内江网站开发0832hdsj,最好免费观看高清视频直播,嘉兴网站建议,网站seo排名培训本文已收录于专栏 《中间件合集》 目录 版本介绍背景介绍优势说明集成过程1.引入依赖2.添加配置文件3.初始化 示例说明代码结果 总结提升 版本介绍 Spring boot的版本是#xff1a; 2.3.12 ElasticSearch的版本是#xff1a;7.6.2
背景介绍 在我们的项目中经常会遇到对于…本文已收录于专栏 《中间件合集》 目录 版本介绍背景介绍优势说明集成过程1.引入依赖2.添加配置文件3.初始化 示例说明代码结果 总结提升 版本介绍 Spring boot的版本是 2.3.12 ElasticSearch的版本是7.6.2
背景介绍 在我们的项目中经常会遇到对于字符串的一些操作例如对于字符串的分词通过一个词去查找对应的原文(全文搜索)。那可能有人就会问了使用mysql的模糊查询也可以根据一个词去查找对应的原文呀是的没有问题Elasticsearch和 MySQL 是两种不同类型的数据库各自有不同的特点和适用场景。MySQL 适用于关系型数据存储和复杂的关系查询适合事务性操作和数据一致性要求较高的场景。Elasticsearch 适用于大规模数据的全文搜索和分析适合实时性要求较高的场景。下面我们来说一说项目中是如何使用和集成Elasticsearch服务的。
优势说明
Elasticsearch简称 ES是一种开源的分布式搜索和分析引擎具有以下几个主要的好处
「 高性能和可扩展性 」Elasticsearch 是分布式的可以通过添加节点来扩展数据存储和查询能力。它使用倒排索引来加速搜索和聚合操作具有快速的响应时间和高吞吐量。「 全文搜索和复杂查询 」Elasticsearch 支持全文搜索和复杂的查询功能包括模糊搜索、多字段搜索、聚合查询、地理位置查询等。它使用自己的查询语言DSL来构建查询并提供了强大的查询语法和过滤器。「实时性和实时分析 」Elasticsearch 支持实时索引和搜索可以在数据写入后立即进行搜索和分析。它适用于实时监控、日志分析、实时搜索和实时报表等场景。「多种数据类型支持」Elasticsearch 支持多种数据类型的存储和查询包括文本、数字、日期、地理位置等。它可以根据不同的数据类型进行索引和分析并提供相应的查询和聚合功能。「分布式架构和高可用性」Elasticsearch 使用分布式架构可以在多个节点上存储和处理数据具有较好的水平扩展性和高可用性。它支持数据的自动分片和复制可以在节点故障时自动恢复数据。
集成过程
1.引入依赖 !--Elasticsearch服务--dependencygroupIdorg.elasticsearch.client/groupIdartifactIdelasticsearch-rest-high-level-client/artifactIdversion7.6.2/version/dependency根据安装的Elasticsearch的版本来填写version标签中的内容
2.添加配置文件
elasticsearch:host: localhost 填写es服务的ip地址port: 9200 es服务的端口号client:type: http 请求es的类型通过http或者内部的javaAPI通信username: xxxx 登录es的账号password: xxxx 登录es的密码如果es服务没有设置账号和密码可以不进行账号密码配置的填写(为了安全建议添加上账号面密码)
3.初始化
一个RestHighLevelClient实例需要一个REST底层客户端构建器 Value(${elasticsearch.host})private String host;Value(${elasticsearch.port})private int port;Value(${elasticsearch.client.type})private String clientType;Autowiredprivate RestHighLevelClient client;Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient(){RestHighLevelClient client new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(host, port, clientType)));return client;}示例说明
代码
Autowiredprivate RestHighLevelClient client;public void test() throws IOException {AnalyzeRequest analyzeRequest AnalyzeRequest.withGlobalAnalyzer(ik_smart, 武梓龙来写CSDN博客来了);AnalyzeResponse analyze client.indices().analyze(analyzeRequest, RequestOptions.DEFAULT);for (AnalyzeResponse.AnalyzeToken token : analyze.getTokens()) {System.out.println(token.getTerm());}} 示例是将一段话进行分词操作其中withGlobalAnalyzer方法的第一个参数是指定分词器ik_smart分词器(当然也可以使用其他分词器根据业务的需求进行调整) 是es服务中安装了IK的插件实现的如果不安装IK分词器的插件ik_smart分词器是无法使用的。第二个参数就是我们分词的内容了。
结果 总结提升 项目集成并使用ES服务可以提供强大的搜索和分析功能帮助项目实现实时搜索、复杂查询和聚合分析等需求。ES具有分布式架构和高可用性可以处理大规模数据并保证系统的可用性。同时ES还拥有丰富的生态系统和工具支持可以更好地集成和使用。因此在项目中使用ES可以提升搜索和分析的效率和能力满足项目的需求。 此文章对你有用的话记得留言点赞收藏哦
