Spring Boot 整合 ElasticSearch 这么简单？

ElasticSearch 作为一款常见的搜索引擎，在项目中随时会用到。为方便在项目中访问 ElasticSearch，Spring 官方封装了对 ElasticSearch 的支持。通过 Spring Data 的 ElasticSearch 模块，我们可以方便地使用 ElasticSearch。

本文主要涉及的知识点有：

ElasticSearch 的使用场景和技术。
spring-data-elasticsearch 中 Operations 和 Repository 相关技术的使用。
如何在 Spring Boot 项目中引入 spring-data-elasticsearch。

ElasticSearch的使用场景和相关技术

搜索功能不仅在互联网项目中需要，在企业级项目中也需要。在通用型搜索引擎出现之前，通常实现搜索功能的方式是关系型数据库的模糊查询，但是使用模糊查询具有效率低、响应速度慢、不支持匹配度排序等缺陷。因此，在项目中引入搜索引擎就成了实现搜索功能的不二之选。

常用的搜索引擎除 ElasticSearch 之外还有 Solr，它和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 开发出来的。Lucene 是 Apache 的开源搜索项目，这个项目的产出是一个搜索库，被称为 Lucene Core。Lucene Core 是 Java 实现的，提供了强大的索引和搜索功能，以及拼写检查，单击突出显示和高级分析/标记功能。

Apache Solr 是 Apache 的一个独立的顶级项目，其内置了完整的 Lucene 包。自从 Lucene 和 Solr 整合之后，Solr 和 Lucene 发布的版本都是一致的。

由于 Lucene Core 只是 Java 库，不能独立使用，因此平时在企业中使用最多的还是 ElasticSearch 或 Solr。ElasticSearch 和 Solr都能实现搜索，但是也不完全相同。Solr 有庞大的用户群，而且比较成熟，但是建立索引时会影响搜索效率，不适合用作实时搜索。而 ElasticSearch 支持分布式、实时分发，支持建立索引和搜索同时进行。也正是由于 ElasticSearch 的这些特点，使得 ElasticSearch 的使用变得越来越流行。

spring-data-elasticsearch 支持的ElasticSearch Client

要在项目中使用 ElasticSearch，首先要连接到 ElasticSearch。实现连接到 ElasticSearch 的模块被称作 ElasticSearch Client。

ElasticSearch 的 Client

ElasticSearch 官方提供了 3 个 Client，具体如下：

org.elasticsearch.client.transport.TransportClient
org.elasticsearch.client.RestClient
org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient

TransportClient 位于 Elasticsearch 包下，是 Elasticsearch 官方早期支持的 ElasticSearch Client，但是在 ElasticSearch 7.x 版本中已经标注为 Deprecated，并且将在 8.0 版本中移除，所以建议不使用 TransportClient 作为 ElasticSearch Client。

RestHighLevelClient 是 TransportClient 的直接替代者，也是 ElasticSearch 官方推荐和默认的 Client（松哥注：该客户端在最新版本中已经废弃）。

除了 ElasticSearch 官方提供的 Client，spring-data-elasticsearch 还支持响应式的客户端 ReactiveElasticsearchClient。ReactiveElasticsearchClient 是基于 WebClient 技术实现的 ElasticSearch Client，依赖于 Spring 的响应式栈。响应式栈在本书中不会涉及。

创建 RestHighLevelClient

spring-data-elasticsearch 提供了接口AbstractElasticsearchConfiguration，使用该接口可以非常方便地在容器中引入 RestHighLevelClient。

AbstractElasticsearchConfiguration 接口位于org.springframework.data.elasticsearch.config 包下，可以按照如下方式来使用：

@Configuration
public class ESConfigutration extends AbstractElasticsearchConfiguration {
 
    @Override
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        final ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.builder()
                .connectedTo("192.168.110.128:9200")
                .build();
        return RestClients.create(clientConfiguration).rest();
    }
}

如上面的代码，自定义一个配置类，继承 AbstractElasticsearchConfiguration 接口，并实现接口中定义的方法 RestHighLevelClient elasticsearchClient()。

