ElasticSearch分布式搜索引擎

一、ElasticSearch

KuangStudy

ElasticSearch学习视频：狂神说ElasticSearch教程

KuangStudy
https://www.kuangstudy.com/course
ElasticSearch学习视频(狂神说):
https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq?p=1
狂神说ElasticSearch笔记：
https://www.kuangstudy.com/bbs/1354069127022583809
ElasticSearch官方分布式搜索和分析引擎:
https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
Java REST Client：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/index.html
京东官网：
https://www.jd.com/
模仿京东前端资料：
链接：https://pan.baidu.com/s/15mqnRdy5OVuBe9-dz4kg5w 
提取码：3r7l

一、概述

1、官网

官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

Elaticsearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代）的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。

2、历史

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便lava程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。

Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……

3、谁在使用

1、维基百科,类似百度百科，全文检索,高亮,搜索推荐/2
2、The Guardian (国外新闻网站) ,类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论) +社交网络数据(对某某新闻的相关看法) ,数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门，垃圾,鄙视，崇拜)
3、Stack Overflow (国外的程序异常讨论论坛) , IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案
4、GitHub (开源代码管理),搜索 上千亿行代码
5、电商网站,检索商品
6、日志数据分析, logstash采集日志, ES进行复杂的数据分析, ELK技术, elasticsearch+logstash+kibana
7、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买
8、BI系统,商业智能, Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI ,分析一下某某区域最近3年的用户消费 金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表, **区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领，开-个新商场。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化
9、国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门
的一一个使用场景)

二、ES和Solr

1、ElasticSearch简介

• Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。 它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
• 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:
• 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
• 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
• StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
• Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
• 但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。
• Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。

• Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域, Lucene可被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。

  • 但是, Lucene只是一个库。 想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是, Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
• Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

2、Solr简介

• Solr是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化
• Solr可以独立运行,运行在letty. Tomcat等这些Selrvlet容器中 , Solr 索引的实现方法很简单,用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档, Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送HTTP GET请求,然后对Solr返回xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。
• Solr不提供构建UI的功能, Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
• Solr是基于lucene开发企业级搜索服务器,实际上就是封装了lucene.
• Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交-定格式的文件,生成索引;也可以通过提出查找请求,并得到返回结果。

3、ElasticSearch与Solr比较

1、当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快

2、当实时建立索引时，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，ElasticSearch具有明显的优势

3、随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而ElasticSearch却没有明显的变化

4、转变我们的搜索基础设施后从Solr ElasticSearch，我们看见一个即时~ 50x提高搜索性能！

4、总结

1、es基本是开箱即用(解压就可以用!) ,非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢!
2、Solr 利用Zookeeper进行分布式管理,而Elasticsearch自身带有分布式协调管理功能。
3、Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、 CSV ,而Elasticsearch仅支持json文件格式。
4、Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑
5、Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢) ，用于电商等查询多的应用;

• ES建立索引快(即查询慢) ，即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索。
• Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。

6、Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用成本较高。

三、ElasticSearch（7.16.2版本）

一、安装ElasticSearch（9200）

1、安装ElasticSearch

ElasticSearch官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

ElasticSearch历史版本下载: https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/?C=N&O=D

logstash: https://mirrors.huaweicloud.com/logstash/?C=N&O=D

可视化界面elasticsearch-head.https://github.com/mobz/elasticsearch-head

kibana: https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/?C=N&O=D

ik分词器 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

2、熟悉目录

bin        启动文件
config    配置文件
    log4j2.proerties    日志配置文件
    jvm.opjvm.options    虚拟机相关配置
    elasticsearch.yml    electicsearch的配置文件，默认端口：9200
jdk        环境
lib        相关jar包
logs    日志
modules    功能模块
plugins    插件

