【主流技术】ElasticSearch 在 Spring 项目中的实践

前言

ElasticSearch简称es，是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎。
它可以近乎实时的存储、检索数据，其扩展性很好，ElasticSearch是企业级应用中较为常见的技术。
下面和大家分享 ElasticSearch 集成在Spring Boot 项目的一些学习心得。
一、ElasticSearch概述

1.1基本认识

ElasticSearch 是基于 Lucene 实现的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。
Elasticsearch 还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均是被索引的数据且可被搜索，它能够扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。
Elasticsearch 可以通过简单的 RESTful 风格 API 来隐藏 Lucene  的复杂性，让搜索变得更加简单。
1.2核心概念

Elasticsearch 的核心概念是 Elasticsearch 搜索的过程，在搜索的过程中，Elasticsearch 的存储过程、数据结构都会有所涉及。

• 对比关系型数据库
  
  表1关系型数据库Elasticsearch数据库（DataBase）索引（indices）表（table）types（已弃用）行（rows）documents字段（columns）fields
  

注：

• Elasticsearch （集群）中可以包含多个indices（对应库），每个索引中可以包含多个types（对应表），每个types下面又包含多个documents（对应行记录），每个documents中又含有多个fields（对应字段）。
  
• Elasticsearch 中一切数据的格式都是 JSON。
  

• documents
  
• fields
  
• types（弃用）
  
• indices
  
  Elasticsearch 中的索引是一个非常大的文档集合，存储了映射类型的字段和其它设置，被存储在各个分片上。
  

1.3倒排索引

Elasticsearch 使用一种名为倒排索引的结构进行搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。
传统数据库的搜索结构一般以id为主，可以一一对应数据库中的所有内容，即key-value的形式。
而倒排索引则与之相反，以内容为主，将所有不重复的内容记录按照匹配的程度（阈值）进行展示，即value-key的形式。
以下举两个例子来进行说明。

• 例一：
  
  在关系型数据库中，数据是按照id的顺序进行约定的，记录的id具有唯一性，方便人们使用id去确定内容，如表2所示：
  表2idlabel1java2java3java,python4python
  
• 例二：
  
  在 ElasticSearch 中使用倒排索引：数据是按照不重复的内容进行约定的，不重复的内容具有唯一性，这样可以快速地找出符合内容的记录，再根据匹配的阈值去进行展示，如表3所示：
  labelidjava1,2,3python4,3
  

1.4了解ELK

ELK 是 ElasticSearch、Logstash、Kibana这三大开源框架首字母大写简称。
其中 Logstash 是中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）中收集不同的数据格式，经过过滤后支持输送到不同的目的地（文件/MQ/Redis/elasticsearch/kafka等）。
而 Kibana 可以将 ElasticSearch 的数据通过友好的可视化界面展示出来，且提供实时分析的功能。
ELK一般来说是一个日志分析架构技术栈的总称，但实际上 ELK 不仅仅适用于日志分析，它还可以支持任何其它数据分析和收集的场景，日志的分析和收集只是更具有代表性，并非 ELK 的唯一用途。
二、ElasticSearch（插件）安装

2.1安装声明

• 适用于JDK1.8及以上版本
  
• ElasticSearch客户端
  
• 界面工具
  
• ElasticSearch版本与Maven依赖版本对应
  

2.2 ElasticSearch下载

官网地址：https://www.elastic.co
下载地址（7.6.1版本）：https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-7-6-1，推荐迅雷下载（速度较快）。
2.3安装ElasticSearch

将下载好的压缩包进行安装即可，解压后如下图所示：

解压安装

• 安装目录
  
  
  
  • bin 启动文件
    
  • config 配置文件
    
    
    
    • log4j2：日志配置文件
      
    • jvm.options：Java 虚拟机相关配置
      
    • elasticsearch.yml：elasticsearch配置文件，默认 9200 端口，解决跨域问题。
      
    
    
  • lib 相关jar包
    
  • modules 功能模块
    
  • plugins 插件（如IK分词器）
    
  
  

