Elasticsearch 講解及 Java 應用實戰：從入門到落地

在數據量爆炸的今天，傳統數據庫的查詢能力越來越難以滿足復雜的檢索需求。比如電商平臺的商品搜索，需要支持關鍵詞模糊匹配、多條件篩選、熱門度排序等功能，這時候 Elasticsearch（簡稱 ES）就成了最佳選擇。作為一款分布式全文搜索引擎，ES 以其強大的檢索能力、靈活的擴展性被廣泛應用。本文將從 ES 核心概念講起，結合 Java 實戰案例，帶你快速掌握 ES 的應用技巧。

一、Elasticsearch 核心概念與優勢

在使用 ES 前，我們需要先理清它的核心概念 —— 很多人會把 ES 和數據庫類比，這個思路其實很實用。

1.1 ES 與關系型數據庫的概念對應

如果把 ES 比作數據庫，兩者的核心概念可以這樣對應：

關系型數據庫

Elasticsearch

說明

Database（數據庫）

Index（索引）

一個索引對應一類數據集合，比如 “商品索引”“用戶索引”

Table（表）

Type（類型）

早期 ES 用于區分索引內的不同數據類型，7.x 后已廢棄，一個索引只對應一種類型

Row（行）

Document（文檔）

索引中的一條數據，以 JSON 格式存儲

Column（列）

Field（字段）

文檔中的一個屬性，比如商品的 “名稱”“價格”

Schema（表結構）

Mapping（映射）

定義文檔中字段的類型、分詞器等規則

1.2 ES 的核心優勢

相比傳統數據庫和其他搜索引擎，ES 的核心競爭力體現在這幾點：

  • 全文檢索能力：支持關鍵詞分詞、模糊匹配、同義詞擴展等，比如搜索 “手機” 時能匹配 “智能手機”“移動電話”。
  • 分布式架構：天然支持分片和副本，數據自動分片存儲，副本保證高可用，可輕松擴展至海量數據。
  • 近實時搜索：數據寫入后秒級可查，兼顧實時性和性能。
  • 靈活的聚合分析：支持統計、排序、分組等復雜分析，比如按 “商品分類” 統計銷量 Top10。

二、Elasticsearch 核心操作入門

要使用 ES，首先要掌握其基礎操作。ES 提供 RESTful API 接口，可通過 HTTP 請求直接操作，也可通過客戶端工具（如 Kibana 的 Dev Tools）執行。

