Elasticsearch

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2025-03-11 约 8761 字预计阅读 18 分钟

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Elasticsearch

ES介绍和下载安装

Elasticsearch(简称ES)是一个 开源的高扩展的分布式全文搜索引擎

Windows 版的 Elasticsearch 压缩包，解压即安装完毕，解压后，进入 bin 文件目录，点击 elasticsearch.bat 文件启动 ES 服务。

注意： 9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口， 9200 端口为浏览器访问的 http协议 RESTful 端口。

打开浏览器，输入地址： http://localhost:9200，测试返回结果。

为了能方便地进行客户端的访问，可以使用 Postman 软件。

倒排索引

Elasticsearch使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。

正排索引（传统）

id	content
1001	my name is zhang san
1002	my name is li si

倒排索引

keyword	id
name	1001, 1002
zhang	1001

倒排索引被写入磁盘后是不可改变的：它永远不会修改。

会用更多的索引来实现倒排索引的更新。通过增加新的索引来反映新的修改，而不是直接重写整个倒排索引。

当一个文档被“删除”时，它实际上只是被标记删除。一个被标记删除的文档仍然可以被查询匹配到，但它会在最终结果被返回前从结果集中移除。

文档更新也是类似的操作方式:当一个文档被更新时，旧版本文档被标记删除，新版本文档被索引到一个新的段中。可能两个版本的文档都会被一个查询匹配到，但被删除的那个旧版本文档在结果集返回前就已经被移除。

Elasticsearch 的基础是 Lucene，Lucene 以段的形式存储数据。当有新的数据写入索引时， Lucene 就会自动创建一个新的段。

段刷新

默认情况下每个分片会每秒自动刷新一次。Elasticsearch是近实时搜索：文档的变化并不是立即对搜索可见，但会在一秒之内变为可见。

段合并

Elasticsearch通过在后台进行段合并，小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。

段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除。被删除的文档不会被拷贝到新的大段中。

JavaAPI

环境准备

注意：JDK1.8只支持Elasticsearch 7.17.x及以下，Elasticsearch 8.x以上不兼容

当前使用的是7.8.0版本

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch</groupId>
        <artifactId>elasticsearch</artifactId>
        <version>7.8.0</version>
    </dependency>
    <!-- elasticsearch 的客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>7.8.0</version>
    </dependency>
    <!-- elasticsearch 依赖 2.x 的 log4j -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-api</artifactId>
        <version>2.8.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-core</artifactId>
        <version>2.8.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
        <artifactId>jackson-databind</artifactId>
        <version>2.9.9</version>
    </dependency>
    <!-- junit 单元测试 -->
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
</dependencies>

import java.io.IOException;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

public class HelloElasticsearch {

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		// 创建客户端对象
		RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
				RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
//		...
		System.out.println(client);

		// 关闭客户端连接
		client.close();
	}
}

索引-创建

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

import java.io.IOException;

public class CreateIndex {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建客户端对象
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        // 创建索引 - 请求对象
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("user2");
        // 发送请求，获取响应
        CreateIndexResponse response = client.indices().create(request,
                RequestOptions.DEFAULT);
        boolean acknowledged = response.isAcknowledged();
        // 响应状态
        System.out.println("操作状态 = " + acknowledged);

        // 关闭客户端连接
        client.close();
    }

}

索引-查询 & 删除

查询

import org.apache.http.HttpHost;

import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexResponse;

import java.io.IOException;

public class SearchIndex {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建客户端对象
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        // 查询索引 - 请求对象
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("user2");
        // 发送请求，获取响应
        GetIndexResponse response = client.indices().get(request,
                RequestOptions.DEFAULT);
        
        System.out.println("aliases:"+response.getAliases());
        System.out.println("mappings:"+response.getMappings());
        System.out.println("settings:"+response.getSettings());

        client.close();
    }
}

删除

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

import java.io.IOException;

public class DeleteIndex {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
        // 删除索引 - 请求对象
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("user2");
        // 发送请求，获取响应
        AcknowledgedResponse response = client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
        // 操作结果
        System.out.println("操作结果 ： " + response.isAcknowledged());
        client.close();
    }
}