3、启动

启动D:\ElasticSearch\elasticsearch-7.16.2\bin下的elasticsearch.bat（双击）

4、访问测试

在浏览器输入默认的端口号（9200）http://127.0.0.1:9200/得到一段json字符串

二、安装ElasticSearch-head（9100）

1、安装可视化界面（ElasticSearch-head）

可视化界面ElasticSearch-head//github.com/mobz/elasticsearch-head

2、安装依赖

查看D:\ElasticSearch\elasticsearch-head-master目录下的package.json文件

在D:\ElasticSearch\elasticsearch-head-master目录下，编写cmd，输入cnpm install

输入cls清屏，输入npm run start

访问http://localhost:9100/

3、配置跨域，解决9100连接9200的跨域问题

关闭ElasticSearch的服务，并进入D:\ElasticSearch\elasticsearch-7.16.2\config下，修改elasticsearch.yml配置，解决跨域问题，开启跨域和允许所有人访问

启动D:\ElasticSearch\elasticsearch-7.16.2\bin下的elasticsearch.bat（双击）

在浏览器输入默认的端口号（9200）http://127.0.0.1:9200/仍然可以得到一段json字符串，说明配置没有问题

返回http://localhost:9100/，点击连接，界面显示

• 初学者可以理解为

  • 索引 可以看做 “数据库”
  • 类型 可以看做 “表”
  • 文档 可以看做 “库中的数据（表中的行）”

• 这个head，我们只是把它当做可视化数据展示工具，之后所有的查询都在kibana中进行

  • 因为不支持json格式化，不方便

三、安装kibana（5601）

Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

1、安装kibana

版本要与ElasticSearch版本对应

官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

kibana历史版本下载: https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/?C=N&O=D

2、启动

不知道为啥，我的双击不了，就在D:\ElasticSearch\kibana-7.16.2-windows-x86_64\bin目录下打开cmd，输入kibana.bat，但是启动一直在循环一段代码，用浏览器访问5601端口却可以访问 （出问题）

进入D:\ElasticSearch\elasticsearch-7.16.2\config下，修改elasticsearch.yml配置，增加关闭security即可解决（莫名解决一个bug）

在D:\ElasticSearch\kibana-7.16.2-windows-x86_64\bin目录下打开cmd，输入kibana.bat，启动运行正常，不再循环代码

3、访问测试

4、开发工具

（Postman、curl、head、谷歌浏览器插件）

5、修改配置文件汉化

四、了解ELK

• ELK是

  Elasticsearch、Logstash、 Kibana三大开源框架首字母大写简称

  。市面上也被成为Elastic Stack。

  • 其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。

    • 像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。
  • Logstash是ELK的中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ )收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。
  • Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来 ,提供实时分析的功能。

• 市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称 ,但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景,日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。

  收集清洗数据(Logstash) ==> 搜索、存储(ElasticSearch) ==> 展示(Kibana)

四、ElasticSearch核心概念

一、概述

1、索引（ElasticSearch）

• 包多个分片

2、字段类型（映射）

• 字段类型映射（字段是整型，还是字符型…）

3、文档

4、分片（Lucene索引，倒排索引）

二、 ElasticSearch是面向文档

关系行数据库和ElasticSearch客观对比！一切都是JSON！

elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库） ,每个索引中可以包含多个类型（表） ,每个类型下又包含多个文档（行） ,每个文档中又包含多个字段（列）。

三、物理设计

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移

一个人就是一个集群! ，即启动的ElasticSearch服务，默认就是一个集群，且默认集群名为elasticsearch

四、逻辑设计

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引 => 类型 => 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。

1、文档（”行“）

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性:

• 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value !
• 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象 ! fastjson进行自动转换 !}
• 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候,我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

2、类型（“表”）

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?

• elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。

3、索引（“库”）

索引是映射类型的容器， elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。 索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

五、物理设计：节点和分片 如何工作

创建新索引

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片(primary shard ,又称主分片)构成的，每一个主分片会有一个副本(replica shard，又称复制分片)

上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于失。实际上，一个分片是一个Lucene索引（一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引） ，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过，等等，倒排索引是什么鬼?

六、 倒排索引（Lucene索引底层）

简单说就是 按（文章关键字，对应的文档<0个或多个>）形式建立索引，根据关键字就可直接查询对应的文档（含关键字的），无需查询每一个文档，如下图

五、IK分词器(elasticsearch插件)

一、IK分词器：中文分词器

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词（不使用用IK分词器的情况下），比如“Jin之伤”会被分为”Jin”，”之”，”忧”，”伤” ，“忧伤”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

IK提供了两个分词算法: ik_smart和ik_max_word ,其中ik_smart为最少切分, ik_max_word为最细粒度划分!

