es0102---语法格式、数据类型、整合springboot、创建库、创建映射、新增数据、自定义查询

ES

一、创建映射字段的语法格式

需要先构建索引库，在构建索引库中的映射关系

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "类型",
      "index": true，
      "store": false，
      "analyzer": "分词器"
    }
  }
}

#新增数据  id自增
POST /hl/_doc
{
    "title":"小米手机",
    "images":"http://image.lano.com/12479122.jpg",
    "price":2699.00
}

#自己指定id信息
POST /hl/_doc/2
{
    "title":"OPPO手机",
    "images":"http://image.lano.com/12479122.jpg",
    "price":2999.00
}

#修改数据
POST /hl/_doc/2
{
    "title":"VIVO手机",
    "images":"http://image.lano.com/12479122.jpg",
    "price":2999.00
}

#智能判断 根据数据自动添加到映射，判断并指定数据类型
POST /hl/_doc/3
{
    "title":"超米手机",
    "images":"http://image.lanou.com/12479122.jpg",
    "price":2899.00,
    "stock": 200,
    "saleable":true
}

put /hl/_doc/4
{
    "title":"小米电视AAA",
    "images":"http://image.lano.com/12479122.jpg",
    "price":2999.00
}

#查询数据
GET hl/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

#or查询数据  小米or电视
GET hl/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米电视"
    }
  }
}
# and查询
GET hl/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "小米电视",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

PUT /hl/_doc/5
{
    "title":"乐视电视",
    "images":"http://image.lanou.com/12479122.jpg",
    "price":2899.00,
    "subTitle":"小米电视手机"
}

#多字段查询
GET hl/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "小米",
      "fields": [ "title", "subTitle" ]
    }
  }
}
#单词条精准查询
GET /hl/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "price":2699.00
    }
  }
}
#多词条精准查询
GET /hl/_search
{
  "query":{
    "terms":{
      "price":[2699.00,2899.00]
    }
  }
}
#只查询特定字段
GET /hl/_search
{
  "_source": ["title","price"],
   "query": {
    "term": {
       "price": 2699
    }
  }
}
#只查询特定字段  指定includes和excludes
GET hl/_search
{
"_source": {
"excludes": "images",
"includes": ["title","price"]
},
"query": {
"term": {
"price": 2899.00
}
}
}


PUT /hl/_doc/6
{
    "title":"apple手机",
    "images":"http://image.lanou.com/12479122.jpg",
    "price":6899.00
}
#模糊半径为1查询
GET hl/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": "app"
    }
  }
}

#模糊半径为2查询
GET hl/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "app22",
        "fuzziness": 2
      }
    }
  }
}

• 类型名称：映射的名称，字段名：任意填写。Elasticsearch7.0之后不支持类名名称写法所以需要添加include_type_name=true参数进行支持设置。

• type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等

• index：是否可以使用索引查询，默认为true

• store：是否额外存储，默认为false

• analyzer：分词器，这里的ik_max_word即使用ik分词器

二、了解数据类型

1、字符串

text: 可分词 不可聚合

keyword：不可分词 可聚合

2、数值

整数和浮点（float、double、half_float、scaled_float）

3、日期

date

三、使用springboot创建es项目

1、jar包

spring-boot-starter-data-elasticsearch

2、配置文件

spring:
  elasticsearch:
   uris: http://1.94.230.82:9200

3、使用esTemplate模版工具类

@RestController
@RequestMapping("/es")
public class EsController {
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate restTemplate;

四、Es实现的功能

1、创建索引库

restTemplate.indexOps(User.class).create();

/*
@Document(indexName = "索引库名",shards = 分片数,replicas = 副本数)
 */
@Document(indexName = "user",shards = 1,replicas = 0)
public class User {
}
​
package com.hl.es.web;
​
import com.hl.es.pojo.User;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchRestTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
​
@RestController
@RequestMapping("/es")
public class EsController {
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate restTemplate;
​
    @RequestMapping("/test")
    public void getEsTemplate(){
        boolean flag = restTemplate.indexOps(User.class).exists();
        System.out.println("索引库是否存在："+flag);
        if(!flag){
            //创建索引库
            boolean flag2 = restTemplate.indexOps(User.class).create();
            System.out.println("索引库创建结果："+flag2);
        }
    }
}

2、创建映射

@Document(indexName = "user",shards = 1,replicas = 0)
@Data
public class User {
    @Id
    private Integer id;
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
    private String username;
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
    private String desc;
    @Field(type = FieldType.Keyword,index = false)
    private String password;
    @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
    private String address;
    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double money;
    @Field(type = FieldType.Date,format = DateFormat.custom,pattern = "YYYY-MM-dd")
    private Date createTime;
}
@RequestMapping("/createMapping")
public Object createMapping(){
    Document document = restTemplate.indexOps(User.class).createMapping();
    boolean flag = restTemplate.indexOps(User.class).putMapping(document);
    System.out.println("创建映射："+flag);
    return flag;
}

3、新增数据

@RequestMapping("/save")
public Object save(User user){
    User user2 = restTemplate.save(user);
    return user2;
}

4、查询数据

自定义查询

package com.hl.es.dao;
​
import com.hl.es.pojo.User;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
​
import java.util.List;
​
public interface UserDao
        extends ElasticsearchRepository<User, Integer> {
    //根据用户名查询集合
    //单字段
    public List<User> findByUsername(String username);
    public List<User> findByAddress(String address);
    //多字段
    public List<User> findByDescAndAddress(String desc, String address);
    public List<User> findByDescOrAddress(String desc, String address);
    //范围查询
    public List<User> findAllByIdGreaterThanEqual(Integer minId);
    public List<User> findByMoneyBetween(Double minPrice, Double maxPrice);
    //先根据范围查询，再降序排序
    public List<User> findByMoneyBetweenOrderByMoneyDesc(Double minPrice, Double maxPrice);
​
}