Springboot3整合Elasticsearch8(elasticsearch-java)

1、Elasticsearch的JAVA客户端选择

Elasticsearch官方支持的客户端

客户端名称简介使用建议
Elasticsearch Java API Client（新客户端）官方推荐的新客户端，基于 JSON Mapping（如 ElasticsearchClient 类），从 Elasticsearch 7.15 开始推出。✅推荐用于 Spring Boot 3+，Elasticsearch 8+
RestHighLevelClient（已废弃）基于 REST 的高级客户端，是 ES 6 ~ 7 的主力客户端，ES 8 中已标记为 deprecated。❌不推荐新项目使用
Low Level REST Client底层客户端，只提供 HTTP 封装，不解析 JSON。

🔧适合自定义协议或处理特殊 JSON 请求场景

Spring官方对Elasticsearch的封装

客户端名称简介特点
Spring Data ElasticsearchSpring 官方对 Elasticsearch 的数据访问封装，支持 Repository 风格的接口编程。👍开发效率高、和 JPA 风格一致，但功能不如原生客户端全

easy-es(dromara团队)，国人之光！

客户端名称简介特点
easy-es风格类似 MyBatis-Plus，一致的 API 和分页查询方式，Java 开发者易于理解。👍开发效率高、但是是对RestHighLevelClient的深层封装，容易受版本影响，小团队维护

总结：

RestHighLevelClient 是ES7中使用最多的客户端，但是在ES8中已经废弃。

easy-es  是基于RestHighLevelClient封装的，会比较重，代码风格类似 MyBatis-Plus，熟悉MP的同学容易上手，但是容易受RestHighLevelClient和Elasticsearch版本的限制，并且目前社区虽然活跃，但项目主要靠小团队维护，不如官方客户端那样稳定长期。

Elasticsearch Java API Client 是 Elasticsearch 7.15 开始推出最新的客户端，能使用Elasticsearch中所有功能，首选首选！！！！！！

Spring Data Elasticsearch 是Spring 官方对 Elasticsearch的封装，Springboot3中已经弃用了RestHighLevelClient，选择引用了Elasticsearch Java API Client,直接解决了依赖版本冲突的问题，Spring社区强大，所以...不用我说了吧....选我！！！！！

2、Spring Data Elasticsearch 官方文档

Elasticsearch Clients :: Spring Data Elasticsearch

3、Springboot3整合Spring Data Elasticsearch

tips：我使用的是Springboot3.3.4版本

3.1 maven引入

        <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency>

引入成功之后可以看到：

elasticsearch的新客户端elasticsearch-java也被引入了进来。

3.2 配置

yml配置文件

spring:application:name: cloud-elasticsearchelasticsearch:uris: http://127.0.0.1:9200 #  这里还要注意是https还是http协议
#    username: elastic #如果有账号密码就要配置账号密码，否则可以不配置
#    password: 123456server:port: 20000

4、【简单使用】Spring Data Elasticsearch

4.1 创建ES实体类

创建完实体类后，启动项目Spring会自动根据注解，来创建ES的索引（index）和映射（mapping）

@Data
@Document(indexName = "news")
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class EsNews {@Idprivate String id;@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_smart")private String title;//标题@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_smart")private String content;//内容@Field(type = FieldType.Keyword)private String author;//作者@Field(type = FieldType.Keyword)private List<String> tags;//标签@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")@Field(type = FieldType.Date,pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd")@JsonProperty("publish_date")private Date publishDate;//发布时间@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")@Field(type = FieldType.Date,pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd")@JsonProperty("create_time")private Date createTime;//创建时间@Field(type = FieldType.Long)@JsonProperty("view_count")private Long viewCount;//阅读量}

注解解析：

@Document(indexName = "news")

该实体对应的索引名称为：news

@Id

ES的唯一标识

@Field

@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_smart")

Field（字段名） , type = FieldType.Text(字段类型为TEXT) ,analyzer = "ik_max_word"（存入时的分词器为ik_max_word），searchAnalyzer = "ik_smart"（搜索时的分词器为ik_smart）

@JsonProperty("publish_date")

ES中JSON字段，迎来进行序列化映射

tips:实际开发中业务实体类和ES实体类最好是分开的，业务实体类主要用来做数据库操作，ES实体类只用来做ES检索

4.2 继承ElasticsearchRepository接口

public interface EsNewsRepository extends ElasticsearchRepository<EsNews,String> {}

查看ElasticsearchRepository源码可以看到

ElasticsearchRepository也继承了PagingAndSortingRepository（分页和排序接口）、CrudRepository（常用基础crud接口）

