1、Elasticsearch的JAVA客戶端選擇

Elasticsearch官方支持的客戶端

客戶端名稱	簡介	使用建議
Elasticsearch Java API Client（新客戶端）	官方推薦的新客戶端，基于 JSON Mapping（如 ElasticsearchClient 類），從 Elasticsearch 7.15 開始推出。	?推薦用于 Spring Boot 3+，Elasticsearch 8+
RestHighLevelClient（已廢棄）	基于 REST 的高級客戶端，是 ES 6 ~ 7 的主力客戶端，ES 8 中已標記為 deprecated。	?不推薦新項目使用
Low Level REST Client	底層客戶端，只提供 HTTP 封裝，不解析 JSON。	🔧適合自定義協議或處理特殊 JSON 請求場景

Spring官方對Elasticsearch的封裝

客戶端名稱	簡介	特點
Spring Data Elasticsearch	Spring 官方對 Elasticsearch 的數據訪問封裝，支持 Repository 風格的接口編程。	👍開發效率高、和 JPA 風格一致，但功能不如原生客戶端全

easy-es(dromara團隊)，國人之光！

客戶端名稱	簡介	特點
easy-es	風格類似 MyBatis-Plus，一致的 API 和分頁查詢方式，Java 開發者易于理解。	👍開發效率高、但是是對RestHighLevelClient的深層封裝，容易受版本影響，小團隊維護

總結：

RestHighLevelClient 是ES7中使用最多的客戶端，但是在ES8中已經廢棄。

easy-es? 是基于RestHighLevelClient封裝的，會比較重，代碼風格類似 MyBatis-Plus，熟悉MP的同學容易上手，但是容易受RestHighLevelClient和Elasticsearch版本的限制，并且目前社區雖然活躍，但項目主要靠小團隊維護，不如官方客戶端那樣穩定長期。

Elasticsearch Java API Client 是 Elasticsearch 7.15 開始推出最新的客戶端，能使用Elasticsearch中所有功能，首選首選！！！！！！

Spring Data Elasticsearch 是Spring 官方對 Elasticsearch的封裝，Springboot3中已經棄用了RestHighLevelClient，選擇引用了Elasticsearch Java API Client,直接解決了依賴版本沖突的問題，Spring社區強大，所以...不用我說了吧....選我！！！！！

2、Spring Data Elasticsearch 官方文檔

Elasticsearch Clients :: Spring Data Elasticsearch

3、Springboot3整合Spring Data Elasticsearch

tips：我使用的是Springboot3.3.4版本

3.1 maven引入

        <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency>

引入成功之后可以看到：

elasticsearch的新客戶端elasticsearch-java也被引入了進來。

3.2 配置

yml配置文件

spring:application:name: cloud-elasticsearchelasticsearch:uris: http://127.0.0.1:9200 #  這里還要注意是https還是http協議
#    username: elastic #如果有賬號密碼就要配置賬號密碼，否則可以不配置
#    password: 123456server:port: 20000

4、【簡單使用】Spring Data Elasticsearch

4.1 創建ES實體類

創建完實體類后，啟動項目Spring會自動根據注解，來創建ES的索引（index）和映射（mapping）

@Data
@Document(indexName = "news")
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class EsNews {@Idprivate String id;@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_smart")private String title;//標題@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_smart")private String content;//內容@Field(type = FieldType.Keyword)private String author;//作者@Field(type = FieldType.Keyword)private List<String> tags;//標簽@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")@Field(type = FieldType.Date,pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd")@JsonProperty("publish_date")private Date publishDate;//發布時間@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")@Field(type = FieldType.Date,pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd")@JsonProperty("create_time")private Date createTime;//創建時間@Field(type = FieldType.Long)@JsonProperty("view_count")private Long viewCount;//閱讀量}

注解解析：

@Document(indexName = "news")

該實體對應的索引名稱為：news

@Id

ES的唯一標識

@Field

@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_smart")

Field（字段名）?, type = FieldType.Text(字段類型為TEXT) ,analyzer = "ik_max_word"（存入時的分詞器為ik_max_word），searchAnalyzer = "ik_smart"（搜索時的分詞器為ik_smart）

@JsonProperty("publish_date")

ES中JSON字段，迎來進行序列化映射

tips:實際開發中業務實體類和ES實體類最好是分開的，業務實體類主要用來做數據庫操作，ES實體類只用來做ES檢索

4.2 繼承ElasticsearchRepository接口

public interface EsNewsRepository extends ElasticsearchRepository<EsNews,String> {}

查看ElasticsearchRepository源碼可以看到

ElasticsearchRepository也繼承了PagingAndSortingRepository（分頁和排序接口）、CrudRepository（常用基礎crud接口）

