07.ElasticSearch在springboot中使用

àì夳堔傛蜴生んèń 2023-01-17 14:54 164阅读 0赞

### ElasticSearch在springboot中使用 ###

*   *  新建项目
     *  引入依赖
     *  编写配置文件
     *  springboot操作ES
     *   *  RestHighLevelClient方式
         *   *  1.注入RestClient
             *  2.插入一条文档
             *  3.删除一条文档
             *  4.更新一条文档
             *  5.批量更新文档
             *  6.查询文档
         *  ElasticSearchRepository方式
         *   *  1.准备工作
             *   *  1.清空ES数据
                 *  2.了解注解
                 *  3.新建实体类
                 *  4.UserRepository
                 *  5.TestUserRepository
             *  2.保存文档
             *  3.修改文档
             *  4.删除文档
             *  5.检索一条记录
             *  6.查询所有
             *  7.排序
             *  8.分页
             *  9.自定义查询
             *  10.高亮查询

## 新建项目 ##

新建一个springboot项目`springboot_es`用于本次与ElasticSearch的整合，如下图

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 引入依赖 ##

修改我们的`pom.xml`，加入`spring-boot-starter-data-elasticsearch`

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

## 编写配置文件 ##

由于ElasticSearch从7.x版本开始淡化**TransportClient**甚至于在8.x版本中遗弃，所以**spring data elasticsearch**推荐我们使用rest客户端`RestHingLevelClient`（端口号使用9200）以及接口`ElasticSearchRespositoy`。

*  RestHighLevelClient 更强大，更灵活，但是不能友好的操作对象
 *  ElasticSearchRepository 对象操作友好

首先我们编写配置文件如下

/** * ElasticSearch Rest Client config * @author Christy * @date 2021/4/29 19:40 **/
    @Configuration
    public class ElasticSearchRestClientConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration{ 
        
      	@Override
        @Bean
        public RestHighLevelClient elasticsearchClient() { 
            final ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.builder()
                    .connectedTo("192.168.8.101:9200")
                    .build();
            return RestClients.create(clientConfiguration).rest();
        }
    
    }

## springboot操作ES ##

### RestHighLevelClient方式 ###

有了上面的rest client，我们就可以在其他的地方注入该客户端对ElasticSearch进行操作。我们新建一个测试文件，使用客户端对ElasticSearch进行基本的操作

#### 1.注入RestClient ####

/** * ElasticSearch Rest client操作 * * RestHighLevelClient 更强大，更灵活，但是不能友好的操作对象 * ElasticSearchRepository 对象操作友好 * * 我们使用rest client 主要测试文档的操作 * @Author Christy * @Date 2021/4/29 19:51 **/
    @SpringBootTest
    public class TestRestClient { 
        // 复杂查询使用：比如高亮查询
        @Autowired
        private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    }

#### 2.插入一条文档 ####

/** * 新增一条文档 * @author Christy * @date 2021/4/29 20:17 */
    @Test
    public void testAdd() throws IOException { 
        /** * 向ES中的索引christy下的type类型中添加一天文档 */
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("christy","user","11");
        indexRequest.source("{\"name\":\"齐天大圣孙悟空\",\"age\":685,\"bir\":\"1685-01-01\",\"introduce\":\"花果山水帘洞美猴王齐天大圣孙悟空是也！\"," +
                            "\"address\":\"花果山\"}", XContentType.JSON);
        IndexResponse indexResponse = restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(indexResponse.status());
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

我们可以看到文档插入成功，我们去kibana中查询该条文档

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

完全没有问题的。

#### 3.删除一条文档 ####

/** * 删除一条文档 * @author Christy * @date 2021/4/29 20:18 */
    @Test
    public void deleteDoc() throws IOException { 
        // 我们把特朗普删除了
        DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("christy","user","rYBNG3kBRz-Sn-2f3ViU");
        DeleteResponse deleteResponse = restHighLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(deleteResponse.status());
      }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

