
...

可以看到每个桶中都有自己的avg_price字段，这是度量聚合的结果

4.4 桶内嵌套桶

刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算， 还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。

比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照make字段再进行分桶

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,"aggs" : {
     "popular_colors" : {
     "terms" : {
     "field" : "color"},"aggs":{
    "avg_price": {
     "avg": {
    "field": "price" }},"maker":{
    "terms":{
    "field":"make"}}}}}
}

• 原来的color桶和avg计算我们不变
• maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做maker
• terms：桶的划分类型依然是词条
• filed：这里根据make字段进行划分

部分结果：

...
{
    "aggregations": {
    "popular_colors": {
    "doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{
    "key": "red","doc_count": 4,"maker": {
    "doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{
    "key": "honda","doc_count": 3},{
    "key": "bmw","doc_count": 1}]},"avg_price": {
    "value": 32500}},{
    "key": "blue","doc_count": 2,"maker": {
    "doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{
    "key": "ford","doc_count": 1},{
    "key": "toyota","doc_count": 1}]},"avg_price": {
    "value": 20000}},{
    "key": "green","doc_count": 2,"maker": {
    "doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{
    "key": "ford","doc_count": 1},{
    "key": "toyota","doc_count": 1}]},"avg_price": {
    "value": 21000}}]}}
}
...

• 我们可以看到，新的聚合maker被嵌套在原来每一个color的桶中。
• 每个颜色下面都根据 make字段进行了分组
• 我们能读取到的信息：
  • 红色车共有4辆
  • 红色车的平均售价是 $32，500 美元。
  • 其中3辆是 Honda 本田制造，1辆是 BMW 宝马制造。

4.5.划分桶的其它方式

前面讲了，划分桶的方式有很多，例如：

• Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
• Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
• Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
• Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组

刚刚的案例中，我们采用的是Terms Aggregation，即根据词条划分桶。

接下来，我们再学习几个比较实用的：

4.5.1.阶梯分桶Histogram

原理：

histogram是把数值类型的字段，按照一定的阶梯大小进行分组。你需要指定一个阶梯值（interval）来划分阶梯大小。

举例：

比如你有价格字段，如果你设定interval的值为200，那么阶梯就会是这样的：

0，200，400，600，…

上面列出的是每个阶梯的key，也是区间的启点。

如果一件商品的价格是450，会落入哪个阶梯区间呢？计算公式如下：

bucket_key = Math.floor((value - offset) / interval) * interval + offset

value：就是当前数据的值，本例中是450

offset：起始偏移量，默认为0

interval：阶梯间隔，比如200

因此你得到的key = Math.floor((450 - 0) / 200) * 200 + 0 = 400

操作一下：

比如，我们对汽车的价格进行分组，指定间隔interval为5000：

GET /cars/_search
{
    "size":0,"aggs":{
    "price":{
    "histogram": {
    "field": "price","interval": 5000}}}
}

结果：

{
    "took": 21,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 8,"max_score": 0,"hits": []},"aggregations": {
    "price": {
    "buckets": [{
    "key": 10000,"doc_count": 2},{
    "key": 15000,"doc_count": 1},{
    "key": 20000,"doc_count": 2},{
    "key": 25000,"doc_count": 1},{
    "key": 30000,"doc_count": 1},{
    "key": 35000,"doc_count": 0},{
    "key": 40000,"doc_count": 0},{
    "key": 45000,"doc_count": 0},{
    "key": 50000,"doc_count": 0},{
    "key": 55000,"doc_count": 0},{
    "key": 60000,"doc_count": 0},{
    "key": 65000,"doc_count": 0},{
    "key": 70000,"doc_count": 0},{
    "key": 75000,"doc_count": 0},{
    "key": 80000,"doc_count": 1}]}}
}

