Elasticsearch 建立在 Apache Lucene 之上，于 2010 年由 Elasticsearch NV（現(xiàn)為 Elastic）首次發(fā)布。據(jù) Elastic 網(wǎng)站稱，它是一個分布式開源搜索和分析引擎，適用于所有類型的數(shù)據(jù)，包括文本、數(shù)值 、地理空間、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化。Elasticsearch 操作通過 REST API 實(shí)現(xiàn)。主要功能是：

• 將文檔存儲在索引中，
• 使用強(qiáng)大的查詢搜索索引以獲取這些文檔，以及
• 對數(shù)據(jù)運(yùn)行分析函數(shù)。

Spring Data Elasticsearch 提供了一個簡單的接口來在 Elasticsearch 上執(zhí)行這些操作，作為直接使用 REST API 的替代方法。
在這里，我們將使用 Spring Data Elasticsearch 來演示 Elasticsearch 的索引和搜索功能，并在最后構(gòu)建一個簡單的搜索應(yīng)用程序，用于在產(chǎn)品庫存中搜索產(chǎn)品。

代碼示例

本文附有 GitHub 上的工作代碼示例。

Elasticsearch 概念

Elasticsearch 概念
了解 Elasticsearch 概念的最簡單方法是用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行類比，如下表所示：

Elasticsearch	->	數(shù)據(jù)庫
索引	->	表
文檔	->	行
文檔	->	列

我們要搜索或分析的任何數(shù)據(jù)都作為文檔存儲在索引中。在 Spring Data 中，我們以 POJO 的形式表示一個文檔，并用注解對其進(jìn)行修飾以定義到 Elasticsearch 文檔的映射。

與數(shù)據(jù)庫不同，存儲在 Elasticsearch 中的文本首先由各種分析器處理。默認(rèn)分析器通過常用單詞分隔符（如空格和標(biāo)點(diǎn)符號）拆分文本，并刪除常用英語單詞。

如果我們存儲文本“The sky is blue”，分析器會將其存儲為包含“術(shù)語”“sky”和“blue”的文檔。我們將能夠使用“blue sky”、“sky”或“blue”形式的文本搜索此文檔，并將匹配程度作為分?jǐn)?shù)。

除了文本之外，Elasticsearch 還可以存儲其他類型的數(shù)據(jù)，稱為 Field Type（字段類型），如文檔中 mapping-types （映射類型）部分所述。

啟動 Elasticsearch 實(shí)例

在進(jìn)一步討論之前，讓我們啟動一個 Elasticsearch 實(shí)例，我們將使用它來運(yùn)行我們的示例。有多種運(yùn)行 Elasticsearch 實(shí)例的方法：

• 使用托管服務(wù)
• 使用來自 AWS 或 Azure 等云提供商的托管服務(wù)
• 通過在虛擬機(jī)集群中自己安裝 Elasticsearch
• 運(yùn)行 Docker 鏡像
  我們將使用來自 Dockerhub 的 Docker 鏡像，這對于我們的演示應(yīng)用程序來說已經(jīng)足夠了。讓我們通過運(yùn)行 Docker run 命令來啟動 Elasticsearch 實(shí)例：

docker run -p 9200:9200 
  -e "discovery.type=single-node" 
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0

執(zhí)行此命令將啟動一個 Elasticsearch 實(shí)例，偵聽端口 9200。我們可以通過點(diǎn)擊 URL http://localhost:9200 來驗(yàn)證實(shí)例狀態(tài)，并在瀏覽器中檢查結(jié)果輸出：

{
  "name" : "8c06d897d156",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "Jkx..VyQ",
  "version" : {
  "number" : "7.10.0",
  ...
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

