Начните первый упругий поиск на Java с пружинной загрузкой и особенностями данных

В этой статье я постараюсь дать вам простое представление о том, как использовать Elastic Search в проекте Java. Поскольку Spring Boot — это самый простой и быстрый способ начать наш проект, я решил его использовать. Кроме того, мы будем активно использовать положительные отзывы Repository от любимых Spring Data.

Давайте начнем с установки Elastic Search на нашу машину и запускаем наш эластичный сервер в первый раз.

Я захожу вastic-folder \ bin и запускаюasticsearch.bat (да, я использую Windows), но не повезло. Я получаю это:

«Произошла ошибка во время инициализации ВМ
Не удалось зарезервировать достаточно места для кучи объектов
Ошибка: не удалось создать виртуальную машину Java.
Ошибка: произошло фатальное исключение. Программа будет закрыта.»

Какое отличное начало!

В моей папке bin есть файл «asticsearch.in.bat ». Я установил ES_MAX_MEM = 1g на ES_MAX_MEM = 512 МБ и вуаля это исправлено.

После этого я запускаю новый сервер без проблем.

Теперь пришло время определить документ, который мы будем индексировать в упругом поиске. Предположим, у нас есть информация о фильме для индексации. Наша модель довольно проста. Фильм имеет название, рейтинг и жанр. Я выбрал «astic_sample »в качестве имени индекса, которое звучит хорошо в качестве имени базы данных, и« movie »в качестве типа, который подходит для имени таблицы, если мы думаем в терминах реляционной базы данных. Ничего особенного в модели, как вы можете видеть.

@Document(indexName = "elastic_sample", type = "movie")
public class Movie {
 
    @Id
    private String id;
 
    private String name;
 
    @Field(type = FieldType.Nested)
    private List < Genre >  genre;
 
    private Double rating;
 
    public Double getRating() {
        return rating;
    }
 
    public void setRating(Double rating) {
        this.rating = rating;
    }
 
    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
 
    public List < Genre >  getGenre() {
        return genre;
    }
 
    public void setGenre(List < Genre >  genre) {
        this.genre = genre;
    }
 
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    public String getName() {
        return name;
 
    }
 
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
 
    @Override
    public String toString() {
        return "Movie{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", genre=" + genre +
                ", rating=" + rating +
                '}';
    }
}

Для тех, кому интересно, что это за жанр, вот оно. Просто POJO.

public class Genre {
    private String name;
 
    public Genre() {
    }
 
    public Genre(String name) {
        this.name = name;
    }
 
    public String getName() {
        return name;
    }
 
    @Override
    public String toString() {
        return "Genre{" +
                "name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
 
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

Сейчас не время создавать слой DAO, чтобы мы могли сохранять и загружать наш документ на наш сервер эластичного поиска. Наш репозиторий расширяет классический ElasticserchRepository (не знаю, почему это поиск, а не поиск). Как вы, наверное, знаете, Spring Data может запрашивать одно или несколько полей с помощью этих предопределенных методов, где мы используем имена наших полей. findByName будет искать в поле имени, findByRating будет искать в поле рейтинга и так далее. Более того, благодаря Spring Data нам не нужно писать для него реализацию, мы просто помещаем имена методов в интерфейс, и на этом все.

public interface MovieRepository extends ElasticsearchRepository < Movie, Long > {
    public List < Movie >  findByName(String name);
 
    public List < Movie>  findByRatingBetween(Double beginning, Double end);
}

Наш уровень DAO будет вызываться уровнем службы:

@Service
public class MovieService {
 
    @Autowired
    private MovieRepository repository;
 
    public List < Movie >  getByName(String name) {
        return repository.findByName(name);
    }
 
    public List < Movie >  getByRatingInterval(Double beginning, Double end) {
        return repository.findByRatingBetween(beginning, end);
    }
 
    public void addMovie(Movie movie) {
        repository.save(movie);
    }
}

Вот основной класс, который мы будем использовать для запуска нашего приложения. EnableAutoConfiguration автоматически настроит все, что распознает в нашем пути к классам. ComponentScan будет сканировать аннотации Spring в главном каталоге Class.

@Configuration
@EnableAutoConfiguration
@ComponentScan
public class BootElastic implements CommandLineRunner {
 
    @Autowired
    private MovieService movieService;
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BootElastic.class);
 
// add star wars and
// princess bride as a movie
// to elastic search
    private void addSomeMovies() {
        Movie starWars = getFirstMovie();
        movieService.addMovie(starWars);
 
        Movie princessBride = getSecondMovie();
        movieService.addMovie(princessBride);
    }
 
    private Movie getSecondMovie() {
        Movie secondMovie = new Movie();
        secondMovie.setId("2");
        secondMovie.setRating(8.4d);
        secondMovie.setName("The Princess Bride");
 
        List < Genre >  princessPrideGenre = new ArrayList < Genre >();
        princessPrideGenre.add(new Genre("ACTION"));
        princessPrideGenre.add(new Genre("ROMANCE"));
        secondMovie.setGenre(princessPrideGenre);
 
        return secondMovie;
    }
 
 
    private Movie getFirstMovie() {
        Movie firstMovie = new Movie();
        firstMovie.setId("1");
        firstMovie.setRating(9.6d);
        firstMovie.setName("Star Wars");
 
