SpringBoot 3.2.5 + ElasticSearch 8.12.0 - SpringData 开发指南

一、SpringData ElasticSearch

1.1、环境配置

1.2、创建实体类

1.3、ElasticSearchTemplate 的使用

1.3.5、NativeQuery 搜索实战

1.3.6、completionSuggestion 自动补全

一、SpringData ElasticSearch

1.1、环境配置

a）依赖如下：


        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearchartifactId>
        dependency>
 
        
        <dependency>
            <groupId>org.mockitogroupId>
            <artifactId>mockito-coreartifactId>
            <version>2.23.4version>
            <scope>testscope>
        dependency>

b）配置文件如下：


spring:
  application:
    name: es
  elasticsearch:
    uris: env-base:9200

1.2、创建实体类

a）简单结构如下（后续示例，围绕此结构展开）：


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
 
@Document(indexName = "album_info", )
data class AlbumInfoDo (
    /**
     * @Id: 表示文档中的主键，并且会在保存在 ElasticSearch 数据结构中 {"id": "", "userId": "", "title": ""}
     */
    @Id
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    val id: Long? = null,
    /**
     * @Field: 描述 Java 类型中的属性映射
     *      - name: 对应 ES 索引中的字段名. 默认和属性同名
     *      - type: 对应字段类型，默认是 FieldType.Auto (会根据我们数据类型自动进行定义)，但是建议主动定义，避免导致错误映射
     *      - index: 是否创建索引. text 类型创建倒排索引，其他类型创建正排索引.  默认是 true
     *      - analyzer: 分词器名称.  中文我们一般都使用 ik 分词器(ik分词器有 ik_smart 和 ik_max_word)
     */
    @Field(name = "user_id", type = FieldType.Long)
    val userId: Long,
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    var title: String,
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_smart")
    var content: String,
)

b）复杂嵌套结构如下：


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
 
@Document(indexName = "album_list")
data class AlbumListDo(
    @Id
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    var id: Long,
    @Field(type = FieldType.Nested) // 表示一个嵌套结构
    var userinfo: UserInfoSimp,
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    var title: String,
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_smart")
    var content: String,
    @Field(type = FieldType.Nested) // 表示一个嵌套结构
    var photos: List,
)
 
data class UserInfoSimp(
    @Field(type = FieldType.Long)
    val userId: Long,
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    val username: String,
    @Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
    val avatar: String,
)
 
data class AlbumPhotoSimp(
    @Field(type = FieldType.Integer, index = false)
    val sort: Int,
    @Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
    val photo: String,
)

对于一个小型系统来说，一般也不会创建这种复杂程度的文档，因为会涉及到很多一致性问题，需要通过大量的 mq 进行同步，给系统带来一定的开销.

因此，一般会将需要进行模糊查询的字段存 Document 中（es 就擅长这个），而其他数据则可以在 Document 中以 id 的形式进行存储. 这样就既可以借助 es 高效的模糊查询能力，也能减少为保证一致性而带来的系统开销. 从 es 中查到数据后，再通过其他表的 id 从数据库中拿数据即可（这点开销，相对于从大量数据的数据库中进行 like 查询，几乎可以忽略）.

1.3、ElasticSearchTemplate 的使用

1.3.1、创建索引库，设置映射


@SpringBootTest
class ElasticSearchIndexTests {
 
    @Resource
    private lateinit var elasticsearchTemplate: ElasticsearchTemplate
 
    @Test
    fun test1() {
        //存在索引库就删除
        if (elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumInfoDo::class.java).exists()) {
            elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumInfoDo::class.java).delete()
        }
        //创建索引库
        elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumInfoDo::class.java).create()
        //设置映射
        elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumInfoDo::class.java).putMapping(
            elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumInfoDo::class.java).createMapping()
        )
    }
 
}

效果如下：

1.3.2、创建索引映射注意事项

a）在没有创建索引库和映射的情况下，也可以直接向 es 库中插入数据，如下代码：


    @Test
    fun test2() {
        val obj = AlbumListDo(
            id = 1,
            userinfo = UserInfoSimp(
                userId = 1,
                username = "cyk",
                avatar = "env-base:9200"
            ),
            title = "今天天气真好",
            content = "早上起来，我要好好学习，然去公园散步~",
            photos = listOf(
                AlbumPhotoSimp(1, "www.photo.com/aaa"),
                AlbumPhotoSimp(2, "www.photo.com/bbb")
            )
        )
        val result = elasticsearchTemplate.save(obj)
        println(result)
    }

即使上述代码中 AlbumListDo 中有各种注解标记，但是不会生效！！！ es 会根据插入的数据，自动转化数据结构（无视你的注解）.

