SpringBoot入门实战：SpringBoot整合Elast

2023-12-04 本文已影响0人光剑书架上的书

1.背景介绍

随着数据的爆炸增长，传统的关系型数据库已经无法满足企业对数据的存储和查询需求。Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源搜索和分析引擎，它可以帮助企业更高效地存储、查询和分析大量数据。Spring Boot 是一个用于构建微服务的框架，它可以简化 Spring 应用程序的开发和部署。因此，将 Spring Boot 与 Elasticsearch 整合在一起，可以帮助企业更高效地构建和部署大规模的数据存储和查询系统。

本文将介绍如何将 Spring Boot 与 Elasticsearch 整合在一起，以及如何使用 Spring Boot 的各种功能来简化 Elasticsearch 的开发和部署。

2.核心概念与联系

2.1 Spring Boot

Spring Boot 是一个用于构建微服务的框架，它可以简化 Spring 应用程序的开发和部署。Spring Boot 提供了许多预先配置的依赖项，以及一些自动配置功能，使得开发人员可以更快地开发和部署 Spring 应用程序。

2.2 Elasticsearch

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源搜索和分析引擎，它可以帮助企业更高效地存储、查询和分析大量数据。Elasticsearch 提供了一个分布式、可扩展的搜索和分析引擎，它可以处理大量数据，并提供了强大的查询功能。

2.3 Spring Boot 与 Elasticsearch 的整合

Spring Boot 提供了一个名为 Spring Data Elasticsearch 的模块，用于简化 Elasticsearch 的开发和部署。Spring Data Elasticsearch 提供了一组用于与 Elasticsearch 进行交互的接口，以及一些自动配置功能，使得开发人员可以更快地开发和部署 Elasticsearch 应用程序。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

3.1 Elasticsearch 的核心算法原理

Elasticsearch 的核心算法原理包括：

分词：Elasticsearch 将文本分解为一个或多个词，以便进行搜索和分析。Elasticsearch 使用一个名为分词器的组件来实现分词，分词器可以根据不同的语言和需求进行配置。
索引：Elasticsearch 将分词后的词存储到一个名为索引的数据结构中。索引是 Elasticsearch 中的核心数据结构，它可以存储文档、字段和元数据。
查询：Elasticsearch 提供了一组用于查询数据的接口，包括基于关键词的查询、基于范围的查询、基于过滤器的查询等。Elasticsearch 使用一个名为查询解析器的组件来解析查询请求，并将其转换为一个或多个查询条件。
排序：Elasticsearch 提供了一组用于排序查询结果的接口，包括基于字段值的排序、基于距离的排序等。Elasticsearch 使用一个名为排序器的组件来实现排序，排序器可以根据不同的需求进行配置。
聚合：Elasticsearch 提供了一组用于聚合查询结果的接口，包括基于桶的聚合、基于统计的聚合等。Elasticsearch 使用一个名为聚合器的组件来实现聚合，聚合器可以根据不同的需求进行配置。

3.2 Elasticsearch 的具体操作步骤

创建索引：首先，需要创建一个索引，以便存储文档。可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 创建索引。
添加文档：然后，需要添加文档到索引中。可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 添加文档。
查询文档：接下来，可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 查询文档。可以使用基于关键词的查询、基于范围的查询、基于过滤器的查询等方式进行查询。
排序文档：可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 对查询结果进行排序。可以使用基于字段值的排序、基于距离的排序等方式进行排序。
聚合文档：可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 对查询结果进行聚合。可以使用基于桶的聚合、基于统计的聚合等方式进行聚合。

3.3 Elasticsearch 的数学模型公式详细讲解

Elasticsearch 的数学模型公式主要包括：

TF-IDF：Term Frequency-Inverse Document Frequency 是 Elasticsearch 中用于计算词频和逆文档频率的公式。TF-IDF 公式为：

$TF-IDF = tf \times \log \left(\frac{N}{n_t}\right)$

其中， $tf$ 是词频， $N$ 是文档总数， $n_t$ 是包含该词的文档数。

BM25：Best Matching 25 是 Elasticsearch 中用于计算文档相关度的公式。BM25 公式为：

$BM25 = \frac{(k_1 + 1) \times (k_3 - k_2) \times tf \times idf} {(k_1 \times (1-k_3) + k_2) \times (k_3 + tf)}$

其中， $k_1$ 、 $k_2$ 和 $k_3$ 是 BM25 的参数， $tf$ 是词频， $idf$ 是逆文档频率。

Jaccard：Jaccard 是 Elasticsearch 中用于计算两个文档之间的相似度的公式。Jaccard 公式为：

$Jaccard = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}$

其中， $A$ 和 $B$ 是两个文档的词集合， $|A \cap B|$ 是 $A$ 和 $B$ 的交集大小， $|A \cup B|$ 是 $A$ 和 $B$ 的并集大小。

4.具体代码实例和详细解释说明

4.1 创建索引

首先，需要创建一个索引，以便存储文档。可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 创建索引。以下是一个使用 Java API 创建索引的示例代码：

import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;

public class IndexCreator {
    public static void main(String[] args) {
        Settings settings = Settings.builder()
                .put("cluster.name", "my-cluster")
                .put("client.transport.sniff", true)
                .build();