2.1 索引相關操作

（1）創建索引及映射

創建一個 “商品索引”，并定義字段映射（類似數據庫建表時定義字段類型）：

# 創建商品索引
PUT /product_index
{
"mappings": {
"properties": {
"id": { "type": "keyword" }, // 商品ID，精確匹配，不分詞
"name": { 
"type": "text", 
"analyzer": "ik_max_word", // 使用IK分詞器（中文分詞必備）
"fields": {
"keyword": { "type": "keyword" } // 用于精確查詢或排序
}
},
"price": { "type": "double" }, // 價格
"category": { "type": "keyword" }, // 分類，精確匹配
"createTime": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" } // 創建時間
}
}
}
這里有兩個關鍵注意點：
  • text 與 keyword：text類型用于全文檢索（會分詞），keyword用于精確匹配（不分詞），同一個字段可通過fields同時支持兩種類型。
  • 中文分詞：必須使用 IK 分詞器（需提前安裝），ik_max_word會將文本拆分為最細粒度（如 “華為手機” 拆為 “華為”“手機”），ik_smart為粗粒度拆分。
（2）查看索引映射
GET /product_index/_mapping
（3）刪除索引
DELETE /product_index
2.2 文檔相關操作
文檔是 ES 中最小的數據單元，所有操作圍繞文檔展開。
（1）新增文檔
# 新增文檔（指定ID）
PUT /product_index/_doc/1001
{
"id": "1001",
"name": "華為Mate 60 Pro 智能手機",
"price": 6999.00,
"category": "手機",
"createTime": "2024-01-15 09:30:00"
}
# 新增文檔（自動生成ID）
POST /product_index/_doc
{
"id": "1002",
"name": "蘋果iPhone 15 手機",
"price": 7999.00,
"category": "手機",
"createTime": "2024-01-20 14:20:00"
}
（2）查詢文檔
ES 的查詢能力非常強大，這里列舉幾種常用場景：
  • 精確查詢（根據分類查詢手機商品）：
GET /product_index/_search
{
"query": {
"term": {
"category": { "value": "手機" }
}
}
}
  • 全文檢索（搜索包含 “華為” 的商品）：
GET /product_index/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "華為"
}
}
}
  • 組合條件查詢（價格在 5000-8000，且分類為手機）：
GET /product_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "category": "手機" } },
{ "range": { "price": { "gte": 5000, "lte": 8000 } } }
]
}
},
"sort": [{"createTime": "desc"}], // 按創建時間倒序
"from": 0, "size": 10 // 分頁（從第0條開始，取10條）
}
（3）更新與刪除文檔
  • 更新文檔（全量更新或局部更新）：
# 局部更新（只更新價格）
POST /product_index/_update/1001
{
"doc": {
"price": 6799.00
}
}
  • 刪除文檔：
DELETE /product_index/_doc/1001
三、Java 操作 Elasticsearch 實戰
實際開發中，我們很少直接調用 REST API，而是通過官方客戶端工具操作。ES 官方推薦的 Java 客戶端是 Elasticsearch Java Client（7.x 后替代了舊的 Transport Client）。
3.1 環境準備
（1）引入依賴
在 Maven 項目的pom.xml中添加依賴（版本需與 ES 服務器一致，這里以 8.10.4 為例）：
<dependencies>
<!-- Elasticsearch Java Client -->
<dependency>
<groupId>co.elastic.clients</groupId>
<artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
<version>8.10.4</version>
</dependency>
<!-- 依賴Jackson處理JSON -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.15.2</version>
</dependency>
<!-- 連接池 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.httpcomponents.client5</groupId>
<artifactId>httpclient5</artifactId>
<version>5.3</version>
</dependency>
</dependencies>
（2）初始化客戶端
創建 ES 客戶端連接（類似數據庫連接池）：
import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import co.elastic.clients.transport.ElasticsearchTransport;
import co.elastic.clients.transport.rest_client.RestClientTransport;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
public class EsClient {
// 單例客戶端
private static ElasticsearchClient client;
static {
// 創建REST客戶端（連接ES服務器，可配置多個節點）
RestClient restClient = RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")
).build();
// 創建傳輸層
ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(
restClient, new JacksonJsonpMapper()
);
// 創建客戶端
client = new ElasticsearchClient(transport);
}
public static ElasticsearchClient getClient() {
return client;
}
}
注意：ES 客戶端版本必須與服務器版本保持一致，否則可能出現兼容性問題。
3.2 核心操作實戰：商品搜索功能
以 “電商商品搜索” 為例，實現文檔新增、條件查詢、分頁排序等核心功能。
（1）定義商品實體類
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import lombok.Data;
import java.util.Date;
@Data
public class Product {
private String id;
private String name;
private Double price;
private String category;
@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")
private Date createTime;
}
（2）新增商品文檔
import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.IndexRequest;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.IndexResponse;
import java.io.IOException;
public class ProductService {
private final ElasticsearchClient client = EsClient.getClient();
// 新增商品到ES
public void addProduct(Product product) throws IOException {
// 構建索引請求（指定索引名、文檔ID和數據）
IndexRequest<Product> request = IndexRequest.of(b -> b