当你的类接口继承了ElasticsearchRepository后，你输入find，你会看到Spring帮你生成的所有常用简单的查询语句。

大部分关键词用法：

关键词说明等价 Elasticsearch 查询类型
findBy查询开始（必须）-
And / Or条件连接符bool 查询
Is / Equals等于term
Between在两个值之间range
LessThan小于range
LessThanEqual小于等于range
GreaterThan大于range
GreaterThanEqual大于等于range
After大于（时间）range
Before小于（时间）range
IsNull字段为 nullmust_not exists
IsNotNull / NotNull字段非 nullexists
Like类似（不建议用，Elasticsearch 中更推荐 Containing）match (部分分词匹配)
NotLike不类似bool + must_not
StartingWith以…开头（需要 keyword 类型字段，match 不支持）prefix / wildcard
EndingWith以…结尾（需 keyword 类型字段）wildcard
Containing / Contains包含（常用于全文检索）match
NotContaining不包含bool + must_not
In包含在列表中terms
NotIn不包含在列表中bool + must_not terms
True / False布尔值判断term
OrderBy排序sort

4.3 CRUD接口使用

使用SpringBoot单元测试

4.3.1 新增

文档单个新增（save）： 

    @Test@DisplayName("新增单个文档")void saveDoc(){EsNews news = new EsNews();news.setId("1");//如果不设置ID,Spring则会帮你生成一个ES风格的随机IDnews.setTitle("电影《不能说的秘密》热映");news.setContent("内容：不能说的秘密............牛X..");news.setAuthor("周杰伦");news.setTags(Arrays.asList("电影", "国产"));news.setPublishDate(new Date());news.setCreateTime(new Date());news.setViewCount(100L);esNewsRepository.save(news);}

文档批量新增（saveAll）：

    @Test@DisplayName("批量新增文档")void saveBatchDoc(){List<EsNews> newsList = new ArrayList<>();for (int i = 1; i <= 11; i++) {EsNews news = new EsNews();news.setId(String.valueOf(i));news.setTitle("电影《CPW的奇幻世界 " + i + "》");news.setContent("内容 " + i);news.setAuthor("作者" + i);news.setTags(Arrays.asList("电影", "奇幻"));news.setPublishDate(new Date());news.setCreateTime(new Date());news.setViewCount(100L + i);newsList.add(news);}esNewsRepository.saveAll(newsList);}

4.3.3 修改

！！！ElasticsearchRepository！！！的修改跟新增是同一个接口，如果你的对象携带ID，那么ES会先查询文档库里是有存在这么一个ID，如果存在的话则进行 先删除 然后 覆盖！！

    @Test@DisplayName("新增单个文档")void saveDoc(){EsNews news = new EsNews();news.setId("1");//ES会先找文档库里是否存在改ID，先删除再覆盖news.setTitle("电影《不能说的秘密》热映");news.setContent("内容：不能说的秘密........牛X..更新覆盖操作");news.setAuthor("周杰伦");news.setTags(Arrays.asList("电影", "国产"));news.setPublishDate(new Date());news.setCreateTime(new Date());news.setViewCount(100L);esNewsRepository.save(news);}

如果你想做到只修改文档中其中一条数据，比如只把作者周杰伦修改成CPW，那就需要用到第五节【高阶用法】Elasticsearch Java API Client

4.3.3 查询

需求：我要查询文档编号为999的文档

tips:简单的查询，比如根据ID查询文档，ElasticsearchRepository已经自己封装好了，不用另外写。（findById）

    @Test@DisplayName("根据ID查询文档")void searchByID(){Optional<EsNews> news = esNewsRepository.findById("999");System.out.println(news);}

需求：我要分页查询，标题包含【奇幻世界】，作者精准是【作者1】的文档

tips:这种复杂多条件的就需要我们自己写，如果是模糊查询的则用Containing

1、EsNewsRepository新增接口findByTitleContainingOrAuthor：

public interface EsNewsRepository extends ElasticsearchRepository<EsNews,String> {Page<EsNews> findByTitleContainingOrAuthor(String Title, String Author,Pageable pageable);}

2、使用

    @Test@DisplayName("分页查询条件")void searchAll(){Pageable pageable = PageRequest.of(0, 10);Page<EsNews> pageList = esNewsRepository.findByTitleContainingOrAuthor("奇幻世界","作者1",pageable);for (EsNews news : pageList) {System.out.println(news);}}

根据4.2中的关键词，还有更多的用法例如过滤、排序

4.3.4 删除

删除就没什么好说的了，直接上代码！

    @Test@DisplayName("根据ID删除文档")void deleteDocById(){esNewsRepository.deleteById("1");System.out.println("ID为1的文档删除成功");}@Test@DisplayName("批量删除文档")void deleteBatchDoc(){esNewsRepository.deleteAll();System.out.println("文档批量删除成功");}@Test@DisplayName("根据ID批量删除文档")void deleteBatchDocByIds(){List<String> idList = Arrays.asList("1", "2");esNewsRepository.deleteAllById(idList);System.out.println("根据ID批量删除文档删除成功");}