二、安装IK分词器(elasticsearch插件)

版本要与ElasticSearch版本对应

1、安装IK分词器(elasticsearch插件)

ik分词器下载地址： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

将下载的zip文件解压到D:\ElasticSearch\elasticsearch-7.16.2\plugins目录下

2、重启ElasticSearch，查看plugin里有了ik插件

3、elasticsearch-plugin list查看插件

在D:\ElasticSearch\elasticsearch-7.16.2\bin目录下输入cmd，输入elasticsearch-plugin list可以看到elasticsearch-analysis-ik-7.16.2

4、使用kibana测试

ik_smart（最少切分）

ik_max_word（最细粒度划分） ——穷尽词库的可能

5、 大多数分词满足不了我们的想法，手动 将该词添加到分词器的词典当中

进行测试，输出不了“Jin之伤”词语

在此目录下打开IKAnalyzer.cfg.xml文件进行配置，自定义Jin.dic文件进行编写词语

六、RestFul风格

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

一、基本Rest命令说明：

二、测试

1、（5601）创建一个索引，添加一个test1的索引

PUT /索引名/~类型名~/文档id
{
    请求体
}

2、（9100）查看索引数据

三、字段数据类型测试

• 字符串类型

  • text、

    keyword

    • text：支持分词，全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；
    • keyword：不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。

• 数值型

  • long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float

• 日期类型

  • date

• te布尔类型

  • boolean

• 二进制类型

  • binary
• 等等

1、指定字段的类型

（5601）创建一个索引，添加一个test2的索引

（9100）查看索引数据

（5601）获取test2索引库里的规则信息

2、 doc 默认类型（default type）

如果自己的文档字段没有被指定，那么ElasticSearch就会给我们默认配置字段类型

（5601）设置一个默认（_doc）的test3

（9100）查看索引数据

（5601）获取test3索引库里的信息

扩展：通过get _cat/ 可以获取ElasticSearch的当前的很多信息！

GET _cat/indices
GET _cat/aliases
GET _cat/allocation
GET _cat/count
GET _cat/fielddata
GET _cat/health
GET _cat/indices
GET _cat/master
GET _cat/nodeattrs
GET _cat/nodes
GET _cat/pending_tasks
GET _cat/plugins
GET _cat/recovery
GET _cat/repositories
GET _cat/segments
GET _cat/shards
GET _cat/snapshots
GET _cat/tasks
GET _cat/templates
GET _cat/thread_pool

3、修改

①旧的（使用put覆盖原来的值）

• 版本+1（_version）
• 但是如果漏掉某个字段没有写，那么更新是没有写的字段 ，会消失

开始

修改一次后

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jE9zGAj6-1679745736698)(https://gitee.com/happy\_sad/typora-image/raw/master/images/1641549183734.png)\]

②新的（使用post的update）

• version不会改变
• 需要注意doc
• 不会丢失字段

4、删除

通过DELETE命令实现删除、根据请求来判断删除索引还是删除文档记录。

七、关于文档的基本操作（重点）

一、基本操作

PUT /jin/user/1
{
  "name": "进",
  "age": 22,
  "desc": "活成个人！"
}
PUT /jin/user/2
{
  "name": "张三",
  "age": 15,
  "desc": "法外狂徒！"
}
PUT /jin/user/3
{
  "name": "李四",
  "age": 18,
  "desc": "李代桃僵"
}
GET /jin/user/2
PUT /jin/user/3
{
  "name": "李四233",
  "age": 18,
  "desc": "李代桃僵"
}
POST /jin/user/1/_update
{
  "doc":{
    "name": "Jin进56"
  }
}
GET /jin/user/_search?q=name:Jin进56

