本文介紹 Spring Boot 項目中整合 ElasticSearch 并實現(xiàn) CRUD 操作，包括分頁、滾動等功能。之前在公司使用 ES，一直用的是前輩封裝好的包，最近希望能夠從原生的 Spring Boot/ES 語法角度來學(xué)習(xí) ES 的相關(guān)技術(shù)。希望對大家有所幫助。

本文為 spring-boot-examples 系列文章節(jié)選，示例代碼已上傳至 https://github.com/laolunsi/spring-boot-examples

安裝 ES 與可視化工具

前往 ES 官方 https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 進行，如 windows 版本只需要下載安裝包，啟動 elasticsearch.bat 文件，瀏覽器訪問 http://localhost:9200

如此，表示 ES 安裝完畢。

為更好地查看 ES 數(shù)據(jù)，再安裝一下 elasticsearch-head 可視化插件。前往下載地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head主要步驟：

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git cd elasticsearch-head npm install npm run start open http://localhost:9100/

可能會出現(xiàn)如下情況：

發(fā)現(xiàn)是跨域的問題。解決辦法是在 elasticsearch 的 config 文件夾中的 elasticsearch.yml 中添加如下兩行配置：

http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: '*'

刷新頁面：

這里的 article 索引就是我通過 spring boot 項目自動創(chuàng)建的索引。下面我們進入正題。

Spring Boot 引入 ES

創(chuàng)建一個 spring-boot 項目，引入 es 的依賴：

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

配置 application.yml：

server: port: 8060spring: elasticsearch: rest: uris: http://localhost:9200

創(chuàng)建一個測試的對象，article：

import org.springframework.data.annotation.Id;import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;import java.util.Date;@Document(indexName = 'article')public class Article { @Id private String id; private String title; private String content; private Integer userId; private Date createTime; // ... igonre getters and setters}

下面介紹 Spring Boot 中操作 ES 數(shù)據(jù)的三種方式：

實現(xiàn) ElasticsearchRepository 接口 引入 ElasticsearchRestTemplate 引入 ElasticsearchOperations

實現(xiàn)對應(yīng)的 Repository:

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;public interface ArticleRepository extends ElasticsearchRepository<Article, String> {}

下面可以使用這個 ArticleRepository 來操作 ES 中的 Article 數(shù)據(jù)。我們這里沒有手動創(chuàng)建這個 Article 對應(yīng)的索引，由 elasticsearch 默認生成。

下面的接口，實現(xiàn)了 spring boot 中對 es 數(shù)據(jù)進行插入、更新、分頁查詢、滾動查詢、刪除等操作?？梢宰鳛橐粋€參考。其中，使用了 Repository 來獲取、保存、刪除 ES 數(shù)據(jù)，使用 ElasticsearchRestTemplate 或 ElasticsearchOperations 來進行分頁/滾動查詢。

根據(jù) id 獲取/刪除數(shù)據(jù)

@Autowired private ArticleRepository articleRepository; @GetMapping('{id}') public JsonResult findById(@PathVariable String id) { Optional<Article> article = articleRepository.findById(id); JsonResult jsonResult = new JsonResult(true); jsonResult.put('article', article.orElse(null)); return jsonResult; } @DeleteMapping('{id}') public JsonResult delete(@PathVariable String id) { // 根據(jù) id 刪除 articleRepository.deleteById(id); return new JsonResult(true, '刪除成功'); }

保存數(shù)據(jù)

@PostMapping('') public JsonResult save(Article article) { // 新增或更新 String verifyRes = verifySaveForm(article); if (!StringUtils.isEmpty(verifyRes)) { return new JsonResult(false, verifyRes); } if (StringUtils.isEmpty(article.getId())) { article.setCreateTime(new Date()); } Article a = articleRepository.save(article); boolean res = a.getId() != null; return new JsonResult(res, res ? '保存成功' : ''); } private String verifySaveForm(Article article) { if (article == null || StringUtils.isEmpty(article.getTitle())) { return '標(biāo)題不能為空'; } else if (StringUtils.isEmpty(article.getContent())) { return '內(nèi)容不能為空'; } return null; }

分頁查詢數(shù)據(jù)

