spring-data-Elasticsearch 使用之前,必须先确定版本,elasticsearch 对版本的要求比较高。
spring和elasticsearch有两种链接方式,一种是用TCP协议,默认端口是9300,还有一种用http协议。
用到的注解:
@Document(indexName = "mytest",type = "mytest") //indexName索引名称,type类别
主键可以使用@Id 注解 import org.springframework.data.annotation.Id
Jest是使用http请求进行链接的 用elasticsearch 默认的端口9200 进行连接
使用Repository的接口接口名称的查询
关键字
关键字 | 使用示例 | 等同于的ES查询 |
---|---|---|
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(Collectionnames) | {“bool” : {“must” : {“bool” : {“should” : [ {“field” : {“name” : “?”}}, {“field” : {“name” : “?”}} ]}}}} |
NotIn | findByNameNotIn(Collectionnames) | {“bool” : {“must_not” : {“bool” : {“should” : {“field” : {“name” : “?”}}}}}} |
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}}}} |
模板的使用
1.增加
IndexQuery的作用是保存对象到elasticsearch。用法如下。
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
Book book = new Book("《西游记后传》", "小白龙", 100); IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder() .withIndexName("library") .withType("book") .withId(book.getId()+"") .withObject(book) //对象或集合 .build(); elasticsearchTemplate.index(indexQuery);
2.删除
//第一种删除具体的一条记录
elasticsearchTemplate.delete("library","book",100+""); //第二种删除indexName/type/下的所有 DeleteQuery deleteQuery = new DeleteQuery(); deleteQuery.setIndex("library"); deleteQuery.setType("book"); elasticsearchTemplate.delete(deleteQuery); //第三种删除indexName/下的所有 elasticsearchTemplate.deleteIndex("library"); //第四种删除查询出来的所有 deleteQuery = new DeleteQuery(); deleteQuery.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("id","100")); elasticsearchTemplate.delete(deleteQuery);
3.更新
Book book = new Book("《西游记后传》", "猪八戒", 100);
UpdateQuery updateQuery = new UpdateQueryBuilder()
.withIndexName("library") .withType("book") .withId(book.getId()+"") .build(); elasticsearchTemplate.update(updateQuery);
4.查询
查询不同于前面几个,查询比较复杂,比如模糊查询,组合查询,准确查询等。这些变化来源于不同的QueryBuilder
,查询的模板是相同的。如下:
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC, "id");//以id值为准 降序排列,ASC为升序 Pageable pageable = new PageRequest(0, 10, sort);//查看第0页,以每页10条划分 SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder() .withQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()) // 自定义查询(这是不同的地方) .withPageable(pageable) // 自定义分页 .build(); Page<Book> sampleEntities = elasticsearchTemplate.queryForPage(searchQuery,Book.class); System.out.println("页数" + sampleEntities.getTotalPages()); System.out.println("行数" + sampleEntities.getTotalElements()); System.out.println("大小" + sampleEntities.getSize()); System.out.println("当前第几页" + sampleEntities.getNumber()); System.out.println("当前页的数量"+sampleEntities.getNumberOfElements()); System.out.println("List<Book>:"+sampleEntities.getContent());
匹配所有文档的查询。
matchAllQuery()
为提供的字段名和文本创建类型为“BOOLEAN”的匹配查询。(解释过来就是单个匹配,可以模糊匹配)