1、添加数据

（注：这里的jin必须为小写jin开头，大写Jin报错）

2、查询获取数据

3、更新/修改

老版本用

PUT /索引名/类型名/文档id
{
    属性:value,
    属性:修改的value
}

新版本用

POST /索引名/类型名/文档id/_uodate
{
    "doc":{
        属性：修改的value
    }
}

（9001）结果显示

4、简单的搜索

GET /索引名/类型名/_search?q=属性：value

二、复杂操作（select 排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询）

1、查询匹配

• match：匹配（会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询））
• _source：过滤字段
• sort：排序
• form、size 分页

①先插入一个数据

②match：匹配（会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询））

hit：
    索引和文档的信息
    查询的结果总数
    查询出来的具体文档信息
    便利数据中的信息
    分数越高权重越大

③**_source**：过滤字段（只查询填写的字段，其他的过滤掉）

④sort：排序（asc、desc）

⑤form、size 分页

2、多条件查询（bool）

• must 相当于 and
• should 相当于 or
• must_not 相当于 not (... and ...)
• filter 过滤

①must： 相当于 and（多条件查询，所有的条件都需要符合）

②should：相当于 or

③must_not：相当于 not (... and ...)

④filter： 过滤

gt ：>
gte :>=
lt :<
lte :<=

3、匹配数组

• 貌似不能与其它字段一起使用
• 可以多关键字查（空格隔开）— 匹配字段也是符合的
• **match **会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询）

4、精确查询

• term 直接通过 倒排索引 指定词条查询
• 适合查询 number、date、keyword ，不适合text

1、定义索引testdb和添加数据

2、analyzer为keyword和standard时的查询

analyzer：类型为keyword时被当成一个整体，没有被解析

analyzer：类型为standard时被ik分词器解析，可以看到被拆分了

analyzer：类型为ik_max_word时被ik分词器解析，可以看到被拆分了

3、type类型为text和keyword时的查询

• text：

  • 支持分词，全文检索、支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;
  • text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；

• keyword：

  • 不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。
  • keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。

name的type被定义为text类型，可以查出多条**（text会被分词器解析）**

desc的type被定义为keyword类型，精确查询只能查出一条**（keyword不会被分词器解析，精确查询）**

4、term的精确查询

5、高亮查询

搜索的相关结果都可以高亮显示，标签默认问

自定义标签

八、SpringBoot集成ES

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/index.html

一、查看官网文档

1、查看官方文档

2、找到原生的依赖

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.15.2</version>
</dependency>

3、dependencies

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JYZMYuRy-1679745736712)(https://gitee.com/happy\_sad/typora-image/raw/master/images/1641776998012.png)\]

4、找对象，初始化

二、创建项目

一、创建项目

1、创建项目

2、确保导入的elasticsearch依赖与下载的elasticsearch版本包一致

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.6.2</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.Jin</groupId>
    <artifactId>springboot-elasticsearch-api</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>springboot-elasticsearch-api</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <elasticsearch.version>7.16.2</elasticsearch.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!--<dependency>-->
        <!--<groupId>com.alibaba</groupId>-->
        <!--<artifactId>fastjson</artifactId>-->
        <!--<version>1.2.70</version>-->
        <!--</dependency>-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

3、编写ElasticSearchConfig.java

package com.jin.config;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http")));
        return client;
    }
}

二、创建索引

1、创建索引：编写测试方法testCreateIndexRequest，创建索引

package com.jin;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.io.IOException;
@SpringBootTest
class SpringbootElasticsearchApiApplicationTests {
    @Autowired
    @Qualifier("restHighLevelClient")
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    @Test
    void contextLoads() {
    }
    //测试索引的创建 Request
    @Test
    void testCreateIndexRequest() throws IOException {
        //1、创建索引请求(索引名必须全部是小写)
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("jin_index");
        //2、客户端执行请求CreateIndexResponse,请求后获得响应
        CreateIndexResponse createIndexResponse =
                restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(createIndexResponse);
    }
}

2、执行结果

三、获取索引

1、获取索引：编写测试方法testExistIndex，测试索引是否存在

//测试获取索引 判断索引是否存在
@Test
void testExistIndex() throws IOException {
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("jin_index");
    boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request,RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(exists);
}

