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Spring data elasticsearch多索引查询

Spring Data Elasticsearch是Spring框架提供的一个用于与Elasticsearch进行交互的模块。它提供了一种简单且灵活的方式来操作Elasticsearch,使开发人员能够轻松地进行多索引查询。

多索引查询是指在一个查询中同时查询多个索引的数据。Spring Data Elasticsearch通过使用Elasticsearch的MultiSearch API来实现多索引查询。MultiSearch API允许一次发送多个查询请求,并将它们的结果合并为一个响应。

在Spring Data Elasticsearch中,可以通过创建一个MultiSearchRequest对象来执行多索引查询。MultiSearchRequest对象可以包含多个SearchRequest对象,每个SearchRequest对象代表一个查询请求。每个SearchRequest对象可以指定要查询的索引、查询条件、排序方式等。

以下是使用Spring Data Elasticsearch进行多索引查询的步骤:

  1. 添加依赖:在项目的pom.xml文件中添加Spring Data Elasticsearch的依赖。
代码语言:txt
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<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
  1. 配置连接:在项目的配置文件中配置Elasticsearch的连接信息,包括主机名、端口号、用户名、密码等。
代码语言:txt
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spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9200
spring.data.elasticsearch.cluster-name=my-cluster
  1. 创建实体类:创建一个Java类来映射Elasticsearch中的文档,使用注解来定义索引、类型、字段等信息。
代码语言:txt
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@Document(indexName = "my_index", type = "my_type")
public class MyEntity {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    // other fields and getters/setters
}
  1. 创建Repository接口:创建一个继承自ElasticsearchRepository的接口,用于对MyEntity进行CRUD操作。
代码语言:txt
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public interface MyEntityRepository extends ElasticsearchRepository<MyEntity, String> {
    List<MyEntity> findByName(String name);
}
  1. 执行多索引查询:在业务逻辑中使用MyEntityRepository进行多索引查询。
代码语言:txt
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@Autowired
private MyEntityRepository myEntityRepository;

public List<MyEntity> searchInMultipleIndexes(String query, String... indexes) {
    MultiSearchRequest multiSearchRequest = new MultiSearchRequest();
    
    for (String index : indexes) {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("name", query));
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        
        multiSearchRequest.add(searchRequest);
    }
    
    MultiSearchResponse multiSearchResponse = elasticsearchRestTemplate.multiSearch(multiSearchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
    List<MyEntity> results = new ArrayList<>();
    for (MultiSearchResponse.Item item : multiSearchResponse.getResponses()) {
        SearchHits hits = item.getResponse().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            MyEntity myEntity = objectMapper.convertValue(hit.getSourceAsMap(), MyEntity.class);
            results.add(myEntity);
        }
    }
    
    return results;
}

在上述代码中,我们首先创建了一个MultiSearchRequest对象,并循环遍历要查询的索引,为每个索引创建一个SearchRequest对象,并设置查询条件。然后将每个SearchRequest对象添加到MultiSearchRequest中。最后,通过调用elasticsearchRestTemplate的multiSearch方法执行多索引查询,并将结果转换为MyEntity对象返回。

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【全文检索_08】Spring Data Elasticsearch

Spring Data Elasticsearch 是 Spring Data 项目的一部分,该项目旨在为新数据存储提供熟悉且一致的基于 Spring 的编程模型,同时保留特定于存储的功能。Spring Data Elasticsearch 项目提供了与 Elasticsearch 搜索引擎的集成。 Spring Data Elasticsearch 的关键功能区域是一个以 POJO 为中心的模型,该模型用于与 Elastichsearch 文档进行交互并轻松编写存储库样式的数据访问层。   从 Elasticsearch 7 开始不推荐使用 TransportClient,并将在 Elasticsearch 8 中将其删除。Spring Data Elasticsearch 也支持 TransportClient,前提是使用的 Elasticsearch 中可用,Spring Data Elasticsearch 从 4.0 版本开始已弃用使用 TransportClient 的类。现在 High Level REST Client 是 Elasticsearch 的默认客户端,它在接受并返回完全相同的请求/响应对象时直接替代 TransportClient。

01
  • 深入浅出 spring-data-elasticsearch 之 ElasticSearch 架构初探(一)

    本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档(Document)、索引(Index)、类型(Type)文档三要素 1.2 集群(Cluster)、节点(Node)、分片(Shard)分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档(Document)、索引(Index)、类型(Type)文档三要素 文档(Document) 文档,在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引(Index) 索引,用于区分文档成组,即分到一组的文档集合。索引,用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面,交易存索引 sales 等。 类型(Type) 类型,用于区分索引中的文档,即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据,根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比: Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群(Cluster)、节点(Node)、分片(Shard)分布式三要素 集群(Cluster) 服务器集群大家都知道,这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例(节点)组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式,通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的,有一个主节点(Master)。主节点是动态选举,因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢? 节点(Node) 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来,任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更,比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点,第 1 个节点有:2 个主分片和 1 个副分片。如图:

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