一、参考链接

01.ES官网

02.Spring Boot Elasticsearch 入门

03.图解 Elasticsearch 原理

二、ElasticSearch概述

三、Solr和ElasticSearch的对比

四、ElasticSearch安装

五、Kibana安装

5.1 下载

Kibana官方下载地址

image-20200728094906706

注:可以在past releases下载老版本

5.2 运行

解压后进入bin目录运行:

1
./kibana

在浏览器打开:

http://localhost:5601/

image-20200728095343130

5.3 汉化

image-20200728095941769

zh-CN.json是Kibana的汉化包

再到 kibana.yml 中加入:image-20200728100108546

image-20200728100208569

六、ElasticSearch核心概念

6.1 与关系型数据库对比

elasticsearch是面向文档,关系型数据库和 elasticsearch 客观的对比!一切都是JSON

MySQL ElasticSearch
数据库(database) 索引(index)
表(tables) 类型(types)
ES 文档(documents)
列(columns) 字段(fields)

注:其中 types 逐渐被弃用了,8.X将被删除

6.2 一个🌰:

image-20200728102741475

对应上面数据库:

image-20200728110933851

6.3 设计

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库),每个索引中可以包含多个类型(表),每个类型下又包含多个文档(行),每个文档中又包含多个字段(列)。

物理设计:

elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片,每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移

一个人就是一个集群!默认的集群名称就是 elaticsearh

参考以下:

  1. 云上的集群image-20200728104645355
  2. 集群里的盒子image-20200728104717763
  3. 节点之间image-20200728104728531
  4. 索引里的小方块image-20200728104741324

在 ElasticSearch head 中可以看见默认集群的名字为:elasticsearch

image-20200728105040312

逻辑设计:

一个索引类型中,包含多个文档,比如说文档1,文档2。 当我们索引一篇文档时,可以通过这样的顺序找到它:

索引 ----> 类型 ----> 文档ID

通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意:ID不必是整数,实际上它是个字符串。

6.4 文档

就是我们的一条数据

之前说elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档,elasticsearch 中,文档有几个重要属性 :

  • 自我包含,一篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含 key:value!
  • 可以是层次型的,一个文档中包含自文档,复杂的逻辑实体就是这么来的!就是一个json对象!

灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用, 在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整型。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型 。

6.5 类型

​ 类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。 类型中对于字段的定义称为映射, 比如 name 映射为字符串类型。 我们说文档是无模式的,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段, 比如新增一个字段,那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型,elasticsearch就开始猜,如果这个值是18,那么elasticsearch会认为它是整型。 但是elasticsearch也可能猜不对, 所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用。

6.6 索引

就是数据库

索引是映射类型的容器,elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。 然后它们被存储到了各个分片上了。 我们来研究下分片是如何工作的。

一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一个elasricsearch进程,节点可以有多个索引默认的,如果你创建索引,那么索引将会有个5个分片 ( primary shard ,又称主分片 ) 构成的,每一个主分片会有一个副本 ( replica shard ,又称复制分片 )

在 ElasticSearch head 中可以看见刚建立的索引是5个分片:

image-20200728111430420

6.7 倒排

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构,采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索, 一个索引由文档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表。 例 如,现在有两个文档, 每个文档包含如下内容:

Study every day, good good up to forever # 文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up # 文档2包含的内容

为了创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens),然后创建一个包含所有不重 复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档

term doc_1 doc_2
Study X
To X
every
forever
day
study X
good
every
to X
up

现在,我们试图搜索 to forever,只需要查看包含每个词条的文档 score

term doc_1 doc_2
to X
forever
total 2 1

如果没有别的条件,现在,这两个包含关键字的文档都将返回。

在elasticsearch中, 索引 (库)这个词被频繁使用,这就是术语的使用。 在elasticsearch中,索引被分为多个分片,每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么,谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢! 如无特指,说起索引都是指elasticsearch 的索引。

关系图:

一个 ES 索引 —–> 多个分片(shard)

​ 一个分片(shard) —–> 一个 Lucene 索引

一个 ES 索引 —–> —–> 多个 Lucene 索引

image-20200728131631335

七、IK分词器

7.1 分词

分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个 词,比如 “我是王八” 会被分为”我”、“是”、“王”、“八”,这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器 IK 来解决这个问题。

IK 提供了两个分词算法:ik_smart 和 ik_max_word,其中 ik_smart 为最少切分,ik_max_word为最细粒度划分!

