作者微信 bishe2022

智慧代码.
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    实例使用IntelliJ IDEA开发SpringBoot项目，并在项目中集成ElasticSearch（简称ES）, 通过jest来连接ES, 在ES中创建索引, 类型和文档及相应的属性数据,  还可以通过jest来查询ES中存储的数据 (通过构建复杂的查询语句可以实现功能强大的文本搜索)

    

    

项目对应的实例代码可以通过【下载实例】按钮获取

开发工具: IntelliJ IDEA, JDK1.8,  Maven3.0.2, ElasticSearch-5.6.7(windows版), Fiddler4 (http工具)

【项目包含内容】(见下图):   

image.png

1. 将工程导入IntelliJ IDEA

image.png


2.  下载并解压 ElasticSearch-5.6.7,   打开安装目录 bin下面  elasticsearch.bat

      注意: 启动ES前要保证电脑已经安装了 JDK1.8

image.png


3. 如果es正常启动, 在地址栏中访问  http://localhost:9200/,  能访问下图说明启动成功

   image.png


4.  在IntelliJ中配置 访问ES的jar包jest, 注意 由于 es的版本是5.x,  对应的jest也要是5.x, 否则会出现兼容性问题

<dependency>
   <groupId>io.searchbox</groupId>
   <artifactId>jest</artifactId>
   <version>5.3.4</version>
</dependency>


5. 添加测试类

注意: 切记 索引值不要出现大写字母,   切记 类型值不要出现大写字母

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

   @Autowired
   JestClient jestClient;

   @Test
   public void contextLoads() {
      Article article = new Article();
      article.setId(1);
      article.setTitle("aa");
      article.setAuthor("bb");
      article.setContent("Hello World!");

      //构建一个索引    索引: Library    类型: books         貌似不能大写
      Index index = new Index.Builder(article).index("mylibrary").type("mybook").build();

      try {
         jestClient.execute(index);
      } catch (IOException e) {
         e.printStackTrace();
      }
   }

   //测试搜索
   @Test
   public void search(){
      String strJson = "{\n" +
            "\t\"query\":{\n" +
            "\t\t\"match\":{\n" +
            "\t\t\t\"content\":\"hello\"\n" +
            "\t\t}\n" +
            "\t}\n" +
            "}";
      Search search = new Search.Builder(strJson).addIndex("mylibrary").addType("mybook").build();
      try {
         SearchResult searchResult = jestClient.execute(search);
         System.out.println(searchResult.getJsonString());
      } catch (IOException e) {
         e.printStackTrace();
      }
   }
}


6. 通过http工具操作es

    image.png

    1. 向es添加内容

        使用put将json串的内容添加到es中

        put http://localhost:9200/library/book/1 

{
	"first_name" : "ge panjiang1",
	"last_name" : "ok",
	"age" : 25,
	"about" : "I love to go rock climbing",
	"interests" : ["sports", "music"]
}

image.png    

索引类比于 关系型数据库名称

类型类比于 关系型数据库表名

2. 查询es中的内容

  GET http://localhost:9200/library/book/1

image.png


image.png


    3. 删除es中的内容

     DELETE  http://localhost:9200/library/book/1

   

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