文档-新增 & 修改

上文由于频繁使用以下连接Elasticsearch和关闭它的代码，于是对它进行重构。

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

public interface ElasticsearchTask {

    void doSomething(RestHighLevelClient client) throws Exception;

}

public class ConnectElasticsearch{

    public static void connect(ElasticsearchTask task){
        // 创建客户端对象
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
        try {
            task.doSomething(client);
            // 关闭客户端连接
            client.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

新增

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.model.User;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

public class InsertDoc {

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(client -> {
            // 新增文档 - 请求对象
            IndexRequest request = new IndexRequest();
            // 设置索引及唯一性标识
            request.index("user").id("1001");

            // 创建数据对象
            User user = new User();
            user.setName("zhangsan");
            user.setAge(30);
            user.setSex("男");

            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            String productJson = objectMapper.writeValueAsString(user);
            // 添加文档数据，数据格式为 JSON 格式
            request.source(productJson, XContentType.JSON);
            // 客户端发送请求，获取响应对象
            IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
            3.打印结果信息
            System.out.println("_index:" + response.getIndex());
            System.out.println("_id:" + response.getId());
            System.out.println("_result:" + response.getResult());
        });
    }
}

修改

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

public class UpdateDoc {

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(client -> {
            // 修改文档 - 请求对象
            UpdateRequest request = new UpdateRequest();
            // 配置修改参数
            request.index("user").id("1001");
            // 设置请求体，对数据进行修改
            request.doc(XContentType.JSON, "sex", "女");
            // 客户端发送请求，获取响应对象
            UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println("_index:" + response.getIndex());
            System.out.println("_id:" + response.getId());
            System.out.println("_result:" + response.getResult());
        });
    }

}

文档-查询 & 删除

查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;

public class GetDoc {

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(client -> {
            //1.创建请求对象
            GetRequest request = new GetRequest().index("user").id("1001");
            //2.客户端发送请求，获取响应对象
            GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
            3.打印结果信息
            System.out.println("_index:" + response.getIndex());
            System.out.println("_type:" + response.getType());
            System.out.println("_id:" + response.getId());
            System.out.println("source:" + response.getSourceAsString());
        });
    }
}

删除

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;

public class DeleteDoc {
    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(client -> {
            //创建请求对象
            DeleteRequest request = new DeleteRequest().index("user").id("1001");
            //客户端发送请求，获取响应对象
            DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
            //打印信息
            System.out.println(response.toString());
        });
    }
}

文档-批量新增 & 批量删除

批量新增

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

public class BatchInsertDoc {

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(client -> {
            //创建批量新增请求对象
            BulkRequest request = new BulkRequest();
            request.add(new
                    IndexRequest().index("user").id("1001").source(XContentType.JSON, "name",
                    "zhangsan"));
            request.add(new
                    IndexRequest().index("user").id("1002").source(XContentType.JSON, "name",
                            "lisi"));
            request.add(new
                    IndexRequest().index("user").id("1003").source(XContentType.JSON, "name",
                    "wangwu"));
            //客户端发送请求，获取响应对象
            BulkResponse responses = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
            //打印结果信息
            System.out.println("took:" + responses.getTook());
            System.out.println("items:" + responses.getItems());
        });
    }
}

批量删除

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;

public class BatchDeleteDoc {
    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(client -> {
            //创建批量删除请求对象
            BulkRequest request = new BulkRequest();
            request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1001"));
            request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1002"));
            request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1003"));
            //客户端发送请求，获取响应对象
            BulkResponse responses = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
            //打印结果信息
            System.out.println("took:" + responses.getTook());
            System.out.println("items:" + responses.getItems());
        });
    }
}