7.2 下载安装

下载地址:IK 分词器下载

安装:解压后放入 plugins 文件夹下

image-20200728133942367

重启 ElasticSearch :看到 IK 分词器已经加载到 ES 里面了

image-20200728134131159

7.3 IK 分词器的小🌰:

使用 ik_smart 算法: 最少切分

image-20200728135216813

使用 ik_max_word 算法: 最细粒度划分:通过字典,找寻所有符合的情况

image-20200728135308880

7.4 自行 DIY 字典

在出现以下情况时:我们需要的是 神魔恋 应该是一个词语,而不应该被分词为 神魔

image-20200728140135869

在 IK 的 config 目录下,配置 wangba.dic 和 IKAnalyzer.cfg.xml 如下:

image-20200728144840034

IKAnalyzer.cfg.xml:

image-20200728145037806

wangba.dic:

image-20200728145105415

重启 ES 和 Kibana:已经可以看见 wangba.dic 已经加载进去了

image-20200728144452860

此时在Kibana中可以看见:此时 神魔恋 已经是一个词了

image-20200728145311150

八、Rest风格

8.1 Rest命令说明说明

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交 互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层次,更易于实现缓存等机制。

基本Rest命令说明:

method url地址 描述
PUT localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 创建文档(指定文档id)
POST localhost:9200/索引名称/类型名称 创建文档(随机文档id)
_update localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update 修改文档
DELETE localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 删除文档
GET localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 查询文档通过文档id
POST localhost:9200/索引名称/类型名称/_search 查询所有数据

8.2 基本测试

创建索引:

PUT /索引名称/类型名称/文档id

{

​ 请求体

}

注:类型即将被弃用

image-20200728151356309

在 ES head 中可以看见数据已经插入成功:

image-20200728151727329

8.3 类型

字符串类型 text 、 keyword
数值类型 long、integer、 short、byte、double、float、half_float、 scaled_float
日期类型 date
布尔值类型 boolean
二进制类型 binary

自定义类型:

image-20200728153315700

通过 GET 请求可以看见 test2 索引的信息:

image-20200728153419852

自动匹配类型:

image-20200728154312363

image-20200728154429831

8.4 关于索引的基本操作

增加:如上

查询:如上

修改:如下

方法一:直接覆盖

image-20200728155827534

可以看见 version 发生了改变

方法二:

POST /索引名称/_doc/文档id/__update

{

​ 请求体

}

image-20200728160513999

可以看见 version 再次发生了改变

删除

image-20200728161148536

8.5 关于文档的基本操作

基本操作:

增加数据 PUT

image-20200729085012520

查询数据 GET

方式一:简单的 ID 查询

image-20200729085341564

可以看见,推荐使用 GET /索引/_doc/文档ID 来进行操作

方式二:简单的条件查询

image-20200729091400956

可以看见 type 已经被丢弃了

更新数据 POST

image-20200729090204208

可以看见,推荐使用 POST /索引/_update/文档ID 来进行操作

复杂操作:select (排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询 )

查询

image-20200729092702190

image-20200729093150116

ES 中有 zhangsanzhangshan 008 ,通过关键字zhangsan 查询,会将分词后的结果全部查询出来,且每一个都是有 _score 的。

hits:在Java可以得到索引和文档的信息、查询的结果总数、具体文档数据信息(可以通过遍历得到具体的各种信息)

image-20200729094426031

通过 _source 来指定最后的输出结果

排序

image-20200729095730668

通过 sort 进行排序,用 descasc 来进行降序和升序

分页 /search/{current}/{pagesize}

第一页一个数据

image-20200729100357807

第二页的一个数据

image-20200729100512315

第一页的两个数据

image-20200729100615639

bool 值查询

must 命令 == and

image-20200729101211913

should 命令 == or

image-20200729102255051

两个都查询到了

must_not 命令 == not

image-20200729102630406

filter 命令

image-20200729103629498

gt:大于 / gte:大于等于 / lt:小于 / lte:小于等于

匹配多个条件

image-20200729104255294

直接在 tags 中加空格

精确查询

term 查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确的查询

  • term:直接查询精确的

  • match:使用分词器解析(先分析文档,在通过分析的文档进行查询)