上面的 ClientConfiguration 用来配置 ElasticSearch 客户端的属性，比如可以配置代理、连接超时时长以及 socket 超时时长等，上面的代码示例中只配置了 ElasticSearch 服务的地址和端口号。

使用 operations 相关 API 操作 ElasticSearch

spring-data-elasticsearch 中定义了 4 个命名以 Operations 结尾的接口，用来操作 ElasticSearch 的不同对象，接口分别是：

IndexOperations
DocumentOperations
SearchOperations
ElasticsearchOperations。

4 个 Operations 接口

IndexOperations 和 DocumentOperations 接口从命名上可以看出，分别定义的是 Index 级别的接口和 Document 的接口，比如创建和删除索引（Index）以及创建和根据 id 更新、查询 entity。spring-data-elasticsearch 提供了 IndexOperations 的默认实现，如图 6.1 所示，有 DetaultIndexOperations 和 DefaultTransportIndexOperations 两个实现类。这两个实现类使用的客户端不同，前者使用的是 RestHighLevelClient，后者使用的是 TransportClient，当然更推荐使用前者。

在 spring-data-elasticsearch 的 4.2.3 版本中，IndexOperations 中定义了操作 Index 的方法，对应 ElasticSearch 官方文档的 Index APIs 部分，用于管理单个索引、索引设置、别名、映射和索引模板等。注意，表 6.1 中不包含已经被标记为过时的方法，以及不包含使用 ElasticSearch Legacy API 实现的方法。

SearchOperation、DocumentOperations 和 ElasticsearchOperations 的继承关系及其实现类的继承关系如图 6.2 所示。

从图 6.2 中可以看出，ElasticsearchOperations 继承了 SearchOperation 和 DocumentOperations，并且 spring-data-elasticsearch 为 ElasticsearchOperations 提供了两个实现类，即 ElasticsearchRestTemplate 和 ElasticsearchTemplate，同上面的实现类一致，也是基于两种客户端的实现。

DocumentOperations 接口中定义了 Document 级别的方法，对应 ElasticSearch 官方文档的 Document APIs 部分，包括对 Document 的增删改查等操作，具体方法列举在表 6.2 中。

接口 SearchOperations 中定义了搜索和聚合索引的相关操作，对应 ElasticSearch 官方文档的 Search APIs 部分，具体方法列举在表 6.3 中。

最后，接口 ElasticsearchOperations 继承了 DocumentOperations 和 SearchOperations，所以在接口 DocumentOperations 和 SearchOperations 中定义的方法都可以通过接口 ElasticsearchOperations 来使用。除了继承的方法外，接口 ElasticsearchOperations 中还定义了一些通用的辅助性的方法，具体列举在表 6.4 中。

搜索结果类型

ElasticSearch 搜索 API 在返回搜索数据的同时也会返回搜索产生的额外信息，比如匹配到的总数量、排序字段值、高亮显示等，这些伴随着搜索的额外信息就被放置在 spring-data-elasticsearch 提供的搜索结果包装类中。本节将介绍 spring-data-elasticsearch 搜索结果的包装类。

由于部分类使用了和 ElasticSearch官方提供的相同的类名，因此先对这些类所属的包说明一下，以下所提及的类如果没有特殊说明，默认都是包 org.springframework.data. elasticsearch.core 下的，而不是 ElasticSearch 官方的包 org.elasticsearch.search 下的同名类。

SearchHit

搜索接口返回的数据实体都会使用 SearchHit类作为包装，用来放置数据实体相关的搜索信息，具体字段（get方法）信息见表6.5。

SearchHits

上面的 SearchHit是对单条数据的封装，而接口 SearchHits是对整体搜索结果的封装，其内部定义了获取 SearchHit列表的方法，以及获取一次搜索的总体数据的方法等，具体方法信息见表 6.6。

查询条件的封装

在接口 SearchOperations 中定义的方法，除了最后两个查询建议的方法外，其他方法中都使用了类型为 org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Query 的参数。该类型为接口类型，spring-data-elasticsearch 提供了 3 个实现类，分别是：

