1. Elasticsearch—搜索应用服务器

  1.1 什么是搜索引擎

  搜索引擎(search engine )通常意义上是指：根据特定策略，运用特定的爬虫程序从互联网上搜集信息，然后对信息进行处理后，为用户提供检索服务，将检索到的相关信息展示给用户的系统。

  而我们讲解的是捜索的索引和检索，不涉及爬虫程序的内容爬取。大部分公司的业务也不会有爬取工作，而只提供查询服务，而且Elasticsearch也只是提供这方面的功能。

  1.2 认识 Elasticsearch

  Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引撃。通过它，能够执行及合并多种类型的搜索（结构化数据、非结构化数据、地理位置、指标），解决不新涌现出的各种需求。

  Elasticsearch使用的是标准的RESTful风格的API,使用JSON提供多种语言（Java、 Python、.Net、SQL和PHP）的支持，它可以快速地存储、搜索和分析海量数据。

  Elasticsearch是用Java语言开发的，并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能。它的目的是：通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

  Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近乎实时地存储、检索数据; 本身扩展性很好，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个实例。单个实例称为一个节点（node）, 一组节点构成一个集群（cluster）。分片是底层的工作单元，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里，每个分片仅保存全部数据的一部分。

  当Elasticsearch的节点启动后，它会使用多播（multicast）或单播（用户更改了配置）寻找集群中的其他节点，并与之建立连接。

  1.3 Elasticsearch 应用案例

• GitHub： 2013年年初，GitHub把Solr缓存改成了Elasticsearch,以便用户搜索20TB 的数据，包括13亿个文件和1300亿行代码。
• 维基百科：启动以Elasticsearch为基础的核心搜索架构SoundCloud，为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务。
• 百度：百度使用Elasticsearch作为数据分析引擎，20多个业务税采集服务器上的各类数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析，辅助定位异常。其单集群最大100台机器，200个Elasticsearch节点，每天导入超过30TB的数据。

除这些公司外，Stack Overflow、新浪、阿里、360、携程、有赞、苏宁都在使用它。它被广泛地用于各大公司的站内搜索、IT系统搜索（OA、CRM、ERP）、数据分析等工作中。

  1.4 对比 Elasticsearch 与 MySQL

  尽管将Elasticsearch与MySQL进行对比并不科学，但是这样的对比能区分Elasticsearch 和MySQL数据库的区别，便于快速用熟悉的知识来理解Elasticsearch 。所以，本节采用对比的方式来讲解Elasticsearch。Elasticsearch与MySQL的结构对比见表13-1。

  图 13-1

• 关系型数据库中的数据库，相当于Elasticsearch中的索引(index )。
• 一个数据库下面有多张表(table)，相当于一个索引(index)下面有多个类型(type)。
• 一个数据库表(table)下的数据由多行(row)多列(column属性)组成，相当于一个 type由多个文档(document)和多个field组成。
• 在关系型数据库中，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系；在 Elasticsearch中，mapping定义索引下的type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、 是否保存原始索引 JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
• 在 MySQL 数据库中的增(insert )、删(delete )、改(update )、查 ( select)操作相 当于 Elasticsearch 中的增(put/post )、删(delete )、改(update )、查(get）

  客户端主要通过”方法(PUT/POST/GET/ DELETE ) + http://ip:端口/索引名称/类型/主键” 来访问内容。

  1.5 认识 ElasticSearchRepository

  Spring-data-elasticsearch 是 Spring 提供的操作 Elasticsearch 的数据接口，它封装了大量的基础操作。通过它可以很方便地操作Elasticsearch的数据。

  通过继承ElasticsearchRepository来完成基本的CRUD及分页操作，和普通的 JPA没有什 么区别。比如下面实体Product的Repository继承ElasticsearchRepository后，可以在 Elasticsearch文档中进行查找和比较等操作。具体使用方法见以下代码：

@Component
public interface UserRepository extends ElasticsearchRepository<User,Long> {
    Optional<User> findById(Long id);
    User findByUsername(String username);
    List<User> findByEmail(String email);
}

  ElasticsearchRepository有几个特有的search方法，用来构建一些Elasticsearch查询， 主要由QueryBuilder和SearchQuery两个参数来完成一些特殊查询。

