Spring Data Elasticsearch：搜索引擎集成 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Spring Data Elasticsearch：让你的应用拥有猎豹般的搜索速度 🐆

大家好！我是你们的老朋友，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老码农。今天，咱们不聊那些高大上的架构，也不谈那些虚头巴脑的理论，咱们来聊点实在的，聊聊如何用 Spring Data Elasticsearch 打造一个拥有猎豹般搜索速度的应用！🚀

想象一下，你的应用数据量越来越大，用户每次搜索都得等个天荒地老，抱怨声不断。你是不是焦头烂额，恨不得把服务器砸了？别慌！今天，咱们就来拯救你的服务器，让你的用户体验飞起来！

一、为什么选择 Elasticsearch？

在开始之前，咱们先来聊聊 Elasticsearch (ES)。为什么那么多公司都在用它？它到底有什么魔力？

速度快如闪电⚡️: ES 基于 Lucene 构建，Lucene 是一个高性能的全文搜索引擎库。ES 继承了 Lucene 的强大之处，能以近乎实时的速度进行搜索和分析。
灵活的Schema: ES 允许你以 JSON 文档的形式存储数据，不需要预先定义严格的 Schema。这意味着你可以更灵活地处理各种类型的数据。
可扩展性强💪: ES 可以轻松地扩展到数百台服务器，处理海量数据。
RESTful API: ES 提供了 RESTful API，方便你从各种编程语言和平台访问。
功能丰富🎁: ES 提供了各种强大的功能，包括全文搜索、聚合、地理位置搜索等等。

简单来说，如果你需要一个速度快、灵活、可扩展的搜索引擎，ES 绝对是你的不二之选！👍

二、 Spring Data Elasticsearch：让集成变得如此简单 🍰

现在，我们已经了解了 ES 的强大之处。接下来，我们要介绍 Spring Data Elasticsearch (SDE)，一个让 ES 集成变得无比简单的神器。

SDE 是 Spring Data 项目的一部分，它提供了一套易于使用的 API，用于访问和操作 ES。它简化了许多繁琐的 ES 操作，让你能够专注于业务逻辑，而不是底层实现细节。

想象一下，以前你需要写大量的 ES 查询 DSL 代码，现在只需要几行简单的 Spring Data 代码，就能完成同样的事情。这简直是程序员的福音！🎉

SDE 的主要优势：

Repository 抽象: SDE 提供了 Repository 抽象，让你能够像操作 JPA Repository 一样操作 ES。你只需要定义一个简单的接口，SDE 会自动帮你生成实现代码。
强大的查询构建器: SDE 提供了强大的查询构建器，让你能够轻松地构建复杂的 ES 查询。你可以使用链式调用，一步一步地构建你的查询。
自动映射: SDE 可以自动将 Java 对象映射到 ES 文档，反之亦然。你不需要手动编写映射代码。
事务支持: SDE 提供了事务支持，让你能够确保数据的一致性。

三、实战演练：打造一个简单的搜索应用 🔨

理论知识讲了一堆，咱们还是得来点实际的。接下来，我们就来一步一步地打造一个简单的搜索应用。

1. 项目搭建:

首先，我们需要创建一个 Spring Boot 项目，并添加必要的依赖。

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

2. 配置 ES 连接:

我们需要在 application.properties 或 application.yml 文件中配置 ES 连接信息。

spring.data.elasticsearch.client.reactive.endpoints=localhost:9200

3. 定义实体类:

我们需要定义一个 Java 实体类，用于表示 ES 中的文档。

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 = "products")
public class Product {

    @Id
    private String id;

    @Field(type = FieldType.Text, name = "name")
    private String name;

    @Field(type = FieldType.Text, name = "description")
    private String description;

    @Field(type = FieldType.Double, name = "price")
    private Double price;

    // Getters and setters
}

@Document(indexName = "products"): 指定该实体类对应的 ES 索引名为 "products"。
@Id: 指定 id 字段为主键。
@Field(type = FieldType.Text, name = "name"): 指定 name 字段的类型为 Text，并映射到 ES 中的 "name" 字段。
- FieldType.Text: 适用于需要进行全文搜索的字段。
- FieldType.Keyword: 适用于不需要进行分词的字段，例如 ID、状态等。
- FieldType.Integer, FieldType.Long, FieldType.Double, FieldType.Date, FieldType.Boolean 等等。

4. 定义 Repository 接口:

我们需要定义一个 Repository 接口，用于访问和操作 ES。

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {

    List<Product> findByNameContaining(String keyword);

    List<Product> findByDescriptionContaining(String keyword);

    List<Product> findByNameContainingOrDescriptionContaining(String keyword);
}

ElasticsearchRepository<Product, String>: 指定 Repository 操作的实体类为 Product，主键类型为 String。
findByNameContaining(String keyword): 根据名称包含指定关键字进行搜索。
findByDescriptionContaining(String keyword): 根据描述包含指定关键字进行搜索。
findByNameContainingOrDescriptionContaining(String keyword): 根据名称或描述包含指定关键字进行搜索。

