Java与Elasticsearch集成详解，以及利用指南

Java与Elasticsearch集成详解

1. 环境配置

首先，你需要在Maven项目中添加Elasticsearch Java客户端依赖：

1. <dependencies>
2.     <!-- Elasticsearch Java Client -->
3.     <dependency>
4.         <groupId>co.elastic.clients</groupId>
5.         <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
6.         <version>8.10.0</version>
7.     </dependency>
8.    
9.     <!-- JSON 处理 -->
10.     <dependency>
11.         <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
12.         <artifactId>jackson-databind</artifactId>
13.         <version>2.15.2</version>
14.     </dependency>
15.    
16.     <!-- Jakarta JSON 处理 -->
17.     <dependency>
18.         <groupId>jakarta.json</groupId>
19.         <artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
20.         <version>2.1.1</version>
21.     </dependency>
22. </dependencies>

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2. 客户端初始化

Elasticsearch Java客户端有三层布局：

• 低级客户端：处理HTTP请求
  
• 传输层：处理序列化/反序列化
  
• API客户端：提供类型安全的API
  

1. // 创建低级客户端
2. RestClient restClient = RestClient.builder(
3.     new HttpHost("localhost", 9200)).build();
5. // 创建传输层
6. ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(
7.     restClient, new JacksonJsonpMapper());
9. // 创建API客户端
10. ElasticsearchClient client = new ElasticsearchClient(transport);

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3. 底子操纵

创建索引

1. // 创建索引并设置映射
2. CreateIndexRequest requestWithMapping = new CreateIndexRequest.Builder()
3.     .index("products")
4.     .mappings(m -> m
5.         .properties("name", p -> p.text(t -> t
6.             .analyzer("ik_max_word")
7.             .searchAnalyzer("ik_smart")))
8.         .properties("price", p -> p.float_())
9.         .properties("description", p -> p.text(t -> t
10.             .analyzer("ik_max_word")))
11.         .properties("createTime", p -> p.date())
12.     )
13.     .build();
14.    
15. client.indices().create(requestWithMapping);

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添加文档

1. // 定义产品实体类
2. public class Product {
3.     private String id;
4.     private String name;
5.     private float price;
6.     private String description;
7.     private Date createTime;
8.    
9.     // getters and setters
10. }
12. // 添加文档
13. Product product = new Product();
14. product.setId("1");
15. product.setName("iPhone 13");
16. product.setPrice(5999.00f);
17. product.setDescription("Apple iPhone 13 128GB");
18. product.setCreateTime(new Date());
20. IndexRequest<Product> indexRequest = new IndexRequest.Builder<Product>()
21.     .index("products")
22.     .id(product.getId())
23.     .document(product)
24.     .build();
25.    
26. IndexResponse response = client.index(indexRequest);

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查询文档

1. // 根据ID查询
2. GetRequest getRequest = new GetRequest.Builder()
3.     .index("products")
4.     .id("1")
5.     .build();
6.    
7. GetResponse<Product> getResponse = client.get(getRequest, Product.class);
9. // 条件查询
10. SearchRequest searchRequest = new SearchRequest.Builder()
11.     .index("products")
12.     .query(q -> q
13.         .match(m -> m
14.             .field("name")
15.             .query("iPhone")
16.         )
17.     )
18.     .build();
19.    
20. SearchResponse<Product> searchResponse = client.search(searchRequest, Product.class);

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4. 高级搜索

布尔查询

1. SearchRequest boolRequest = new SearchRequest.Builder()
2.     .index("products")
3.     .query(q -> q
4.         .bool(b -> b
5.             .must(m -> m
6.                 .match(t -> t
7.                     .field("name")
8.                     .query("iPhone")
9.                 )
10.             )
11.             .filter(f -> f
12.                 .range(r -> r
13.                     .field("price")
14.                     .gte(JsonData.of(5000))
15.                     .lte(JsonData.of(10000))
16.                 )
17.             )
18.             .should(s -> s
19.                 .match(t -> t
20.                     .field("description")
21.                     .query("Pro")
22.                 )
23.             )
24.             .minimumShouldMatch("1")
25.         )
26.     )
27.     .build();

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聚合查询

1. SearchRequest aggregationRequest = new SearchRequest.Builder()
2.     .index("products")
3.     .size(0)  // 不返回文档，只返回聚合结果
4.     .aggregations("price_stats", a -> a
5.         .stats(s -> s
6.             .field("price")
7.         )
8.     )
9.     .build();

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高亮搜索结果

1. SearchRequest highlightRequest = new SearchRequest.Builder()
2.     .index("products")
3.     .query(q -> q
4.         .match(m -> m
5.             .field("description")
6.             .query("iPhone")
7.         )
8.     )
9.     .highlight(h -> h
10.         .fields("description", f -> f
11.             .preTags("<em>")
12.             .postTags("</em>")
13.             .numberOfFragments(3)
14.         )
15.     )
16.     .build();

