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其他 Elasticsearch 操作支持
本章介绍了对无法通过存储库界面直接访问的 Elasticsearch 操作的额外支持。 建议将这些操作添加为自定义实施,如 Custom Repository Implementations 中所述。
索引设置
使用 Spring Data Elasticsearch 创建 Elasticsearch 索引时,可以使用 Comments 定义不同的索引设置。
可以使用以下参数:@Setting
-
useServerConfiguration
不会发送任何设置参数,因此 Elasticsearch 服务器配置会确定这些参数。 -
settingPath
引用一个 JSON 文件,该文件定义必须在 Classpath 中解析的设置 -
shards
要使用的分片数,默认为 1 -
replicas
副本数,默认为 1 -
refreshIntervall
,默认为 “1s” -
indexStoreType
默认为 “fs”
也可以定义索引排序(查看链接的 Elasticsearch 文档,了解可能的字段类型和值):
@Document(indexName = "entities")
@Setting(
sortFields = { "secondField", "firstField" }, (1)
sortModes = { Setting.SortMode.max, Setting.SortMode.min }, (2)
sortOrders = { Setting.SortOrder.desc, Setting.SortOrder.asc },
sortMissingValues = { Setting.SortMissing._last, Setting.SortMissing._first })
class Entity {
@Nullable
@Id private String id;
@Nullable
@Field(name = "first_field", type = FieldType.Keyword)
private String firstField;
@Nullable @Field(name = "second_field", type = FieldType.Keyword)
private String secondField;
// getter and setter...
}
1 | 定义排序字段时,请使用 Java 属性的名称 (firstField),而不是可能为 Elasticsearch 定义的名称 (first_field) |
2 | sortModes ,并且是可选的,但如果它们已设置,则条目数必须与元素数匹配sortOrders sortMissingValues sortFields |
索引映射
当 Spring Data Elasticsearch 使用这些方法创建索引映射时,它会使用 Mapping Annotation Overview中描述的 Comments,尤其是 Comments。
除此之外,还可以将 annotation 添加到类中。
此批注具有以下属性:IndexOperations.createMapping()
@Field
@Mapping
-
mappingPath
JSON 格式的 Classpath 资源;如果此项不为空,则将其用作映射,不执行其他映射处理。 -
enabled
当设置为 false 时,此标志将写入 Map,并且不会进行进一步处理。 -
dateDetection
并在映射中设置相应的属性(如果未设置为 )。numericDetection
DEFAULT
-
dynamicDateFormats
当此 String 数组不为空时,它定义用于自动日期检测的日期格式。 -
runtimeFieldsPath
JSON 格式的 Classpath 资源,其中包含写入索引映射的运行时字段的定义,例如:
{
"day_of_week": {
"type": "keyword",
"script": {
"source": "emit(doc['@timestamp'].value.dayOfWeekEnum.getDisplayName(TextStyle.FULL, Locale.ROOT))"
}
}
}
过滤器生成器
Filter Builder 提高了查询速度。
private ElasticsearchOperations operations;
IndexCoordinates index = IndexCoordinates.of("sample-index");
Query query = NativeQuery.builder()
.withQuery(q -> q
.matchAll(ma -> ma))
.withFilter( q -> q
.bool(b -> b
.must(m -> m
.term(t -> t
.field("id")
.value(documentId))
)))
.build();
SearchHits<SampleEntity> sampleEntities = operations.search(query, SampleEntity.class, index);
对大结果集使用 Scroll
Elasticsearch 有一个滚动 API,用于以块的形式获取大结果集。
Spring Data Elasticsearch 在内部使用它来提供该方法的实现。<T> SearchHitsIterator<T> SearchOperations.searchForStream(Query query, Class<T> clazz, IndexCoordinates index)
IndexCoordinates index = IndexCoordinates.of("sample-index");
Query searchQuery = NativeQuery.builder()
.withQuery(q -> q
.matchAll(ma -> ma))
.withFields("message")
.withPageable(PageRequest.of(0, 10))
.build();
SearchHitsIterator<SampleEntity> stream = elasticsearchOperations.searchForStream(searchQuery, SampleEntity.class,
index);
List<SampleEntity> sampleEntities = new ArrayList<>();
while (stream.hasNext()) {
sampleEntities.add(stream.next());
}
stream.close();
API 中没有访问卷轴 ID 的方法,如果需要访问它,可以使用以下方法(这是不同实现的基本实现):SearchOperations
AbstractElasticsearchTemplate
ElasticsearchOperations
@Autowired ElasticsearchOperations operations;
AbstractElasticsearchTemplate template = (AbstractElasticsearchTemplate)operations;
IndexCoordinates index = IndexCoordinates.of("sample-index");
Query query = NativeQuery.builder()
.withQuery(q -> q
.matchAll(ma -> ma))