如果我們的 Elasticsearch 實(shí)例啟動成功，應(yīng)該看到上面的輸出。

使用 REST API 進(jìn)行索引和搜索

Elasticsearch 操作通過 REST API 訪問。 有兩種方法可以將文檔添加到索引中：

• 一次添加一個文檔，或者
• 批量添加文檔。

添加單個文檔的 API 接受一個文檔作為參數(shù)。

對 Elasticsearch 實(shí)例的簡單 PUT 請求用于存儲文檔如下所示：

PUT /messages/_doc/1
{
  "message": "The Sky is blue today"
}

這會將消息 - “The Sky is blue today”存儲為“messages”的索引中的文檔。

我們可以使用發(fā)送到搜索 REST API 的搜索查詢來獲取此文檔：

GET /messages/search
{
  "query":
  {
  "match": {"message": "blue sky"}
  }
}

這里我們發(fā)送一個 match 類型的查詢來獲取匹配字符串“blue sky”的文檔。我們可以通過多種方式指定用于搜索文檔的查詢。Elasticsearch 提供了一個基于 JSON 的 查詢 DSL（Domain Specific Language - 領(lǐng)域特定語言）來定義查詢。

對于批量添加，我們需要提供一個包含類似以下代碼段的條目的 JSON 文檔：

POST /_bulk
{"index":{"_index":"productindex"}}{"_class":"..Product","name":"Corgi Toys .. Car",..."manufacturer":"Hornby"}{"index":{"_index":"productindex"}}{"_class":"..Product","name":"CLASSIC TOY .. BATTERY"...,"manufacturer":"ccf"}

使用 Spring Data 進(jìn)行 Elasticsearch 操作

我們有兩種使用 Spring Data 訪問 Elasticsearch 的方法，如下所示：

• Repositories：我們在接口中定義方法，Elasticsearch 查詢是在運(yùn)行時根據(jù)方法名稱生成的。
• ElasticsearchRestTemplate：我們使用方法鏈和原生查詢創(chuàng)建查詢，以便在相對復(fù)雜的場景中更好地控制創(chuàng)建 Elasticsearch 查詢。

我們將在以下各節(jié)中更詳細(xì)地研究這兩種方式。

創(chuàng)建應(yīng)用程序并添加依賴項(xiàng)

讓我們首先通過包含 web、thymeleaf 和 lombok 的依賴項(xiàng)，使用 Spring Initializr 創(chuàng)建我們的應(yīng)用程序。添加 thymeleaf 依賴項(xiàng)以便增加用戶界面。

在 Maven pom.xml 中添加 spring-data-elasticsearch 依賴項(xiàng)：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.data</groupId>
    <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

連接到 Elasticsearch 實(shí)例

Spring Data Elasticsearch 使用 Java High Level REST Client (JHLC) 連接到 Elasticsearch 服務(wù)器。JHLC 是 Elasticsearch 的默認(rèn)客戶端。我們將創(chuàng)建一個 Spring Bean 配置來進(jìn)行設(shè)置：

@Configuration
@EnableElasticsearch
Repositories(basePackages
        = "io.pratik.elasticsearch.repositories")@ComponentScan(basePackages = { "io.pratik.elasticsearch" })
public class ElasticsearchClientConfig extends
         AbstractElasticsearchConfiguration {
  @Override
  @Bean
  public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {

  final ClientConfiguration clientConfiguration =
    ClientConfiguration
      .builder()
      .connectedTo("localhost:9200")
      .build();

  return RestClients.create(clientConfiguration).rest();
  }
}

在這里，我們連接到我們之前啟動的 Elasticsearch 實(shí)例。我們可以通過添加更多屬性（例如啟用 ssl、設(shè)置超時等）來進(jìn)一步自定義連接。

為了調(diào)試和診斷，我們將在 logback-spring.xml 的日志配置中打開傳輸級別的請求/響應(yīng)日志：

public class Product {
  @Id
  private String id;

  @Field(type = FieldType.Text, name = "name")
  private String name;

  @Field(type = FieldType.Double, name = "price")
  private Double price;

  @Field(type = FieldType.Integer, name = "quantity")
  private Integer quantity;

  @Field(type = FieldType.Keyword, name = "category")
  private String category;

  @Field(type = FieldType.Text, name = "desc")
  private String description;

  @Field(type = FieldType.Keyword, name = "manufacturer")
  private String manufacturer;