2、执行结果

四、删除索引

1、删除索引：编写测试方法testDeleteIndex，测试删除索引

//测试删除索引
@Test
void testDeleteIndex() throws IOException {
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("jin_index");
    AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(delete.isAcknowledged());
}

2、测试结果

三、文档操作

一、前期操作

1、前期操作，删除多余索引库（余下默认）

2、还是执行之前的创建索引jin_index

二、导入alibaba的fastjson依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.70</version>
</dependency>

三、编写实体类User.java

package com.jin.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private String name;
    private int age;
}

四、添加文档

1、添加文档：编写添加文档的方法testAddDocument

//测试添加文档,put /jin_index/_doc/1
@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    //创建对象
    User user = new User("Jin",22);
    //创建请求
    IndexRequest request = new IndexRequest("jin_index");
    //规则 put /jin_index/_doc/1
    request.id("1");
    request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
    request.timeout("1s");
    //将数据放入请求
    request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
    //客户端发送请求，获取响应的结果
    IndexResponse indexResponse = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(indexResponse.toString());
    System.out.println(indexResponse.status());     //对应命令返回的
}

6、输出结果

五、获取文档

1、获取文档：编写获取文档的方法testIsExists

//获取文档,判断是否存在get /jin_index/_doc/1
@Test
void testIsExists() throws IOException {
    GetRequest getRequest = new GetRequest("jin_index", "1");
    //不获取返回的_source的上下文
    getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
    getRequest.storedFields("_none_");
    boolean exists = restHighLevelClient.exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(exists);
}

2、输出结果

六、获取文档的信息

1、获取文档的信息：编写获取文档信息的方法testIsgetDocument

//获取文档的信息
@Test
void testGetDocument() throws IOException {
    GetRequest getRequest = new GetRequest("jin_index", "1");
    GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(getResponse.getSourceAsString());    //打印文档的内容
    System.out.println(getResponse);            //返回的全部内容和kabana命令式一样
}

2、输出结果

七、更新文档信息

1、更新文档信息：编写更新文档信息的方法testUpdateDocument

//更新文档信息
@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("jin_index", "1");
    updateRequest.timeout("1s");
    User user = new User("Jin进", 18);
    updateRequest.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
    UpdateResponse updateResponse = restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(updateResponse.status());
}

2、输出结果

八、删除文档信息

1、删除文档信息：编写删除文档信息的方法testDeleteDocument

//删除文档信息
@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("jin_index", "1");
    deleteRequest.timeout("1s");
    DeleteResponse deleteResponse = restHighLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(deleteResponse.status());
}

2、输出结果

九、批量添加文档

1、批量添加文档：编写批量添加文档的方法testBulkRequest

//批量添加文档
@Test
void  testBulkRequest() throws IOException {
    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
    bulkRequest.timeout("10s");
    ArrayList<User> userList = new ArrayList<>();
    userList.add(new User("Jin1",21));
    userList.add(new User("Jin2",22));
    userList.add(new User("Jin3",23));
    userList.add(new User("Jin4",24));
    userList.add(new User("Jin5",25));
    userList.add(new User("Jin6",26));
    for (int i = 0; i < userList.size(); i++) {
        bulkRequest.add(
            new IndexRequest("jin_index")
            .id(""+(i+1))
            .source(JSON.toJSONString(userList.get(i)),XContentType.JSON));
        BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(bulkResponse.hasFailures());
    }
}

2、输出结果

十、批量删除文档

1、批量删除文档：编写批量删除文档的方法testBulkRequestDeleteRequest

//批量删除文档
@Test
void  testBulkRequestDeleteRequest() throws IOException {
    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
    bulkRequest.timeout("10s");
    for (int i = 0; i < 6; i++) {
        bulkRequest.add(
            new DeleteRequest("jin_index")
            .id(""+(i+1)));
        BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(bulkResponse.hasFailures());
    }
}