.withFields("message")
.withPageable(PageRequest.of(0, 10))
.build();
SearchScrollHits<SampleEntity> scroll = template.searchScrollStart(1000, query, SampleEntity.class, index);
String scrollId = scroll.getScrollId();
List<SampleEntity> sampleEntities = new ArrayList<>();
while (scroll.hasSearchHits()) {
sampleEntities.addAll(scroll.getSearchHits());
scrollId = scroll.getScrollId();
scroll = template.searchScrollContinue(scrollId, 1000, SampleEntity.class);
}
template.searchScrollClear(scrollId);
要将 Scroll API 与存储库方法一起使用,必须将返回类型定义为在 Elasticsearch 存储库中。
然后,该方法的实现将使用 ElasticsearchTemplate 中的 scroll 方法。Stream
interface SampleEntityRepository extends Repository<SampleEntity, String> {
Stream<SampleEntity> findBy();
}
排序选项
除了分页和排序中描述的默认排序选项之外, Spring Data Elasticsearch 还提供了派生自 的类。
它提供了其他参数,在指定结果的排序时,这些参数可以发送到 Elasticsearch(请参阅 www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.15/sort-search-results.html)。org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Order
org.springframework.data.domain.Sort.Order
还有一个类,可用于按地理距离对搜索操作的结果进行排序。org.springframework.data.elasticsearch.core.query.GeoDistanceOrder
如果要检索的类具有名为 location 的属性,则以下代码将按到给定点的距离对结果进行排序:GeoPoint
Sort
Sort.by(new GeoDistanceOrder("location", new GeoPoint(48.137154, 11.5761247)))
运行时字段
从 Elasticsearch 版本 7.12 开始,添加了运行时字段 (www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/runtime.html) 的功能。 Spring Data Elasticsearch 以两种方式支持此功能:
索引映射中的运行时字段定义
定义运行时字段的第一种方法是将定义添加到索引映射中(参见 www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/runtime-mapping-fields.html)。 要在 Spring Data Elasticsearch 中使用此方法,用户必须提供包含相应定义的 JSON 文件,例如:
{
"day_of_week": {
"type": "keyword",
"script": {
"source": "emit(doc['@timestamp'].value.dayOfWeekEnum.getDisplayName(TextStyle.FULL, Locale.ROOT))"
}
}
}
然后,必须在实体的 annotation 中设置此 JSON 文件的路径(必须存在于 Classpath 中):@Mapping
@Document(indexName = "runtime-fields")
@Mapping(runtimeFieldsPath = "/runtime-fields.json")
public class RuntimeFieldEntity {
// properties, getter, setter,...
}
在 Query 上设置的运行时字段定义
定义运行时字段的第二种方法是将定义添加到搜索查询中(请参阅 www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/runtime-search-request.html)。 以下代码示例显示如何使用 Spring Data Elasticsearch 执行此操作:
使用的实体是一个具有属性的简单对象:price
@Document(indexName = "some_index_name")
public class SomethingToBuy {
private @Id @Nullable String id;
@Nullable @Field(type = FieldType.Text) private String description;
@Nullable @Field(type = FieldType.Double) private Double price;
// getter and setter
}
以下查询使用一个运行时字段,该字段通过向价格添加 19% 来计算值,并在搜索查询中使用此值来查找高于或等于给定值的所有实体:priceWithTax
priceWithTax
RuntimeField runtimeField = new RuntimeField("priceWithTax", "double", "emit(doc['price'].value * 1.19)");
Query query = new CriteriaQuery(new Criteria("priceWithTax").greaterThanEqual(16.5));
query.addRuntimeField(runtimeField);
SearchHits<SomethingToBuy> searchHits = operations.search(query, SomethingToBuy.class);
这适用于接口的每个实现。Query
时间点 (PIT) API
ElasticsearchOperations
支持 Elasticsearch 的时间点 API(参见 www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.3/point-in-time-api.html)。
以下代码片段演示如何将此功能与虚构类一起使用:Person
ElasticsearchOperations operations; // autowired
Duration tenSeconds = Duration.ofSeconds(10);
String pit = operations.openPointInTime(IndexCoordinates.of("person"), tenSeconds); (1)
// create query for the pit
Query query1 = new CriteriaQueryBuilder(Criteria.where("lastName").is("Smith"))
