elasticsearch 和mongo都是文档型的数据库，听的比较多，趁有时间了解学习一下，顺便记录分享一下, 操作之前建议先了解一下ES的接口操作方法，以及数据结构概念；
1、环境准备
JAVA 1.8
ElasticSearch：7.6.2
springboot：2.3.10.RELEASE
因为我的elasticsearch版本比较新，这里采用的springboot版本也高一点
2、引入相应的包， 这里版本保持和ES版本同步
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>transport</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>transport</artifactId>
<version>7.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.6.2</version>
</dependency>3、新增配置文件
#ES的连接地址，多个地址用逗号分隔, ES没有设置密码就是下面的这个默认密码
spring.elasticsearch.rest.uris=http://192.168.1.103:9200
spring.elasticsearch.rest.username=elastic
spring.elasticsearch.rest.password=changeme4、新建对应的entry实体类和Repository类，提供了类似JPA的数据库Dao的操作方式，指定对应的分词方式，匹配规则使用ElasticsearchRestTemplate进行操作，简单的类似关系型操作可以使用Repository类提供的方法；
text类型：
会进行分词，分词后建立索引。【比如：对于‘佟永硕’，ik分词器的smart分词会自动将其分成佟、永、硕三个字符进行建立索引，所以单字符搜索可以搜索到，而比如‘永硕’则搜索不到】
支持模糊查询，支持准确查询。
不支持聚合查询
keyword类型：
不分词，直接建立索引。【依据此特点，可以使用keyword类型+wildcardQuery（通配查询）实现类似sql的like查询（模糊搜索）】
支持模糊查询，支持准确查询。
支持聚合查询
/**
* Type 类型 7.x 之后以及废弃
*/
@Data
@Document(indexName = LifeCircleContentES.INDEX_NAME)
public class LifeCircleContentES {
public static final String INDEX_NAME = "lifecircle";
public static final String INDEX_TYPE = "content";
@Id
private Long id;
/**
* 搜索文本
*/
@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_smart")
private String searchText;
/**
* 创建时间
*/
@Field(type = FieldType.Date, format = DateFormat.basic_date_time)
private Date createTime;
/**
* 更新时间
*/
@Field(type = FieldType.Date, format = DateFormat.basic_date_time)
private Date updateTime;
}@Repository
public interface LifeCircleContentESRepository extends ElasticsearchRepository<LifeCircleContentES, Long> {
}
5、新增document(类似关系型数据库的一行数据)，建议主动设置一下id,自动生成的是没有规则的字符串
@Test
public void testAddEs(){
LifeCircleContentES contentES = new LifeCircleContentES();
contentES.setSearchText("庆历四年春，滕子京谪守巴陵郡。越明年，政通人和，百废具兴，乃重修岳阳楼，增其旧制，刻唐贤今人诗赋于其上，属予作文以记之。\n" +
"予观夫巴陵胜状，在洞庭一湖。衔远山，吞长江，浩浩汤汤，横无际涯，朝晖夕阴，气象万千，此则岳阳楼之大观也，前人之述备矣。然则北通巫峡，南极潇湘，迁客骚人，多会于此，览物之情，得无异乎？\n" +
"若夫淫雨霏霏，连月不开，阴风怒号，浊浪排空，日星隐曜，山岳潜形，商旅不行，樯倾楫摧，薄暮冥冥，虎啸猿啼。登斯楼也，则有去国怀乡，忧谗畏讥，满目萧然，感极而悲者矣。\n" +
"至若春和景明，波澜不惊，上下天光，一碧万顷，沙鸥翔集，锦鳞游泳，岸芷汀兰，郁郁青青。而或长烟一空，皓月千里，浮光跃金，静影沉璧，渔歌互答，此乐何极！登斯楼也，则有心旷神怡，宠辱偕忘，把酒临风，其喜洋洋者矣。\n" +
"嗟夫！予尝求古仁人之心，或异二者之为，何哉？不以物喜，不以己悲，居庙堂之高则忧其民，处江湖之远则忧其君。是进亦忧，退亦忧。然则何时而乐耶？其必曰“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”乎！噫！微斯人，吾谁与归？\n" +
"时六年九月十五日。");
contentES.setId(2l);
lifeCircleContentESRepository.save(contentES);
log.info(contentES.toString());
}6、查看新增document，也可以代码段match根据关键词检索
192.168.1.103:9200/lifecircle/_search
7、代码测试检索效果： 有两种方法，如果有mongo的话建议风格统一用第一种
@Test
public void testSearchEs(){
//类似 mongo的 template的操作 但是没有找到匹配词条的
// Criteria criteria = Criteria.where("searchText").expression("一介书生");
// CriteriaQuery criteriaQuery = new CriteriaQuery(criteria, PageRequest.of(0, 100));
//第二种
MatchPhraseQueryBuilder builder = QueryBuilders.matchPhraseQuery("searchText", "上下天光");
NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQuery(builder);
SearchHits searchHits = restTemplate.search(searchQuery, LifeCircleContentES.class);
List<LifeCircleContentES> esList = (List<LifeCircleContentES>) searchHits.get().collect(Collectors.toList());
log.info(esList.toString());
}