NoSQL解决方案已经讲完了两种技术的整合了，Redis可以使用内存加载数据并实现数据快速访问，MongoDB可以在内存中存储类似对象的数据并实现数据的快速访问，在企业级开发中对于速度的追求是永无止境的。
下面的内容也是一款NoSQL解决方案，只不过他的作用不是为了直接加速数据的读写，而是加速数据的查询的，叫做ES技术。

ES（Elasticsearch）是一个分布式全文搜索引擎，重点是全文搜索。

那什么是全文搜索呢？
比如用户要买一本书，以Java为关键字进行搜索，不管是书名中还是书的介绍中，甚至是书的作者名字，只要包含java就作为查询结果返回给用户查看，上述过程就使用了全文搜索技术。搜索的条件不再是仅用于对某一个字段进行比对，而是在一条数据中使用搜索条件去比对更多的字段，只要能匹配上就列入查询结果，这就是全文搜索的目的。而ES技术就是一种可以实现上述效果的技术。

要实现全文搜索的效果，不可能使用数据库中like操作去进行比对，这种效率太低了。ES设计了一种全新的思想，来实现全文搜索。具体操作过程如下：

1. 将被查询的字段的数据全部文本信息进行查分，分成若干个词

   • 例如“中华人民共和国”就会被拆分成三个词，分别是“中华”、“人民”、“共和国”，此过程有专业术语叫做分词。分词的策略不同，分出的效果不一样，不同的分词策略称为分词器。

2. 将分词得到的结果存储起来，对应每条数据的id

   • 例如id为1的数据中名称这一项的值是“中华人民共和国”，那么分词结束后，就会出现“中华”对应id为1，“人民”对应id为1，“共和国”对应id为1
   • 例如id为2的数据中名称这一项的值是“人民代表大会“，那么分词结束后，就会出现“人民”对应id为2，“代表”对应id为2，“大会”对应id为2
   • 此时就会出现如下对应结果，按照上述形式可以对所有文档进行分词。需要注意分词的过程不是仅对一个字段进行，而是对每一个参与查询的字段都执行，最终结果汇总到一个表格中

     分词结果关键字	对应id
     中华	1
     人民	1,2
     共和国	1
     代表	2
     大会	2

3. 当进行查询时，如果输入“人民”作为查询条件，可以通过上述表格数据进行比对，得到id值1,2，然后根据id值就可以得到查询的结果数据了。

   上述过程中分词结果关键字内容每一个都不相同，作用有点类似于数据库中的索引，是用来加速数据查询的。但是数据库中的索引是对某一个字段进行添加索引，而这里的分词结果关键字不是一个完整的字段值，只是一个字段中的其中的一部分内容。并且索引使用时是根据索引内容查找整条数据，全文搜索中的分词结果关键字查询后得到的并不是整条的数据，而是数据的id，要想获得具体数据还要再次查询，因此这里为这种分词结果关键字起了一个全新的名称，叫做倒排索引。

   通过上述内容的学习，发现使用ES其实准备工作还是挺多的，必须先建立文档的倒排索引，然后才能继续使用。快速了解一下ES的工作原理，下面直接开始我们的学习，老规矩，先安装，再操作，最后说整合。

安装

windows版安装包下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

下载的安装包是解压缩就能使用的zip文件，解压缩完毕后会得到如下文件

• bin目录：包含所有的可执行命令
• config目录：包含ES服务器使用的配置文件
• jdk目录：此目录中包含了一个完整的jdk工具包，版本17，当ES升级时，使用最新版本的jdk确保不会出现版本支持性不足的问题
• lib目录：包含ES运行的依赖jar文件
• logs目录：包含ES运行后产生的所有日志文件
• modules目录：包含ES软件中所有的功能模块，也是一个一个的jar包。和jar目录不同，jar目录是ES运行期间依赖的jar包，modules是ES软件自己的功能jar包
• plugins目录：包含ES软件安装的插件，默认为空

启动服务器

elasticsearch.bat

双击elasticsearch.bat文件即可启动ES服务器，默认服务端口9200。通过浏览器访问http://localhost:9200看到如下信息视为ES服务器正常启动

{
  "name" : "CZBK-**********",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "j137DSswTPG8U4Yb-0T1Mg",
  "version" : {
    "number" : "7.16.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "2b937c44140b6559905130a8650c64dbd0879cfb",
    "build_date" : "2021-12-18T19:42:46.604893745Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.10.1",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

基本操作

ES中保存有我们要查询的数据，只不过格式和数据库存储数据格式不同而已。在ES中我们要先创建倒排索引，这个索引的功能又点类似于数据库的表，然后将数据添加到倒排索引中，添加的数据称为文档。所以要进行ES的操作要先创建索引，再添加文档，这样才能进行后续的查询操作。