5、【高阶用法】Elasticsearch Java API Client

一句话：Spring Data Elasticsearch不能实现的，再用Elasticsearch Java API Client，例如只更新数据中的个别字段数据，高级查询（聚合查询），bulk函数等。。

Elasticsearch Java API Client对熟悉ES语句的同学非常友好，学会基本代码用法跟写语句一样丝滑。

不熟悉语句建议看一下ES入门教程：Elasticsearch8（ES）保姆级菜鸟入门教程-CSDN博客

建议看着文档配合服用~

5.1 ElasticsearchClient

    @Autowiredprivate ElasticsearchClient elasticsearchClient;

所有的ES8功能都在ElasticsearchClient中，先来看看有哪些方法：

可以看出CRUD的方法和参数，分别不同：

查询的语句用的是SearchRequest

更新的语句用的是UpdateRequest

新增的语句用的是CreateRequest

删除的语句用的是DeleteRequest

批量操作语句用的是BulkRequest

5.2 更新数据个别字段

需求：更新999号文档，将作者名修改为CPW，标题修改为：CPW的《不能说的秘密》

    @Test@DisplayName("更新数据的个别字段")void updateNews() throws IOException {UpdateRequest<Object, Object> updateRequest = UpdateRequest.of(u -> u.index("news").id("999").doc(Map.of("author", "CPW","title", "CPW的《不能说的秘密》")));elasticsearchClient.update(updateRequest, EsNews.class);}

对比语句：

效果：

5.3 bulk（高性能批量操作）

例子：bulk的批量插入

    @Test@DisplayName("bulk的批量使用")void bulkNews() throws IOException {//数据List<EsNews> newsList = new ArrayList<>();EsNews news1 = new EsNews("777", "CPW的Elasticsearch入门1", "CPW写的Elasticsearch入门教程,整合了Springboot3", "张三", Arrays.asList("教程", "入门"),new Date(), new Date(), 1000L);EsNews news2 = new EsNews("888", "CPW的Elasticsearch入门2", "CPW写的Elasticsearch入门教程,整合了Springboot3", "李四", Arrays.asList("教程", "入门"),new Date(), new Date(), 1000L);newsList.add(news1);newsList.add(news2);//构建bulkRequest请求BulkRequest.Builder builder = new BulkRequest.Builder();for (EsNews news : newsList) {builder.operations(op -> op.index(idx -> idx.index("news").id(news.getId()).document(news)));}BulkResponse bulk = elasticsearchClient.bulk(builder.build());if (bulk.errors()) {System.out.println("存在失败的操作:");bulk.items().forEach(item -> {if (item.error() != null) {System.out.println("失败项: " + item.error().reason());}});} else {System.out.println("批量新增成功，共新增: " + bulk.items().size() + " 条");}}

需要使用到批量更新，删除，等操作直接修改builder.operations下的接口即可。

5.4 高亮查询

    @Test@DisplayName("高亮查询")void highLightNews() throws IOException {SearchRequest searchRequest = SearchRequest.of(s -> s.index("news").query(q -> q.multiMatch(m -> m.query("CPW").fields("title", "content"))).highlight(h -> h.fields("title",f -> f)//f->f启动默认配置，等同于.preTags("<em>").postTags("</em>").fields("content",f -> f).preTags("<em style='color:red'>") // 自定义高亮前缀标签.postTags("</em>")));SearchResponse<EsNews> search = elasticsearchClient.search(searchRequest, EsNews.class);List<Hit<EsNews>> hits = search.hits().hits();hits.forEach(hit->{if(hit.highlight().containsKey("title") && hit.source() != null){hit.source().setTitle(hit.highlight().get("title").get((0)));}if(hit.highlight().containsKey("content") && hit.source() != null){hit.source().setContent(hit.highlight().get("content").get((0)));}System.out.println(hit.source());});}

ES语句对比：

返回结果：

5.5 聚合查询

需求：查询每个作者，各自写了多少篇新闻。

@Test@DisplayName("聚合查询")void BucketingNews() throws IOException {SearchRequest searchRequest = SearchRequest.of(s -> s.index("news").size(0).aggregations("author_count",a -> a.terms(t -> t.field("author"))));SearchResponse<EsNews> search = elasticsearchClient.search(searchRequest, EsNews.class);List<StringTermsBucket> CountList = search.aggregations().get("author_count").sterms().buckets().array();System.out.println(CountList);}

6、【最佳实践】Elasticsearch+消息队列（RabbitMQ）+数据库（MYSQL）

实际应用

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