引言
平时我们存储数据用的最多的就是mysql,在前面的文章里我也分享过很多关于mysql的知识，今天我们来集成另外一种数据存储系统ES，它是一款NoSql型数据库，主要使用场景有商品搜索，文章搜索等，关键词就是搜索。 我们先简单介绍下ES。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便
这是来自于百度百科的解释，其实我们就直接把它理解成搜索引擎就行了，接下来，我们就开始快速集成，然后上手使用吧！
(资料图片)
安装ES
本篇介绍的是如何通过docker安装es，提前你得有docker环境
拉取ES镜像
docker pull elasticsearch:7.6.2复制代码创建挂载目录
mkdir -p /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/config/mkdir -p /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/datamkdir -p /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/plugins复制代码编辑配置文件
vim /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/config/elasticsearch.yml复制代码elasticsearch.yml
http.host: 0.0.0.0复制代码运行执行脚本
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \ -e "discovery.type=single-node" \ -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \ -v /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \ -v /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \ -v /Users/lezai/docker/volumes/data/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \ -d elasticsearch:7.6.2复制代码安装成功后
在浏览器输入 http://localhost:9200,如果出现以下内容，则代表安装成功
{ "name" : "43e2638f84ac", "cluster_name" : "elasticsearch", "cluster_uuid" : "hZKT7NQNRl-Dg2Xrb3isGg", "version" : { "number" : "7.6.2", "build_flavor" : "default", "build_type" : "docker", "build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f", "build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.4.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search"}复制代码配置项目
添加必要依赖
org.springframework.boot spring-boot-starter-data-elasticsearch org.springframework.boot spring-boot-starter-test test org.projectlombok lombok 1.18.18 复制代码添加实体
其实这里的实体对应的就是ES索引 @Document(indexName = "sys_user") 代表映射的是sys_user 索引 @Field(type = FieldType.Keyword) 代表字段应设在es中是keyword类型
这里就不介绍过多的ES用法
package com.aims.springbootes.entity;import lombok.Builder;import lombok.Data;import org.springframework.data.annotation.Id;import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;import java.io.Serializable;import java.util.List;@Document(indexName = "sys_user") //文档@Data@Builderpublic class SysUser implements Serializable { @Id //主键 private String id; //ES中id不能定义为Long private String username; private String password; private int level; @Field(type = FieldType.Keyword) private List roles;}复制代码 添加操作es的dao
ElasticsearchRepository 遵循Spring-data的规范，所以操作es，就相当于我们使用jpa去操作数据库一样
package com.aims.springbootes.dao;import com.aims.springbootes.entity.SysUser;import org.springframework.data.domain.Page;import org.springframework.data.domain.Pageable;import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;import org.springframework.stereotype.Repository;import java.util.List;/** * 第一种方式，类似于JPA，编写一个ElasticsearchRepository * 第一个泛型为Bean的类型 * 第二个泛型为Bean的主键类型 */@Repositorypublic interface SysUserDao extends ElasticsearchRepository {}复制代码 添加配置信息
spring: elasticsearch: rest: uris: http://localhost:9200复制代码编写test，测试添加数据到ES中
这里通过往ES中塞入1000条数据，我们运行下，但是我们现在不知道有没有插入进去。
@Test public void testInsert() { List list = new ArrayList<>(); list.add("teacher"); list.add("student"); list.add("admin"); list.add("leader"); for (int i = 0; i < 1000; i++) { int toIndex = new Random(1).nextInt(4); SysUser build = SysUser.builder() .password("123456") .username("AI码师") .level(i) .roles(list.subList(0, toIndex)) .build(); sysUserDao.save(build); } System.out.printf("结束"); }复制代码 在编写一个查询的,来验证是否插入成功
@Test public void testFindAll(){ Iterable all = sysUserDao.findAll(); all.forEach((sysUser)->{ System.out.printf(sysUser.getId()); }); }复制代码 到这已经集成了ES，更多Spring-Data语法可以参考JPA的写法，在IDEA中会有很多智能提示，帮助你写的。
集成Spring-data-es后的思考
使用spring-data-es 提供的ElasticsearchRepository 只能进行简单的增删改查操作，如果碰到一些稍微复杂的聚合操作，他就很难应付了，所以这里有几个建议：
如果只需要做简单增删改查操作，直接继承ElasticsearchRepository即可如果项目中有非常复杂的查询或聚合操纵，可以使用结合ElasticsearchRestTemplate做一些复杂的操作，这个包不需要再引用其他依赖，已经集成在spring-data-es里面了。如何利用客户端快速编写ES 语句
这里我要介绍一款软件 kibana，它和es是老组合了，通过它能够直接连接es，直接在页面编写ES语句，值得一提的是它的语法智能提示简直不要太棒了
Docker安装kibana
拉取镜像
这个一定要和es的版本保持一致，防止api不兼容
docker pull kibana:7.6.2复制代码创建挂载目录
mkdir -p /Users/lezai/docker/volumes/data/kibana/config/复制代码编辑配置文件
`vim /Users/lezai/docker/volumes/data/kibana/config/kibana.yml
## ** THIS IS AN AUTO-GENERATED FILE **## Default Kibana configuration for docker targetserver.name: kibanaserver.host: "0"elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