文档-高级查询-全量查询

先批量增加数据

public class BatchInsertDoc {

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(client -> {
            //创建批量新增请求对象
            BulkRequest request = new BulkRequest();
            request.add(new IndexRequest().index("user").id("1001").source(XContentType.JSON, "name", "zhangsan", "age", "10", "sex","女"));
            request.add(new IndexRequest().index("user").id("1002").source(XContentType.JSON, "name", "lisi", "age", "30", "sex","女"));
            request.add(new IndexRequest().index("user").id("1003").source(XContentType.JSON, "name", "wangwu1", "age", "40", "sex","男"));
            request.add(new IndexRequest().index("user").id("1004").source(XContentType.JSON, "name", "wangwu2", "age", "20", "sex","女"));
            request.add(new IndexRequest().index("user").id("1005").source(XContentType.JSON, "name", "wangwu3", "age", "50", "sex","男"));
            request.add(new IndexRequest().index("user").id("1006").source(XContentType.JSON, "name", "wangwu4", "age", "20", "sex","男"));
            //客户端发送请求，获取响应对象
            BulkResponse responses = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
            //打印结果信息
            System.out.println("took:" + responses.getTook());
            System.out.println("items:" + responses.getItems());
        });
    }
}

查询所有索引数据

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;

public class QueryDoc {

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(client -> {
            // 创建搜索请求对象
            SearchRequest request = new SearchRequest();
            request.indices("user");
            // 构建查询的请求体
            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            // 查询所有数据
            sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
            request.source(sourceBuilder);
            SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            // 查询匹配
            SearchHits hits = response.getHits();
            System.out.println("took:" + response.getTook());
            System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
            System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
            System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
            System.out.println("hits========>>");
            for (SearchHit hit : hits) {
            //输出每条查询的结果信息
                System.out.println(hit.getSourceAsString());
            }
            System.out.println("<<========");
        });
    }
}

文档-高级查询-分页查询 & 条件查询 & 查询排序

条件查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

public class QueryDoc {
    
	public static final ElasticsearchTask SEARCH_BY_CONDITION = client -> {
        // 创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest();
        request.indices("user");
        // 构建查询的请求体
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("age", "30"));
        request.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 查询匹配
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println("took:" + response.getTook());
        System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
        System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
        System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
        System.out.println("hits========>>");
        for (SearchHit hit : hits) {
            //输出每条查询的结果信息
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
        System.out.println("<<========");
    };
    
    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_CONDITION);
    }
}

分页查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

public class QueryDoc {
    
	public static final ElasticsearchTask SEARCH_BY_PAGING = client -> {
        // 创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest();
        request.indices("user");
        // 构建查询的请求体
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 分页查询
        // 当前页其实索引(第一条数据的顺序号)， from
        sourceBuilder.from(0);

        // 每页显示多少条 size
        sourceBuilder.size(2);
        request.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 查询匹配
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println("took:" + response.getTook());
        System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
        System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
        System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
        System.out.println("hits========>>");
        for (SearchHit hit : hits) {
            //输出每条查询的结果信息
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
        System.out.println("<<========");
    };
    
    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_CONDITION);
    }

}

查询排序

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

public class QueryDoc {
    
	public static final ElasticsearchTask SEARCH_WITH_ORDER = client -> {
        // 创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest();
        request.indices("user");

        // 构建查询的请求体
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 排序
        sourceBuilder.sort("age", SortOrder.ASC);
        request.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 查询匹配
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println("took:" + response.getTook());
        System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
        System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
        System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
        System.out.println("hits========>>");
        for (SearchHit hit : hits) {
        //输出每条查询的结果信息
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
        System.out.println("<<========");
    };

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_WITH_ORDER);
    }

}

文档-高级查询-组合查询 & 范围查询

组合查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

public class QueryDoc {
    
	public static final ElasticsearchTask SEARCH_BY_BOOL_CONDITION = client -> {
        // 创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest();
        request.indices("user");
        // 构建查询的请求体
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        // 必须包含
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("age", "30"));
        // 一定不含
        boolQueryBuilder.mustNot(QueryBuilders.matchQuery("name", "zhangsan"));
        // 可能包含
        boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery("sex", "男"));
        sourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
        request.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 查询匹配
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println("took:" + response.getTook());
        System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
        System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
        System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
        System.out.println("hits========>>");
        for (SearchHit hit : hits) {
            //输出每条查询的结果信息
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
        System.out.println("<<========");