2.4启动ElasticSearch

打开bin文件夹下的elasticsearch.bat文件，双击启动后访问默认地址：localhost:9200，即可得到以下json格式的数据：

1. {
2.   "name" : "ZHUZQC",
3.   "cluster_name" : "elasticsearch",
4.   "cluster_uuid" : "AMdLpCANStmY8kvou9-OtQ",
5.   "version" : {
6.     "number" : "7.6.1",
7.     "build_flavor" : "default",
8.     "build_type" : "zip",
9.     "build_hash" : "aa751e09be0a5072e8570670309b1f12348f023b",
10.     "build_date" : "2020-02-29T00:15:25.529771Z",
11.     "build_snapshot" : false,
12.     "lucene_version" : "8.4.0",
13.     "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
14.     "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
15.   },
16.   "tagline" : "You Know, for Search"
17. }

复制代码

2.5可视化界面-head安装

下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head/
安装要求：先检查计算机是否安装node.js、npm

• 步骤一：在解压后的文件目录下进入cmd，使用 cnpm install 命令安装镜像文件；
  
• 步骤二：使用 npm run start 命令启动，得到 http://localhost:9100
  
• 步骤三：解决跨域问题，打开 elasticsearch.yml 文件，输入以下代码后保存：
  1. http.cors.enabled: true
  2. http.cors.allow-origin: "*"

  复制代码
• 再次重启elasticsearch，进入http://localhost:9200 验证是否启动成功
  
• 最后进入 http://localhost:9100，得到以下界面，则head启动成功：
  
  

head启动2.6初步创建索引

可以把索引当作一个数据库来使用，具体的创建如下步骤所示：

• 步骤一：点击Indices，在弹出的提示框中填写索引名称，点击确认；
  
• 步骤二：可以在head界面中看到该索引，如下图所示：
  
  

创建索引注：head仅可以当作一个数据可视化的展示工具，对于查询语句推荐使用Kibana。
2.7安装Kibana工具

Kibana是一个针对 ElasticSearch 的开源分析、可视化平台，用于搜索、查看交互存储在ElasticSearch中的数据。
Kibana 操作简单，基于浏览器的的用户界面可以快速创建仪表板（dashboard）并实时显示数据。
官网下载：https://www.elastic.co/downloads/past-releases/kibana-7-6-1
注意事项：Kibana 版本需要和 ElasticSearch 的版本保持一致。
安装步骤如下：

• 步骤一：打开解压缩后的bin文件夹，双击.bat文件；
  
• 步骤二：打开 http://localhost:5601 进入 Kibana 界面
  

2.8使用Kibana工具

在开发的过程中，可供数据测试的工具有很多，比如postman、head、Chrome浏览器等，这里推荐使用 Kibana 进行数据测试。
操作界面如下图所示：

kibana界面三、IK分词器

3.1基本介绍

在使用中文进行搜索时，我们会对要搜索的信息进行分词：将一段中文分成一个个的词语或者句子，然后将分出的词进行搜索。
默认的中文分词是一个汉字一个词，如：“你好世界”，会被分成：“你”，“好”，“世”，“界”。但这样的分词方式显然并不全面，比如还可以分成：“你好”，“世界”。
ik分词器就解决了默认分词不全面的问题，可以将中文进行不重复的分词。
ik分词器提供了两种2算法：ik_smart（最少切分）以及ik_max_word（最细颗粒度划分）。
github下载：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.6.1