CriteriaQuery
StringQuery
NativeSearchQuery。

下面将依次介绍这3个实现类。

CriteriaQuery

CriteriaQuery 允许我们通过 API 调用的方式来定义查询条件，好处就是不需要用户理解 ElasticSearch 原生的查询语法。

CriteriaQuery 有两个构造器，也是创建 CriteriaQuery 的两种方式。这两个构造器都需要类为 org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Criteria 的封装查询条件，所以可以理解为 CriteriaQuery只是 Criteria 的包装类，我们创建和封装查询条件主要通过 Criteria 来实现。

Criteria 方法的命名仿照了 SQL 关键字，比如创建查询条件可以使用其静态方法 where()。另外，对于多个条件组合，可以使用 and() 和 or()。

下面通过示例说明 CriteriaQuery 类的使用方式。

【示例 6.1】查询出版时间为给定年份的图书

假定 publishYear 字段为图书出版年份，那么查询出版年份为 2021 年的图书的查询条件封装的代码如下：

Criteria criteria = Criteria.where("publishYear").is(2021);
Query query = new CriteriaQuery(criteria);

【示例6.2】查询出版时间在 2015~2019 年，并且类别为科学技术的图书。使用静态方法 and() 创建第二个条件并与第一个条件关联起来，具体代码如下：

Criteria criteria = Criteria.where("publishYear").between(2015,2019). and("category").is("科学技术");
CriteriaQuery criteriaQuery = new CriteriaQuery(criteria);

【示例6.3】查询出版时间在 2015~2019 年，并且类别为科学技术或历史人文的图书。

这里用到了或和与的组合，使用 subCriteria 来实现，具体代码如下：

Criteria criteria = Criteria.where("publishYear").between(2015, 2019).subCriteria(Criteria.where("category").is("科学技术").or("category").is("历史人文"));
CriteriaQuery criteriaQuery = new CriteriaQuery(criteria);

StringQuery

StringQuery 以 ElasticSearch 可以理解 JSON 格式封装查询条件，因此比较适合熟悉 ElasticSearch 查询语法的用户。

这里的 JSON 格式可以对应 ElasticSearch 的 Query DSL（Domain Specific Language）语法，具体可以参考 ElasticSearch 官方文档的 Query DSL 部分。

【示例6.4】使用 StringQuery 查询出版时间在 2015~2019 年，并且类别为历史人文的图书。使用到了 Boolean 查询来组合两个查询条件，具体代码如下：

Query query = new StringQuery("{\n" +
        "    \"bool\": {\n" +
        "      \"must\": [\n" +
        "        {\n" +
        "          \"match\": {\n" +
        "            \"category\": \"历史人文\"\n" +
        "          }\n" +
        "        },\n" +
        "        {\n" +
        "          \"range\": {\n" +
        "            \"publishYear\": {\n" +
        "              \"gte\": 2015,\n" +
        "              \"lte\": 2019\n" +
        "            }\n" +
        "          }\n" +
        "        }\n" +
        "      ]\n" +
        "    }\n" +
        "  }");
SearchHits<Book> searchHits = operations.search(query, Book.class);

从上面的例子可以看出，使用 StringQuery 虽然创建对象简单，但是可读性差，并且需要熟悉 ElasticSearch 的 DSL 语法。

NativeSearchQuery

NativeSearchQuery 使用实现比较复杂的查询，比如聚合操作等。由于其可以和 ElasticSearch 官方 API 结合使用，因此命名为 Native。

虽然从功能上讲 NativeSearchQuery 比 CriteriaQuery 强大，但是由于其使用既需要熟悉 ElasticSearch 官方 API，又需要学习 NativeSearchQuery 的 API，学习成本相比前两种要更高一些，并且调试起来也不比 DSL 容易，所以也没有比较明显的优势。

在工作中，简单的查询使用 CriteriaQuery，复杂的查询先在 Kibana 中使用 DSL 调试好查询语句，然后直接复制到代码中创建 StringQuery 来构建查询，这样或许效率更高一些。

以上内容节选自《Spring Boot 从零开始学》，作者郭浩然。

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API ElasticsearchService Lucene/Solr 搜索引擎