2、输出结果

十一、查询文档

1、查询文档：编写查询文档的方法testSearch

先添加一条文档数据（“Jin”, 22）

//查询文档
// SearchRequest 搜索请求
// SearchSourceBuilder 条件构造
// HighlightBuilder 高亮
// TermQueryBuilder 精确查询
// MatchAllQueryBuilder
// xxxQueryBuilder ...
@Test
public void testSearch() throws IOException {
    // 1.创建查询请求对象
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jin_index");
    // 2.构建搜索条件
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // (1)查询条件 使用QueryBuilders工具类创建
    // 精确查询
    TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("age", 22);
    // 匹配查询
    //MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
    // 设置高亮
    searchSourceBuilder.highlighter(new HighlightBuilder());
    //分页
    //searchSourceBuilder.from();
    //searchSourceBuilder.size();
    searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
    //条件投入
    searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
    // 3.添加条件到请求
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    // 4.客户端查询请求
    SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    // 5.查看返回结果
    SearchHits hits = searchResponse.getHits();
    System.out.println(JSON.toJSONString(hits));
    System.out.println("===========================");
    for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {
        System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
    }
}

2、输出结果

九、模仿京东

一、创建项目

1、创建项目

2、确保导入的elasticsearch依赖与下载的elasticsearch版本包一致

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.6.2</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.Jin</groupId>
    <artifactId>springboot-elasticsearch-jingdong</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>springboot-elasticsearch-jingdong</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <elasticsearch-version>7.16.2</elasticsearch-version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!-- jsoup解析页面 -->
        <!-- 解析网页 爬视频可 研究tiko -->
        <dependency>
            <groupId>org.jsoup</groupId>
            <artifactId>jsoup</artifactId>
            <version>1.10.2</version>
        </dependency>
        <!-- fastjson -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.70</version>
        </dependency>
        <!-- elasticsearch -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>
        <!-- thymeleaf -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
        </dependency>
        <!-- web -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- devtools -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!--  -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!-- lombok -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!-- test -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

3、编写 application.preperties配置文件

# 更改端口，防止冲突
server.port=9090
# 关闭thymeleaf缓存
spring.thymeleaf.cache=false

4、导入前端文件

链接：https://pan.baidu.com/s/15mqnRdy5OVuBe9-dz4kg5w
提取码：3r7l

5、编写controller测试

package com.jin.controller;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
@Controller
public class IndexController {
    @GetMapping({
    "/","index"})
    public String index(){
        return "index";
    }
}

二、爬取数据

一、测试爬取数据

1、创建utils包，创建HtmlParseUtil.java类

package com.jin.utils;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import java.io.IOException;
import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URL;
public class HtmlParseUtil {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //1、获得请求（前提需要联网）  https://search.jd.com/Search?keyword=java
        String url="https://search.jd.com/Search?keyword=java";
        //2、解析网页（Jsoup返回的Document就是浏览器Document的对象）
        Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
        Element element = document.getElementById("J_goodsList");
        System.out.println(element.text());     //获取爬取的数据
        System.out.println();
        System.out.println(element.html());     //获取爬取的html
    }
}

2、输出结果

二、简单爬取数据

1、获取标签、图片、价格、标题

package com.jin.utils;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import java.io.IOException;
import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URL;
public class HtmlParseUtil {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //1、获得请求（前提需要联网）  https://search.jd.com/Search?keyword=java
        String url="https://search.jd.com/Search?keyword=java";
        //2、解析网页（Jsoup返回的Document就是浏览器Document的对象）
        Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
        //3、调用js里面的方法
        Element element = document.getElementById("J_goodsList");
        //        System.out.println(element.text());     //获取爬取的数据
        //        System.out.println();
        //        System.out.println(element.html());     //获取爬取的html
        //4、获取所有的li元素
        Elements elements = element.getElementsByTag("li");
        //5、获取元素里的内容,el为每一个li标签
        for (Element el : elements) {
            String img = el.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");
            String price = el.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
            String title = el.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
            System.out.println("===================================");
            System.out.println(img);
            System.out.println(price);
            System.out.println(title);
        }
    }
}

2、输出结果

三、打包成工具类

1、编写pojo类

package com.jin.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Content {
    private String img;
    private String price;
    private String title;
}