你会发现，中间有大量的文档数量为0 的桶，看起来很丑。

我们可以增加一个参数min_doc_count为1，来约束最少文档数量为1，这样文档数量为0的桶会被过滤

示例：

GET /cars/_search
{
    "size":0,"aggs":{
    "price":{
    "histogram": {
    "field": "price","interval": 5000,"min_doc_count": 1}}}
}

结果：

{
    "took": 15,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 8,"max_score": 0,"hits": []},"aggregations": {
    "price": {
    "buckets": [{
    "key": 10000,"doc_count": 2},{
    "key": 15000,"doc_count": 1},{
    "key": 20000,"doc_count": 2},{
    "key": 25000,"doc_count": 1},{
    "key": 30000,"doc_count": 1},{
    "key": 80000,"doc_count": 1}]}}
}

完美，！

如果你用kibana将结果变为柱形图，会更好看：

4.5.2.范围分桶range

范围分桶与阶梯分桶类似，也是把数字按照阶段进行分组，只不过range方式需要你自己指定每一组的起始和结束大小。

5.Spring Data Elasticsearch

Elasticsearch提供的Java客户端有一些不太方便的地方：

• 很多地方需要拼接Json字符串，在java中拼接字符串有多恐怖你应该懂的
• 需要自己把对象序列化为json存储
• 查询到结果也需要自己反序列化为对象

因此，我们这里就不讲解原生的Elasticsearch客户端API了。

而是学习Spring提供的套件：Spring Data Elasticsearch。

5.1.简介

Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。

查看 Spring Data的官网：http://projects.spring.io/spring-data/

Spring Data的使命是为数据访问提供熟悉且一致的基于Spring的编程模型，同时仍保留底层数据存储的特殊特性。

它使得使用数据访问技术，关系数据库和非关系数据库，map-reduce框架和基于云的数据服务变得容易。这是一个总括项目，其中包含许多特定于给定数据库的子项目。这些令人兴奋的技术项目背后，是由许多公司和开发人员合作开发的。

Spring Data 的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关系数据库（如Redis），或者类似Elasticsearch这样的索引数据库。从而简化开发人员的代码，提高开发效率。

包含很多不同数据操作的模块：

Spring Data Elasticsearch的页面：https://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/

特征：

• 支持Spring的基于@Configuration的java配置方式，或者XML配置方式
• 提供了用于操作ES的便捷工具类**ElasticsearchTemplate**。包括实现文档到POJO之间的自动智能映射。
• 利用Spring的数据转换服务实现的功能丰富的对象映射
• 基于注解的元数据映射方式，而且可扩展以支持更多不同的数据格式
• 根据持久层接口自动生成对应实现方法，无需人工编写基本操作代码（类似mybatis，根据接口自动得到实现）。当然，也支持人工定制查询

5.2.创建Demo工程

我们新建一个demo，学习Elasticsearch

pom依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.leyou.demo</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><packaging>jar</packaging><name>elasticsearch</name><description>Demo project for Spring Boot</description><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.0.2.RELEASE</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding><java.version>1.8</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build>
</project>

application.yml文件配置：

spring:data:elasticsearch:cluster-name: elasticsearchcluster-nodes: 192.168.56.101:9300

5.3.实体类及注解

首先我们准备好实体类：

public class Item {
    Long id;String title; //标题String category;// 分类String brand; // 品牌Double price; // 价格String images; // 图片地址
}

映射

Spring Data通过注解来声明字段的映射属性，有下面的三个注解：

• @Document 作用在类，标记实体类为文档对象，一般有两个属性
  • indexName：对应索引库名称
  • type：对应在索引库中的类型
  • shards：分片数量，默认5
  • replicas：副本数量，默认1
• @Id 作用在成员变量，标记一个字段作为id主键
• @Field 作用在成员变量，标记为文档的字段，并指定字段映射属性：
  • type：字段类型，取值是枚举：FieldType
  • index：是否索引，布尔类型，默认是true
  • store：是否存储，布尔类型，默认是false
  • analyzer：分词器名称