• 步骤一：将解压后的所有文件放置在 elasticsearch 下的plugins文件夹下；
  
• 步骤二：重启 elasticsearch
  

3.2使用Kibana测试

• 首先测试 ik_smart（最少切分）算法的分词效果，具体如图3-1所示：
  
  图3-1
  
• 再测试 ik_max_word（最细颗粒度划分）算法的分词效果，具体如图3-2所示：
  

图3-23.3修改本地字典

ik分词的默认字典并不能完全涵盖所有的中文分词，当我们想自定义分词时，就需要修改ik分词器的字典配置。

• 步骤一：打开elasticsearch-7.6.1\plugins\ik\config文件夹，增加自定义dic文件；
  
• 步骤二：在同一文件夹中的IKAnalyzer.cfg.xml里，将上述步骤的dic文件写入自己的扩展字典；
  

具体效果如下图3-3所示：

图3-3四、Rest风格操作

ElasticSearch 使用 Rest 风格来进行一系列操作，具体的命令如图4-1所示：

图4-14.1创建索引

1. PUT /test_1/type/1
2. {
3.   "name": "zhuzqc",
4.   "age": 35364
5. }

复制代码

4.2修改索引内容

1. GET /test_1
2. {
3.   "mappings": {
4.     "properties": {
5.       "name": {
6.         "type": "text"
7.       },
8.       "age": {
9.         "type": "long"
10.       },
11.       "birthdy": {
12.         "type": "date"
13.       }
14.     }
15.   }
16. }

复制代码

4.3更新索引内容

1. POST /test_1/_doc/1/_update
2. {
3.   "doc": {
4.   "name": "noone"  
5.   }
6. }

复制代码

4.4删除索引

1. DELETE test_2

复制代码

4.5关于documents的操作

4.5.1基本操作

documents 可以看作是数据库中的行记录;

• 首先先生产一些 documents  数据：
  

1. PUT zhuzqc/user/3
2. {
3.   "name": "李四",
4.   "age": 894,
5.   "desc": "影流之主",
6.   "tags": ["劫","刺客","中单"]
7. }

复制代码

2.获取数据：

1. GET zhuzqc/user/1

复制代码

3.更新数据

1. // POST请求对指定内容进行更新
2. POST zhuzqc/user/1/_update
3. {
4.   "doc": {
5.   "name": "342rfd",
6.   "age": 243234
7.   }
8. }

复制代码

4.简单的条件查询

1. // 查询统一GET开头，_search后接?，q代表query，属性:内容
2. GET zhuzqc/user/_search?q=name:李
4. 如：查询zhuzqc索引中name为李四的信息，其中李四遵循默认的分词规则
5. GET zhuzqc/user/_search?q=name:李四

复制代码

4.5.2复杂操作

上述的一些简单查询操作在企业级应用开发中使用地较少，更多地还是使用查询实现复杂的业务。
随着业务的复杂程度增加，查询的语句也随之复杂起来，在使用复杂查询的过程中必然会涉及一些 elasticsearch 的进阶语法。
对于复杂查询的操作在下一章会详细介绍。
五、查询详解

ElasticSearch引擎首先分析需要查询的字符串，根据分词器规则对其进行分词。分词之后，才会根据查询条件进行结果返回。
5.1关键字介绍

• query 关键字：将需要查询的 JSON 参数体进行包裹，声明这是一条查询语句。
  
• bool 关键字：表明返回结果类型为布尔类型。
  
• keyword 关键字：keyword代表一种分词类型，表明该字段的值不会被分词器分词。
  
• must 关键字：在 must 中的内容表明都是必须执行的内容，在 must 中可以创建多条语句，多条语句需同时满足条件才能执行，作用相当于 SQL 语句中的 AND 。
  
• should 关键字：在 should 关键字里的内容只要满足其中一项就可以执行，作用相当于 SQL 语句中的 OR 。
  
• must_not 关键字：类似于 Java 中的 != 作用，展示查询内容之外的内容。
  
• match 关键字：match 的作用是匹配查询，首先经过分词器的分词，后再执行 match 查询，默认情况下：字段内容必须完整地匹配到任意一个词条（分词后），才会有返回结果。
  
• 注：如果需要查询的词有多个，可以用空格隔开。
  
• match_all 关键字：待补充。
  
• match_phrase 关键字：待补充。
  
• term 关键字：精确查询关键字，使用 term 时首先不会对需要查询的词条进行分词，只有精确地匹配到一模一样的内容才会返回结果。
  
• terms 关键字：待补充。
  
• filter 关键字：对查询的内容进行筛选过滤，常使用 gt（大于）、gte（大于等于）、lt（小于）和 lte （小于等于）来进行筛选。
  

1. GET product_cloud/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "bool": {
5.       "must": [
6.         {
7.           "bool": {
8.             "should": [
9.               {"match": {"product_comment":"持续交付 工程师"}}
10.             ]
11.           }
12.         },
13.         {
14.           "bool": {
15.             "should": [
16.               {"terms": {"label_ids": [3]}}
17.             ]
18.           }
19.         }
20.       ],
21.       "filter": {
22.         "range": {
23.           "label_ids": {
24.             "gte": 0
25.           }
26.         }
27.       }
28.     }
29.   }