.index("product_index") // 索引名
.id(product.getId()) // 文檔ID（可選，不指定則自動生成）
.document(product) // 文檔數據
);
// 執行請求
IndexResponse response = client.index(request);
System.out.println("新增結果：" + response.result());
}
}
（3）多條件查詢商品
實現一個帶條件、分頁、排序的商品搜索功能：
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.SearchRequest;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.SearchResponse;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.search.Hit;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.search.TotalHits;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.search.TotalHitsRelation;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ProductService {
// ... 其他代碼省略
/**
* 搜索商品
* @param keyword 關鍵詞（搜索商品名稱）
* @param category 分類（可選）
* @param minPrice 最低價格（可選）
* @param maxPrice 最高價格（可選）
* @param page 頁碼（從1開始）
* @param size 每頁條數
* @return 商品列表及總條數
*/
public SearchResult<Product> searchProducts(String keyword, String category,
Double minPrice, Double maxPrice,
int page, int size) throws IOException {
// 構建查詢條件
SearchRequest request = SearchRequest.of(b -> b
.index("product_index") // 指定索引
.query(q -> q
.bool(bool -> {
// 拼接查詢條件
if (keyword != null && !keyword.isEmpty()) {
// 全文檢索商品名稱
bool.must(m -> m.match(t -> t.field("name").query(keyword)));
}
if (category != null && !category.isEmpty()) {
// 精確匹配分類
bool.filter(f -> f.term(t -> t.field("category").value(category)));
}
if (minPrice != null || maxPrice != null) {
// 價格范圍過濾
bool.filter(f -> f.range(r -> {
if (minPrice != null) r.gte(minPrice);
if (maxPrice != null) r.lte(maxPrice);
return r.field("price");
}));
}
return bool;
})
)
.sort(s -> s.field(f -> f.field("createTime").order("desc"))) // 按創建時間倒序
.from((page - 1) * size) // 起始位置（分頁）
.size(size) // 每頁條數
);
// 執行查詢
SearchResponse<Product> response = client.search(request, Product.class);
// 處理結果
List<Product> products = new ArrayList<>();
for (Hit<Product> hit : response.hits().hits()) {
products.add(hit.source()); // 獲取文檔數據
}
// 總條數
TotalHits totalHits = response.hits().total();
long total = 0;
if (totalHits != null && totalHits.relation() == TotalHitsRelation.Eq) {
total = totalHits.value();
}
return new SearchResult<>(total, products);
}
// 定義結果封裝類
@Data
public static class SearchResult<T> {
private long total; // 總條數
private List<T> data; // 數據列表
public SearchResult(long total, List<T> data) {
this.total = total;
this.data = data;
}
}
}
這個方法包含了 ES 查詢的核心場景：
  • 多條件組合：用bool查詢拼接 “必須滿足（must）” 和 “過濾（filter）” 條件；
  • 全文檢索：match查詢用于商品名稱的關鍵詞搜索；
  • 精確匹配與范圍過濾：term查詢匹配分類，range查詢過濾價格；
  • 分頁與排序：通過from、size實現分頁，sort指定排序規則。
3.3 性能優化技巧
在實際應用中，ES 的性能優化不可忽視，尤其是數據量大或查詢頻繁的場景：
  1. 合理設計映射：
    • 不需要檢索的字段設置index: false（如商品詳情的大文本）；
    • 精確匹配字段用keyword類型，避免text類型的不必要分詞。
  1. 優化查詢語句：
    • 用filter代替must（filter不計算評分，且可緩存結果）；
    • 避免wildcard前綴匹配（如name:*手機），會導致全表掃描；
    • 分頁查詢時，深分頁（如from:10000）改用search_after。
  1. 索引分片優化：
    • 初始分片數設置為 “節點數 ×1~3”（如 3 個節點可設 5 個分片）；
    • 分片大小控制在 20GB~50GB 之間，過大影響查詢性能。
  1. 批量操作：
// 批量新增示例
BulkRequest.Builder bulk = new BulkRequest.Builder();
for (Product product : productList) {
bulk.operations(op -> op
.index(idx -> idx
.index("product_index")
.id(product.getId())
.document(product)
)
);
}
client.bulk(bulk.build());
    • 批量新增 / 更新用BulkRequest，減少網絡請求次數；
四、常見問題與解決方案
在 ES 應用中，新手容易遇到一些 “坑”，這里總結幾個高頻問題：
  1. 中文分詞效果差：
    • 原因：未安裝 IK 分詞器，默認分詞器會把中文拆成單字；
    • 解決：在 ES 插件目錄安裝 IK 分詞器（版本與 ES 一致），并在映射中指定analyzer: "ik_max_word"。
  1. 查詢結果與預期不符：
    • 檢查字段類型：如果用term查詢text類型字段，可能因分詞導致匹配失敗（需用match查詢）；
    • 檢查分詞結果：通過GET /product_index/_analyze測試字段分詞效果。
  1. 寫入 / 查詢性能慢：
    • 寫入慢：檢查分片副本數（初期可設 1 個副本）、是否開啟批量寫入；
    • 查詢慢：查看是否命中索引（通過explain分析查詢計劃）、是否需要增加節點或優化分片。
五、總結
Elasticsearch 是一款強大的搜索引擎，其核心價值在于全文檢索和分布式擴展能力。本文從基礎概念出發，通過 “理論 + 實戰” 的方式講解了 ES 的核心操作，并結合 Java 案例實現了商品搜索功能。
要熟練掌握 ES，關鍵在于：
  1. 理解索引、文檔、映射等核心概念，明確text與keyword的區別；
  1. 掌握bool組合查詢、范圍查詢、聚合分析等核心語法；
  1. 結合實際場景優化映射設計和查詢語句，避免性能問題。
如果你在 ES 應用中遇到過特殊場景（如大數據量同步、復雜聚合分析），歡迎在評論區分享你的解決方案！











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