示例：

@Document(indexName = "item",type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Item {
    @Idprivate Long id;@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")private String title; //标题@Field(type = FieldType.Keyword)private String category;// 分类@Field(type = FieldType.Keyword)private String brand; // 品牌@Field(type = FieldType.Double)private Double price; // 价格@Field(index = false, type = FieldType.Keyword)private String images; // 图片地址
}

5.4.Template索引操作

5.4.1.创建索引和映射

创建索引

ElasticsearchTemplate中提供了创建索引的API：

可以根据类的信息自动生成，也可以手动指定indexName和Settings

映射

映射相关的API：

可以根据类的字节码信息（注解配置）来生成映射，或者手动编写映射

我们这里采用类的字节码信息创建索引并映射：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = ItcastElasticsearchApplication.class)
public class IndexTest {
    @Autowiredprivate ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;@Testpublic void testCreate(){
    // 创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建elasticsearchTemplate.createIndex(Item.class);// 配置映射，会根据Item类中的id、Field等字段来自动完成映射elasticsearchTemplate.putMapping(Item.class);}
}

结果：

GET /item
{
    "item": {
    "aliases": {
    },"mappings": {
    "docs": {
    "properties": {
    "brand": {
    "type": "keyword"},"category": {
    "type": "keyword"},"images": {
    "type": "keyword","index": false},"price": {
    "type": "double"},"title": {
    "type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}},"settings": {
    "index": {
    "refresh_interval": "1s","number_of_shards": "1","provided_name": "item","creation_date": "1525405022589","store": {
    "type": "fs"},"number_of_replicas": "0","uuid": "4sE9SAw3Sqq1aAPz5F6OEg","version": {
    "created": "6020499"}}}}
}

5.3.2.删除索引

删除索引的API：

可以根据类名或索引名删除。

示例：

@Test
public void deleteIndex() {
    esTemplate.deleteIndex("heima");
}

结果：

5.4.Repository文档操作

Spring Data 的强大之处，就在于你不用写任何DAO处理，自动根据方法名或类的信息进行CRUD操作。只要你定义一个接口，然后继承Repository提供的一些子接口，就能具备各种基本的CRUD功能。

我们只需要定义接口，然后继承它就OK了。

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
    
}

来看下Repository的继承关系：

我们看到有一个ElasticsearchRepository接口：

5.4.1.新增文档

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;@Test
public void index() {
    Item item = new Item(1L, "小米手机7", " 手机","小米", 3499.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg");itemRepository.save(item);
}

去页面查询看看：

GET /item/_search

结果：

{
    "took": 14,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 1,"max_score": 1,"hits": [{
    "_index": "item","_type": "docs","_id": "1","_score": 1,"_source": {
    "id": 1,"title": "小米手机7","category": " 手机","brand": "小米","price": 3499,"images": "http://image.leyou.com/13123.jpg"}}]}
}

5.4.2.批量新增

代码：

@Test
public void indexList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", " 手机", "锤子", 3699.00, "http://image.leyou.com/123.jpg"));list.add(new Item(3L, "华为META10", " 手机", "华为", 4499.00, "http://image.leyou.com/3.jpg"));// 接收对象集合，实现批量新增itemRepository.saveAll(list);
}

再次去页面查询：

{
    "took": 5,"timed_out": false,"_shards": {
    "total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {
    "total": 3,"max_score": 1,"hits": [{
    "_index": "item","_type": "docs","_id": "2","_score": 1,"_source": {
    "id": 2,"title": "坚果手机R1","category": " 手机","brand": "锤子","price": 3699,"images": "http://image.leyou.com/13123.jpg"}},{
    "_index": "item","_type": "docs","_id": "3","_score": 1,"_source": {
    "id": 3,"title": "华为META10","category": " 手机","brand": "华为","price": 4499,"images": "http://image.leyou.com/13123.jpg"}},{
    "_index": "item","_type": "docs","_id": "1","_score": 1,"_source": {
    "id": 1,"title": "小米手机7","category": " 手机","brand": "小米","price": 3499,"images": "http://image.leyou.com/13123.jpg"}}]}
}