因此，建议先创建索引库和映射，再进行数据插入！

1.3.3、简单的 CRUD


import jakarta.annotation.Resource
import org.cyk.es.model.AlbumInfoDo
import org.junit.jupiter.api.Test
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest
import org.springframework.data.elasticsearch.client.elc.ElasticsearchTemplate
import org.springframework.data.elasticsearch.core.document.Document
import org.springframework.data.elasticsearch.core.mapping.IndexCoordinates
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.UpdateQuery
 
@SpringBootTest
class ElasticSearchCRUDTests {
 
    @Resource
    private lateinit var elasticsearchTemplate: ElasticsearchTemplate
 
    @Test
    fun testSave() {
        //保存单条数据
        val a1 = AlbumInfoDo(
            id = 1,
            userId = 10000,
            title = "今天天气真好",
            content = "学习完之后，我要出去好好玩"
        )
        val result = elasticsearchTemplate.save(a1)
        println(result)
 
        //保存多条数据
        val list = listOf(
            AlbumInfoDo(2, 10000, "西安六号线避雷", "前俯后仰。他就一直在那前后动。他背后是我朋友，我让他不要挤了，他直接就急了，开始故意很大力的挤来挤去。"),
            AlbumInfoDo(3, 10000, "字节跳动快上车～", "#内推 #字节跳动内推 #互联网"),
            AlbumInfoDo(4, 10000, "连王思聪也变得低调老实了", "如今的王思聪，不仅交女友的质量下降，在网上也不再像以前那样随意喷这喷那。显然，资金的紧张让他低调了许多")
        )
        val resultList = elasticsearchTemplate.save(list)
        resultList.forEach(::println)
    }
 
    @Test
    fun testDelete() {
        //根据主键删除，例如删除主键 id = 1 的文档
        elasticsearchTemplate.delete("1", AlbumInfoDo::class.java)
    }
 
    @Test
    fun testGet() {
        //根据主键获取文档
        val result = elasticsearchTemplate.get("1", AlbumInfoDo::class.java)
        println(result)
    }
 
    @Test
    fun testUpdate() {
        //例如，修改 id = 1 的文档
        val id = 1
        val title = "今天天气不太好"
        val content = "天气不好，只能在家里学习了。。。"
 
        val uq = UpdateQuery.builder(id.toString())
            .withDocument(
                Document.create()
                    .append("title", title)
                    .append("content", content)
            ).build()
 
        val result = elasticsearchTemplate.update(uq, IndexCoordinates.of("album_info")).result
        println(result.ordinal)
        println(result.name)
    }
 
}

1.3.4、三种构建搜索条件的方式

关于搜索条件的构建，Spring 官网上给出了三种构建方式：Elasticsearch Operations :: Spring Data Elasticsearch

a）CriteriaQuery：允许创建查询来搜索数据，而不需要了解 Elasticsearch 查询的语法或基础知识。它们允许用户通过简单地链接和组合 Criteria 对象来构建查询，Criteria 对象指定被搜索文档必须满足的条件。


Criteria criteria = new Criteria("lastname").is("Miller") 
  .and("firstname").is("James")                           
Query query = new CriteriaQuery(criteria);

b）StringQuery：这个类接受 Elasticsearch 查询作为 JSON String。下面的代码显示了一个搜索名为“ Jack”的人的查询:


Query query = new StringQuery("{ \"match\": { \"firstname\": { \"query\": \"Jack\" } } } ");
SearchHits searchHits = operations.search(query, Person.class);

c）NativeQuery：当您有一个复杂的查询或者一个无法使用 Criteria API 表示的查询时，例如在构建查询和使用聚合时，可以使用 NativeQuery 类。

d）到底使用哪一种呢？在最新的这一版 SpringDataES 中，NativeQuery 中可以通过大量的 Lambda 来构建条件语句，并且外观上也很符合 ElasticSearch DSL，那么对于比较熟悉原生的 DSL 语句的就建议使用 NativeQuery 啦. 我本人也更倾向 NativeQuery，因此后续的案例都会使用它.