SDE 会自动根据方法名生成 ES 查询 DSL 代码。这就是 Repository 抽象的强大之处！ 😎

5. 创建 Controller:

我们需要创建一个 Controller，用于处理用户的搜索请求。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/products")
public class ProductController {

    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;

    @GetMapping("/search")
    public List<Product> search(@RequestParam("keyword") String keyword) {
        return productRepository.findByNameContainingOrDescriptionContaining(keyword);
    }

    @PostMapping("/add")
    public Product addProduct(@RequestBody Product product) {
        return productRepository.save(product);
    }
}

@Autowired private ProductRepository productRepository;: 注入 ProductRepository。
@GetMapping("/search"): 处理 /products/search 请求，根据 keyword 参数进行搜索。
@PostMapping("/add"): 处理 /products/add 请求，添加一个新产品。

6. 测试:

启动你的 Spring Boot 应用，并使用 Postman 或 curl 等工具发送请求。

添加产品:

POST /products/add
Content-Type: application/json

{
  "name": "超级好用的手机",
  "description": "这款手机性能强大，拍照清晰，续航持久。",
  "price": 5999.00
}

搜索产品:

GET /products/search?keyword=手机

你应该能够看到包含 "手机" 关键字的产品信息。

四、进阶技巧：让你的搜索更上一层楼 🚀

上面只是一个简单的示例。在实际应用中，我们可能需要更复杂的搜索功能。接下来，我们就来介绍一些进阶技巧，让你的搜索更上一层楼。

1. 使用 ElasticsearchTemplate:

ElasticsearchTemplate 是 SDE 提供的另一个 API，它提供了更底层的 ES 操作。你可以使用 ElasticsearchTemplate 执行更复杂的查询，例如聚合、地理位置搜索等等。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHits;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.CriteriaQuery;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class ProductSearchService {

    @Autowired
    private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

    public List<Product> searchProducts(String keyword) {
        Criteria criteria = new Criteria("name").contains(keyword).or(new Criteria("description").contains(keyword));
        CriteriaQuery query = new CriteriaQuery(criteria);

        SearchHits<Product> searchHits = elasticsearchOperations.search(query, Product.class);

        return searchHits.stream()
                .map(SearchHit::getContent)
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

elasticsearchOperations.search(query, Product.class): 使用指定的查询和实体类进行搜索。

2. 使用 Criteria API:

Criteria API 是 SDE 提供的另一种构建查询的方式。它可以让你以更灵活的方式构建复杂的查询。

Criteria criteria = new Criteria("price").greaterThan(1000).and(new Criteria("price").lessThan(5000));

3. 使用 @Query 注解:

@Query 注解允许你直接编写 ES 查询 DSL 代码。这在你需要执行一些 SDE 不支持的查询时非常有用。

import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Query;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {

    @Query("{"bool": {"must": [{"match": {"name": "?0"}}]}}")
    List<Product> findByNameCustomQuery(String name);
}

@Query("{"bool": {"must": [{"match": {"name": "?0"}}]}}"): 指定使用 ES 查询 DSL 代码进行搜索。 ?0 表示方法参数。

4. 优化索引:

索引的优化对于搜索性能至关重要。你可以根据你的业务需求，调整索引的设置，例如分片数、副本数、分析器等等。

5. 使用聚合:

ES 提供了强大的聚合功能，可以让你对搜索结果进行统计和分析。例如，你可以统计某个商品类别的平均价格、销量等等。

五、常见问题与解决方案 ❓

在使用 SDE 的过程中，你可能会遇到一些问题。接下来，我们就来介绍一些常见问题与解决方案。

问题	解决方案
ES 连接失败	检查 ES 服务是否启动，检查连接配置是否正确。
无法创建索引	检查 ES 用户是否有创建索引的权限，检查索引名称是否合法。
搜索结果不准确	检查字段类型是否正确，检查分析器是否正确，检查查询语句是否正确。
搜索性能差	优化索引，优化查询语句，增加 ES 节点。
数据映射错误	检查实体类字段与 ES 字段的映射关系是否正确。

六、总结与展望 📝

今天，我们一起学习了 Spring Data Elasticsearch 的基本用法和一些进阶技巧。掌握了这些知识，你就可以轻松地打造一个拥有猎豹般搜索速度的应用了！ 🚀

当然，ES 的世界博大精深，还有很多知识值得我们去探索。例如，如何使用 ES 进行日志分析、安全分析等等。

希望这篇文章能够帮助你更好地理解和使用 Spring Data Elasticsearch。如果你有任何问题，欢迎留言交流。

最后，祝大家编码愉快！ 🎉

表情包时间！

解决 bug 的时候： 🐛 -> 🦋
看到代码报错的时候： 😱
成功运行代码的时候： 🥳
写完这篇博客的时候： 😴

希望大家喜欢这篇分享！我们下次再见！ 👋

Spring Data Elasticsearch：让你的应用拥有猎豹般的搜索速度 🐆

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