5.4.3.修改文档

修改和新增是同一个接口，区分的依据就是id，这一点跟我们在页面发起PUT请求是类似的。

5.4.4.基本查询

ElasticsearchRepository提供了一些基本的查询方法：

我们来试试查询所有：

@Test
public void testFind(){
    // 查询全部，并安装价格降序排序Iterable<Item> items = this.itemRepository.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price"));items.forEach(item-> System.out.println(item));
}

结果：

5.4.5.自定义方法

Spring Data 的另一个强大功能，是根据方法名称自动实现功能。

比如：你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根据title查询，然后自动帮你完成，无需写实现类。

当然，方法名称要符合一定的约定：

Keyword	Sample	Elasticsearch Query String
And	findByNameAndPrice	{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}
Or	findByNameOrPrice	{"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}
Is	findByName	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}}
Not	findByNameNot	{"bool" : {"must_not" : {"field" : {"name" : "?"}}}}
Between	findByPriceBetween	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
LessThanEqual	findByPriceLessThan	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
GreaterThanEqual	findByPriceGreaterThan	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
Before	findByPriceBefore	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
After	findByPriceAfter	{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
Like	findByNameLike	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}
StartingWith	findByNameStartingWith	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}
EndingWith	findByNameEndingWith	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?","analyze_wildcard" : true}}}}}
Contains/Containing	findByNameContaining	{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "**?**","analyze_wildcard" : true}}}}}
In	findByNameIn(Collection<String>names)	{"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}}
NotIn	findByNameNotIn(Collection<String>names)	{"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}}
Near	findByStoreNear	Not Supported Yet !
True	findByAvailableTrue	{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}
False	findByAvailableFalse	{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}}
OrderBy	findByAvailableTrueOrderByNameDesc	{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}

例如，我们来按照价格区间查询，定义这样的一个方法：

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
    /*** 根据价格区间查询* @param price1* @param price2* @return*/List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);
}

然后添加一些测试数据：

@Test
public void indexList() {
    List<Item> list = new ArrayList<>();list.add(new Item(1L, "小米手机7", "手机", "小米", 3299.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", "手机", "锤子", 3699.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));list.add(new Item(3L, "华为META10", "手机", "华为", 4499.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));list.add(new Item(4L, "小米Mix2S", "手机", "小米", 4299.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));list.add(new Item(5L, "荣耀V10", "手机", "华为", 2799.00, "http://image.leyou.com/13123.jpg"));// 接收对象集合，实现批量新增itemRepository.saveAll(list);
}

不需要写实现类，然后我们直接去运行：

@Test
public void queryByPriceBetween(){
    List<Item> list = this.itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);for (Item item : list) {
    System.out.println("item = " + item);}
}

结果：

虽然基本查询和自定义方法已经很强大了，但是如果是复杂查询（模糊、通配符、词条查询等）就显得力不从心了。此时，我们只能使用原生查询。

5.5.高级查询

5.5.1.基本查询

先看看基本玩法

@Test
public void testQuery(){
    // 词条查询MatchQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", "小米");// 执行查询Iterable<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder);items.forEach(System.out::println);
}

Repository的search方法需要QueryBuilder参数，elasticSearch为我们提供了一个对象QueryBuilders：

QueryBuilders提供了大量的静态方法，用于生成各种不同类型的查询对象，例如：词条、模糊、通配符等QueryBuilder对象。

结果：

elasticsearch提供很多可用的查询方式，但是不够灵活。如果想玩过滤或者聚合查询等就很难了。

5.5.2.自定义查询

先来看最基本的match query：

@Test
public void testNativeQuery(){
    // 构建查询条件NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();// 添加基本的分词查询queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米"));// 执行搜索，获取结果Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());// 打印总条数System.out.println(items.getTotalElements());// 打印总页数System.out.println(items.getTotalPages());items.forEach(System.out::println);
}