1.3.5、NativeQuery 搜索实战


import co.elastic.clients.elasticsearch._types.SortOrder
import co.elastic.clients.json.JsonData
import jakarta.annotation.Resource
import org.cyk.es.model.AlbumInfoDo
import org.junit.jupiter.api.Test
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest
import org.springframework.data.domain.PageRequest
import org.springframework.data.elasticsearch.client.elc.ElasticsearchTemplate
import org.springframework.data.elasticsearch.client.elc.NativeQuery
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.HighlightQuery
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.highlight.Highlight
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.highlight.HighlightField
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.highlight.HighlightParameters
 
@SpringBootTest
class SearchTests {
 
    @Resource
    private lateinit var elasticsearchTemplate: ElasticsearchTemplate
 
    /**
     * 全文检索查询(match_all)
     */
    @Test
    fun testMatchAllQuery() {
        val query = NativeQuery.builder()
            .withQuery { q -> q
                .matchAll { it }
            }.build()
 
        val hits = elasticsearchTemplate.search(query, AlbumInfoDo::class.java)
        hits.forEach { println(it.content) }
    }
 
    /**
     * 精确查询(match)
     */
    @Test
    fun testMatchQuery() {
        val query = NativeQuery.builder()
            .withQuery { q -> q
                .match {
                    it.field("title").query("天气")
                }
            }.build()
 
        val hits = elasticsearchTemplate.search(query, AlbumInfoDo::class.java)
        hits.forEach { println(it.content) }
    }
 
    /**
     * 精确查询(term)
     */
    @Test
    fun testTerm() {
        val query = NativeQuery.builder()
            .withQuery { q -> q
                .term { t -> t
                    .field("id").value("2")
                }
            }.build()
 
        val hits = elasticsearchTemplate.search(query, AlbumInfoDo::class.java)
        hits.forEach { println(it.content) }
    }
 
    /**
     * 范围搜索
     */
    @Test
    fun testRangeQuery() {
        val query = NativeQuery.builder()
            .withQuery { q -> q
                .range { r -> r
                    .field("id").gte(JsonData.of(1)).lt(JsonData.of(4)) // 大于等于 1，小于 4
                }
            }.build()
        val hits = elasticsearchTemplate.search(query, AlbumInfoDo::class.java)
        hits.forEach { println(it.content) }
    }
 
    /**
     * bool 复合搜索
     */
    @Test
    fun testBoolQuery() {
        val query = NativeQuery.builder()
            .withQuery { q -> q
                .bool { b -> b
                    .must { m -> m
                        .range { r -> r
                            .field("id").gte(JsonData.of(1)).lt(JsonData.of(4)) // 大于等于 1，小于 4
                        }
                    }
                    .mustNot { n -> n
                        .match { mc -> mc
                            mc.field("title").query("天气")
                        }
                    }
                    .should { s -> s
                        .matchAll { it }
                    }
                }
            }.build()
        val hits = elasticsearchTemplate.search(query, AlbumInfoDo::class.java)
        hits.forEach { println(it.content) }
    }
 
    /**
     * 排序 + 分页
     */
    @Test
    fun testSortAndPage() {
        //a) 方式一
//        val query = NativeQuery.builder()
//            .withQuery { q -> q
//                .matchAll { it }
//            }
//            .withPageable(
//                PageRequest.of(0, 3) //页码(从 0 开始)，非偏移量
//                    .withSort(Sort.by(Sort.Order.desc("id")))
//            ).build()
 
        //b) 方式二
        val query = NativeQuery.builder()
            .withQuery { q -> q
                .matchAll { it }
            }
            .withSort { s -> s.field { f->f.field("id").order(SortOrder.Desc) } }
            .withPageable(PageRequest.of(0, 3)) //页码(从 0 开始)，非偏移量)
            .build()
        val hits = elasticsearchTemplate.search(query, AlbumInfoDo::class.java)
        hits.forEach { println(it.content) }
    }
 
    @Test
    fun testHighLight() {
        //所有需要高亮的字段
        val highField = listOf(
            HighlightField("title"),
            HighlightField("content")
        )
        val query = NativeQuery.builder()
            .withQuery { q ->
                q.multiMatch { ma -> ma
                    .fields("title", "content").query("天气")
                }
            }
            .withHighlightQuery(
                HighlightQuery(
                    Highlight(
                        HighlightParameters.builder()
                            .withPreTags("") //前缀标签
                            .withPostTags("") //后缀标签
                            .withFragmentSize(10) //高亮的片段长度(多少个几个字需要高亮，一般会设置的大一些，让匹配到的字段尽量都高亮)
                            .withNumberOfFragments(1) //高亮片段的数量
                            .build(),
                        highField
                    ),
                    String::class.java
                )
            ).build()
 
        val hits = elasticsearchTemplate.search(query, AlbumInfoDo::class.java)
 
        //hits.content 本身是没有高亮数据的，因此这里需要手动处理
        hits.forEach {
            val result = it.content
            //根据高亮字段名称，获取高亮数据集合
            val titleList = it.getHighlightField("title")
            val contentList = it.getHighlightField("content")
            if (titleList.size > 0) result.title = titleList[0]
            if (contentList.size > 0) result.content = contentList[0]
            println(result)
        }
    }
 
}

1.3.6、completionSuggestion 自动补全

a）自动补全的字段必须是 completion 类型.