#### 4.更新一条文档 ####

/** * 更新一条文档 * @author Christy * @date 2021/4/29 20:19 */
    @Test
    public void updateDoc() throws IOException { 
        UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("christy","user","p4AtG3kBRz-Sn-2fMFjj");
        updateRequest.doc("{\"name\":\"调皮捣蛋的hardy\"}",XContentType.JSON);
        UpdateResponse updateResponse = restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(updateResponse.status());
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

#### 5.批量更新文档 ####

/** * 批量更新 * @author Christy * @date 2021/4/29 20:42 */
    @Test
    public void bulkUpdate() throws IOException { 
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        // 添加
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("christy","user","13");
        indexRequest.source("{\"name\":\"天蓬元帅猪八戒\",\"age\":985,\"bir\":\"1685-01-01\",\"introduce\":\"天蓬元帅猪八戒因调戏嫦娥被贬下凡\",\"address\":\"高老庄\"}", XContentType.JSON);
        bulkRequest.add(indexRequest);
    
        // 删除
        DeleteRequest deleteRequest01 = new DeleteRequest("christy","user","pYAtG3kBRz-Sn-2fMFjj");
        DeleteRequest deleteRequest02 = new DeleteRequest("christy","user","uhTyGHkBExaVQsl4F9Lj");
        DeleteRequest deleteRequest03 = new DeleteRequest("christy","user","C8zCGHkB5KgTrUTeLyE_");
        bulkRequest.add(deleteRequest01);
        bulkRequest.add(deleteRequest02);
        bulkRequest.add(deleteRequest03);
    
        // 修改
        UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("christy","user","10");
        updateRequest.doc("{\"name\":\"炼石补天的女娲\"}",XContentType.JSON);
        bulkRequest.add(updateRequest);
    
        BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        BulkItemResponse[] items = bulkResponse.getItems();
        for (BulkItemResponse item : items) { 
          System.out.println(item.status());
        }
    }

在kibana中查询结果

![在这里插入图片描述][20210429231804688.gif]

#### 6.查询文档 ####

@Test
    public void testSearch() throws IOException { 
        //创建搜索对象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("christy");
        //搜索构建对象
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery())//执行查询条件
          .from(0)//起始条数
          .size(10)//每页展示记录
          .postFilter(QueryBuilders.matchAllQuery()) //过滤条件
          .sort("age", SortOrder.DESC);//排序
    
        //创建搜索请求
        searchRequest.types("user").source(searchSourceBuilder);
    
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
        System.out.println("符合条件的文档总数: "+searchResponse.getHits().getTotalHits());
        System.out.println("符合条件的文档最大得分: "+searchResponse.getHits().getMaxScore());
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) { 
          System.out.println(hit.getSourceAsMap());
        }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### ElasticSearchRepository方式 ###

#### 1.准备工作 ####

ElasticSearchRepository方式主要通过注解和对接口实现的方式来实现ES的操作，我们在实体类上通过注解配置ES索引的映射关系后，当实现了ElasticSearchRepository接口的类第一次操作ES进行插入文档的时候，ES会自动生成所需要的一切。**但是该种方式无法实现高亮查询，想要实现高亮查询只能使用RestHighLevelClient**

开始之前我们需要熟悉一下接口方式为我们提供的注解，以及编写一些基础的类

##### 1.清空ES数据 #####

![在这里插入图片描述][20210429231829125.png]

##### 2.了解注解 #####

`@Document`: 代表一个文档记录

`indexName`: 用来指定索引名称

`type`: 用来指定索引类型

`@Id`: 用来将对象中id和ES中\_id映射

`@Field`: 用来指定ES中的字段对应Mapping

`type`: 用来指定ES中存储类型

`analyzer`: 用来指定使用哪种分词器

##### 3.新建实体类 #####

/** * 用在类上作用:将Emp的对象映射成ES中一条json格式文档 * indexName: 用来指定这个对象的转为json文档存入那个索引中 要求:ES服务器中之前不能存在此索引名 * type : 用来指定在当前这个索引下创建的类型名称 * * @Author Christy * @Date 2021/4/29 21:22 */
    @Data
    @Document(indexName = "christy",type = "user")
    public class User { 
        @Id //用来将对象中id属性与文档中_id 一一对应
        private String id;
    