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• score 关键字：字段内容与词条的匹配程度，分数越高，表明匹配度越高，就越符合查询结果。
  
• hits 关键字：对应 Java 代码中的 hit 对象，包含了索引和文档信息，包括查询结果总数，查询出来的_doc内容（一串 JSON），分数（score）等。
  
• source：需要展示的内容字段，默认是展示索引的所有字段，也可以自定义指定需要展示的字段。
  
• sort关键字：可以对字段的展示进行排序；
  

1. "_source": ["product_comment","product_name","label_ids","product_solution","company_name"],
2.   "sort": [
3.     {
4.       "label_ids": {
5.         "order": "desc"
6.       }
7.     }
8.   ],
9.   "from": 0,
10.   "size": 3

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5.2 highlight 高亮

使用 highlight  关键字可以在搜索结果中对需要高亮的字段进行高亮（可自定义样式）展示，具体代码如下：

1. GET product_cloud/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "term": {
5.       "product_comment": "世界"
6.     }
7.   },
8.   "highlight": {
9.     "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>",
10.     "post_tags": "</p>",   
11.     "fields": {
12.       "product_comment": {}
13.     }
14.   }
15. }

复制代码

六、Spring Boot集成ElasticSearch

在 Elasticsearch  的官方文档中有对 Elasticsearch 客户端使用的详细介绍： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api-client/8.0/installation.html
6.1添加依赖

1. <properties>
2.         <java.version>11</java.version>
3.         
4.         <elasticsearch.verson>7.6.1</elasticsearch.verson>
5. </properties>
7.         <dependency>
8.             <groupId>org.springframework.boot</groupId>
9.             <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
10.         </dependency>

复制代码

6.2创建对象

定义一个客户端对象：

1. @Configuration
2. public class EsConfig {
3.     @Bean
4.     public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
5.         RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(
6.                 RestClient.builder(
7.                         new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http")
8.                 )
9.         );
10.         return restHighLevelClient;
11.     }
12. }

复制代码

6.3分析类中的方法（索引相关API）

• 创建索引
  
  1. @Autowired
  2.     private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
  4.     // 测试索引的创建
  5.     @Test
  6.     void testCreateIndex() throws IOException {
  7.         //1、创建索引请求
  8.         CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("zhu_index");
  9.         //2、执行创建请求，并获得响应
  10.         CreateIndexResponse createIndexResponse =
  11.                 restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
  12.         System.out.println(createIndexResponse);
  13.     }

  复制代码
• 获取索引
  
  1. // 测试获取索引
  2.     @Test
  3.     void testExistIndex() throws IOException {
  4.         GetIndexRequest getIndexRequest = new GetIndexRequest("zhu_index");
  5.         boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
  6.         System.out.println(exists);
  7.     }

  复制代码
• 删除索引
  
  1.   // 测试删除索引
  2.     @Test
  3.     void testDeleteIndex() throws IOException {
  4.         DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest();
  5.         AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
  6.         System.out.println(delete);
  7.     }

  复制代码

七、相关API操作

API 的操作主要是将Spring Boot项目与 Elasticsearch 的 indices 与 docs 相关联起来，这样可以做到在 Elasticsearch 中对项目数据进行一系列的操作。
7.1文档API