  实现类NativeSearchQuery实现了 QueryBuilder和SearchQuery方法，要构建复杂查询， 可以通过构建NativeSearchQuery类来实现。

  —般情况下，不是直接新建NativeSearchQuery类，而是使用NativeSearchQueryBuilder 来完成NativeSearchQuery的构建。具体用法见以下代码：

NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery()
    .withFilter()
    .withSort()
    .withXXX().build();

  1.6 认识 ElasticsearchTemplate

  ElasticsearchTemplate是Spring对Elasticsearch的API进行的封装，主要用来对索引进行创建、删除等操作。它继承了 ElasticsearchOperations 和 ApplicationContextAware 接口。 ElasticSearchTemplate 提供一些比 ElasticsearchRepository 更底层的方法。

  ElasticsearchOperations接口中常用的方法如下。

• • createlndex()方法：创建索引，返回值为布尔类型数据。
  • indexExists()方法：查询索引是否存在，返回值为布尔类型数据。
  • putMapping()方法:  创建映射，返回值为布尔类型数据。
  • getMapping()方法：得到映射，返回值为一个Map数据。
  • deletelndex()方法：删除索引，返回值为布尔类型数据。

  1.7 认识注解@Document

  注解@Document作用于类，用于标记实体类为文档对象。

  存储在Elasticsearch中的一条数据，即是一个文档，类似关系型数据库的一行数据。 Elasticsearch会索引每个文档的内容，以便搜索。它使用JSON格式，将数据存储到Elasticsearch 中，实际上是将JSON格式的字符串发送给了 Elasticsearch。

  1.document的核心元数据

  document有三个核心元数据，分别是 _index、_type、_id

  （1）_index。代表一个document存放在哪个index中，类似的数据放在一个索引中，非类似的数据放在不同的索引中。index中包含了很多类似的document,这些document的field很大一 部分是相同的。索引名称必须小写，不能用下画线开头，不包含逗号。

  （2）_type。代表document属于index的哪个类别，一个索引通常会划分为多个type，逻辑 index不同的数据进行分类。type名称可以是大写或小写，但是不能用下画线开头，不能包含逗号。

  （3）_id。代表document的唯一标识，与_index和_type —起可以标识和定位一个 document。默认自动创建id,也可以手动指定document的id。

  2.document id的手动指定和自动生成

  （1）手动指定 document id

  如果需要从某些其他系统中导入一些数据到Elasticsearch,则会采用手动指定id的形式，因 为一般情况下系统中已有数据的唯一标识，可以用作Elasticsearch中的document的id。

  其语法格式为：

put /index/type/id
{
    "json"
}

  （2）自动生成 document id

  其语法格式为：

post /index/type
{
    "json"
}

  自动生成的id长度为20个字符，URL安全、Base64编码、GUID、分布式系统并行生成时不会发生冲突。

  3. document的_source元数据，以及定制返回结果

  _source元数据是在创建document时放在body中的JSON数据。在默认情况下，查找数据时会返回全部数据。如果要定制返回结果，则可以指定_source中返回哪些field

  例如：

  GET /_index/_type/1?_source=field

  1.8 管理索引

    1. 创建索引

      （1）根据类的信息自动生成创建索引

        下面代码是根据实体类创建一个名为 “ec” 的索引，并定义type是“product”。由于是单机环境，所以定义副本为0，分片为默认值5。

@Data
@Document(indexName = "user",type = "user",replicas = 0,shards = 5)
public class User implements Serializable {
    private int id;
    private String username;
    private String password;
}

代码解释如下。

• indexName :对应索引库名称，可以理解为数据库名。必须小写，否则会报 “org.elasticsearch.indices.InvalidlndexNameException”异常。
• type：对应在索引库中的类型，可以将其理解为“表名”
• shards：分片数量，默认值为5。
• replicas：副本数量，默认值为1。如果是单机环境，则健康状态为“yellow”。如果要成为 “green”，则指定值为0即可。

      （2）手动创建索引

 可以使用createindex方法手动指定indexName和Settings,再进行映射。在使用前，要先注入ElasticsearchTemplate,使用方法如下。

• 根据索引名创建索引：

elasticsearchTemplate.createIndex("indexname");

