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SpringBoot集成Elasticseach
2023-04-11 16:31:00
一、Elasticseach介绍
1.简单介绍
官网：
开源搜索：Elasticsearch、ELK Stack 和 Kibana 的开发者 | Elastic
https://www.elastic.co/cn/
ElasticSeach详细安装教程--图文介绍超详细：
ElasticSeach详细安装教程--图文介绍超详细_小小张自由—>张有博-CSDN博客
ElasticSeach详细安装教程--图文介绍超详细。Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。 作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。Elasticsearch 是一个基于JSON的分布式搜索和分析引擎。
https://blog.csdn.net/promsing/article/details/122722302
令人记忆深刻的口号：能够发现意料之中以及意料之外的情况
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。是一种全文检索技术。
Elasticsearch 是位于 Elastic Stack 核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash 和 Beats 有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在 Elasticsearch 中。Kibana 使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理和监控堆栈。Elasticsearch 是索引、搜索和分析魔法发生的地方。
Elasticsearch 是一个基于JSON的分布式搜索和分析引擎。
Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
2.对比关系：
索引（indices）--------------------------------Databases 数据库
类型（type）-----------------------------Table 数据表
文档（Document）----------------Row 行
字段（Field）-------------------Columns 列
3.详细说明：
概念
说明
索引库（indices）
indices是index的复数，代表许多的索引，
类型（type）
类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档（document）
存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）
文档中的属性
映射配置（mappings）
字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性
4.查出数据的解释
took：查询花费时间，单位是毫秒
time_out：是否超时
_shards：分片信息
hits：搜索结果总览对象
total：搜索到的总条数
max_score：所有结果中文档得分的最高分
hits：搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息
_index：索引库
_type：文档类型
_id：文档id
_score：文档得分
_source：文档的源数据
二、SpringBoot集成Elasticseach
1.引入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
2.添加配置
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-name: elasticsearch
cluster-nodes: 192.168.7.132:9300
3.创建pojo类与索引对应
package com.leyou.elasticsearch.pojo;
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;
/**
* 创建pojo类与索引对应
*
* @author Promsing（张有博）
* @version 1.0.0
* @since 2022/1/26 - 20:35
*/
@Document（indexName = "item", type = "docs", shards = 1, replicas = 0）
public class Item {
@Id
private Long id;
/**
* 标题
*/
@Field（type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word"）
private String title;
/**
* 分类
*/
@Field（type = FieldType.Keyword）
private String category;
/**
* 品牌
*/
@Field（type = FieldType.Keyword）
private String brand;
/**
* 价格
*/
@Field（type = FieldType.Double）
private Double price;
/**
* 图片地址
*/
@Field（type = FieldType.Keyword）
private String images;
public Long getId（） {
return id;
}
public void setId（Long id） {
this.id = id;
}
public String getTitle（） {
return title;
}
public void setTitle（String title） {
this.title = title;
}
public String getCategory（） {
return category;
}
public void setCategory（String category） {
this.category = category;
}
public String getBrand（） {
return brand;
}
public void setBrand（String brand） {
this.brand = brand;
}
public Double getPrice（） {
return price;
}
public void setPrice（Double price） {
this.price = price;
}
public String getImages（） {
return images;
}
public void setImages（String images） {
this.images = images;
}
public Item（） {
}
public Item（Long id, String title, String category, String brand, Double price, String images） {
this.id = id;
this.title = title;
this.category = category;
this.brand = brand;
this.price = price;
this.images = images;
}
@Override
public String toString（） {
return "Item{" +
"id=" + id +
", title='" + title + '\'' +
", category='" + category + '\'' +
", brand='" + brand + '\'' +
", price=" + price +
", images='" + images + '\'' +
'}';
}
}
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