SpringBoot集成ES 7.6.2 并对字段进行中文和拼音分词处理
文章目录
- 前言
- 一、为什么不用spring封装的spring-data-es？
- 二、springboot集成es的两种方式
- 1.spring-data-es使用elasticsearch
- 2.doc对象的注解
- 2.doc对象的注解
- 二、hightLevelClient对ES进行操作
- 1.doc对象
- 2.中文，拼音分词器同时使用
- 3.使用client进行crud操作
- 特别提醒
- 安装es head插件
- 总结
前言
在最近做的流媒体项目中需要集成ES搜索引擎，目前ES最新版本为7.x版本，在以往的项目中我都采用的是spring集成的spring-data-es,使用自定义类集成elasticsearchRepository来实现crud操作，目前spring家族的更新较慢，采用es官网推荐的rest-client会有不错的效率提升
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、为什么不用spring封装的spring-data-es？
这位博主进行较为详细的说明
简单的说明：
1.springdataes采用的即将废弃的TransportClient，而TransportClient在es7版本中已经为弃用
2.spring更新速度慢，但是在springboot2.3.0后已经支持到es7版本
3.hightLevelClient虽然crud操作较为麻烦，但是在语法上更像dsl语言，也就是说可以参考dsl语言进行编程
4.rest-client有两种客户端，版本低的采用low-level-client,版本能跟上的采用high-level-client
二、springboot集成es的两种方式
虽然我采用的是es推荐的client，但是这里也给出springdataes的方式
1.spring-data-es使用elasticsearch
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency>
注意：
springboot在2.3.0 才集成es 7.x版本，如果springboot是2.2.x版本需要手动指定es版本，因为2.2.x版本内置es为6.x版本，而springboot 2.1.x不建议使用es7.x版本，可能一些类找不到
我使用的是springboot 2.2.5版本，在代码中指定es版本
<properties><java.version>1.8</java.version><elasticsearch.version>7.6.2</elasticsearch.version></properties>
2.doc对象的注解
代码如下（示例）：
@Data
@ApiModel("ES文件存储对象")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(indexName = "upload-file") //取消type，
public class UploadFileDoc {@Idprivate String id;@ApiModelProperty("原始文件名")@Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_max_word")private String fileName;@ApiModelProperty("文件类型")@Field(type = FieldType.Keyword)private String type;@ApiModelProperty("缩略图")private String picUrl;@ApiModelProperty(value = "创建人")@Field(type = FieldType.Keyword)private String createBy;@Field(type = FieldType.Date)private Date createTime;@Field(type = FieldType.Date)private Date updateTime;
}
在@filed注解中指定分词器细粒度为ik_max_word，也可以指定ik_smart，这种注解方式只能指定单一的分词器，而拼音分词器，可以将ik_max_word替换为analyzer = "pinyin_analyzer"
在es7.x版本里不需要指定type类型，默认为_doc，在es8会废除type类型，原因是不同type是存储在同一个索引中，会影响lucene的压缩性能。
2.doc对象的注解
@Repository
public interface UploadFileDocRepository extends ElasticsearchRepository<UploadFileDoc,String> {}
es中的index索引会在程序启动的时候扫描到这个类，并对该类指定的对象上的注解进行分析，从而创建对应的索引和字段，已经字段的类型
至此，在controller或者其他层调用UploadFileDocRepository 对象，进行crud操作
二、hightLevelClient对ES进行操作
1.doc对象
@Builder
@Data
@ApiModel("ES文件存储对象")
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(indexName = "upload-file")
@Setting(settingPath = "uploadfile_setting.json")
@Mapping(mappingPath = "uploadfile_mapping.json")
public class UploadFileDoc {@Idprivate String id;@ApiModelProperty("原始文件名")//@Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_max_word")private String fileName;@ApiModelProperty("文件类型")//@Field(type = FieldType.Keyword)private String type;@ApiModelProperty("缩略图")private String picUrl;@ApiModelProperty(value = "创建人")//@Field(type = FieldType.Keyword)private String createBy;//@Field(type = FieldType.Date)private Date createTime;//@Field(type = FieldType.Date)private Date updateTime;}
2.中文，拼音分词器同时使用
springBoot提供多种字段映射方式，第一种说的是使用@Field注解对字段进行类型分类并指定分词器，但是这种方式不满足一些特定场景，现在使用@setting和@mapping指定json文件来实现
直接贴代码：
uploadfile_setting.json
{"index": {"number_of_shards" : "3","number_of_replicas" : "1","analysis": {"analyzer": {"default" : {"tokenizer" : "ik_max_word"},"pinyin_analyzer": {"tokenizer": "my_pinyin"}},"tokenizer": {"my_pinyin": {"type": "pinyin",//true：支持首字母"keep_first_letter": true,//false：首字母搜索只有两个首字母相同才能命中，全拼能命中//true：任何情况全拼，首字母都能命中"keep_separate_first_letter": false,//true：支持全拼 eg: 刘德华 -> [liu,de,hua]"keep_full_pinyin": true,"keep_original": true,//设置最大长度"limit_first_letter_length": 16,"lowercase": true,//重复的项将被删除,eg: 德的 -> de"remove_duplicated_term": true}}}}
}
setting 文件指定分片数，默认为5和1，指定默认分词器为ik分词器，拼音分词器为my_pinyin，并且设置my_pinyin的分词属性，该文件可以在百度找到。但是建议使用es-head来查看索引属性获取
uploadfile_mapping.json
该文件百度上很多都是错的，可能是版本问题，很多加上的mappings:{}字段，也有加上index和type名的字段，在项目启动时，会报格式错误，这就是为什么我推荐大家参考es-head里面，如果生成不了，可以使用第一种方式来生成后进行查看
{"properties": {"createBy": {"type": "keyword"},"createTime": {"type": "date"},"type": {"type": "keyword"},"fileName": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_max_word","fields": {"pinyin": {"type": "text","term_vector": "with_positions_offsets","analyzer": "pinyin_analyzer","boost": 10.0}}}}
}
3.使用client进行crud操作
这篇博客写的很详细，并且例举了dsl对比
简单说，就是创建request作为参数来代入client方法中
比如： 删除 ：创建 DeleteRequest 设置参数后 restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
更新：创建UpdateRequest 设置参数后 restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
其他高级查询，需要了解dsl语言来封装对象
特别提醒
ES对版本一致性要求较为严格，所以使用es7.x那么es服务器也建议采用对应的版本
1.分词器下载连接 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
2.因为是同一哥们写的，所以ik和pinyin分词器在一起
3.pinyin分词器如果没有7.6.2版本，那么修改配置文件强行转为对应版本,否则肯定报错
安装es head插件
1.谷歌浏览器支持head插件，直接使用
2.自己安装，下载链接 https://codechina.csdn.net/mirrors/mobz/elasticsearch-head?utm_source=csdn_github_accelerator
3.自己安装需要node.js环境，因为下载包貌似是一个前端页面包，擦
4.node.js 下载链接 https://nodejs.org/en/download/
5.安装grunt，在node.js的目录使用cmd，输入命令npm install -g grunt -cli
6.进入head的根目录下，cmd 输入npm install对文件进行编译
7.在同样的根目录下cmd 输入 grunt server即可启动
8.不安装grunt，可以使用npm run start 同样可以启动
9.linux后台运行 grunt server & 或者npm run start &
10.修改es-head默认访问地址为localhost:9200，可以修改_site/app.js中修改localhost为目标地址
总结
好好学习，es水很深，我拿捏不住
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