两个类型:

text: 会被分词解析器解析

keyword: 不会被分词解析器解析

使用 keywod 分词器:

image-20200729112314281

使用 standard 分词器:

image-20200729112353845

text: 可以看见下面被分词了,所以出现了两个结果

image-20200729112831873

keyword: 可以看见下面没有被分词

image-20200729113003169

高亮查询

image-20200729122744294

九、SpringBoot集成ElasticSearch

官方 ES Client 文档

1.依赖

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<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.6.2</version>
</dependency>

2.找对象

image-20200729134909854

3.分析类中方法

image-20200729140717144

ES 的版本与本机中的版本不一致

自行配置 SpringBoot 中的 ES 版本

image-20200729141538339

RestClientAutoConfigurationRestClientProperties

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//
// Source code recreated from a .class file by IntelliJ IDEA
// (powered by Fernflower decompiler)
//

package org.springframework.boot.autoconfigure.elasticsearch.rest;

import java.time.Duration;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.apache.http.auth.AuthScope;
import org.apache.http.auth.Credentials;
import org.apache.http.auth.UsernamePasswordCredentials;
import org.apache.http.client.CredentialsProvider;
import org.apache.http.impl.client.BasicCredentialsProvider;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnClass;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.boot.context.properties.PropertyMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

class RestClientConfigurations {
RestClientConfigurations() {
}

@Configuration(
proxyBeanMethods = false
)
// RestClient 普通客户端
static class RestClientFallbackConfiguration {
RestClientFallbackConfiguration() {
}

@Bean
@ConditionalOnMissingBean
RestClient elasticsearchRestClient(RestClientBuilder builder) {
return builder.build();
}
}

@Configuration(
proxyBeanMethods = false
)
@ConditionalOnClass({RestHighLevelClient.class})
// RestHighLevelClient 高级客户端
static class RestHighLevelClientConfiguration {
RestHighLevelClientConfiguration() {
}

@Bean
@ConditionalOnMissingBean
RestHighLevelClient elasticsearchRestHighLevelClient(RestClientBuilder restClientBuilder) {
return new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
}

@Bean
@ConditionalOnMissingBean
RestClient elasticsearchRestClient(RestClientBuilder builder, ObjectProvider<RestHighLevelClient> restHighLevelClient) {
RestHighLevelClient client = (RestHighLevelClient)restHighLevelClient.getIfUnique();
return client != null ? client.getLowLevelClient() : builder.build();
}
}

@Configuration(
proxyBeanMethods = false
)
// RestClientBuilder
static class RestClientBuilderConfiguration {
RestClientBuilderConfiguration() {
}

@Bean
@ConditionalOnMissingBean
RestClientBuilder elasticsearchRestClientBuilder(RestClientProperties properties, ObjectProvider<RestClientBuilderCustomizer> builderCustomizers) {
HttpHost[] hosts = (HttpHost[])properties.getUris().stream().map(HttpHost::create).toArray((x$0) -> {
return new HttpHost[x$0];
});
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(hosts);
PropertyMapper map = PropertyMapper.get();
map.from(properties::getUsername).whenHasText().to((username) -> {
CredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
Credentials credentials = new UsernamePasswordCredentials(properties.getUsername(), properties.getPassword());
credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY, credentials);
builder.setHttpClientConfigCallback((httpClientBuilder) -> {
return httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider);
});
});
builder.setRequestConfigCallback((requestConfigBuilder) -> {
properties.getClass();
map.from(properties::getConnectionTimeout).whenNonNull().asInt(Duration::toMillis).to(requestConfigBuilder::setConnectTimeout);
properties.getClass();
map.from(properties::getReadTimeout).whenNonNull().asInt(Duration::toMillis).to(requestConfigBuilder::setSocketTimeout);
return requestConfigBuilder;
});
builderCustomizers.orderedStream().forEach((customizer) -> {
customizer.customize(builder);
});
return builder;
}
}
}