        // 用在属性上 代表mapping中一个属性 一个字段 type:属性 用来指定字段类型 analyzer:指定分词器
        @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
        private String name;
    
        @Field(type = FieldType.Integer)
        private Integer age;
    
        @Field(type = FieldType.Date)
        @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
        private Date bir;
    
        @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
        private String content;
    
        @Field(type = FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word")
        private String address;
    }

##### 4.UserRepository #####

/** * @Author Christy * @Date 2021/4/29 21:23 **/
    public interface 
      extends ElasticsearchRepository<User,String> { 
    }

##### 5.TestUserRepository #####

/** * @Author Christy * @Date 2021/4/29 21:51 **/
    @SpringBootTest
    public class TestUserRepository { 
        @Autowired
        private UserRepository userRepository;
    
    }

#### 2.保存文档 ####

@Test
    public void testSaveAndUpdate(){ 
      User user = new User();
      // id初识为空，此操作为新增
      user.setId(UUID.randomUUID().toString());
      user.setName("唐三藏");
      user.setBir(new Date());
      user.setIntroduce("西方世界如来佛祖大弟子金蝉子转世，十世修行的好人，得道高僧！");
      user.setAddress("大唐白马寺");
      userRepository.save(user);
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

#### 3.修改文档 ####

@Test
    public void testSaveAndUpdate(){ 
        User user = new User();
      	// 根据id修改信息
        user.setId("1666eb47-0bbf-468b-ab45-07758c741461");
        user.setName("唐三藏");
        user.setBir(new Date());
        user.setIntroduce("俗家姓陈,状元之后。西方世界如来佛祖大弟子金蝉子转世，十世修行的好人，得道高僧！");
        user.setAddress("大唐白马寺");
        userRepository.save(user);
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

#### 4.删除文档 ####

repository接口默认提供了4种删除方式，我们演示根据id进行删除

![在这里插入图片描述][20210429231901848.png]

@Test
    public void deleteDoc(){ 
      	userRepository.deleteById("1666eb47-0bbf-468b-ab45-07758c741461");
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

#### 5.检索一条记录 ####

@Test
    public void testFindOne(){ 
        Optional<User> optional = userRepository.findById("1666eb47-0bbf-468b-ab45-07758c741461");
        System.out.println(optional.get());
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

#### 6.查询所有 ####

@Test
    public void testFindAll(){ 
        Iterable<User> all = userRepository.findAll();
        all.forEach(user-> System.out.println(user));
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

#### 7.排序 ####

@Test
    public void testFindAllSort(){ 
        Iterable<User> all = userRepository.findAll(Sort.by(Sort.Order.asc("age")));
        all.forEach(user-> System.out.println(user));
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

#### 8.分页 ####

@Test
    public void testFindPage(){ 
        //PageRequest.of 参数1: 当前页-1
        Page<User> search = userRepository.search(QueryBuilders.matchAllQuery(), PageRequest.of(1, 1));
        search.forEach(user-> System.out.println(user));
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