要操作ES可以通过Rest风格的请求来进行，也就是说发送一个请求就可以执行一个操作。比如新建索引，删除索引这些操作都可以使用发送请求的形式来进行。

• 创建索引，books是索引名称，下同

  PUT请求		http://localhost:9200/books
  

  发送请求后，看到如下信息即索引创建成功

  {
      "acknowledged": true,
      "shards_acknowledged": true,
      "index": "books"
  }
  

  重复创建已经存在的索引会出现错误信息，reason属性中描述错误原因

  {
      "error": {
          "root_cause": [
              {
                  "type": "resource_already_exists_exception",
                  "reason": "index [books/VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w] already exists",
                  "index_uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
                  "index": "books"
              }
          ],
          "type": "resource_already_exists_exception",
          "reason": "index [books/VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w] already exists",	# books索引已经存在
          "index_uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
          "index": "book"
      },
      "status": 400
  }
  

• 查询索引

  GET请求		http://localhost:9200/books
  

  查询索引得到索引相关信息，如下

  {
      "book": {
          "aliases": {},
          "mappings": {},
          "settings": {
              "index": {
                  "routing": {
                      "allocation": {
                          "include": {
                              "_tier_preference": "data_content"
                          }
                      }
                  },
                  "number_of_shards": "1",
                  "provided_name": "books",
                  "creation_date": "1645768584849",
                  "number_of_replicas": "1",
                  "uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
                  "version": {
                      "created": "7160299"
                  }
              }
          }
      }
  }
  

  如果查询了不存在的索引，会返回错误信息，例如查询名称为book的索引后信息如下

  {
      "error": {
          "root_cause": [
              {
                  "type": "index_not_found_exception",
                  "reason": "no such index [book]",
                  "resource.type": "index_or_alias",
                  "resource.id": "book",
                  "index_uuid": "_na_",
                  "index": "book"
              }
          ],
          "type": "index_not_found_exception",
          "reason": "no such index [book]",		# 没有book索引
          "resource.type": "index_or_alias",
          "resource.id": "book",
          "index_uuid": "_na_",
          "index": "book"
      },
      "status": 404
  }
  

• 删除索引

  DELETE请求	http://localhost:9200/books
  

  删除所有后，给出删除结果

  {
      "acknowledged": true
  }
  

  如果重复删除，会给出错误信息，同样在reason属性中描述具体的错误原因

  {
      "error": {
          "root_cause": [
              {
                  "type": "index_not_found_exception",
                  "reason": "no such index [books]",
                  "resource.type": "index_or_alias",
                  "resource.id": "book",
                  "index_uuid": "_na_",
                  "index": "book"
              }
          ],
          "type": "index_not_found_exception",
          "reason": "no such index [books]",		# 没有books索引
          "resource.type": "index_or_alias",
          "resource.id": "book",
          "index_uuid": "_na_",
          "index": "book"
      },
      "status": 404
  }
  

• 创建索引并指定分词器

  前面创建的索引是未指定分词器的，可以在创建索引时添加请求参数，设置分词器。目前国内较为流行的分词器是IK分词器，使用前先在下对应的分词器，然后使用。IK分词器下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

  分词器下载后解压到ES安装目录的plugins目录中即可，安装分词器后需要重新启动ES服务器。使用IK分词器创建索引格式：

  PUT请求		http://localhost:9200/books
  
  请求参数如下（注意是json格式的参数）
  {
      "mappings":{							#定义mappings属性，替换创建索引时对应的mappings属性	
          "properties":{						#定义索引中包含的属性设置
              "id":{							#设置索引中包含id属性
                  "type":"keyword"			#当前属性可以被直接搜索
              },
              "name":{						#设置索引中包含name属性
                  "type":"text",              #当前属性是文本信息，参与分词  
                  "analyzer":"ik_max_word",   #使用IK分词器进行分词             
                  "copy_to":"all"				#分词结果拷贝到all属性中
              },
              "type":{
                  "type":"keyword"
              },
              "description":{
                  "type":"text",	                
                  "analyzer":"ik_max_word",                
                  "copy_to":"all"
              },
              "all":{							#定义属性，用来描述多个字段的分词结果集合，当前属性可以参与查询
                  "type":"text",	                
                  "analyzer":"ik_max_word"
              }
          }
      }
  }
  