    };

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_BOOL_CONDITION);
    }
}

范围查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.RangeQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

public class QueryDoc {
    
	public static final ElasticsearchTask SEARCH_BY_RANGE = client -> {
        // 创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest();
        request.indices("user");
        // 构建查询的请求体
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        RangeQueryBuilder rangeQuery = QueryBuilders.rangeQuery("age");
        // 大于等于
        //rangeQuery.gte("30");
        // 小于等于
        rangeQuery.lte("40");
        sourceBuilder.query(rangeQuery);
        request.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 查询匹配
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println("took:" + response.getTook());
        System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
        System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
        System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
        System.out.println("hits========>>");
        for (SearchHit hit : hits) {
        //输出每条查询的结果信息
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
        System.out.println("<<========");
    };

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_RANGE);
    }

}

文档-高级查询-模糊查询 & 高亮查询

模糊查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.unit.Fuzziness;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.RangeQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

public class QueryDoc {
    
    public static final ElasticsearchTask SEARCH_BY_FUZZY_CONDITION = client -> {
        // 创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest();
        request.indices("user");
        // 构建查询的请求体
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.query(QueryBuilders.fuzzyQuery("name","wangwu").fuzziness(Fuzziness.ONE));
        request.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 查询匹配
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println("took:" + response.getTook());
        System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
        System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
        System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
        System.out.println("hits========>>");
        for (SearchHit hit : hits) {
            //输出每条查询的结果信息
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
        System.out.println("<<========");
    };


    public static void main(String[] args) {
//        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_ALL);
//        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_CONDITION);
//        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_PAGING);
//        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_WITH_ORDER);
//        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_BOOL_CONDITION);
//        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_RANGE);
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_BY_FUZZY_CONDITION);
    }

}

高亮查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.unit.Fuzziness;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.RangeQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.TermsQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

import java.util.Map;

public class QueryDoc {
    
    public static final ElasticsearchTask SEARCH_WITH_HIGHLIGHT = client -> {
        // 高亮查询
        SearchRequest request = new SearchRequest().indices("user");
        //2.创建查询请求体构建器
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        //构建查询方式：高亮查询
        TermsQueryBuilder termsQueryBuilder =
                QueryBuilders.termsQuery("name","zhangsan");
        //设置查询方式
        sourceBuilder.query(termsQueryBuilder);
        //构建高亮字段
        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.preTags("<font color='red'>");//设置标签前缀
        highlightBuilder.postTags("</font>");//设置标签后缀
        highlightBuilder.field("name");//设置高亮字段
        //设置高亮构建对象
        sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
        //设置请求体
        request.source(sourceBuilder);
        //3.客户端发送请求，获取响应对象
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.打印响应结果
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println("took::"+response.getTook());
        System.out.println("time_out::"+response.isTimedOut());
        System.out.println("total::"+hits.getTotalHits());
        System.out.println("max_score::"+hits.getMaxScore());
        System.out.println("hits::::>>");
        for (SearchHit hit : hits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println(sourceAsString);
            //打印高亮结果
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            System.out.println(highlightFields);
        }
        System.out.println("<<::::");
    };


    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_WITH_HIGHLIGHT);
    }

}

文档-高级查询-最大值查询 & 分组查询

最大值查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.unit.Fuzziness;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.RangeQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.TermsQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

import java.util.Map;

public class QueryDoc {
    
    public static final ElasticsearchTask SEARCH_WITH_MAX = client -> {
        // 高亮查询
        SearchRequest request = new SearchRequest().indices("user");
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.max("maxAge").field("age"));
        //设置请求体
        request.source(sourceBuilder);
        //3.客户端发送请求，获取响应对象
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.打印响应结果
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println(response);
    };

