接第25节

3、使用

在上一小节中实现了创建索引,这一小节来试一下数据的检索功能。
在代码中实现 搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均薪资 这个功能,如果是在 kibana 中,使用的是下面的DSL语句:

GET /bank/_search
{
   
     
  "query": {
   
      //查询
    "match": {
   
     
      "address": "mill"
    }
  },
  "aggs": {
   
      //聚合
    "ageAgg": {
   
      //年龄分布
      "terms": {
   
     
        "field": "age",
        "size": 10 //只取10中聚合的结果
      }
    },
    "balanceAvg":{
   
     //平均薪资
      "avg": {
   
     
        "field": "balance"
      }
    }
  }
}

结果如下图所示:
 

要在SpringBoot 集成环境中该如何实现呢?下面来使用代码实现上面的功能。

1)、测试类 PafcmallSearchApplicationTests.java 中添加测试方法searchData()

/**
 * 检索数据
 *
 * @throws IOException
 */
@Test
void searchData() throws IOException {
   
     
    // 1、创建检索请求
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
    // 指定索引
    searchRequest.indices("bank");
    // 指定DSL,检索条件
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 1.1)、构造检索条件
    //        sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("user", "kimchy"));
    //        sourceBuilder.from(0);
    //        sourceBuilder.size(5);
    //        sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));

    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address","mill"));

    // 聚合数据
    // 1.2)、根据年龄分布聚合
    TermsAggregationBuilder ageAgg = AggregationBuilders.terms("ageAgg").field("age").size(10);
    searchSourceBuilder.aggregation(ageAgg);

    // 1.3)、计算平薪资
    AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");
    searchSourceBuilder.aggregation(balanceAvg);

    System.out.println("检索条件:"+searchSourceBuilder.toString());
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);

    // 2、执行检索
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, PafcmallElasticsearchConfig.COMMON_OPTIONS);

    // 3、分析结果 searchResponse
    System.out.println(searchResponse.toString());

    //3.1)、获取所有查到的数据
    SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取到最外围的 hits
    SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 内围的 hits 数组
    for (SearchHit hit : searchHits) {
   
     
        /**
             * "_index":"bank",
             *        "_type":"account",
             *        "_id":"970",
             *        "_score":5.4032025,
             *        "_source":{
             */
        //            hit.getIndex();hit.getType()''
        String str = hit.getSourceAsString();
        Account account = JSON.parseObject(str, Account.class);

        System.out.println(account.toString());

    }
    //3.1)、获取这次检索到的分析数据
    Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
    // 可以遍历获取聚合数据
    //        for (Aggregation aggregation : aggregations.asList()) {
   
     
    //            System.out.println("当前聚合:"+aggregation.getName());
    //            aggregation.getXxx
    //        }
    // 也可使使用下面的方式
    Terms ageAgg1 = aggregations.get("ageAgg");
    for (Terms.Bucket bucket : ageAgg1.getBuckets()) {
   
     
        String keyAsString = bucket.getKeyAsString();
        System.out.println("年龄:"+keyAsString+" ==> 有 "+bucket.getDocCount()+" 个");
    }

    Avg balanceAvg1 = aggregations.get("balanceAvg");
    System.out.println("平均薪资:"+balanceAvg);
}

2)、添加收集结果的测试类:

/**
 * 测试用账号类
 */
@ToString
@Data
static class Account {
   
     
	private int account_number;
	private int balance;
	private String firstname;
	private String lastname;
	private int age;
	private String gender;
	private String address;
	private String employer;
	private String email;
	private String city;
	private String state;
}

3)、执行测试方法,结果如下:
 

 
可以看到结果第一行中有一个 boost 参数,这个是系统自动为我们添加的,之前在 kibana 中使用 DSL 语言检索数据的时候是没有的。那么这个 boost 到底是什么呢?
参考官方文档,可以得出结论。
 

 

再来看查询结果,使用 json 工具格式化可以看到返回符合条件的数据有 4 条,和之前 kibana 中查出的一致:
 

以上,便是 SpringBoot 整合 ES 的全部内容,更多高级用法可以参考 ES 的官方文档进行尝试。

更多检索信息请参考 java-rest-high-search

参考文档-java-rest

总结

当然ES 的在实际的生产中应用广泛:

比如使用 ELK 组件用来进行日志的收集或者进行全文的检索
 

或者用来收集异常信息,做成可视化的界面来提供分析等:
 
更多应用场景,还需要和实际的生产结合起来,也需要我们自己去尝试和探索。