當你的類接口繼承了ElasticsearchRepository后，你輸入find，你會看到Spring幫你生成的所有常用簡單的查詢語句。

大部分關鍵詞用法：

關鍵詞	說明	等價 Elasticsearch 查詢類型
findBy	查詢開始（必須）	-
And / Or	條件連接符	bool 查詢
Is / Equals	等于	term
Between	在兩個值之間	range
LessThan	小于	range
LessThanEqual	小于等于	range
GreaterThan	大于	range
GreaterThanEqual	大于等于	range
After	大于（時間）	range
Before	小于（時間）	range
IsNull	字段為 null	must_not exists
IsNotNull / NotNull	字段非 null	exists
Like	類似（不建議用，Elasticsearch 中更推薦 Containing）	match (部分分詞匹配)
NotLike	不類似	bool + must_not
StartingWith	以…開頭（需要 keyword 類型字段，match 不支持）	prefix / wildcard
EndingWith	以…結尾（需 keyword 類型字段）	wildcard
Containing / Contains	包含（常用于全文檢索）	match
NotContaining	不包含	bool + must_not
In	包含在列表中	terms
NotIn	不包含在列表中	bool + must_not terms
True / False	布爾值判斷	term
OrderBy	排序	sort

4.3 CRUD接口使用

使用SpringBoot單元測試

4.3.1 新增

文檔單個新增（save）：?

    @Test@DisplayName("新增單個文檔")void saveDoc(){EsNews news = new EsNews();news.setId("1");//如果不設置ID,Spring則會幫你生成一個ES風格的隨機IDnews.setTitle("電影《不能說的秘密》熱映");news.setContent("內容：不能說的秘密............牛X..");news.setAuthor("周杰倫");news.setTags(Arrays.asList("電影", "國產"));news.setPublishDate(new Date());news.setCreateTime(new Date());news.setViewCount(100L);esNewsRepository.save(news);}

文檔批量新增（saveAll）：

    @Test@DisplayName("批量新增文檔")void saveBatchDoc(){List<EsNews> newsList = new ArrayList<>();for (int i = 1; i <= 11; i++) {EsNews news = new EsNews();news.setId(String.valueOf(i));news.setTitle("電影《CPW的奇幻世界 " + i + "》");news.setContent("內容 " + i);news.setAuthor("作者" + i);news.setTags(Arrays.asList("電影", "奇幻"));news.setPublishDate(new Date());news.setCreateTime(new Date());news.setViewCount(100L + i);newsList.add(news);}esNewsRepository.saveAll(newsList);}

4.3.3?修改

！！！ElasticsearchRepository！！！的修改跟新增是同一個接口，如果你的對象攜帶ID，那么ES會先查詢文檔庫里是有存在這么一個ID，如果存在的話則進行 先刪除 然后 覆蓋！！

    @Test@DisplayName("新增單個文檔")void saveDoc(){EsNews news = new EsNews();news.setId("1");//ES會先找文檔庫里是否存在改ID，先刪除再覆蓋news.setTitle("電影《不能說的秘密》熱映");news.setContent("內容：不能說的秘密........牛X..更新覆蓋操作");news.setAuthor("周杰倫");news.setTags(Arrays.asList("電影", "國產"));news.setPublishDate(new Date());news.setCreateTime(new Date());news.setViewCount(100L);esNewsRepository.save(news);}

如果你想做到只修改文檔中其中一條數據，比如只把作者周杰倫修改成CPW，那就需要用到第五節【高階用法】Elasticsearch Java API Client

4.3.3 查詢

需求：我要查詢文檔編號為999的文檔

tips:簡單的查詢，比如根據ID查詢文檔，ElasticsearchRepository已經自己封裝好了，不用另外寫。（findById）

    @Test@DisplayName("根據ID查詢文檔")void searchByID(){Optional<EsNews> news = esNewsRepository.findById("999");System.out.println(news);}

需求：我要分頁查詢，標題包含【奇幻世界】，作者精準是【作者1】的文檔

tips:這種復雜多條件的就需要我們自己寫，如果是模糊查詢的則用Containing

1、EsNewsRepository新增接口findByTitleContainingOrAuthor：

public interface EsNewsRepository extends ElasticsearchRepository<EsNews,String> {Page<EsNews> findByTitleContainingOrAuthor(String Title, String Author,Pageable pageable);}

2、使用

    @Test@DisplayName("分頁查詢條件")void searchAll(){Pageable pageable = PageRequest.of(0, 10);Page<EsNews> pageList = esNewsRepository.findByTitleContainingOrAuthor("奇幻世界","作者1",pageable);for (EsNews news : pageList) {System.out.println(news);}}

根據4.2中的關鍵詞，還有更多的用法例如過濾、排序

4.3.4?刪除

刪除就沒什么好說的了，直接上代碼！

    @Test@DisplayName("根據ID刪除文檔")void deleteDocById(){esNewsRepository.deleteById("1");System.out.println("ID為1的文檔刪除成功");}@Test@DisplayName("批量刪除文檔")void deleteBatchDoc(){esNewsRepository.deleteAll();System.out.println("文檔批量刪除成功");}@Test@DisplayName("根據ID批量刪除文檔")void deleteBatchDocByIds(){List<String> idList = Arrays.asList("1", "2");esNewsRepository.deleteAllById(idList);System.out.println("根據ID批量刪除文檔刪除成功");}