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_WITH_MAX);
    }

}

分组查询

import com.lun.elasticsearch.hello.ConnectElasticsearch;
import com.lun.elasticsearch.hello.ElasticsearchTask;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.unit.Fuzziness;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.RangeQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.TermsQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;

import java.util.Map;

public class QueryDoc {

	public static final ElasticsearchTask SEARCH_WITH_GROUP = client -> {
        SearchRequest request = new SearchRequest().indices("user");
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("age_groupby").field("age"));
        //设置请求体
        request.source(sourceBuilder);
        //3.客户端发送请求，获取响应对象
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.打印响应结果
        SearchHits hits = response.getHits();
        System.out.println(response);
    };

    public static void main(String[] args) {
        ConnectElasticsearch.connect(SEARCH_WITH_GROUP);
    }

}

Elasticsearch环境

单机 & 集群

单台 Elasticsearch 服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中。集群能提高性能，增加容错。

集群 Cluster

**一个集群就是由一个或多个服务器节点组织在一起，共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。**一个 Elasticsearch 集群有一个唯一的名字标识，这个名字默认就是”elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。

节点 Node

集群中包含很多服务器，一个节点就是其中的一个服务器。作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。

在一个集群里可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何 Elasticsearch 节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的

集群。

Elasticsearch进阶

核心概念

Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表， Documents 则相当于表的行。这里 Types 的概念已经被逐渐弱化， Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type， Elasticsearch 7.X 中，Type 的概念已经被删除了。

索引（Index）

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除（CRUD）的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。

类型（Type）

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。但是在 7.x 之后默认不再支持自定义索引类型（默认类型为： _doc）

文档（Document）

一个文档是一个可被索引的基础信息单元，也就是一条数据。

比如：你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，文档以 JSON格式来表示；在一个 index 里面，你可以存储任意多的文档。

字段（Field）

相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识。

分片（Shards）

**Elasticsearch 提供了将索引划分成多份的能力，每一份就称之为分片。**当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片是Elasticsearch最小的工作单元。

一个 Lucene 索引我们在 Elasticsearch 称作分片。一个Elasticsearch 索引是分片的集合。当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候，他发送查询到每一个属于索引的分片（Lucene 索引），然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集。

副本（Replicas）

Elasticsearch 允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片(副本)。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。

默认情况下，Elasticsearch 中的每个索引被分片 1 个主分片和 1 个复制。

系统架构简介

一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点，而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成，它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。当一个节点被选举成为主节点时，它将负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。任何节点都可以成为主节点。

作为用户，我们可以将请求发送到集群中的任何节点，包括主节点。每个节点都知道任意文档所处的位置，并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。

路由计算 & 分片控制

路由计算

当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？首先会有一个参数 routing ，它是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以主分片的数量后得到的余数，就是我们文档所在分片的位置。

分片控制

我们可以发送请求到集群中的任一节点。每个节点都有能力处理任意请求。每个节点都知道集群中任一文档位置，所以可以直接将请求转发到需要的节点上。用户可以访问任何一个节点获取数据，这个节点称为 协调节点 。当发送请求的时候，为了负载均衡，更好的做法是轮询集群中所有的节点。

文档分析

分词器

标准分析器是Elasticsearch 默认使用的分析器。如果是英文会按单词切分，并且会转化成小写，如果是中文的话，则按一个词切分。

我们需要下载 IK 中文分词器来支持识别中文词汇。

注意：下载时一定要下载与当前ES版本一致的分词器版本，免得出现一些其他问题。

将解压后的后的文件夹放入 ES 根目录下的 plugins 目录下，重启 ES 即可使用。

http://localhost:9200/_analyze
{
	"text":"测试单词",
	"analyzer":"ik_max_word"
}

ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分。
ik_smart：会将文本做最粗粒度的拆分。

ES 中也可以进行扩展词汇；比如要使分词器识别到“康大佬”也是一个词语。

首先进入 ES 根目录中的 plugins 文件夹下的 ik 文件夹，进入 config 目录，创建 custom.dic文件，写入“康大佬”。注意：词库的编码必须是utf-8。
同时打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，将新建的 custom.dic 配置其中。
重启 ES 服务器。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
	<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
	<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
	<entry key="ext_dict">custom.dic</entry>
	 <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
	<entry key="ext_stopwords"></entry>
	<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
	<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
	<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
	<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

