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wzjs 2025/8/3 2:27:02

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Spring Boot整合Elasticsearch：全文检索与聚合分析实战

https://img-blog.csdnimg.cn/direct/aa4e4a153a4d4c0d8a3e6a5c7c0e7e6e.png

引言

在大数据时代，高效的数据检索与分析能力成为现代应用的核心竞争力。Elasticsearch作为一款基于Lucene的分布式搜索与分析引擎，凭借其近实时搜索、强大的聚合分析和水平扩展能力，成为处理海量数据的首选方案。Spring Boot作为Java领域快速开发的标杆框架，与Elasticsearch的整合能极大提升开发效率。本文将深入探讨如何实现Spring Boot与Elasticsearch的无缝整合，并演示全文检索和聚合分析的典型应用场景。

一、环境准备与依赖配置

1.1 版本选择建议

Spring Boot 3.x
Elasticsearch 8.x（建议使用与Spring Data Elasticsearch兼容版本）
Java 17+

1.2 添加核心依赖

xml

<!-- Spring Data Elasticsearch -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency><!-- ES客户端（可选，根据部署方式选择） -->
<dependency><groupId>co.elastic.clients</groupId><artifactId>elasticsearch-java</artifactId><version>8.12.0</version>
</dependency>

1.3 配置文件

yaml

spring:elasticsearch:uris: http://localhost:9200  # ES服务器地址username: elastic           # 若启用安全认证password: your_passwordconnection-timeout: 5s       # 连接超时时间socket-timeout: 60s         # 请求超时时间

二、领域模型与Repository设计

2.1 定义实体类

使用@Document注解映射ES索引：

java

@Document(indexName = "products")
public class Product {@Idprivate String id;@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")private String name;@Field(type = FieldType.Double)private Double price;@Field(type = FieldType.Keyword)private String category;// 省略getter/setter和构造方法
}

@Field注解定义字段类型和分析器（如使用ik中文分词）

2.2 创建Repository接口

java

public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {// 自定义方法：根据名称搜索（自动实现）List<Product> findByName(String name);// 复杂查询需使用@Query注解@Query("{\"match\": {\"name\": \"?0\"}}")List<Product> searchByNameCustom(String keyword);
}

三、全文检索实战

3.1 基础搜索

java

@Service
public class ProductService {@Autowiredprivate ProductRepository productRepository;// 简单匹配查询public List<Product> searchByKeyword(String keyword) {return productRepository.findByName(keyword);}// 复杂多条件查询public List<Product> advancedSearch(String keyword, Double maxPrice) {NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();// 组合查询条件queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchQuery("name", keyword)).filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(maxPrice)));// 高亮显示queryBuilder.withHighlightBuilder(new HighlightBuilder().field("name").preTags("<em>").postTags("</em>"));return elasticsearchOperations.search(queryBuilder.build(), Product.class).stream().map(searchHit -> {Product product = searchHit.getContent();// 处理高亮字段Map<String, List<String>> highlightFields = searchHit.getHighlightFields();if (highlightFields.containsKey("name")) {product.setName(highlightFields.get("name").get(0));}return product;}).collect(Collectors.toList());}
}

3.2 分页与排序

java

// 添加分页和排序参数
queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(page, size, Sort.by("price").ascending()));

四、聚合分析实战

4.1 统计商品类别分布

java

public Map<String, Long> analyzeCategoryDistribution() {NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().addAggregation(AggregationBuilders.terms("category_agg").field("category").size(10)).build();SearchHits<Product> searchHits = elasticsearchOperations.search(searchQuery, Product.class);Terms terms = searchHits.getAggregations().get("category_agg");return terms.getBuckets().stream().collect(Collectors.toMap(Terms.Bucket::getKeyAsString, Terms.Bucket::getDocCount));
}

4.2 价格区间统计

java

public Map<String, Long> analyzePriceRanges() {NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().addAggregation(AggregationBuilders.range("price_ranges").field("price").addRange(0, 100).addRange(100, 500).addRange(500, 1000)).build();Range rangeAgg = elasticsearchOperations.search(searchQuery, Product.class).getAggregations().get("price_ranges");return rangeAgg.getBuckets().stream().collect(Collectors.toMap(bucket -> bucket.getFrom() + "-" + bucket.getTo(),Range.Bucket::getDocCount));
}