@Autowired private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate; @Autowired ElasticsearchOperations elasticsearchOperations; @GetMapping('list') public JsonResult list(Integer currentPage, Integer limit) { if (currentPage == null || currentPage < 0 || limit == null || limit <= 0) { return new JsonResult(false, '請輸入合法的分頁參數(shù)'); } // 分頁列表查詢 // 舊版本的 Repository 中的 search 方法被廢棄了。 // 這里采用 ElasticSearchRestTemplate 或 ElasticsearchOperations 來進行分頁查詢 JsonResult jsonResult = new JsonResult(true); NativeSearchQuery query = new NativeSearchQuery(new BoolQueryBuilder()); query.setPageable(PageRequest.of(currentPage, limit)); // 方法1： SearchHits<Article> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Article.class); // 方法2： // SearchHits<Article> searchHits = elasticsearchOperations.search(query, Article.class); List<Article> articles = searchHits.getSearchHits().stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList()); jsonResult.put('count', searchHits.getTotalHits()); jsonResult.put('articles', articles); return jsonResult; }

滾動查詢數(shù)據(jù)

@GetMapping('scroll') public JsonResult scroll(String scrollId, Integer size) { // 滾動查詢 scroll api if (size == null || size <= 0) { return new JsonResult(false, '請輸入每頁查詢數(shù)'); } NativeSearchQuery query = new NativeSearchQuery(new BoolQueryBuilder()); query.setPageable(PageRequest.of(0, size)); SearchHits<Article> searchHits = null; if (StringUtils.isEmpty(scrollId)) { // 開啟一個滾動查詢，設(shè)置該 scroll 上下文存在 60s // 同一個 scroll 上下文，只需要設(shè)置一次 query（查詢條件） searchHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollStart(60000, query, Article.class, IndexCoordinates.of('article')); if (searchHits instanceof SearchHitsImpl) { scrollId = ((SearchHitsImpl) searchHits).getScrollId(); } } else { // 繼續(xù)滾動 searchHits = elasticsearchRestTemplate.searchScrollContinue(scrollId, 60000, Article.class, IndexCoordinates.of('article')); } List<Article> articles = searchHits.getSearchHits().stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList()); if (articles.size() == 0) { // 結(jié)束滾動 elasticsearchRestTemplate.searchScrollClear(Collections.singletonList(scrollId)); scrollId = null; } if (scrollId == null) { return new JsonResult(false, '已到末尾'); } else { JsonResult jsonResult = new JsonResult(true); jsonResult.put('count', searchHits.getTotalHits()); jsonResult.put('size', articles.size()); jsonResult.put('articles', articles); jsonResult.put('scrollId', scrollId); return jsonResult; } }

ES 深度分頁 vs 滾動查詢

上次遇到一個問題，同事跟我說日志檢索的接口太慢了，問我能不能優(yōu)化一下。開始使用的是深度分頁，即 1,2,3..10, 這樣的分頁查詢，查詢條件較多（十多個參數(shù)）、查詢數(shù)據(jù)量較大（單個日志索引約 2 億條數(shù)據(jù)）。

分頁查詢速度慢的原因在于：ES 的分頁查詢，如查詢第 100 頁數(shù)據(jù)，每頁 10 條，是先從每個分區(qū) (shard，一個索引默認是 5 個 shard) 中把命中的前 100 * 10 條數(shù)據(jù)查出來，然后由協(xié)調(diào)節(jié)點進行合并等操作，最后給出第 100 頁的數(shù)據(jù)。也就是說，實際被加載到內(nèi)存中的數(shù)據(jù)遠超過理想情況。

這樣，索引的 shard 越大，查詢頁數(shù)越多，查詢速度就越慢。ES 默認的 max_result_window 是 10000 條，也就是正常情況下，用分頁查詢到 10000 條數(shù)據(jù)時，就不會再返回下一頁數(shù)據(jù)了。

如果不需要進行跳頁，比如直接查詢第 100 頁數(shù)據(jù)，或者數(shù)據(jù)量非常大，那么可以考慮用 scroll 查詢。在 scroll 查詢下，第一次需要根據(jù)查詢參數(shù)開啟一個 scroll 上下文，設(shè)置上下文緩存時間。以后的滾動只需要根據(jù)第一次返回的 scrollId 來進行即可。

scroll 只支持往下滾動，如果想要往回滾動，還可以根據(jù) scrollId 緩存查詢結(jié)果，這樣就可以實現(xiàn)上下滾動查詢了 —— 就像大家經(jīng)常使用的淘寶商品檢索時上下滾動一樣。

以上就是SpringBoot 如何整合 ES 實現(xiàn) CRUD 操作的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于SpringBoot實現(xiàn) CRUD 操作的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！