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前言

本文介绍了如何整合搜索引擎elasticsearch与springboot，对外提供数据查询接口。

业务介绍

我的个人网站需要对mysql数据库内存储的京东商品进行模糊查询（模仿淘宝商品搜索），所以选择了将数据导入elasticsearch随后使用他来进行关键词查询。前端只需发送用户搜索的关键词和分页参数（可选），即可返回商品数据（json格式）

开发环境

组件介绍：

elasticsearch：搜索引擎，用于存储待搜索数据logstash：用于将mysql中的商品数据同步到搜索引擎中elasticsearch-head（可选）：elasticsearch可视化工具kibana（可选）：elasticsearch可视化工具

本文测试环境：

springboot：1.5.16elasticsearch：2.3.5（springboot1.5仅支持2.x的es）logstash：6.5.4开发步骤

使用Docker部署elasticsearch

docker下一键启动es，可根据需要的版本号对语句做修改sudo docker run -it --rm --name elasticsearch -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:2.3.5

注意到该命令：

--rm参数：容器终止后销毁-d：后台进程-p 9200:9200 -p 9300:9300：开放了9200端口和9300端口

得到如图：

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此时打开网页localhost:9200即可查看状态，显示类似为：

{ "name" : "Ant-Man", "cluster_name" : "elasticsearch", "version" : { "number" : "2.3.5", "build_hash" : "90f439ff60a3c0f497f91663701e64ccd01edbb4", "build_timestamp" : "2016-07-27T10:36:52Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "5.5.0" }, "tagline" : "You Know, for Search"}

注意：docker的es默认对0.0.0.0公网开放

下载并使用logstash并导入数据

本文中要导入的是pm_backend下的表pm_jd_item内的全部京东商品数据

详细步骤参考：

http://blog.codecp.org/2018/04/16/Elasticsearch%E4%B9%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8Logstash%E5%AF%BC%E5%85%A5Mysql%E6%95%B0%E6%8D%AE/

最终编写的jdbc.conf为：

schedule => "* * * * *"默认为每分钟同步一次

input { jdbc { jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/pm_backend" jdbc_user => "root" jdbc_password => "xxxxxxxxxx" jdbc_driver_library => "xxxxxxxx/mysql-connector-java-5.1.6.jar" jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_paging_enabled => "true" jdbc_page_size => "5000" statement=> "select * from pm_jd_item" schedule => "* * * * *" type => "pm_jd_item" }}output { elasticsearch { hosts => "localhost:9200" index => "pm_backend" document_type => "%{type}" document_id => "%{id}" } stdout { codec => json_lines }}

在logstash目录下执行命令，完成数据的导入：

bin/logstash -f jdbc.conf

得到如图：

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同步完成后，使用elasticsearch-head查看（或者用kibana，请随意）：

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整合进springboot

添加pom.xml<!-- 搜索引擎：elastic-search--><dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>2.4.6</version></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId></dependency>修改application.properties# elasticsearchspring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch#节点地址，多个节点用逗号隔开spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300#spring.data.elasticsearch.local=falsespring.data.elasticsearch.repositories.enable=true在需要进行搜索的实体类上添加@Document、@Id、@Field等标注，本例为JdItem.java@Document(indexName = "pm_backend", type = "pm_jd_item")public class JdItem implements Serializable { @Id private Integer id; @Field(type = FieldType.Long) private Long itemId; @Field(type = FieldType.Long) private Long categoryId; @Field(type = FieldType.String) private String name;添加JdItemRepository继承ElasticsearchRepositorypublic interface JdItemRepository extends ElasticsearchRepository<JdItem, Integer>{}编写JdItemController中的查询接口findJdItemByName

代码截取自个人项目京东价格监控，仅供参考！

/** * 根据商品名在pm_jd_item中搜索商品 * @param itemName * @param startRow * @param pageSize * @return */ @ApiOperation(value="查询商品", notes="查询商品") @RequestMapping(value = "/findJdItemByName", method = {RequestMethod.GET}) public ResponseData<List<JdItem>> findJdItemByName( @ApiParam("用户输入的商品名") @RequestParam(value = "itemName") String itemName, @ApiParam("页码索引(默认为0)") @RequestParam(value = "startRow", required = false, defaultValue = "0") int startRow, @ApiParam("每页的商品数量(默认为10)") @RequestParam(value = "pageSize", required = false, defaultValue = "10") int pageSize ){ ResponseData<List<JdItem>> responseData = new ResponseData<>(); try { FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery().add(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", itemName), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)).scoreMode("sum").setMinScore(10); Pageable pageable = new PageRequest(startRow, pageSize); SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withPageable(pageable).withQuery(functionScoreQueryBuilder).build(); Page<JdItem> jdItems = jdItemRepository.search(searchQuery); // Page分页getTotalPages()返回了应有的页数，临时放在errorMsg传给前端 responseData.jsonFill(1, String.valueOf(jdItems.getTotalPages()), jdItems.getContent()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); responseData.jsonFill(2, e.getMessage(), null); } return responseData; }}运行springboot

调用findJdItemByName接口，得到：

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整合分词器功能

请参考：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

参考

Docker安装ES & Kibana：

https://www.jianshu.com/p/fdfead5acc23

Elasticsearch之使用Logstash导入Mysql数据：

http://blog.codecp.org/2018/04/16/Elasticsearch%E4%B9%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8Logstash%E5%AF%BC%E5%85%A5Mysql%E6%95%B0%E6%8D%AE/

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