.withPointInTime(new Query.PointInTime(pit, tenSeconds)) (2)
.build();
SearchHits<Person> searchHits1 = operations.search(query1, Person.class);
// do something with the data
// create 2nd query for the pit, use the id returned in the previous result
Query query2 = new CriteriaQueryBuilder(Criteria.where("lastName").is("Miller"))
.withPointInTime(
new Query.PointInTime(searchHits1.getPointInTimeId(), tenSeconds)) (3)
.build();
SearchHits<Person> searchHits2 = operations.search(query2, Person.class);
// do something with the data
operations.closePointInTime(searchHits2.getPointInTimeId()); (4)
1 | 为索引创建时间点(可以是多个名称)和保持活动持续时间,并检索其 ID |
2 | 将该 ID 传递到查询中,以便与下一个 keep-alive 值一起搜索 |
3 | 对于下一个查询,请使用上一次搜索返回的 ID |
4 | 完成后,使用最后返回的 ID 关闭时间点 |
搜索模板支持
支持使用搜索模板 API。
要使用它,首先需要创建一个存储脚本。
接口 extends 提供了必要的功能。
此处使用的示例假定我们有具有名为 的属性的实体。
搜索模板脚本可以像这样保存:ElasticsearchOperations
ScriptOperations
Person
firstName
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.script.Script;
operations.putScript( (1)
Script.builder()
.withId("person-firstname") (2)
.withLanguage("mustache") (3)
.withSource(""" (4)
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"firstName": "{{firstName}}" (5)
}
}
]
}
},
"from": "{{from}}", (6)
"size": "{{size}}" (7)
}
""")
.build()
);
1 | 使用该方法存储搜索模板脚本putScript() |
2 | 脚本的名称/ID |
3 | 搜索模板中使用的脚本必须使用 mustache 语言。 |
4 | 脚本源 |
5 | 脚本中的 search 参数 |
6 | 分页请求偏移量 |
7 | 分页请求大小 |
为了在搜索查询中使用搜索模板, Spring Data Elasticsearch 提供了 ,这是接口的实现。SearchTemplateQuery
org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Query
在以下代码中,我们将使用搜索模板查询向自定义存储库实现添加调用(请参阅自定义存储库实现),作为如何将其集成到存储库调用中的示例。
我们首先定义自定义存储库片段接口:
interface PersonCustomRepository {
SearchPage<Person> findByFirstNameWithSearchTemplate(String firstName, Pageable pageable);
}
此存储库片段的实现如下所示:
public class PersonCustomRepositoryImpl implements PersonCustomRepository {
private final ElasticsearchOperations operations;
public PersonCustomRepositoryImpl(ElasticsearchOperations operations) {
this.operations = operations;
}
@Override
public SearchPage<Person> findByFirstNameWithSearchTemplate(String firstName, Pageable pageable) {
var query = SearchTemplateQuery.builder() (1)
.withId("person-firstname") (2)
.withParams(
Map.of( (3)
"firstName", firstName,
"from", pageable.getOffset(),
"size", pageable.getPageSize()
)
)
.build();
SearchHits<Person> searchHits = operations.search(query, Person.class); (4)
return SearchHitSupport.searchPageFor(searchHits, pageable);
}
}
1 | 创建一个SearchTemplateQuery |
2 | 提供搜索模板的 ID |
3 | 参数以Map<String,Object> |
4 | 以与其他查询类型相同的方式执行搜索。 |
嵌套排序
Spring Data Elasticsearch 支持在嵌套对象 (www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.9/sort-search-results.html#nested-sorting)
以下示例取自该类,演示如何定义嵌套排序。org.springframework.data.elasticsearch.core.query.sort.NestedSortIntegrationTests
var filter = StringQuery.builder("""
{ "term": {"movies.actors.sex": "m"} }
""").build();
var order = new org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Order(Sort.Direction.DESC,
"movies.actors.yearOfBirth")
.withNested(
Nested.builder("movies")
.withNested(
Nested.builder("movies.actors")
.withFilter(filter)
.build())
.build());
var query = Query.findAll().addSort(Sort.by(order));
关于筛选条件查询:不能在此处使用 a,因为此查询将被转换为 Elasticsearch 嵌套查询,该查询在筛选条件上下文中不起作用。所以 only or can be used here使用其中之一时,如上面的术语 query,必须使用 Elasticsearch 字段名称,因此在使用定义重新定义这些名称时要小心。CriteriaQuery
StringQuery
NativeQuery
@Field(name="…")
对于订单路径和嵌套路径的定义,应使用 Java 实体属性名称。