  创建完毕后返回结果和不使用分词器创建索引的结果是一样的，此时可以通过查看索引信息观察到添加的请求参数mappings已经进入到了索引属性中

  {
      "books": {
          "aliases": {},
          "mappings": {						#mappings属性已经被替换
              "properties": {
                  "all": {
                      "type": "text",
                      "analyzer": "ik_max_word"
                  },
                  "description": {
                      "type": "text",
                      "copy_to": [
                          "all"
                      ],
                      "analyzer": "ik_max_word"
                  },
                  "id": {
                      "type": "keyword"
                  },
                  "name": {
                      "type": "text",
                      "copy_to": [
                          "all"
                      ],
                      "analyzer": "ik_max_word"
                  },
                  "type": {
                      "type": "keyword"
                  }
              }
          },
          "settings": {
              "index": {
                  "routing": {
                      "allocation": {
                          "include": {
                              "_tier_preference": "data_content"
                          }
                      }
                  },
                  "number_of_shards": "1",
                  "provided_name": "books",
                  "creation_date": "1645769809521",
                  "number_of_replicas": "1",
                  "uuid": "DohYKvr_SZO4KRGmbZYmTQ",
                  "version": {
                      "created": "7160299"
                  }
              }
          }
      }
  }
  

目前我们已经有了索引了，但是索引中还没有数据，所以要先添加数据，ES中称数据为文档，下面进行文档操作。

• 添加文档，有三种方式

  POST请求	http://localhost:9200/books/_doc		#使用系统生成id
  POST请求	http://localhost:9200/books/_create/1	#使用指定id
  POST请求	http://localhost:9200/books/_doc/1		#使用指定id，不存在创建，存在更新（版本递增）
  
  文档通过请求参数传递，数据格式json
  {
      "name":"springboot",
      "type":"springboot",
      "description":"springboot"
  }  
  

• 查询文档

  GET请求	http://localhost:9200/books/_doc/1		 #查询单个文档 	
  GET请求	http://localhost:9200/books/_search		 #查询全部文档
  

• 条件查询

  GET请求	http://localhost:9200/books/_search?q=name:springboot	# q=查询属性名:查询属性值
  

• 删除文档

  DELETE请求	http://localhost:9200/books/_doc/1
  

• 修改文档（全量更新）

  PUT请求	http://localhost:9200/books/_doc/1
  
  文档通过请求参数传递，数据格式json
  {
      "name":"springboot",
      "type":"springboot",
      "description":"springboot"
  }
  

• 修改文档（部分更新）

  POST请求	http://localhost:9200/books/_update/1
  
  文档通过请求参数传递，数据格式json
  {		
      "doc":{						#部分更新并不是对原始文档进行更新，而是对原始文档对象中的doc属性中的指定属性更新
          "name":"springboot"		#仅更新提供的属性值，未提供的属性值不参与更新操作
      }
  }
  

整合

使用springboot整合ES该如何进行呢？老规矩，导入坐标，做配置，使用API接口操作。整合Redis如此，整合MongoDB如此，整合ES依然如此。太没有新意了，其实不是没有新意，这就是springboot的强大之处，所有东西都做成相同规则，对开发者来说非常友好。

下面就开始springboot整合ES，操作步骤如下：

步骤①：导入springboot整合ES的starter坐标

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

步骤②：进行基础配置

spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://localhost:9200

配置ES服务器地址，端口9200

步骤③：使用springboot整合ES的专用客户端接口ElasticsearchRestTemplate来进行操作

@SpringBootTest
class Springboot18EsApplicationTests {
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate template;
}

上述操作形式是ES早期的操作方式，使用的客户端被称为Low Level Client，这种客户端操作方式性能方面略显不足，于是ES开发了全新的客户端操作方式，称为High Level Client。
高级别客户端与ES版本同步更新，但是springboot最初整合ES的时候使用的是低级别客户端，所以企业开发需要更换成高级别的客户端模式。

下面使用高级别客户端方式进行springboot整合ES，操作步骤如下：

步骤①：导入springboot整合ES高级别客户端的坐标，此种形式目前没有对应的starter

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

步骤②：使用编程的形式设置连接的ES服务器，并获取客户端对象

@SpringBootTest
class Springboot18EsApplicationTests {
    private RestHighLevelClient client;
      @Test
      void testCreateClient() throws IOException {
          HttpHost host = HttpHost.create("http://localhost:9200");
          RestClientBuilder builder = RestClient.builder(host);
          client = new RestHighLevelClient(builder);
  
          client.close();
      }
}

配置ES服务器地址与端口9200，记得客户端使用完毕需要手工关闭。由于当前客户端是手工维护的，因此不能通过自动装配的形式加载对象。

步骤③：使用客户端对象操作ES，例如创建索引

@SpringBootTest
class Springboot18EsApplicationTests {
    private RestHighLevelClient client;
      @Test
      void testCreateIndex() throws IOException {
          HttpHost host = HttpHost.create("http://localhost:9200");
          RestClientBuilder builder = RestClient.builder(host);
          client = new RestHighLevelClient(builder);
        
          CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("books");
          client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); 
        
          client.close();
      }
}

高级别客户端操作是通过发送请求的方式完成所有操作的，ES针对各种不同的操作，设定了各式各样的请求对象，上例中创建索引的对象是CreateIndexRequest，其他操作也会有自己专用的Request对象。

当前操作我们发现，无论进行ES何种操作，第一步永远是获取RestHighLevelClient对象，最后一步永远是关闭该对象的连接。在测试中可以使用测试类的特性去帮助开发者一次性的完成上述操作，但是在业务书写时，还需要自行管理。将上述代码格式转换成使用测试类的初始化方法和销毁方法进行客户端对象的维护。

@SpringBootTest
class Springboot18EsApplicationTests {
    @BeforeEach		//在测试类中每个操作运行前运行的方法
    void setUp() {
        HttpHost host = HttpHost.create("http://localhost:9200");
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(host);
        client = new RestHighLevelClient(builder);
    }

    @AfterEach		//在测试类中每个操作运行后运行的方法
    void tearDown() throws IOException {
        client.close();
    }

    private RestHighLevelClient client;

    @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("books");
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }
}

现在的书写简化了很多，也更合理。下面使用上述模式将所有的ES操作执行一遍，测试结果

创建索引（IK分词器）：

@Test
void testCreateIndexByIK() throws IOException {
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("books");
    String json = "{\n" +
            "    \"mappings\":{\n" +
            "        \"properties\":{\n" +
            "            \"id\":{\n" +
            "                \"type\":\"keyword\"\n" +
            "            },\n" +
            "            \"name\":{\n" +
            "                \"type\":\"text\",\n" +
            "                \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
            "                \"copy_to\":\"all\"\n" +
            "            },\n" +
            "            \"type\":{\n" +
            "                \"type\":\"keyword\"\n" +
            "            },\n" +
            "            \"description\":{\n" +
            "                \"type\":\"text\",\n" +
            "                \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
            "                \"copy_to\":\"all\"\n" +
            "            },\n" +
            "            \"all\":{\n" +
            "                \"type\":\"text\",\n" +
            "                \"analyzer\":\"ik_max_word\"\n" +
            "            }\n" +
            "        }\n" +
            "    }\n" +
            "}";
    //设置请求中的参数
    request.source(json, XContentType.JSON);
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

IK分词器是通过请求参数的形式进行设置的，设置请求参数使用request对象中的source方法进行设置，至于参数是什么，取决于你的操作种类。当请求中需要参数时，均可使用当前形式进行参数设置。

添加文档：

@Test
//添加文档
void testCreateDoc() throws IOException {
    Book book = bookDao.selectById(1);
    IndexRequest request = new IndexRequest("books").id(book.getId().toString());
    String json = JSON.toJSONString(book);
    request.source(json,XContentType.JSON);
    client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
}

添加文档使用的请求对象是IndexRequest，与创建索引使用的请求对象不同。

批量添加文档：

@Test
//批量添加文档
void testCreateDocAll() throws IOException {
    List<Book> bookList = bookDao.selectList(null);
    BulkRequest bulk = new BulkRequest();
    for (Book book : bookList) {
        IndexRequest request = new IndexRequest("books").id(book.getId().toString());
        String json = JSON.toJSONString(book);
        request.source(json,XContentType.JSON);
        bulk.add(request);
    }
    client.bulk(bulk,RequestOptions.DEFAULT);
}

批量做时，先创建一个BulkRequest的对象，可以将该对象理解为是一个保存request对象的容器，将所有的请求都初始化好后，添加到BulkRequest对象中，再使用BulkRequest对象的bulk方法，一次性执行完毕。

按id查询文档：

@Test
//按id查询
void testGet() throws IOException {
    GetRequest request = new GetRequest("books","1");
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    String json = response.getSourceAsString();
    System.out.println(json);
}

根据id查询文档使用的请求对象是GetRequest。

按条件查询文档：

@Test
//按条件查询
void testSearch() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("books");

    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    builder.query(QueryBuilders.termQuery("all","spring"));
    request.source(builder);

    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHits hits = response.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        String source = hit.getSourceAsString();
        //System.out.println(source);
        Book book = JSON.parseObject(source, Book.class);
        System.out.println(book);
    }
}

按条件查询文档使用的请求对象是SearchRequest，查询时调用SearchRequest对象的termQuery方法，需要给出查询属性名，此处支持使用合并字段，也就是前面定义索引属性时添加的all属性。

总结

1. springboot整合ES步骤
   1. 导入springboot整合ES的High Level Client坐标
   2. 手工管理客户端对象，包括初始化和关闭操作
   3. 使用High Level Client根据操作的种类不同，选择不同的Request对象完成对应操作