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Spring Data 是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问。
Spring Data的官方:https://spring.io/projects/spring-data
其实Spring Data框架的出现,是为了更好快速的操作ES服务器,简化ES的操作。
自然操作的就是Spring Data Elasticsearch对应的内容。
创建一个springboot项目。
第一步:项目依赖,配置文件如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <version>2.3.6.RELEASE</version> <relativePath/> </parent> <groupId>org.itholmes</groupId> <artifactId>es-spring</artifactId> <version>1.0</version> <properties> <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-test</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-test</artifactId> </dependency> </dependencies> </project>
第二步:配置application.properties文件。
# es服务地址 为了项目引用
elasticsearch.host=127.0.0.1
# es服务端口
elasticsearch.port=9200
# 配置日志级别,开启debug日志
logging.level.com.itholmes.es=debug
第三步:创建SpringBoot主程序。
package com.itholmes.es;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class SpringDataElasticSearchMainApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringDataElasticSearchMainApplication.class,args);
}
}
第四步:创建实体类,通过实体类来作为数据进行相关操作。
package com.itholmes.es; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import lombok.ToString; @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor @ToString public class Product { private Long id; // 商品唯一标识 private String title; // 商品名称 private String category; // 分类名称 private Double price; // 商品价格 private String images; // 图片地址 }
第五步:创建ElasticsearchConfig类,对应的配置文件。
package com.itholmes.es; import lombok.Data; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.elasticsearch.config.AbstractElasticsearchConfiguration; // @ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch") 去匹配 elasticsearch.host 和 elasticsearch.port。 @ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch") @Configuration @Data public class ElasticsearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration { private String host; private Integer port; @Override public RestHighLevelClient elasticsearchClient() { RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port)); RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(builder); return restHighLevelClient; } }
第六步:配置 DAO数据 访问对象,获取数据。
package com.itholmes.es;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
// ElasticsearchRepository<Product,Long> 来进行操作
@Repository
public interface ProductDao extends ElasticsearchRepository<Product,Long> {
}
第七步:配置 实体类映射操作。
package com.itholmes.es; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import lombok.ToString; 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; @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor @ToString // 关联索引,分片,备份 @Document(indexName = "product",shards = 3,replicas = 1) public class Product { /** * 必须有id,这里的id是全局唯一的标识,等同于es中的_id。 */ @Id private Long id; // 商品唯一标识 /** * type: 字段数据类型 * analyzer:分词器类型 * index: 是否索引(默认为:true) * Keyword:短语,不进行分词 就是关键字不能分开 */ @Field(type = FieldType.Text) // ,analyzer = "ik_max_word" private String title; // 商品名称 @Field(type = FieldType.Keyword) private String category; // 分类名称 @Field(type = FieldType.Double) private Double price; // 商品价格 @Field(type = FieldType.Keyword,index = false) // index = false 就是不做索引查询的 private String images; // 图片地址 }
第八步:做一个测试,简单走个测试就会把对应索引创建出来(初始化创建)。
package com.itholmes.es; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.PageRequest; import org.springframework.data.domain.Sort; import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner; import java.util.ArrayList; @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class SpringDataESProductDaoTest { // 注入ElasticsearchRestTemplate @Autowired private ProductDao productDao; // 新增数据 @Test public void save(){ // 其实就是把后台相关数据,存储到了ES中。 Product product = new Product(); product.setId(2L); product.setTitle("华为手机"); product.setCategory("手机"); product.setPrice(2999.0); product.setImages("http://www.itholmes/hw.jpg"); productDao.save(product); // 查看:get方法 http://127.0.0.1:9200/product/_doc/2 } // 修改数据 @Test public void update(){ Product product = new Product(); product.setId(2L); // id相同就是修改数据 product.setTitle("华为222手机"); product.setCategory("手机"); product.setPrice(2999.0); product.setImages("http://www.itholmes/hw.jpg"); productDao.save(product); //查看:get方法 http://127.0.0.1:9200/product/_doc/2 } // 根据id查询 @Test public void findById(){ Product product = productDao.findById(2L).get(); System.out.println(product); } // 查询所有 @Test public void findAll(){ Iterable<Product> all = productDao.findAll(); for (Product product : all) { System.out.println(product); } } // 删除 @Test public void delete(){ Product product = new Product(); product.setId(2L); productDao.delete(product); } // 批量新增 @Test public void saveAll(){ ArrayList<Product> productList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 10; i++) { Product product = new Product(); product.setId(Long.valueOf(i)); product.setTitle("[" + i + "]" + "小米手机"); product.setCategory("手机"); product.setPrice(1999.0 + i); product.setImages("http://itholems.com" + i); productList.add(product); } productDao.saveAll(productList); } // 分页查询 @Test public void findByPageable(){ // 设置排序(排序方式,正序还是倒序,排序的id) Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.DESC, "id"); int currentPage = 0; // 当前页 第一页从0开始,1表示第二页 int pageSize = 5; // 每页显示多少条 PageRequest pageRequest = PageRequest.of(currentPage, pageSize, sort); Page<Product> productPage = productDao.findAll(pageRequest); for (Product product : productPage) { System.out.println(product); } } }
SpringData 文档搜索
package com.itholmes.es; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.PageRequest; import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner; @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class SpringDataESSearchTest { @Autowired ProductDao productDao; // 文档搜索 @Test public void termQuery(){ TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("category", "手机"); Iterable<Product> products = productDao.search(termQueryBuilder); for (Product product : products) { System.out.println(product); } } // 分页请求 @Test public void termQueryByPage(){ int currentPage = 0; int pageSize = 5; PageRequest pageRequest = PageRequest.of(currentPage, pageSize); TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("category", "手机"); Page<Product> products = productDao.search(termQueryBuilder, pageRequest); for (Product product : products) { System.out.println(product); } } }
此外还有,Spark Streaming框架 集成、Flink框架集成等等,先将数据经过它们处理,之后存储到ES服务器中。
Elasticsearch的基础是 Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体路径可在ES的配置文件 …/config/elasticsearch.yml中配置。
SSD是 固态硬盘。
硬件选择推荐如下:
分片 和 副本并不是无限分配的。
分片的代价:
具体要根据架构师技术人员进行确认:
遵循的原则:
推迟分片分配:
存放规则:
查询的时候有两种情况:不带routing路由查询、待routing路由查询。
针对搜索性能要求不高,但是对于写入要求较高的场景,我们需要尽可能的选择恰当写优化策略。
批量操作:
优化存储设备:
合理的使用合并:(将 段 合并 )
减少Refresh次数:
加大Flush设置:
减少副本的数量:
ES默认安装后设置的内存是1GB ,对于一个现实业务来说设个设置太小了。
不过,可以配置一下。
jvm.options文件进行配置:
配置内存的原则:
像上面那个64g的 最佳配置就是设置为31G。 -Xms 31g -Xmx 31g。
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