• 根据类名创建索引：

elasticsearchTemplate.createIndex(User.class);

    2. 查询索引

• 根据索引名查询：

elasticsearchTemplate.indexExists("indexname");

• 根据类名查询：

elasticsearchTemplate.indexExists(User.class);

    3. 删除索引

    可以根据索引名和类名对索引进行删除。

• 根据索引名删除：

elasticsearchTemplate.deleteIndex("indexname");

• 根据类名删除：

elasticsearchTemplate.deleteIndex(User.class);

2. 用ELK管理Spring Boot应用程序的日志  

ELK 是 Elasticsearch+Logstash+Kibana 的简称。

Logstash负责将数据信息从输入端传输到输出端，比如将信息从MySQL传入Elasticsearch, 还可以根据自己的需求在中间加上滤网。Logstash提供了很多功能强大的滤网，以满足各种应用场景。

Logstash有以下两种工作方式。

• 每一台机器启动一个Logstash服务，读取本地的数据文件，生成流传给Elasticsearch。
• Logback引入Logstash包，然后直接生产JSON流，传给一个中心的Logstash服务器，Logstash服务器再传给Elasticsearch，最后，Elasticsearch将其流传给Kibana。

Kibana是一个开源的分析与可视化平台，和Elasticsearch —起使用。可以用Kibana搜索、 查看、交互存放在Elasticsearch索引里的数据。使用各种不同的图标、表格、地图等，Kibana能够很轻昜地展示高级数据分析与可视化。

ELK架构为数据分布式存储、日志解析和可视化创建了一个功能强大的管理链。三者相互配合, 取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。

  2.1 安装 Elasticsearch

  （1）通过官网下载Elasticsearch。

  （2）在下载完成后，首先将其解压到合适的目录，然后进入解压目录下的bin目录，双击 bat文件启动Elasticsearch。这里需要确保安装的Java版本在1.8及以上。

   （3）访问“http://localhost:9200/”，当看到返回一串JSON格式的代码时，则说明已经安装成功了。

  根据应用需要，还可以安装Elasticsearch必要的一些插件，如Head、kibana、IK (中文分 词)、graph。

  2.2 安装 Logstash

  1. 安装 Logstash

  (1)访问 Elasticsearch 官网下载 Logstash

    (2)将下载文件解压到自定义的目录即可。

  2. 配置 Logstash

  (1 )在解压文件的config目录下新建log4j_to_es.conf文件，写入以下代码：

input {
	beats {
		port => 5044
		codec => "json"
	}
}

output {
	elasticsearch {
		hosts => "127.0.0.1:9200"
		codec => json
	}
}

  这里一定要注意:这是UTF-8的格式，不要帯BOM。如果启动时岀现错误，则可以用“logstash -f ../config/xxx.conf -t“命令检查配置文件是否错误。

  （2）新建文件 run.bat。写入代码 logstash -f .\config\log4j_to_es.conf保存。然后双击该配置文件，启动Logstash。

    (3)访问 localhost:9600 如出现以下內容，则代表配置成功。

{"host":"DESKTOP-0VSQ1JE","version":"8.3.3","http_address":"127.0.0.1:9600",
 "id":"f9a14845-005b-42f2-8725-9b3f67dafe86","name":"DESKTOP-0VSQ1JE",
 "ephemeral_id":"9ffa0b64-c9bb-4385-8924-6565b4cd8167","status":"green",
 "snapshot":false,"pipeline":{"workers":8,"batch_size":125,"batch_delay":50},
 "build_date":"2022-07-23T19:31:54Z","build_sha":"0205f0c5f2ff21118c161e769e8f2bbb79ee81a3",
 "build_snapshot":false}

  2.3 安装Kibana

Kibana是官方推出的Elasticsearch数据可视化工具。

  （1）通过访问Elasticsearch官网下载Kibana。

  （2）解压下载的压缩文件，进入解压目录，双击Kibana目录的bin/kibana.bat，以启动 Kibana,当岀现以下提示时，代表启动成功。

  [2022-08-16T16:30:45.443+08:00][INFO ][status] Kibana is now available (was degraded)