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5. 批量操纵

批量操纵可以大幅提高性能，减少网络请求次数：

1. // 准备批量数据
2. List<Product> products = new ArrayList<>();
3. for (int i = 1; i <= 100; i++) {
4.     Product product = new Product();
5.     product.setId(String.valueOf(i));
6.     product.setName("Product " + i);
7.     product.setPrice(1000 + i * 10.0f);
8.     product.setDescription("Description for product " + i);
9.     product.setCreateTime(new Date());
10.     products.add(product);
11. }
13. // 批量索引
14. BulkRequest.Builder br = new BulkRequest.Builder();
16. for (Product product : products) {
17.     br.operations(op -> op
18.         .index(idx -> idx
19.             .index("products")
20.             .id(product.getId())
21.             .document(product)
22.         )
23.     );
24. }
26. BulkRequest request = br.build();
27. BulkResponse response = client.bulk(request);

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6. 最佳实践

客户端配置优化

1. RestClientBuilder builder = RestClient.builder(
2.     new HttpHost("localhost", 9200))
3.     .setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> {
4.         // 设置连接超时时间（默认1秒）
5.         requestConfigBuilder.setConnectTimeout(5000);
6.         // 设置套接字超时时间（默认30秒）
7.         requestConfigBuilder.setSocketTimeout(60000);
8.         return requestConfigBuilder;
9.     })
10.     .setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> {
11.         // 设置最大连接数
12.         httpClientBuilder.setMaxConnPerRoute(50);
13.         httpClientBuilder.setMaxConnTotal(200);
14.         return httpClientBuilder;
15.     });

复制代码

非常处理

1. try {
2.     SearchRequest searchRequest = new SearchRequest.Builder()
3.         .index("non_existent_index")
4.         .query(q -> q.matchAll(m -> m))
5.         .build();
6.         
7.     SearchResponse<Product> response = client.search(searchRequest, Product.class);
8. } catch (ElasticsearchException e) {
9.     if (e.status() == 404) {
10.         System.err.println("索引不存在: " + e.getMessage());
11.     } else if (e.status() == 400) {
12.         System.err.println("请求错误: " + e.getMessage());
13.     }
14. } catch (IOException e) {
15.     System.err.println("IO 异常: " + e.getMessage());
16. }

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封装服务类

1. @Service
2. public class ElasticsearchService<T> {
3.    
4.     private final ElasticsearchClient client;
5.     private final Class<T> entityClass;
6.     private final String indexName;
7.    
8.     // 构造函数、保存、查询、删除等方法...
9.    
10.     // 条件查询
11.     public List<T> search(Query query, int from, int size) throws IOException {
12.         SearchRequest request = new SearchRequest.Builder()
13.             .index(indexName)
14.             .query(query)
15.             .from(from)
16.             .size(size)
17.             .build();
18.             
19.         SearchResponse<T> response = client.search(request, entityClass);
20.         return response.hits().hits().stream()
21.             .map(Hit::source)
22.             .collect(Collectors.toList());
23.     }
24. }

复制代码

7. Spring Data Elasticsearch

如果你利用Spring Boot，可以通过Spring Data Elasticsearch更简单地集成：

1. <dependency>
2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3.     <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
4. </dependency>

复制代码

实体类定义：

1. @Document(indexName = "products")
2. public class Product {
3.    
4.     @Id
5.     private String id;
6.    
7.     @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
8.     private String name;
9.    
10.     @Field(type = FieldType.Float)
11.     private float price;
12.    
13.     // 其他字段...
14. }

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Repository接口：

1. public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
2.    
3.     // 根据名称查询
4.     List<Product> findByName(String name);
5.    
6.     // 根据价格范围查询
7.     List<Product> findByPriceBetween(float minPrice, float maxPrice);
8.    
9.     // 自定义查询
10.     @Query("{"bool": {"must": [{"match": {"name": "?0"}}]}}")
11.     Page<Product> findByNameCustomQuery(String name, Pageable pageable);
12. }

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总结

本指南详细介绍了Java与Elasticsearch的集成方法，包括：

• 环境配置：添加依赖和初始化客户端
  
• 底子操纵：索引创建、文档的增编削查
  
• 高级搜索：布尔查询、聚合、高亮等
  
• 批量操纵：提高性能的批量处理
  
• 最佳实践：客户端优化、非常处理、服务封装
  
• Spring集成：利用Spring Data简化操纵
  

通过这些内容，你应该可以或许在Java应用中有用地利用Elasticsearch，实现高性能的搜索和数据分析功能。
如果你有特定的利用场景或问题，可以参考官方文档或社区资源获取更多信息。

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