        Client client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new TransportAddress("localhost", 9300));

        client.admin().indices().prepareCreate("my-index")
                .setSettings(Settings.builder()
                        .put("number_of_shards", 1)
                        .put("number_of_replicas", 0))
                .addMapping("my-type", "my-mapping")
                .setSource("{\"properties\":{\"text\":{\"type\":\"text\"}}}", XContentType.JSON)
                .execute().actionGet();

        client.close();
    }
}

在上述代码中，首先创建了一个 Settings 对象，用于设置 Elasticsearch 集群名称和客户端的 sniff 选项。然后创建了一个 PreBuiltTransportClient 对象，用于连接 Elasticsearch 集群。接着，使用 client.admin().indices().prepareCreate("my-index") 方法创建了一个名为 "my-index" 的索引，并设置了其分片数和副本数。最后，使用 addMapping 方法添加了一个名为 "my-type" 的类型，并设置了其映射。

4.2 添加文档

然后，需要添加文档到索引中。可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 添加文档。以下是一个使用 Java API 添加文档的示例代码：

import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

public class DocumentAdder {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Settings settings = Settings.builder()
                .put("cluster.name", "my-cluster")
                .put("client.transport.sniff", true)
                .build();

        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClientBuilder.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("my-index")
                .id("1")
                .source("{\"text\":\"Hello, Elasticsearch!\"}", XContentType.JSON);

        IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        client.close();
    }
}

在上述代码中，首先创建了一个 Settings 对象，用于设置 Elasticsearch 集群名称和客户端的 sniff 选项。然后创建了一个 RestHighLevelClient 对象，用于连接 Elasticsearch 集群。接着，使用 IndexRequest 类创建了一个名为 "my-index" 的索引，并设置了其 ID 和文档内容。最后，使用 client.index 方法添加了文档，并获取了添加文档的响应。

4.3 查询文档

接下来，可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 查询文档。以下是一个使用 Java API 查询文档的示例代码：

import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.FetchSourceContext;

public class DocumentQueryer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Settings settings = Settings.builder()
                .put("cluster.name", "my-cluster")
                .put("client.transport.sniff", true)
                .build();

        Client client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new TransportAddress("localhost", 9300));

        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my-index")
                .source(new SearchSourceBuilder()
                        .fetchSource(new String[]{"text"}, FetchSourceContext.SourceFilter.INCLUDE)
                        .query(QueryBuilders.matchQuery("text", "Hello")));

        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        client.close();

        for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
    }
}

在上述代码中，首先创建了一个 Settings 对象，用于设置 Elasticsearch 集群名称和客户端的 sniff 选项。然后创建了一个 PreBuiltTransportClient 对象，用于连接 Elasticsearch 集群。接着，使用 SearchRequest 类创建了一个名为 "my-index" 的索引，并设置了查询条件。最后，使用 client.search 方法查询文档，并获取查询结果。

5.未来发展趋势与挑战

Elasticsearch 的未来发展趋势主要包括：

分布式搜索：随着数据的增长，分布式搜索将成为 Elasticsearch 的关键功能之一。Elasticsearch 将继续优化其分布式搜索算法，以提高搜索性能和可扩展性。
自然语言处理：随着自然语言处理技术的发展，Elasticsearch 将继续优化其自然语言处理功能，以提高文本分析和搜索的准确性。
实时搜索：随着数据的实时性增加，实时搜索将成为 Elasticsearch 的关键功能之一。Elasticsearch 将继续优化其实时搜索算法，以提高搜索性能和准确性。
安全性：随着数据的敏感性增加，安全性将成为 Elasticsearch 的关键挑战之一。Elasticsearch 将继续优化其安全性功能，以保护数据的安全性。
集成与扩展：随着 Elasticsearch 的广泛应用，集成与扩展将成为 Elasticsearch 的关键发展方向之一。Elasticsearch 将继续优化其集成与扩展功能，以满足不同的应用场景需求。

6.附录常见问题与解答

Q：如何创建 Elasticsearch 索引？

A：可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 创建索引。以下是一个使用 Java API 创建索引的示例代码：

import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;

public class IndexCreator {
    public static void main(String[] args) {
        Settings settings = Settings.builder()
                .put("cluster.name", "my-cluster")
                .put("client.transport.sniff", true)
                .build();

        Client client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new TransportAddress("localhost", 9300));

        client.admin().indices().prepareCreate("my-index")
                .setSettings(Settings.builder()
                        .put("number_of_shards", 1)
                        .put("number_of_replicas", 0))
                .addMapping("my-type", "my-mapping")
                .setSource("{\"properties\":{\"text\":{\"type\":\"text\"}}}", XContentType.JSON)
                .execute().actionGet();

        client.close();
    }
}

Q：如何添加 Elasticsearch 文档？

A：可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 添加文档。以下是一个使用 Java API 添加文档的示例代码：

import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

public class DocumentAdder {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Settings settings = Settings.builder()
                .put("cluster.name", "my-cluster")
                .put("client.transport.sniff", true)
                .build();

        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClientBuilder.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("my-index")
                .id("1")
                .source("{\"text\":\"Hello, Elasticsearch!\"}", XContentType.JSON);

        IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        client.close();
    }
}

Q：如何查询 Elasticsearch 文档？

A：可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API 或 Java API 查询文档。以下是一个使用 Java API 查询文档的示例代码：

import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.FetchSourceContext;

public class DocumentQueryer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Settings settings = Settings.builder()
                .put("cluster.name", "my-cluster")
                .put("client.transport.sniff", true)
                .build();

        Client client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new TransportAddress("localhost", 9300));

        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my-index")
                .source(new SearchSourceBuilder()
                        .fetchSource(new String[]{"text"}, FetchSourceContext.SourceFilter.INCLUDE)
                        .query(QueryBuilders.matchQuery("text", "Hello")));

        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        client.close();

        for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
    }
}