十、索引、文档 API 操作

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package com.wangba;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.wangba.enity.User;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.util.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.MatchAllQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.FetchSourceContext;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.repository.query.Param;
import org.w3c.dom.ls.LSOutput;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@SpringBootTest
class SpringbootEsApiApplicationTests {

@Autowired
@Qualifier("restHighLevelClient")
private RestHighLevelClient client;

/**
* @Description: 创建索引
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void createIndex() throws IOException {
// 1. 创建索引请求
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test");
// 2. 让客户端执行请求 indicesClient
CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(createIndexResponse);
}

/**
* @Description: 查询索引
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void existIndex() throws IOException {

GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("test");

boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(exists);

}

/**
* @Description: 删除索引
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void deleteIndex() throws IOException {

DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("test");

AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(delete);

}

/**
* @Description: 添加文档 PUT test/_doc/1
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void addDocument() throws IOException {
// 创建对象
User user = new User("wangba", 25);
// 创建请求
IndexRequest request = new IndexRequest("test");
// 规则: ==> PUT test/_doc/1
request.id("1");
request.timeout("1s");
// 将我们的数据放入请求中 JSON格式
request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
// 客户端发送请求,返回结果
IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(indexResponse);
System.out.println(indexResponse.toString());
System.out.println(indexResponse.status()); // 对应的状态就是 CREATED 等


}

/**
* @Description: 文档是否存在
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void existDocument() throws IOException {
// GET test/_doc/1
GetRequest request = new GetRequest("test", "1");
// _source 不显示上下文
request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
request.storedFields("_none_");

boolean exists = client.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}

/**
* @Description: 查询文档数据 GET test/_doc/1
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void getDocument() throws IOException {

GetRequest request = new GetRequest("test", "1");

GetResponse documentFields = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(documentFields.getSourceAsString());
System.out.println(documentFields);


}

/**
* @Description: 更新文档
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void updateDocument() throws IOException {
UpdateRequest request = new UpdateRequest("test", "1");
User user = new User("zhansan", 22);
request.doc(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
UpdateResponse update = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(update);
System.out.println(update.status());
}



/**
* @Description: 删除文档 DELETE test/_doc/1
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void deleteDocument() throws IOException {

DeleteRequest request = new DeleteRequest("test", "1");

DeleteResponse delete = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(delete);
}

/**
* @Description: 批处理请求
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
@Test
void addBulkDocument() throws IOException {
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
bulkRequest.timeout("10s");

ArrayList<User> userArrayList = new ArrayList<>();
userArrayList.add(new User("zhangsan", 5));
userArrayList.add(new User("lisi", 10));
userArrayList.add(new User("xiaoxin", 25));

for (int i = 0; i < userArrayList.size(); i++) {
bulkRequest.add(
new IndexRequest("test")
.id(""+(i+1))
.source(JSON.toJSONString(userArrayList.get(i)), XContentType.JSON)
);
}

BulkResponse bulk = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(bulk);
System.out.println(bulk.status());
System.out.println(bulk.hasFailures());

}

/**
* @Description: 按条件搜索
* @Param: []
* @return: void
* @Author: wang ba
* @Date: 2020/7/29
*/
/*
查询:
SearchRequest 搜索请求
SearchSourceBuilder 条件构造
HighlightBuilder 高亮构造
TermQueryBuilder 精确查询
MatchAllQueryBuilder 所有查询
// xxxBuilder
*/
@Test
void searchDocument() throws IOException {
// 创建搜索请求
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("test");

// 构造搜索条件
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// QueryBuilders.termQuery 精确查询
// QueryBuilders.matchAllQuery 查询所有

//TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("age", "25");
//searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);

MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
searchSourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder);

// 分页
// searchSourceBuilder.from();
// searchSourceBuilder.size();

searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));

searchRequest.source(searchSourceBuilder);

SearchResponse search = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(JSON.toJSONString(search.getHits()));
System.out.println("+++++++++++++我是分割线++++++++++++++");
for (SearchHit documentFields : search.getHits().getHits()) {
System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
}
}
}

十一、实战

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