matchQuery(String name, Object text) //name 字段值 ,text 查询文本(不支持通配符)
为提供的字段名和文本创建一个通用查询。
commonTermsQuery(String name, Object text)
为提供的字段名和文本创建类型为“BOOLEAN”的匹配查询。
multiMatchQuery(Object text, String... fieldNames)
为提供的字段名和文本创建一个文本查询,并输入“短句”。
matchPhraseQuery(String name, Object text)
为提供的字段名和文本创建一个与类型“PHRASE_PREFIX”匹配的查询。
matchPhrasePrefixQuery(String name, Object text)
匹配包含术语的文档的查询。
termQuery(String name, Object value)
使用模糊查询匹配文档的查询
fuzzyQuery(String name, Object value)
与包含指定前缀的术语的文档相匹配的查询。
prefixQuery(String name, String prefix)
在一定范围内匹配文档的查询。
rangeQuery(String name)
实现通配符搜索查询。支持的通配符是*,它匹配任何字符序列(包括空字符),而?它匹配任何单个字符。注意,这个查询可能很慢,因为它需要遍历许多项。为了防止异常缓慢的通配符查询,通配符项不应该以一个通配符*或?开头。
wildcardQuery(String name, String query) //query 通配符查询字符串
将包含术语的文档与指定的正则表达式匹配的查询
regexpQuery(String name, String regexp) //regexp的正则表达式
解析查询字符串并运行它的查询。有两种模式。第一,当没有字段添加(使用QueryStringQueryBuilder.field(字符串),将运行查询一次,非前缀字段将使用QueryStringQueryBuilder.defaultField(字符串)。第二,当一个或多个字段添加(使用QueryStringQueryBuilder.field(String)),将运行提供的解析查询字段,并结合使用DisMax或普通的布尔查询(参见QueryStringQueryBuilder.useDisMax(布尔))。
queryStringQuery(String queryString)
类似于query_string查询的查询,但不会为任何奇怪的字符串语法抛出异常。
simpleQueryStringQuery(String queryString)
可以使用BoostingQuery类来有效地降级与给定查询匹配的结果。
boostingQuery()
匹配与其他查询的布尔组合匹配的文档的查询
boolQuery()
创建一个可用于实现MultiTermQueryBuilder的子查询的SpanQueryBuilder。
spanMultiTermQueryBuilder(MultiTermQueryBuilder multiTermQueryBuilder)
允许定义自定义得分函数的查询。
functionScoreQuery(QueryBuilder queryBuilder, ScoreFunctionBuilder function)
更像这样的查询,查找“like”提供的文档,例如提供的MoreLikeThisQueryBuilder.likeText(String),它是针对查询所构造的字段进行检查的
moreLikeThisQuery(String... fields)
构造一个新的非计分子查询,包含子类型和要在子文档上运行的查询。这个查询的结果是这些子文档匹配的父文档。
hasChildQuery(String type, QueryBuilder query)
构造一个新的非评分父查询,父类型和在父文档上运行的查询。这个查询的结果是父文档匹配的子文档。
hasParentQuery(String type, QueryBuilder query)
基于对其中任何一个项进行匹配的若干项的字段文件
termsQuery(String name, String... values)
一个查询构建器,它允许构建给定JSON字符串或二进制数据作为输入的查询。当您希望使用Java Builder API,但仍然需要将JSON查询字符串与其他查询构建器结合时,这是非常有用的。
wrapperQuery(String source)
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", "Love You");
添加一些文本以查找“类似”的文档
addLikeText(String... likeTexts)
查找类似文档
like(Item... likeItems)
设置不从其中选择(比如我们调用.like("西游").unlike("西游记")这样会导致啥也查不到)
unlike(String... unlikeTexts)
添加一些文本以查找与此不同的文档
addUnlikeText(String... unlikeTexts)
设置将包含在任何生成查询中的查询条件的最大数量。默认25
maxQueryTerms(int maxQueryTerms)
设置单词被忽略的频率,默认5,小于将不会被发现
minDocFreq(int minDocFreq)
设置单词仍然出现的最大频率。单词出现更多的文档将被忽略。默认为无限
maxDocFreq(int maxDocFreq)
设置将被忽略的单词的最小单词长度,默认0
minWordLength(int minWordLength)
设置将被忽略的单词的最大单词长度,默认无限
maxWordLength(int maxWordLength)
设置停止词,匹配时会忽略停止词
stopWords(String... stopWords)
设置词语权重,默认是1
boostTerms(float boostTerms)
查询权重(默认1)
boost(float boost)
设置不从其中选择术语的文本(文档Item)
ignoreLike(String... likeText)