#### 9.自定义查询 ####

先给大家看一个表，是不是很晕\_(¦3」∠)\_

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Keyword</th> 
   <th>Sample</th> 
   <th>Elasticsearch Query String</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>And</code></td> 
   <td><code>findByNameAndPrice</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>Or</code></td> 
   <td><code>findByNameOrPrice</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>Is</code></td> 
   <td><code>findByName</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>Not</code></td> 
   <td><code>findByNameNot</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must_not" : {"field" : {"name" : "?"}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>Between</code></td> 
   <td><code>findByPriceBetween</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>LessThanEqual</code></td> 
   <td><code>findByPriceLessThan</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>GreaterThanEqual</code></td> 
   <td><code>findByPriceGreaterThan</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>Before</code></td> 
   <td><code>findByPriceBefore</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>After</code></td> 
   <td><code>findByPriceAfter</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>Like</code></td> 
   <td><code>findByNameLike</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>StartingWith</code></td> 
   <td><code>findByNameStartingWith</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>EndingWith</code></td> 
   <td><code>findByNameEndingWith</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?","analyze_wildcard" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>Contains/Containing</code></td> 
   <td><code>findByNameContaining</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "**?**","analyze_wildcard" : true}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>In</code></td> 
   <td><code>findByNameIn</code><br><code>(Collection&lt;String&gt;names)</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>NotIn</code></td> 
   <td><code>findByNameNotIn</code><br><code>(Collection&lt;String&gt;names)</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>Near</code></td> 
   <td><code>findByStoreNear</code></td> 
   <td><code>Not Supported Yet !</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>True</code></td> 
   <td><code>findByAvailableTrue</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>False</code></td> 
   <td><code>findByAvailableFalse</code></td> 
   <td><code>{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}}</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>OrderBy</code></td> 
   <td><code>findByAvailable</code><br><code>TrueOrderByNameDesc</code></td> 
   <td><code>{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这个表格看起来复杂，实际上也不简单，但是确实很牛逼。我们只要按照上面的定义在接口中定义相应的方法，无须写实现就可实现我们想要的功能

举个例子，上面有个findByName是下面这样定义的

![在这里插入图片描述][20210429232017576.png]

假如我们现在有个需求需要按照名字查询用户，我们可以在`UserRepository`中定义一个方法，如下

// 根据姓名查询
    List<User> findByName(String name);

![在这里插入图片描述][20210429232026893.png]

系统提供的查询方法中`findBy`是一个固定写法，像上面我们定义的方法`findByName`，其中Name是我们实体类中的属性名，这个必须对应上。也就是说这个**findByName**不仅仅局限于`name`，还可以**findByAddress、findByAge**等等；

现在就拿**findByName**来讲，我们要查询名字叫**唐三藏**的用户

@Test
    public void testFindByName(){ 
        List<User> userList = userRepository.findByName("唐三藏");
        userList.forEach(user-> System.out.println(user));
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

其实就是框架底层直接使用下面的命令帮我们实现的查询

GET /christy/user/_search
    { 
      "query": { 
        "bool": { 
          "must": [
            { 
              "term": { 
                "name":"?"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JieHlscWYxMjZjb20_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

#### 10.高亮查询 ####

我们上面说了，ElasticSearchRepository实现不了高亮查询，想要实现高亮查询还是需要使用RestHighLevelClient方式。最后我们使用rest clientl实现一次高亮查询

@Test
    public void testHighLightQuery() throws IOException, ParseException { 
        // 创建搜索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("christy");
        // 创建搜索对象
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("introduce", "唐僧"))    // 设置查询条件
          .from(0)    // 起始条数(当前页-1)*size的值
          .size(10)   // 每页展示条数
          .sort("age", SortOrder.DESC)    // 排序
          .highlighter(new HighlightBuilder().field("*").requireFieldMatch(false).preTags("<span style='color:red;'>").postTags("</span>"));  // 设置高亮
        searchRequest.types("user").source(searchSourceBuilder);
    
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        List<User> userList = new ArrayList<>();
        for (SearchHit hit : hits) { 
          Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
    
          User user = new User();
          user.setId(hit.getId());
          user.setAge(Integer.parseInt(sourceAsMap.get("age").toString()));
          user.setBir(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").parse(sourceAsMap.get("bir").toString()));
          user.setIntroduce(sourceAsMap.get("introduce").toString());
          user.setName(sourceAsMap.get("name").toString());
          user.setAddress(sourceAsMap.get("address").toString());
    
          Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
          if(highlightFields.containsKey("name")){ 
            user.setName(highlightFields.get("name").fragments()[0].toString());
          }
    
          if(highlightFields.containsKey("introduce")){ 
            user.setIntroduce(highlightFields.get("introduce").fragments()[0].toString());
          }
    
          if(highlightFields.containsKey("address")){ 
            user.setAddress(highlightFields.get("address").fragments()[0].toString());
          }
    
          userList.add(user);
        }
    
        userList.forEach(user -> System.out.println(user));
    }

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