5、【高階用法】Elasticsearch Java API Client

一句話：Spring Data Elasticsearch不能實現的，再用Elasticsearch Java API Client，例如只更新數據中的個別字段數據，高級查詢（聚合查詢），bulk函數等。。

Elasticsearch Java API Client對熟悉ES語句的同學非常友好，學會基本代碼用法跟寫語句一樣絲滑。

不熟悉語句建議看一下ES入門教程：Elasticsearch8（ES）保姆級菜鳥入門教程-CSDN博客

建議看著文檔配合服用~

5.1?ElasticsearchClient

    @Autowiredprivate ElasticsearchClient elasticsearchClient;

所有的ES8功能都在ElasticsearchClient中，先來看看有哪些方法：

可以看出CRUD的方法和參數，分別不同：

查詢的語句用的是SearchRequest

更新的語句用的是UpdateRequest

新增的語句用的是CreateRequest

刪除的語句用的是DeleteRequest

批量操作語句用的是BulkRequest

5.2 更新數據個別字段

需求：更新999號文檔，將作者名修改為CPW，標題修改為：CPW的《不能說的秘密》

    @Test@DisplayName("更新數據的個別字段")void updateNews() throws IOException {UpdateRequest<Object, Object> updateRequest = UpdateRequest.of(u -> u.index("news").id("999").doc(Map.of("author", "CPW","title", "CPW的《不能說的秘密》")));elasticsearchClient.update(updateRequest, EsNews.class);}

對比語句：

效果：

5.3 bulk（高性能批量操作）

例子：bulk的批量插入

    @Test@DisplayName("bulk的批量使用")void bulkNews() throws IOException {//數據List<EsNews> newsList = new ArrayList<>();EsNews news1 = new EsNews("777", "CPW的Elasticsearch入門1", "CPW寫的Elasticsearch入門教程,整合了Springboot3", "張三", Arrays.asList("教程", "入門"),new Date(), new Date(), 1000L);EsNews news2 = new EsNews("888", "CPW的Elasticsearch入門2", "CPW寫的Elasticsearch入門教程,整合了Springboot3", "李四", Arrays.asList("教程", "入門"),new Date(), new Date(), 1000L);newsList.add(news1);newsList.add(news2);//構建bulkRequest請求BulkRequest.Builder builder = new BulkRequest.Builder();for (EsNews news : newsList) {builder.operations(op -> op.index(idx -> idx.index("news").id(news.getId()).document(news)));}BulkResponse bulk = elasticsearchClient.bulk(builder.build());if (bulk.errors()) {System.out.println("存在失敗的操作:");bulk.items().forEach(item -> {if (item.error() != null) {System.out.println("失敗項: " + item.error().reason());}});} else {System.out.println("批量新增成功，共新增: " + bulk.items().size() + " 條");}}

需要使用到批量更新，刪除，等操作直接修改builder.operations下的接口即可。

5.4 高亮查詢

    @Test@DisplayName("高亮查詢")void highLightNews() throws IOException {SearchRequest searchRequest = SearchRequest.of(s -> s.index("news").query(q -> q.multiMatch(m -> m.query("CPW").fields("title", "content"))).highlight(h -> h.fields("title",f -> f)//f->f啟動默認配置，等同于.preTags("<em>").postTags("</em>").fields("content",f -> f).preTags("<em style='color:red'>") // 自定義高亮前綴標簽.postTags("</em>")));SearchResponse<EsNews> search = elasticsearchClient.search(searchRequest, EsNews.class);List<Hit<EsNews>> hits = search.hits().hits();hits.forEach(hit->{if(hit.highlight().containsKey("title") && hit.source() != null){hit.source().setTitle(hit.highlight().get("title").get((0)));}if(hit.highlight().containsKey("content") && hit.source() != null){hit.source().setContent(hit.highlight().get("content").get((0)));}System.out.println(hit.source());});}

ES語句對比：

返回結果：

5.5 聚合查詢

需求：查詢每個作者，各自寫了多少篇新聞。

@Test@DisplayName("聚合查詢")void BucketingNews() throws IOException {SearchRequest searchRequest = SearchRequest.of(s -> s.index("news").size(0).aggregations("author_count",a -> a.terms(t -> t.field("author"))));SearchResponse<EsNews> search = elasticsearchClient.search(searchRequest, EsNews.class);List<StringTermsBucket> CountList = search.aggregations().get("author_count").sterms().buckets().array();System.out.println(CountList);}

6、【最佳實踐】Elasticsearch+消息隊列（RabbitMQ）+數據庫（MYSQL）

實際應用