文档冲突

Elasticsearch 使用乐观锁来解决文档冲突，使用 if_seq _no和if _primary_term

#POST http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1001?if_seq_no=11&if_primary_term=15

外部系统版本控制

如果你的主数据库已经有了版本号，或一个能作为版本号的字段值比如timestamp，那么你就可以在 Elasticsearch 中通过增加 version_type=external到查询字符串的方式重用这些相同的版本号，版本号必须是大于零的整数。

外部版本号的处理方式有些不同，Elasticsearch不是检查当前_version和请求中指定的版本号是否相同，而是检查当前_version是否小于指定的版本号。如果请求成功，外部的版本号作为文档的新_version进行存储。

#POST http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1001?version=300&version_type=external

文档展示-Kibana

解压缩下载的 zip 文件。
修改 config/kibana.yml 文件。

# 默认端口
server.port: 5601
# ES 服务器的地址
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
# 索引名
kibana.index: ".kibana"
# 支持中文
i18n.locale: "zh-CN"

Windows 环境下执行 bin/kibana.bat 文件。
通过浏览器访问：http://localhost:5601。

Elasticsearch集成

框架集成-SpringData-代码功能集成

添加依赖

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

application.properties配置文件新增

# es 服务地址
elasticsearch.host=127.0.0.1
# es 服务端口
elasticsearch.port=9200
# 配置日志级别,开启 debug 日志
logging.level.com.atguigu.es=debug

数据实体类

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.ToString;
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;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
@Document(indexName = "shopping", shards = 3, replicas = 1)
public class Product {
    //必须有 id,这里的 id 是全局唯一的标识，等同于 es 中的"_id"
    @Id
    private Long id;//商品唯一标识

    /**
     * type : 字段数据类型
     * analyzer : 分词器类型
     * index : 是否索引(默认:true)
     * Keyword : 短语,不进行分词
     */
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String title;//商品名称

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category;//分类名称

    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price;//商品价格

    @Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
    private String images;//图片地址
}

自定义配置类

import lombok.Data;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.elasticsearch.config.AbstractElasticsearchConfiguration;

@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
@Configuration
@Data
public class ElasticsearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration{

    private String host ;
    private Integer port ;
    //重写父类方法
    @Override
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port));
        RestHighLevelClient restHighLevelClient = new
                RestHighLevelClient(builder);
        return restHighLevelClient;
    }
}

DAO 数据访问对象

import com.lun.model.Product;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;

@Repository
public interface ProductDao extends ElasticsearchRepository<Product, Long>{

}

框架集成-SpringData-集成测试-索引操作

import com.lun.model.Product;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchRestTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringDataESIndexTest {
    //注入 ElasticsearchRestTemplate
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
    //创建索引并增加映射配置
    @Test
    public void createIndex(){
        //创建索引，系统初始化会自动创建索引
        System.out.println("创建索引");
    }

    @Test
    public void deleteIndex(){
        //创建索引，系统初始化会自动创建索引
        boolean flg = elasticsearchRestTemplate.deleteIndex(Product.class);
        System.out.println("删除索引 = " + flg);
    }
}

框架集成-SpringData-集成测试-文档操作

import com.lun.dao.ProductDao;
import com.lun.model.Product;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringDataESProductDaoTest {

    @Autowired
    private ProductDao productDao;
    /**
     * 新增
     */
    @Test
    public void save(){
        Product product = new Product();
        product.setId(2L);
        product.setTitle("华为手机");
        product.setCategory("手机");
        product.setPrice(2999.0);
        product.setImages("http://www.atguigu/hw.jpg");
        productDao.save(product);
    }
    //POSTMAN, GET http://localhost:9200/product/_doc/2