这里自动补全的字段为 title，通过 copyTo 将其拷贝到 suggestion 字段中，实现自动补全.


import org.springframework.data.annotation.Id
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.CompletionField
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType
import org.springframework.data.elasticsearch.core.suggest.Completion
 
@Document(indexName = "album_doc")
data class AlbumSugDo (
    @Id
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    val id: Long,
    @Field(name = "user_id", type = FieldType.Long)
    val userId: Long,
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", copyTo = ["suggestion"]) //注意，copyTo 的字段一定是 var 类型
    val title: String,
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_smart")
    val content: String,
    @CompletionField(maxInputLength = 100, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_max_word")
    var suggestion: Completion? = null, //注意，被 copyTo 的字段一定要是 var 类型
)

Ps：被 copyTo 的字段一定要是 var 类型

b）需求：在搜索框中输入 “今天”，对其进行自动补全.


import co.elastic.clients.elasticsearch.core.search.FieldSuggester
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.search.FieldSuggesterBuilders
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.search.Suggester
import jakarta.annotation.Resource
import org.cyk.es.model.AlbumSugDo
import org.junit.jupiter.api.Test
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest
import org.springframework.data.elasticsearch.client.elc.ElasticsearchTemplate
import org.springframework.data.elasticsearch.client.elc.NativeQuery
import org.springframework.data.elasticsearch.core.suggest.response.Suggest
 
@SpringBootTest
class SuggestTests {
 
    @Resource
    private lateinit var elasticsearchTemplate: ElasticsearchTemplate
 
    @Test
    fun init() {
        if(elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumSugDo::class.java).exists()) {
            elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumSugDo::class.java).delete()
        }
        elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumSugDo::class.java).create()
        elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumSugDo::class.java).putMapping(
            elasticsearchTemplate.indexOps(AlbumSugDo::class.java).createMapping()
        )
        elasticsearchTemplate.save(
            listOf(
                AlbumSugDo(1, 10000, "今天发现西安真美", "西安真美丽啊，来到了钟楼...."),
                AlbumSugDo(2, 10000, "今天六号线避雷", "前俯后仰。他就一直在那前后动。他背后是我朋友，我让他不要挤了，他直接就急了，开始故意很大力的挤来挤去。"),
                AlbumSugDo(3, 10000, "字节跳动快上车～", "#内推 #字节跳动内推 #互联网"),
                AlbumSugDo(4, 10000, "连王思聪也变得低调老实了", "如今的王思聪，不仅交女友的质量下降，在网上也不再像以前那样随意喷这喷那。显然，资金的紧张让他低调了许多")
            )
        )
    }
 
    @Test
    fun suggestTest() {
        //模拟客户端输入的需要自动补全的字段
        val input = "今天"
        val limit = 10
 
        val fieldSuggester = FieldSuggester.Builder()
            .text(input) //用户输入
            .completion(
                FieldSuggesterBuilders.completion()
                    .field("suggestion") //对哪个字段自动补全
                    .skipDuplicates(true) //如果有重复的词条，自动跳过
                    .size(limit) //最多显示 limit 条数据
                    .build()
            )
            .build()
 
        val query = NativeQuery.builder()
            .withSuggester(Suggester.of { s -> s.suggesters("sug1", fieldSuggester) }) //参数一: 自定义自动补全名
            .build()
 
        val hits = elasticsearchTemplate.search(query, AlbumSugDo::class.java)
 
        val suggestList = hits.suggest
            ?.getSuggestion("sug1")
            ?.entries?.get(0)
            ?.options?.map(::map) ?: emptyList()
 
        println(suggestList)
    }
 
    private fun map(hit: Suggest.Suggestion.Entry.Option): String {
        return hit.text
    }
 
}

上述代码中的 hits 结构如下：

运行结果：

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原文地址：https://blog.csdn.net/CYK_byte/article/details/138721140