  ...
}

表達(dá)文檔

在我們的示例中，我們將按名稱、品牌、價(jià)格或描述搜索產(chǎn)品。因此，為了將產(chǎn)品作為文檔存儲在 Elasticsearch 中，我們將產(chǎn)品表示為 POJO，并加上 Field 注解以配置 Elasticsearch 的映射，如下所示：

public class Product {
  @Id
  private String id;

  @Field(type = FieldType.Text, name = "name")
  private String name;

  @Field(type = FieldType.Double, name = "price")
  private Double price;

  @Field(type = FieldType.Integer, name = "quantity")
  private Integer quantity;

  @Field(type = FieldType.Keyword, name = "category")
  private String category;

  @Field(type = FieldType.Text, name = "desc")
  private String description;

  @Field(type = FieldType.Keyword, name = "manufacturer")
  private String manufacturer;

  ...
}

@Document 注解指定索引名稱。

@Id 注解使注解字段成為文檔的 _id，作為此索引中的唯一標(biāo)識符。id 字段有 512 個字符的限制。

@Field 注解配置字段的類型。我們還可以將名稱設(shè)置為不同的字段名稱。

在 Elasticsearch 中基于這些注解創(chuàng)建了名為 productindex 的索引。

使用 Spring Data Repository 進(jìn)行索引和搜索

存儲庫提供了使用 finder 方法訪問 Spring Data 中數(shù)據(jù)的最方便的方法。Elasticsearch 查詢是根據(jù)方法名稱創(chuàng)建的。但是，我們必須小心避免產(chǎn)生低效的查詢并給集群帶來高負(fù)載。

讓我們通過擴(kuò)展 ElasticsearchRepository 接口來創(chuàng)建一個 Spring Data 存儲庫接口：

public interface ProductRepository
    extends ElasticsearchRepository<Product, String> {

}

此處 ProductRepository 類繼承了 ElasticsearchRepository 接口中包含的 save()、saveAll()、find() 和 findAll() 等方法。

索引

我們現(xiàn)在將通過調(diào)用 save() 方法存儲一個產(chǎn)品，調(diào)用 saveAll() 方法來批量索引，從而在索引中存儲一些產(chǎn)品。在此之前，我們將存儲庫接口放在一個服務(wù)類中：

@Service
public class ProductSearchServiceWithRepo {

  private ProductRepository productRepository;

  public void createProductIndexBulk(final List<Product> products) {
    productRepository.saveAll(products);
  }

  public void createProductIndex(final Product product) {
    productRepository.save(product);
  }
}

當(dāng)我們從 JUnit 調(diào)用這些方法時，我們可以在跟蹤日志中看到 REST API 調(diào)用索引和批量索引。

搜索

為了滿足我們的搜索要求，我們將向存儲庫接口添加 finder 方法：

public interface ProductRepository
    extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
  List<Product> findByName(String name);

  List<Product> findByNameContaining(String name);
  List<Product> findByManufacturerAndCategory
       (String manufacturer, String category);
}

在使用 JUnit 運(yùn)行 findByName() 方法時，我們可以看到在發(fā)送到服務(wù)器之前在跟蹤日志中生成的 Elasticsearch 查詢：

TRACE Sending request POST /productindex/_search? ..:
Request body: {.."query":{"bool":{"must":[{"query_string":{"query":"apple","fields":["name^1.0"],..}

類似地，通過運(yùn)行
findByManufacturerAndCategory() 方法，我們可以看到使用兩個 query_string 參數(shù)對應(yīng)兩個字段——“manufacturer”和“category”生成的查詢：

TRACE .. Sending request POST /productindex/_search..:
Request body: {.."query":{"bool":{"must":[{"query_string":{"query":"samsung","fields":["manufacturer^1.0"],..}},{"query_string":{"query":"laptop","fields":["category^1.0"],..}}],..}},"version":true}

有多種方法命名模式可以生成各種 Elasticsearch 查詢。

使用 ElasticsearchRestTemplate進(jìn)行索引和搜索

當(dāng)我們需要更多地控制我們設(shè)計(jì)查詢的方式，或者團(tuán)隊(duì)已經(jīng)掌握了 Elasticsearch 語法時，Spring Data 存儲庫可能就不再適合。