2、编写utils的工具类HtmlParseUtil.java

package com.jin.utils;
import com.jin.pojo.Content;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.IOException;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@Component
public class HtmlParseUtil {
//    测试输出
//    public static void main(String[] args) throws IOException {
//        HtmlParseUtil htmlParseUtil = new HtmlParseUtil();
//        List<Content> list = htmlParseUtil.parseJD("vue");
//        list.forEach(System.out::println);
//    }
    public List<Content> parseJD(String keyword) throws IOException {
        //1、获得请求（前提需要联网）  https://search.jd.com/Search?keyword=java
        String url = "https://search.jd.com/Search?keyword="+keyword;
        //2、解析网页（Jsoup返回的Document就是浏览器Document的对象）
        Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
        //3、调用js里面的方法
        Element element = document.getElementById("J_goodsList");
        //4、获取所有的li元素
        Elements elements = element.getElementsByTag("li");
        //5、封装list
        ArrayList<Content> goodsList = new ArrayList<>();
        //6、获取元素里的内容,el为每一个li标签
        for (Element el : elements) {
            String img = el.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");
            String price = el.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
            String title = el.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
            Content content = new Content();
            content.setImg(img);
            content.setPrice(price);
            content.setTitle(title);
            goodsList.add(content);
        }
        return goodsList;
    }
}

3、输出结果

四、业务编写过程

1、（9100）创建jin_goods索引

2、创建config包，编写ElasticSearchConfig.java

package com.jin.config;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
            RestClient.builder(
                new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http")));
        return client;
    }
}

3、创建service包，编写ContentService.java

package com.jin.service;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.jin.pojo.Content;
import com.jin.utils.HtmlParseUtil;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.core.TimeValue;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
//编写业务类
@Service
public class ContentService {
    @Autowired
    @Qualifier("restHighLevelClient")
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    //1、解析数据放入ElasticSearch中
    public Boolean parseContent(String keyword) throws IOException {
        List<Content> contents = new HtmlParseUtil().parseJD(keyword);
        //把查询到的数据放入ElasticSearch中
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        bulkRequest.timeout("2m");
        for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {
            bulkRequest.add(
                new IndexRequest("jin_goods")
                .source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON)
            );
        }
        BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return !bulkResponse.hasFailures();
    }
    //2、获取这些数据实现搜索功能
    public List<Map<String,Object>> searchPage(String keyword,int pageNo,int pageSize) throws IOException {
        if(pageNo<=1){
            pageNo=1;
        }
        //条件搜索
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jin_goods");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        //分页
        searchSourceBuilder.from();
        searchSourceBuilder.size(pageSize);
        //精准匹配
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", keyword);
        searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60,TimeUnit.SECONDS));
        //执行搜索
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //解析结果
        ArrayList<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
        for (SearchHit searchHit : searchHits) {
            list.add(searchHit.getSourceAsMap());
        }
        return list;
    }
}

4、编写ContentController.java

package com.jin.controller;
import com.jin.service.ContentService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@RestController
public class ContentController {
    @Autowired
    @Qualifier("contentService")
    private ContentService contentService;
    @RequestMapping(value = "/parseContent/{keyword}",method = {
    RequestMethod.GET,RequestMethod.POST})
    public Boolean parseContent(@PathVariable("keyword") String keyword) throws IOException {
        return contentService.parseContent(keyword);
    }
    @RequestMapping(value = "/searchPage/{keyword}/{pageNo}/{pageSize}",method = {
    RequestMethod.GET,RequestMethod.POST})
    public List<Map<String,Object>> searchPage(@PathVariable("keyword") String keyword,
                                               @PathVariable("pageNo") int pageNo,
                                               @PathVariable("pageSize") int pageSize) throws IOException {
        return contentService.searchPage(keyword,pageNo,pageSize);
    }
}