  （3）访问localhost:5601就可以逬入Kibana控制台。

  单击控制台左边导航栏的“Dev-tools”按钮，可以进入Dev-tools界面。单击”Get to work”, 然后在控制台输入“GET/_cat/health?”命令，可以查看服务器状态。如果在右侧返回的结果中看到green或yellow ,则表示服务器状态正常。

  2.4 配置 Spring Boot 项目

  (1)添加项目依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-log4j</artifactId>
    <version>1.3.6.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>net.logstash.logback</groupId>
    <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
    <version>7.2</version>
</dependency>

  （2）添加配置文件logback.xml,这里在Spring Boot项目里添加一个配置又件，见以下代码:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<configuration>
    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>localhost:9601</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
    </appender>
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder charset="UTF-8">
            <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS}[%thread]%-5level %logger - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="LOGSTASH"/>
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
    </root>
</configuration>

  2.5 创建日志计划任务

  在Spring Boot项目中创建logTest类,用于测试将日志通过Logstash发送到Elasticsearch, 见以下代码：

3. Spring Boot集成Elasticsearch

  实现增加、删除、修改、查询文档的功能

  3.1 集成 Elasticsearch

Spring Boot 提供了 Starter ( spring-boot-starter-data-elasticsearch )来集成 Elasticsearch

• 优点：开发速度快，不要求熟悉Elasticsearch的一些API,能快速上手。即使之前对 Elasticsearch不了解，也能通过方法名或SQL语句快速写岀自己需要的逻辑。而具体转换成API层的操作则是由框架底层实现的。
• 缺点：使用的Spring Boot的版本Elasticsearch的版本也有了要求，不能超过某些版本号，在部署时需要注意。如果采用API方式，则能解决这个问题。

  （1）添加依赖

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

  （2）添加application.yml配置

spring:
  data:
    elasticsearch:
      repositories:
        enabled: true #是否开启本地存储
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9200
      cluster-name: elasticsearch

  3.2 创建实体

  （1）创建实体

  这里根据类的信息自动生成，也可以手动指定索引名称。ElasticsearchTemplate中提供了创建素引的API,因为进行本机测试，没做集群，所以replicas副本先设置为0。见以下代码：

package com.intehel.demo.domain;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;

import java.io.Serializable;

@Document(indexName = "ec",replicas = 0,shards = 5,type = "product")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Product implements Serializable {
    //@Id注解必须是org.springframework.data.annotation.Id;
    @Id
    private Long id;
    //ik_max_word使用ik分词器
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
    private String name;
    //在存储数据时，不会对category进行分词
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category;
    //价格
    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price;
    //index = false 表示不建立索引
    @Field(index = false,type = FieldType.Keyword)
    private String images;
    private String body;
}

代码解释如下，

• @ld注解：作用于成员变量，标记一个字段作为id主键。
• @Field注解：作用于成员变量，标记为文档的字段，需要指定字段映射属性type。
• index：是否索引，布尔类型，默认为true。
• store：是否存储，布尔类型，默认为false,
• analyzer；分词器名称，这里的ik_max_word即使用IK分词器。

  （2）创建数据操作接口

package com.intehel.demo.repository;

import com.intehel.demo.domain.Product;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import java.util.Optional;

public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product,Long> {
    @Override
    Optional<Product> findById(Long id);
    Product findByName(String name);
}

  3.3 实现增加、删除、修改和查询文档的功能

  在测试类中，实Elasticsearch文档进行增加、删除、修改和查询的功能，见以下代码：

查看代码

 package com.intehel.demo;

import com.intehel.demo.domain.Product;
import com.intehel.demo.domain.User;
import com.intehel.demo.repository.ProductRepository;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.core.QueueBuilder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.Optional;

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
class ElasticApplicationTests {
    private Integer PAGESIZE = 10;
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
    @Test
    public void save(){
        long id = System.currentTimeMillis();
        Product product = new Product(id,"红富士","水果",7.99,"jpg","测试");
        try {
            productRepository.save(product);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(product.getId());
    }
    @Test
    public void getProduct(){
        Product product = productRepository.findByName("红富士");
        System.out.println(product.getId());
    }
    @Test
    public void updateProduct(){
        long id = 1660653233939L;
        Product product = new Product(id,"烤冷面","小吃",7.00,"jpg","测试");
        productRepository.save(product);
    }
    @Test
    public void getProductById(){
        Optional<Product> product = productRepository.findById(1660653233939L);
        System.out.println(product.get().getName()+product.get().getBody());
    }
    @Test
    public void deleteProduct(){
        long id = 1660653233939L;
        productRepository.deleteById(id);
    }
    @Test
    public void getAll(){
        Iterable<Product> list = productRepository.findAll(Sort.by("id").ascending());
        for (Product product : list) {
            System.out.println(product);
        }
    }
}