在這種情況下，我們使用 ElasticsearchRestTemplate。它是 Elasticsearch 基于 HTTP 的新客戶端，取代以前使用節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)二進(jìn)制協(xié)議的 TransportClient。

ElasticsearchRestTemplate 實(shí)現(xiàn)了接口 ElasticsearchOperations，該接口負(fù)責(zé)底層搜索和集群操的繁雜工作。

索引

該接口具有用于添加單個文檔的方法 index() 和用于向索引添加多個文檔的 bulkIndex() 方法。此處的代碼片段顯示了如何使用 bulkIndex() 將多個產(chǎn)品添加到索引“productindex”：

@Service
@Slf4j
public class ProductSearchService {

  private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
  private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

  public List<String> createProductIndexBulk
            (final List<Product> products) {

      List<IndexQuery> queries = products.stream()
      .map(product->
        new IndexQueryBuilder()
        .withId(product.getId().toString())
        .withObject(product).build())
      .collect(Collectors.toList());;

      return elasticsearchOperations
      .bulkIndex(queries,IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));
  }
  ...
}

要存儲的文檔包含在 IndexQuery 對象中。bulkIndex() 方法將 IndexQuery 對象列表和包含在 IndexCoordinates 中的 Index 名稱作為輸入。當(dāng)我們執(zhí)行此方法時，我們會獲得批量請求的 REST API 跟蹤：

Sending request POST /_bulk?timeout=1m with parameters:
Request body: {"index":{"_index":"productindex","_id":"383..35"}}{"_class":"..Product","id":"383..35","name":"New Apple..phone",..manufacturer":"apple"}
..
{"_class":"..Product","id":"d7a..34",.."manufacturer":"samsung"}

接下來，我們使用 index() 方法添加單個文檔：

@Service
@Slf4j
public class ProductSearchService {

  private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";

  private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

  public String createProductIndex(Product product) {

    IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder()
         .withId(product.getId().toString())
         .withObject(product).build();

    String documentId = elasticsearchOperations
     .index(indexQuery, IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));

    return documentId;
  }
}

跟蹤相應(yīng)地顯示了用于添加單個文檔的 REST API PUT 請求。

Sending request PUT /productindex/_doc/59d..987..:
Request body: {"_class":"..Product","id":"59d..87",..,"manufacturer":"dell"}

搜索

ElasticsearchRestTemplate 還具有 search() 方法，用于在索引中搜索文檔。此搜索操作類似于 Elasticsearch 查詢，是通過構(gòu)造 Query 對象并將其傳遞給搜索方法來構(gòu)建的。

Query 對象具有三種變體 - NativeQueryy、StringQuery 和 CriteriaQuery，具體取決于我們?nèi)绾螛?gòu)造查詢。讓我們構(gòu)建一些用于搜索產(chǎn)品的查詢。

NativeQuery

NativeQuery 為使用表示 Elasticsearch 構(gòu)造（如聚合、過濾和排序）的對象構(gòu)建查詢提供了最大的靈活性。這是用于搜索與特定制造商匹配的產(chǎn)品的 NativeQuery：

@Service
@Slf4j
public class ProductSearchService {

  private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
  private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

  public void findProductsByBrand(final String brandName) {

    QueryBuilder queryBuilder =
      QueryBuilders
      .matchQuery("manufacturer", brandName);

    Query searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
      .withQuery(queryBuilder)
      .build();

    SearchHits<Product> productHits =
      elasticsearchOperations
      .search(searchQuery,
          Product.class,
          IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));
  }
}

在這里，我們使用 NativeSearchQueryBuilder 構(gòu)建查詢，該查詢使用 MatchQueryBuilder 指定包含字段“制造商”的匹配查詢。

StringQuery

StringQuery 通過允許將原生 Elasticsearch 查詢用作 JSON 字符串來提供完全控制，如下所示：

@Service
@Slf4j
public class ProductSearchService {

  private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";
  private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

  public void findByProductName(final String productName) {
    Query searchQuery = new StringQuery(
      "{"match":{"name":{"query":""+ productName + ""}}}"");