• 新增数据
  

1.     // 测试添加文档
2.     @Test
3.     void testAddDocument() throws IOException {
4.         // 创建对象
5.         User user = new User("zzz",3);
6.         // 创建请求
7.         IndexRequest zhu_index_request = new IndexRequest("zhu_index");
8.         // 规则：put /zhu_index/_doc/1
9.         zhu_index_request.id("1");
10.         zhu_index_request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
11.         // 将数据放入 ElasticSearch 请求（JSON格式）
12.         zhu_index_request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
13.         // 客户端发送请求
14.         IndexResponse indexResponse = restHighLevelClient.index(zhu_index_request,            
15.         RequestOptions.DEFAULT);
16.     }
18.     // 添加大批量的数据
19.     @Test
20.     void testBulkRequest() throws IOException {
21.         BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
22.         bulkRequest.timeout("10s");
23.         //创建数据集合
24.         ArrayList<User> userList = new ArrayList<>();
25.         userList.add(new User("zzz2",22));
26.         userList.add(new User("zzz3",23));
27.         userList.add(new User("zzz4",24));
28.         userList.add(new User("zzz5",25));
29.         userList.add(new User("zzz6",26));
30.         //遍历数据：批量处理
31.         for (int i = 0; i < userList.size(); i++) {
32.             // 批量添加（或更新、或删除）
33.             bulkRequest.add(
34.                     new IndexRequest("zhu_index")
35.                     //.id(""+(i+1))
36.                     .source(JSON.toJSONString(userList.get(i)), XContentType.JSON));
37.         }
38.         BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
39.     }

复制代码

• 获取_doc信息
  

1. @Test
2.     void testGetDocument() throws IOException {
3.         GetRequest getRequest = new GetRequest("zhu_index","1");
4.         GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
5.         // 返回_source的上下文
6.         getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(true));
7.     }

复制代码

• 更新数据
  

1.    // 更新文档信息
2.     @Test
3.     void testUpdateDocument() throws IOException {
4.         UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("zhu_index","1");
5.         updateRequest.timeout("1s");
7.         User user = new User("ZhuZhuQC",18);
8.         updateRequest.doc(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
9.         UpdateResponse updateResponse = restHighLevelClient.update(updateRequest,
10.         RequestOptions.DEFAULT);
11.      
12.     }

复制代码

• 删除数据
  
  与添加数据、更新数据类似，创建 DeleteRequest 对象即可。
  
• 查询数据（重点）
  

1.     // 查询数据
2.     @Test
3.     void testSearch() throws IOException {
4.         // 创建查询对象
5.         SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(EsConst.ES_INDEX);
6.         // 构建搜索条件（精确查询、全匹配查询）
7.         TermQueryBuilder termQuery = QueryBuilders.termQuery("name","zzz2");
8.         MatchAllQueryBuilder matchAllQuery = QueryBuilders.matchAllQuery();
10.         // 执行构造器
11.         SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
12.         sourceBuilder.query(termQuery);
13.         sourceBuilder.query(matchAllQuery);
15.         // 设置查询时间，3秒内
16.         sourceBuilder.timeout(new TimeValue(3, TimeUnit.SECONDS));
18.         // 设置分页
19.         sourceBuilder.from(0);
20.         sourceBuilder.size(3);
22.         // 最后执行搜索，并返回搜索结果
23.         searchRequest.source(sourceBuilder);
24.         SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,
25.         RequestOptions.DEFAULT);
26.         searchResponse.getHits();
28.         // 打印结果
29.         System.out.println(JSON.toJSONString(searchResponse.getHits()));
30.         for (SearchHit documentFields : searchResponse.getHits().getHits()) {
31.             System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
32.         }
33.     }

复制代码

八、实战分析

实战部分会模拟一个真实的 ElasticSearch 搜索过程：从创建项目开始，到使用爬虫爬取数据、编写业务，再到前后端分离交互，最后搜索结果高亮展示。
8.1创建项目

创建项目的步骤可如以下几步：

• 步骤一：导入相关依赖
  
  1.    <properties>
  2.         <java.version>11</java.version>
  3.         
  4.         <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
  5.     </properties>
  7.         <dependency>
  8.             <groupId>com.alibaba</groupId>
  9.             <artifactId>fastjson</artifactId>
  10.             <version>1.2.83</version>
  11.         </dependency>

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• 步骤二：编写 properties 文件
  
  1. server.port=9090
  2. # 关闭 thymeleaf 缓存
  3. spring.thymeleaf.cache=false
  5. #mysql连接配置
  6. spring.datasource.username=root
  7. spring.datasource.password=password123
  8. spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/elasticsearch-test?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
  9. spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
  11. #mybatis-plus日志配置
  12. mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
  14. #mybatis-plus逻辑删除配置，删除为1，未删除为0
  15. mybatis-plus.global-config.db-config.logic-delete-value = 1
  16. mybatis-plus.global-config.db-config.logic-not-delete-value = 0