4. Elasticsearch查询

  4.1 自定义方法

   可以根据Spring Data提供的方法名称，实现自己想自定义的查询功能：无须写实现类，只要继承ElasticsearchRepository接口即可。如”findByTitle”表示根据”title”进行查询，具体方法见表13~2

图 13-2

  如果要查询价格在7 ~ 8元的商品,则可以在接口类加上”List<Product> findByPriceBetween(Double min, Double max);”方法，见以下代码:

public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product,Long> {
    @Override
    List<Product> findByPriceBetween(Double min, Double max);
}

  然后，在测试类中直接使用自定义的”findByPriceBetween”方法查询出数据，见以下代码:

@Test
public void queryByPriceBetween(){
    Iterable<Product> list = productRepository.findByPriceBetween(7.00,8.00);
    for (Product product : list) {
        System.out.println(product);
    }
}

  4.2 精准查询

  1.单参数 termQuery

  用法见以下代码：

QueueBuilder queueBuilder = QueueBuilder.termQuery("字段名","查询值");

它是不分词查询。因为不分词，所以汉字只能查询一个字，而多字母的英语单词算一个字

具体实现见以下代码：

@Test
public void queryByPriceBetween(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("name","富"));
    //查询词，只能查询一个汉字，或一个英文单词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  2.多参数–termsQuery

  terms可以提供n个查询的参数对一个字段进行查询，用法见以下代码。注意，这里是term的复数形式terms

  QueueBuilder queueBuilder = QueueBuilder.termsQuery(“字段名”,”查询值”,”查询值”);

@Test
public void queryByPriceBetween(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termsQuery("name","富","帅"));
    //查询词，只能查询一个汉字，或一个英文单词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }

}

  3.分词查询– matchQuery

  分词查询采用默认的分词器.用法见以下代码

  QueueBuilder queueBuilder = QueueBuilder.matchQuery(“字段名”,”查询值”);

  具体实现见以下代码：

@Test
public void matchQuery() throws Exception {}{
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("name","红士"));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  4.多字段查询 multiMatchQuery

@Test
public void matchQuery(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery("红富士Gila","name","body"));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  4.3 模糊查询

  常见的模糊查询的方法有4种

  1.左右模糊

QueryBuilders.queryStringQuery("查询值").field("字段名")

   具体实现见以下代码：

@Test
public void matchQuery(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("我觉得红富士好吃").field("name"));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  2. 前缀查询— prefixQuery

  如果字段没分词，则匹配整个字段前缀，用法见以下代码：

QueryBuilders.prefixQuery("字段名","查询值")

  具体实现见以下代码：

@Test
public void matchQuery(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.prefixQuery("name","士"));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

   3. 通配符查询  wildcard query

  使用通配符方式进行查询，支持通配符”*“和”？“，”*“代表任意字符串，”？ ”代表任意一个字符。

  （1）使用通配符”*“

  通配符可以匹配多个值，用法见以下代码:

@Test
public void matchQuery(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("name","*士"));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  （2）使用通配符“？”

@Test
public void matchQuery(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("name","红富?"));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  4. 分词模糊査询   fuzzy query

  分词模糊查询即匹配截取字符串为字前或后加1个词的文档，这里通过增加fuzziness (模糊) 属性来查询，fuzziness的含义是检索的term前后增加或减少n个词的匹配查询。用法见以下代码

QueryBuilders.fuzzyQuery("字段名","查询值").fuzziness(Fuzziness.ONE)

  具体实现见以下代码：

@Test
public void matchQuery(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("name","士").fuzziness(Fuzziness.ONE));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  5. 相似内容推荐

  相似内容的推荐是给定一篇文档信息，然后向用户推荐与该文档相似的文档。通过 Elasticsearch的More like this查询接口，可以非常方便地实现基于内容的推荐，用法见以下代码: QueryBuilders.moreLikeThisQuery(new StnngQ (“WfiS”}).addLikeText(“@i®ffi”);