NativeSearchQueryBuilder：Spring提供的一个查询条件构建器，帮助构建json格式的请求体

Page<item>：默认是分页查询，因此返回的是一个分页的结果对象，包含属性：

• totalElements：总条数
• totalPages：总页数
• Iterator：迭代器，本身实现了Iterator接口，因此可直接迭代得到当前页的数据
• 其它属性：
  

5.5.4.分页查询

利用NativeSearchQueryBuilder可以方便的实现分页：

@Test
public void testNativeQuery(){
    // 构建查询条件NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();// 添加基本的分词查询queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));// 初始化分页参数int page = 0;int size = 3;// 设置分页参数queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size));// 执行搜索，获取结果Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());// 打印总条数System.out.println(items.getTotalElements());// 打印总页数System.out.println(items.getTotalPages());// 每页大小System.out.println(items.getSize());// 当前页System.out.println(items.getNumber());items.forEach(System.out::println);
}

结果：

[

可以发现，Elasticsearch中的分页是从第0页开始。

5.5.5.排序

排序也通用通过NativeSearchQueryBuilder完成：

@Test
public void testSort(){
    // 构建查询条件NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();// 添加基本的分词查询queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"));// 排序queryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC));// 执行搜索，获取结果Page<Item> items = this.itemRepository.search(queryBuilder.build());// 打印总条数System.out.println(items.getTotalElements());items.forEach(System.out::println);
}

结果：

5.6.聚合

5.6.1.聚合为桶

桶就是分组，比如这里我们按照品牌brand进行分组：

@Test
public void testAgg(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();// 不查询任何结果queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{
    ""}, null));// 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brandqueryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brand"));// 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());// 3、解析// 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，// 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");// 3.2、获取桶List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();// 3.3、遍历for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
    // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称System.out.println(bucket.getKeyAsString());// 3.5、获取桶中的文档数量System.out.println(bucket.getDocCount());}}

显示的结果：

关键API：

• AggregationBuilders：聚合的构建工厂类。所有聚合都由这个类来构建，看看他的静态方法：
  

• AggregatedPage：聚合查询的结果类。它是Page<T>的子接口：
  

  AggregatedPage在Page功能的基础上，拓展了与聚合相关的功能，它其实就是对聚合结果的一种封装，大家可以对照聚合结果的JSON结构来看。
  

  而返回的结果都是Aggregation类型对象，不过根据字段类型不同，又有不同的子类表示
  

我们看下页面的查询的JSON结果与Java类的对照关系：

5.6.2.嵌套聚合，求平均值

代码：

@Test
public void testSubAgg(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();// 不查询任何结果queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{
    ""}, null));// 1、添加一个新的聚合，聚合类型为terms，聚合名称为brands，聚合字段为brandqueryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brands").field("brand").subAggregation(AggregationBuilders.avg("priceAvg").field("price")) // 在品牌聚合桶内进行嵌套聚合，求平均值);// 2、查询,需要把结果强转为AggregatedPage类型AggregatedPage<Item> aggPage = (AggregatedPage<Item>) this.itemRepository.search(queryBuilder.build());// 3、解析// 3.1、从结果中取出名为brands的那个聚合，// 因为是利用String类型字段来进行的term聚合，所以结果要强转为StringTerm类型StringTerms agg = (StringTerms) aggPage.getAggregation("brands");// 3.2、获取桶List<StringTerms.Bucket> buckets = agg.getBuckets();// 3.3、遍历for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
    // 3.4、获取桶中的key，即品牌名称 3.5、获取桶中的文档数量System.out.println(bucket.getKeyAsString() + "，共" + bucket.getDocCount() + "台");// 3.6.获取子聚合结果：InternalAvg avg = (InternalAvg) bucket.getAggregations().asMap().get("priceAvg");System.out.println("平均售价：" + avg.getValue());}}

结果：