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• 步骤三：导入前端样式
  
  这个步骤可以在网盘
  地址：https://pan.baidu.com/s/1yk_yekYoGXCuO0dc5B-Ftg
  密码： rwpq
  获取对应的 zip 包，里面包括了一些前端的静态资源和样式，直接放入 resources 文件夹中即可。
  
• 步骤四：编写controller
  
  1. @Controller
  2. public class IndexController {
  4.     @GetMapping({"/","/index"})
  5.     public String index(){
  6.         return "index";
  7.     }
  8. }

  复制代码

8.2爬取数据

在真实的项目中，数据可以从数据库获得，也可以从MQ（消息队列）中获得，也可以通过爬取数据（爬虫）获得，在这里介绍一下使用爬虫获取项目所需数据的过程。
1.首先导入网页解析依赖：

1.         
2.         <dependency>
3.             <groupId>org.jsoup</groupId>
4.             <artifactId>jsoup</artifactId>
5.             <version>1.11.2</version>
6.         </dependency>

复制代码

2.编写网页解析工具类（返回爬取到的数据）：

1. @Component
2. public class HtmlParseUtil {
4.     public static List<Content> parseJD(String keyword) throws IOException {
5.         // 1、获取请求：https://search.jd.com/Search?keyword=java
6.         String reqUrl = "https://search.jd.com/Search?keyword=" + keyword;
8.         // 2、解析网页，返回的document对象就是页面的 js 对象
9.         Document document = Jsoup.parse(new URL(reqUrl), 30000);
11.         // 3、js 中使用的方法获取页面信息
12.         Element j_goodList = document.getElementById("J_goodsList");
14.         // 4、获取所有的 li 元素
15.         Elements liElements = j_goodList.getElementsByTag("li");
17.         //5、返回List封装对象
18.         ArrayList<Content> goodsList = new ArrayList<>();
20.         //5、获取元素中的内容，遍历的 li 对象就是每一个 li 标签
21.         for (Element el : liElements) {
22.             String price = el.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
23.             String title = el.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
24.             String img = el.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");
25.             // 将爬取的信息放入 List 对象中
26.             Content content = new Content();
27.             content.setTitle(title);
28.             content.setImg(img);
29.             content.setPrice(price);
30.             goodsList.add(content);
31.         }
32.         return goodsList;
33.     }
34. }

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8.3编写业务

要编写的业务只有两部分：1、将上述获取的数据放入 ElasticSearch 的索引中；2、实现 ElasticSearch 的搜索功能；
步骤一：

1.controller层：

1.     @Autowired
2.     private ContentService contentService;
4.     @GetMapping("/parse/{keyword}")
5.     public Boolean parse(@PathVariable("keyword") String keyword) throws IOException {
6.         return contentService.parseContent(keyword);
7.     }

复制代码

2.service层：

1.     @Autowired
2.     private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
4.     /**
5.      *  1、将解析后的数据放入 ElasticSearch 的索引中
6.      * */
7.     public Boolean parseContent(String keyword) throws IOException {
8.         List<Content> contents = new HtmlParseUtil().parseJD(keyword);
10.         //批量插入 es
11.         BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
12.         bulkRequest.timeout("2m");
14.         for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {
15.             bulkRequest.add(
16.                     new IndexRequest("jd_goods")
17.                     .source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON)
18.             );
19.         }
20.         BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
21.         return bulk.hasFailures();
22.     }

复制代码

步骤二：

1.controller层：

1.     @GetMapping("/search/{keyword}/{pageNo}/{pageSize}")
2.     public List<Map<String, Object>> search(@PathVariable("keyword") String keyword,
3.                                             @PathVariable("pageNo") Integer pageNo,
4.                                             @PathVariable("pageSize") Integer pageSize) throws IOException {
5.         return contentService.searchPage(keyword, pageNo, pageSize);
6.     }

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2.service层：
[code]    /**     * 2、获取数据后实现搜索功能     * */    public List searchPage(String keyword, Integer pageNo, Integer pageSize) throws IOException {        if (pageNo