  如果不指定字段名，则默认全部，常用在相似内容的推荐上。

  QueryBuilders.moreLikeThisQuery(new String[]{“字段名”}).addLikeText(“查询值”)

  4.4 范围查询

  闭区间查询：QueryBuilders.rangeQuery(“字段名”).from(“值1”).to(“值2”)

  开区间查询：QueryBuilders.rangeQuery(“字段名”).from(“值1”).to(“值2”).includeLower(false).includeUpper(false)

  大于：QueryBuilders.rangeQuery(“字段名”).gt(“查询值”)

  大于或等于：QueryBuilders.rangeQuery(“字段名”).gte(“查询值”)

  小于：QueryBuilders.rangeQuery(“字段名”).lt(“查询值”)

  小于或等于：QueryBuilders.rangeQuery(“字段名”).lte(“查询值”)

  4.5 组合查询

组合查询是可以设置多个条件的查询方式，用来组合多个查询。有4种方式。

• must：代表文档必须完全匹配条件，相当于and,会参与计算分值。
• mustnot：代表必须不满足匹配条件。
• filter：代表返回的文档必须满足filter条件，但不会参与计算分值。
• should：代表返回的文档可能满足条件，也可能不满足条件，有多个should时满足任何一 个就可以，相当于or,可以通过minimum_should_match设置至少满足几个。

  4.6 分页查询

  使用NativeSearchQueryBuilder实现分页查询，用法见以下代码：

@Test
public void matchQuery(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("name","富"));
    nativeSearchQueryBuilder.withPageable(PageRequest.of(0,5));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  如果要进行排序，只要在分页查询上构建withSort参数即可，用法见以下代码：

@Test
public void matchQuery(){
    NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.termQuery("name","富"));
    nativeSearchQueryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("id").order(SortOrder.DESC));
    nativeSearchQueryBuilder.withPageable(PageRequest.of(0,5));
    //查询词
    Page<Product> page = productRepository.search(nativeSearchQueryBuilder.build());
    //搜索，获取结果
    for (Product product : page){
        System.out.println(product);
    }
}

  4.7 聚合查询

  聚合(aggregation )是Elasticsearch的一个强大功能，可以极其方便地实现对数据的统计、分析工作。搜索是查找某些具体的文档，聚合就是对这些搜索到的文档进行统计，可以聚合出更加细致的数据。它有两个重要概念。

• Bucket (桶/集合)：满足特定条件的文档的集合，即分组。
• Metric (指标/度量)：对桶内的文档进行统计计算(最小值、最大值)，简单理解就是进行运算

聚合由AggregationBuilders类来构建，它提供的静态方法见表13-3

表 13-3

  具体用法见以下代码：

public List<StringTerms.Bucket> searchBybucket(){
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{""},null));
    //指定索引的类型,只先从各分片中查询匹配的文档,再重新排名,取前size个文档
    queryBuilder.withSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH);
    //添加一个新的聚合,聚合类型为terms,聚合名称为brands,聚合字段为brand
    queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brand").field("brand"));
    //查询,需要把结果强转为Aggregatedpage类型,Aggregatedpage:聚合查询的结果类,它是Page<T>的子接口
    AggregatedPage<Product> productsPage = (AggregatedPage<Product>) productRepository.search(queryBuilder.build());
    //从结果中取出名为brands的聚合解析
    //强转为StringTerm类型
    StringTerms aggregations = (StringTerms) productsPage.getAggregation("brands");
    //获取桶
    List<StringTerms.Bucket> buckets = aggregations.getBuckets();
    //遍历
    for (StringTerms.Bucket bucket : buckets) {
        //获取桶中的key
        System.out.println(bucket.getKey());
        //获取桶中的文档数量
        System.out.println(bucket.getDocCount());
    }
    return buckets;
}

  还可以嵌套聚合，在聚合AggregationBuilders中使用subAggregation,用法见以下代码：

queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brand").field("brand")
                            .subAggregation(AggregationBuilders.avg("price_avg").field("price"))
                            //在品牌聚合桶内进行嵌套聚合
                           );