    SearchHits<Product> products = elasticsearchOperations.search(
      searchQuery,
      Product.class,
      IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX_NAME));
  ...     
   }
}

在此代碼片段中，我們指定了一個簡單的 match 查詢，用于獲取具有作為方法參數(shù)發(fā)送的特定名稱的產(chǎn)品。

CriteriaQuery

使用 CriteriaQuery，我們可以在不了解 Elasticsearch 任何術(shù)語的情況下構(gòu)建查詢。查詢是使用帶有 Criteria 對象的方法鏈構(gòu)建的。每個對象指定一些用于搜索文檔的標(biāo)準(zhǔn)：

@Service
@Slf4j
public class ProductSearchService {

  private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";

  private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

  public void findByProductPrice(final String productPrice) {
    Criteria criteria = new Criteria("price")
                  .greaterThan(10.0)
                  .lessThan(100.0);

    Query searchQuery = new CriteriaQuery(criteria);

    SearchHits<Product> products = elasticsearchOperations
       .search(searchQuery,
           Product.class,
           IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX_NAME));
  }
}

在此代碼片段中，我們使用 CriteriaQuery 形成查詢以獲取價(jià)格大于 10.0 且小于 100.0 的產(chǎn)品。

構(gòu)建搜索應(yīng)用程序

我們現(xiàn)在將向我們的應(yīng)用程序添加一個用戶界面，以查看產(chǎn)品搜索的實(shí)際效果。用戶界面將有一個搜索輸入框，用于按名稱或描述搜索產(chǎn)品。輸入框?qū)⒕哂凶詣油瓿晒δ?，以顯示基于可用產(chǎn)品的建議列表，如下所示：

我們將為用戶的搜索輸入創(chuàng)建自動完成建議。然后根據(jù)與用戶輸入的搜索文本密切匹配的名稱或描述搜索產(chǎn)品。我們將構(gòu)建兩個搜索服務(wù)來實(shí)現(xiàn)這個用例：

• 獲取自動完成功能的搜索建議
• 根據(jù)用戶的搜索查詢處理搜索產(chǎn)品的搜索
  服務(wù)類 ProductSearchService 將包含搜索和獲取建議的方法。

GitHub 存儲庫中提供了帶有用戶界面的成熟應(yīng)用程序。

建立產(chǎn)品搜索索引

productindex 與我們之前用于運(yùn)行 JUnit 測試的索引相同。我們將首先使用 Elasticsearch REST API 刪除 productindex，以便在應(yīng)用程序啟動期間使用從我們的 50 個時尚系列產(chǎn)品的示例數(shù)據(jù)集中加載的產(chǎn)品創(chuàng)建新的 productindex：

curl -X DELETE http://localhost:9200/productindex

如果刪除操作成功，我們將收到消息 {"acknowledged": true}。

現(xiàn)在，讓我們?yōu)閹齑嬷械漠a(chǎn)品創(chuàng)建一個索引。我們將使用包含 50 種產(chǎn)品的示例數(shù)據(jù)集來構(gòu)建我們的索引。這些產(chǎn)品在 CSV 文件中被排列為單獨(dú)的行。

每行都有三個屬性 - id、name 和 description。我們希望在應(yīng)用程序啟動期間創(chuàng)建索引。請注意，在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，索引創(chuàng)建應(yīng)該是一個單獨(dú)的過程。我們將讀取 CSV 的每一行并將其添加到產(chǎn)品索引中：

@SpringBootApplication
@Slf4j
public class ProductsearchappApplication {
  ...
  @PostConstruct
  public void buildIndex() {
    esOps.indexOps(Product.class).refresh();
    productRepo.saveAll(prepareDataset());
  }

  private Collection<Product> prepareDataset() {
    Resource resource = new ClassPathResource("fashion-products.csv");
    ...
    return productList;
  }
}

在這個片段中，我們通過從數(shù)據(jù)集中讀取行并將這些行傳遞給存儲庫的 saveAll() 方法以將產(chǎn)品添加到索引中來進(jìn)行一些預(yù)處理。在運(yùn)行應(yīng)用程序時，我們可以在應(yīng)用程序啟動中看到以下跟蹤日志。

...Sending request POST /_bulk?timeout=1m with parameters:
Request body: {"index":{"_index":"productindex"}}{"_class":"io.pratik.elasticsearch.productsearchapp.Product","name":"Hornby 2014 Catalogue","description":"Product Desc..talogue","manufacturer":"Hornby"}{"index":{"_index":"productindex"}}{"_class":"io.pratik.elasticsearch.productsearchapp.Product","name":"FunkyBuys..","description":"Size Name:Lar..& Smoke","manufacturer":"FunkyBuys"}{"index":{"_index":"productindex"}}.
...

