引言

平时我们存储数据用的最多的就是mysql,在前面的文章里我也分享过很多关于mysql的知识，今天我们来集成另外一种数据存储系统ES，它是一款NoSql型数据库，主要使用场景有商品搜索，文章搜索等，关键词就是搜索。 我们先简单介绍下ES。 ​

(相关资料图)

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。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 ​

这是来自于百度百科的解释，其实我们就直接把它理解成搜索引擎就行了，接下来，我们就开始快速集成，然后上手使用吧！ ​

安装ES

本篇介绍的是如何通过docker安装es，提前你得有docker环境 ​

拉取ES镜像

docker pull elasticsearch:7.6.2复制代码

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创建挂载目录

mkdir -p /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/config/mkdir -p /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/datamkdir -p /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/plugins复制代码

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编辑配置文件

vim /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/config/elasticsearch.yml复制代码

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elasticsearch.yml

http.host: 0.0.0.0复制代码

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运行执行脚本

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200  -p 9300:9300 \ -e "discovery.type=single-node" \ -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \ -v /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \ -v /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \ -v /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \ -d elasticsearch:7.6.2复制代码

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安装成功后

在浏览器输入 http://localhost:9200,如果出现以下内容，则代表安装成功

{  "name" : "43e2638f84ac",  "cluster_name" : "elasticsearch",  "cluster_uuid" : "hZKT7NQNRl-Dg2Xrb3isGg",  "version" : {    "number" : "7.6.2",    "build_flavor" : "default",    "build_type" : "docker",    "build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f",    "build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z",    "build_snapshot" : false,    "lucene_version" : "8.4.0",    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"  },  "tagline" : "You Know, for Search"}复制代码

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配置项目

添加必要依赖

                    org.springframework.boot            spring-boot-starter-data-elasticsearch                            org.springframework.boot            spring-boot-starter-test            test                                    org.projectlombok            lombok            1.18.18            复制代码

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添加实体

其实这里的实体对应的就是ES索引 @Document(indexName = "sys_user") 代表映射的是sys_user 索引 @Field(type = FieldType.Keyword) 代表字段应设在es中是keyword类型 ​

这里就不介绍过多的ES用法 ​

package com.aims.springbootes.entity;import lombok.Builder;import lombok.Data;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;import java.io.Serializable;import java.util.List;@Document(indexName = "sys_user")   //文档@Data@Builderpublic class SysUser implements Serializable {    @Id //主键    private String id;  //ES中id不能定义为Long    private String username;    private String password;    private int level;    @Field(type = FieldType.Keyword)    private List roles;}复制代码

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添加操作es的dao

ElasticsearchRepository 遵循Spring-data的规范，所以操作es，就相当于我们使用jpa去操作数据库一样

package com.aims.springbootes.dao;import com.aims.springbootes.entity.SysUser;import org.springframework.data.domain.Page;import org.springframework.data.domain.Pageable;import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;import org.springframework.stereotype.Repository;import java.util.List;/** * 第一种方式，类似于JPA，编写一个ElasticsearchRepository *  第一个泛型为Bean的类型 *  第二个泛型为Bean的主键类型 */@Repositorypublic interface SysUserDao extends ElasticsearchRepository {}复制代码

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添加配置信息

spring:    elasticsearch:      rest:        uris: http://localhost:9200复制代码

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编写test，测试添加数据到ES中

这里通过往ES中塞入1000条数据，我们运行下，但是我们现在不知道有没有插入进去。

@Test    public void testInsert() {        List list = new ArrayList<>();        list.add("teacher");        list.add("student");        list.add("admin");        list.add("leader");        for (int i = 0; i < 1000; i++) {            int toIndex = new Random(1).nextInt(4);            SysUser build = SysUser.builder()                    .password("123456")                    .username("AI码师")                    .level(i)                    .roles(list.subList(0, toIndex))                    .build();            sysUserDao.save(build);        }        System.out.printf("结束");    }复制代码

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在编写一个查询的,来验证是否插入成功

@Test    public void testFindAll(){        Iterable all = sysUserDao.findAll();        all.forEach((sysUser)->{            System.out.printf(sysUser.getId());        });    }复制代码

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到这已经集成了ES，更多Spring-Data语法可以参考JPA的写法，在IDEA中会有很多智能提示，帮助你写的。 ​

集成Spring-data-es后的思考

使用spring-data-es 提供的ElasticsearchRepository 只能进行简单的增删改查操作，如果碰到一些稍微复杂的聚合操作，他就很难应付了，所以这里有几个建议： ​

如果只需要做简单增删改查操作，直接继承ElasticsearchRepository即可如果项目中有非常复杂的查询或聚合操纵，可以使用结合ElasticsearchRestTemplate做一些复杂的操作，这个包不需要再引用其他依赖，已经集成在spring-data-es里面了。

​如何利用客户端快速编写ES 语句

这里我要介绍一款软件 kibana，它和es是老组合了，通过它能够直接连接es，直接在页面编写ES语句，值得一提的是它的语法智能提示简直不要太棒了

Docker安装kibana

拉取镜像

这个一定要和es的版本保持一致，防止api不兼容

docker pull kibana:7.6.2复制代码

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创建挂载目录

mkdir -p /Users/lezai/docker/volumes/data/kibana/config/复制代码

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编辑配置文件

`vim /Users/lezai/docker/volumes/data/kibana/config/kibana.yml

## ** THIS IS AN AUTO-GENERATED FILE **## Default Kibana configuration for docker targetserver.name: kibanaserver.host: "0"elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

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