    //修改
    @Test
    public void update(){
        Product product = new Product();
        product.setId(2L);
        product.setTitle("小米 2 手机");
        product.setCategory("手机");
        product.setPrice(9999.0);
        product.setImages("http://www.atguigu/xm.jpg");
        productDao.save(product);
    }
    //POSTMAN, GET http://localhost:9200/product/_doc/2


    //根据 id 查询
    @Test
    public void findById(){
        Product product = productDao.findById(2L).get();
        System.out.println(product);
    }

    @Test
    public void findAll(){
        Iterable<Product> products = productDao.findAll();
        for (Product product : products) {
            System.out.println(product);
        }
    }

    //删除
    @Test
    public void delete(){
        Product product = new Product();
        product.setId(2L);
        productDao.delete(product);
    }
    //POSTMAN, GET http://localhost:9200/product/_doc/2

    //批量新增
    @Test
    public void saveAll(){
        List<Product> productList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Product product = new Product();
            product.setId(Long.valueOf(i));
            product.setTitle("["+i+"]小米手机");
            product.setCategory("手机");
            product.setPrice(1999.0 + i);
            product.setImages("http://www.atguigu/xm.jpg");
            productList.add(product);
        }
        productDao.saveAll(productList);
    }

    //分页查询
    @Test
    public void findByPageable(){
        //设置排序(排序方式，正序还是倒序，排序的 id)
        Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.DESC,"id");
        int currentPage=0;//当前页，第一页从 0 开始， 1 表示第二页
        int pageSize = 5;//每页显示多少条
        //设置查询分页
        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(currentPage, pageSize,sort);
        //分页查询
        Page<Product> productPage = productDao.findAll(pageRequest);
        for (Product Product : productPage.getContent()) {
            System.out.println(Product);
        }
    }
}

框架集成-SpringData-集成测试-文档搜索

import com.lun.dao.ProductDao;
import com.lun.model.Product;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringDataESSearchTest {

    @Autowired
    private ProductDao productDao;
    /**
     * term 查询
     * search(termQueryBuilder) 调用搜索方法，参数查询构建器对象
     */
    @Test
    public void termQuery(){
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", "小米");
                Iterable<Product> products = productDao.search(termQueryBuilder);
        for (Product product : products) {
            System.out.println(product);
        }
    }
    /**
     * term 查询加分页
     */
    @Test
    public void termQueryByPage(){
        int currentPage= 0 ;
        int pageSize = 5;
        //设置查询分页
        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(currentPage, pageSize);
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", "小米");
                Iterable<Product> products =
                        productDao.search(termQueryBuilder,pageRequest);
        for (Product product : products) {
            System.out.println(product);
        }
    }

}

Elasticsearch优化

Elasticsearch重度使用磁盘，你的磁盘能处理的吞吐量越大，你的节点就越稳定。

Elasticsearch 的所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在 ES 的配置文件…/config/elasticsearch.yml中配置：

#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
path.data: /path/to/data
#
# Path to log files:
#
path.logs: /path/to/logs

减少 Refresh 的次数

Lucene 在新增数据时，采用了延迟写入的策略，默认情况下索引的refresh_interval 为1 秒。

Lucene 将待写入的数据先写到内存中，超过 1 秒（默认）时就会触发一次 Refresh，然后 Refresh 会把内存中的的数据刷新到操作系统的文件缓存系统中。

如果我们对搜索的实效性要求不高，可以将 Refresh 周期延长，例如 30 秒。

内存设置

ES 默认安装后设置的内存是 1GB，如果是通过解压安装的 ES，则在 ES 安装文件中包含一个 jvm.option 文件，添加如下命令来设置 ES 的堆大小， Xms 表示堆的初始大小， Xmx 表示可分配的最大内存，默认都是 1GB。

确保 Xmx 和 Xms 的大小是相同的，其目的是为了能够在 Java 垃圾回收机制清理完堆区后不需要重新分隔计算堆区的大小而浪费资源，可以减轻伸缩堆大小带来的压力。

ES 堆内存的分配原则： 不要超过物理内存的 50%，堆内存的大小最好不要超过 32GB。