使用多字段和模糊搜索搜索產(chǎn)品

下面是我們在方法 processSearch() 中提交搜索請求時如何處理搜索請求：

@Service
@Slf4j
public class ProductSearchService {

  private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";

  private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

  public List<Product> processSearch(final String query) {
  log.info("Search with query {}", query);

  // 1. Create query on multiple fields enabling fuzzy search
  QueryBuilder queryBuilder =
    QueryBuilders
    .multiMatchQuery(query, "name", "description")
    .fuzziness(Fuzziness.AUTO);

  Query searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
            .withFilter(queryBuilder)
            .build();

  // 2. Execute search
  SearchHits<Product> productHits =
    elasticsearchOperations
    .search(searchQuery, Product.class,
    IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));

  // 3. Map searchHits to product list
  List<Product> productMatches = new ArrayList<Product>();
  productHits.forEach(searchHit->{
    productMatches.add(searchHit.getContent());
  });
  return productMatches;
  }...
}

在這里，我們對多個字段執(zhí)行搜索 - 名稱和描述。 我們還附加了 fuzziness() 來搜索緊密匹配的文本以解釋拼寫錯誤。

使用通配符搜索獲取建議

接下來，我們?yōu)樗阉魑谋究驑?gòu)建自動完成功能。 當(dāng)我們在搜索文本字段中輸入內(nèi)容時，我們將通過使用搜索框中輸入的字符執(zhí)行通配符搜索來獲取建議。

我們在 fetchSuggestions() 方法中構(gòu)建此函數(shù)，如下所示：

@Service
@Slf4j
public class ProductSearchService {

  private static final String PRODUCT_INDEX = "productindex";

  public List<String> fetchSuggestions(String query) {
    QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders
      .wildcardQuery("name", query+"*");

    Query searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
      .withFilter(queryBuilder)
      .withPageable(PageRequest.of(0, 5))
      .build();

    SearchHits<Product> searchSuggestions =
      elasticsearchOperations.search(searchQuery,
        Product.class,
      IndexCoordinates.of(PRODUCT_INDEX));

    List<String> suggestions = new ArrayList<String>();

    searchSuggestions.getSearchHits().forEach(searchHit->{
      suggestions.add(searchHit.getContent().getName());
    });
    return suggestions;
  }
}

我們以搜索輸入文本的形式使用通配符查詢，并附加 * 以便如果我們輸入“red”，我們將獲得以“red”開頭的建議。我們使用 withPageable() 方法將建議的數(shù)量限制為 5?？梢栽诖颂幙吹秸谶\(yùn)行的應(yīng)用程序的搜索結(jié)果的一些屏幕截圖：

結(jié)論

在本文中，我們介紹了 Elasticsearch 的主要操作——索引文檔、批量索引和搜索——它們以 REST API 的形式提供。Query DSL 與不同分析器的結(jié)合使搜索變得非常強(qiáng)大。

Spring Data Elasticsearch 通過使用 Spring Data Repositories 或 ElasticsearchRestTemplate 提供了方便的接口來訪問應(yīng)用程序中的這些操作。

我們最終構(gòu)建了一個應(yīng)用程序，在其中我們看到了如何在接近現(xiàn)實(shí)生活的應(yīng)用程序中使用 Elasticsearch 的批量索引和搜索功能。

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• 本文譯自： Using Elasticsearch with Spring Boot - Reflectoring
• 有關(guān) ELK 套件請參考： ELK 教程 - 發(fā)現(xiàn)、分析和可視化你的數(shù)據(jù)