5、输出结果

五、将前后端交互

1、配置环境

在Node.js的目录下cmd命令通过镜像下载vue和axios：
npm install vue
npm install axios

下载的vue和axios保存在node_modules中

将vue.min.js和axios.min.js放在js文件夹里面

2、index.html代码

<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
    <head>
        <meta charset="utf-8"/>
        <title>Jin-Java-ES仿京东实战</title>
        <link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/>
    </head>
    <body class="pg">
        <div class="page" id="app">
            <div id="mallPage" class=" mallist tmall- page-not-market ">
                <!-- 头部搜索 -->
                <div id="header" class=" header-list-app">
                    <div class="headerLayout">
                        <div class="headerCon ">
                            <!-- Logo-->
                            <h1 id="mallLogo">
                                <img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt="">
                            </h1>
                            <div class="header-extra">
                                <!--搜索-->
                                <div id="mallSearch" class="mall-search">
                                    <form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix">
                                        <fieldset>
                                            <legend>天猫搜索</legend>
                                            <div class="mallSearch-input clearfix">
                                                <div class="s-combobox" id="s-combobox-685">
                                                    <div class="s-combobox-input-wrap">
                                                        <input v-model="keyword" type="text" autocomplete="off" value="dd" id="mq"
                                                               class="s-combobox-input" aria-haspopup="true">
                                                    </div>
                                                </div>
                                                <button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button>
                                            </div>
                                        </fieldset>
                                    </form>
                                    <ul class="relKeyTop">
                                        <li><a>JinJava</a></li>
                                        <li><a>Jin前端</a></li>
                                        <li><a>JinLinux</a></li>
                                        <li><a>Jin大数据</a></li>
                                        <li><a>Jin聊理财</a></li>
                                    </ul>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <!-- 商品详情页面 -->
                <div id="content">
                    <div class="main">
                        <!-- 品牌分类 -->
                        <form class="navAttrsForm">
                            <div class="attrs j_NavAttrs" style="display:block">
                                <div class="brandAttr j_nav_brand">
                                    <div class="j_Brand attr">
                                        <div class="attrKey">
                                            品牌
                                        </div>
                                        <div class="attrValues">
                                            <ul class="av-collapse row-2">
                                                <li><a href="#"> Jin </a></li>
                                                <li><a href="#"> Java </a></li>
                                            </ul>
                                        </div>
                                    </div>
                                </div>
                            </div>
                        </form>
                        <!-- 排序规则 -->
                        <div class="filter clearfix">
                            <a class="fSort fSort-cur">综合<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                            <a class="fSort">人气<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                            <a class="fSort">新品<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                            <a class="fSort">销量<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                            <a class="fSort">价格<i class="f-ico-triangle-mt"></i><i class="f-ico-triangle-mb"></i></a>
                        </div>
                        <!-- 商品详情 -->
                        <div class="view grid-nosku">
                            <div class="product" v-for="result in result">
                                <div class="product-iWrap">
                                    <!--商品封面-->
                                    <div class="productImg-wrap">
                                        <a class="productImg">
                                            <img :src="result.img">
                                        </a>
                                    </div>
                                    <!--价格-->
                                    <p class="productPrice">
                                        <em> {
   {result.price}} </em>
                                    </p>
                                    <!--标题-->
                                    <p class="productTitle">
                                        <a> {
   {result.title}} </a>
                                    </p>
                                    <!-- 店铺名 -->
                                    <div class="productShop">
                                        <span>店铺： JinJava </span>
                                    </div>
                                    <!-- 成交信息 -->
                                    <p class="productStatus">
                                        <span>月成交<em>999笔</em></span>
                                        <span>评价 <a>3</a></span>
                                    </p>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
        <!-- 前端使用Vue，实现前后端分离 -->
        <script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script>
        <script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script>
        <script>
            new Vue({
                el: '#app',
                data: {
                    keyword: '',    //搜索的关键字
                    result: []      //搜索的结果
                },
                methods: {
                    searchKey(){
                        var keyword = this.keyword;
                        console.log(keyword);
                        //对接后端的接口
                        axios.get('searchPage/'+keyword+"/1/10").then(response=>{
                            console.log(response);
                            this.result = response.data;    //绑定数据
                        })
                    }
                }
            })
        </script>
    </body>
</html>