        List < Genre >  starWarsGenre = new ArrayList < Genre >();
        starWarsGenre.add(new Genre("ACTION"));
        starWarsGenre.add(new Genre("SCI_FI"));
        firstMovie.setGenre(starWarsGenre);
 
        return firstMovie;
    }
 
    public void run(String... args) throws Exception {
        addSomeMovies();
        // We indexed star wars and pricess bride to our movie
        // listing in elastic search
 
        //Lets query if we have a movie with Star Wars as name
        List < Movie > starWarsNameQuery = movieService.getByName("Star Wars");
        logger.info("Content of star wars name query is {}", starWarsNameQuery);
 
        //Lets query if we have a movie with The Princess Bride as name
        List < Movie >  brideQuery = movieService.getByName("The Princess Bride");
        logger.info("Content of princess bride name query is {}", brideQuery);
 
 
        //Lets query if we have a movie with rating between 6 and 9
        List < Movie >  byRatingInterval = movieService.getByRatingInterval(6d, 9d);
        logger.info("Content of Rating Interval query is {}", byRatingInterval);
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SpringApplication.run(BootElastic.class, args);
    }
}

Если мы запустим его, результат будет:

015-02-28 18:26:12.368  INFO 3616 --- [           main] main.BootElastic: Content of star wars name query is [Movie{id=1, name='Star Wars', genre=[Genre{name='ACTION'}, Genre{name='SCI_FI'}], rating=9.6}]
2015-02-28 18:26:12.373  INFO 3616 --- [           main] main.BootElastic: Content of princess bride name query is [Movie{id=2, name='The Princess Bride', genre=[Genre{name='ACTION'}, Genre{name='ROMANCE'}], rating=8.4}]
2015-02-28 18:26:12.384  INFO 3616 --- [           main] main.BootElastic: Content of Rating Interval query is [Movie{id=2, name='The Princess Bride', genre=[Genre{name='ACTION'}, Genre{name='ROMANCE'}], rating=8.4}]

Как видно из интервала запроса, извлекается только принцесса-невеста. Мы не сделали никакой конфигурации, верно? Это необычно. Я должен поделиться с вами огромным файлом конфигурации:

spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
 # if spring data repository support is enabled
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled=true

Обычно вы используете порт 9200 при запросе к вашему эластичному серверу. Но когда мы программно достигаем его, мы используем 9300. Если у вас более одного узла, вы должны разделить их запятой и использовать 9301, 9302 и т. Д. В качестве номеров портов. Наш файл POM тоже не удивителен. Просто эластичный стартовый пом и мы готовы к работе.

<project xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xsi:schemalocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelversion>4.0.0</modelversion>
 
    <groupid>caught.co.nr</groupid>
    <artifactid>boot-elastic-sample</artifactid>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <packaging>war</packaging>
 
    <!-- Inherit defaults from Spring Boot -->
    <parent>
        <groupid>org.springframework.boot</groupid>
        <artifactid>spring-boot-starter-parent</artifactid>
        <version>1.2.2.RELEASE</version>
    </parent>
 
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupid>org.springframework.boot</groupid>
            <artifactid>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactid>
        </dependency>
 
    </dependencies>
 
    <!-- Needed for fat jar -->
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupid>org.springframework.boot</groupid>
                <artifactid>spring-boot-maven-plugin</artifactid>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

Как вы видите, благодаря Spring Boot and Data довольно легко работать с эластичным поиском. Давайте посмотрим, что мы проиндексировали с сервера API также. Я буду использовать Sense — хромированный плагин для упругих команд.

Вот результат JSON:

{
   "took": 2,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 1,
      "successful": 1,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 2,
      "max_score": 1,
      "hits": [
         {
            "_index": "elastic_sample",
            "_type": "movie",
            "_id": "1",
            "_score": 1,
            "_source": {
               "id": 1,
               "name": "Star Wars",
               "genre": [
                  {
                     "name": "ACTION"
                  },
                  {
                     "name": "SCI_FI"
                  }
               ]
            }
         },
         {
            "_index": "elastic_sample",
            "_type": "movie",
            "_id": "2",
            "_score": 1,
            "_source": {
               "id": 2,
               "name": "The Princess Bride",
               "genre": [
                  {
                     "name": "ACTION"
                  },
                  {
                     "name": "ROMANCE"
                  }
               ]
            }
         }
      ]
   }
}

Вы можете проверить весь проект в GitHub .

Ссылка:

Начните первый упругий поиск на java с пружинной загрузкой и функциями данных от нашего партнера JCG Сезина Карли в пойманном Somewhere In Time = true; блог.

Начните первый упругий поиск на Java с пружинной загрузкой и особенностями данных

Категории

Последние статьи

Рефакторинг Hudson God Class

Альтернативы синтаксиса Java лямбда

Morphia и MongoDB: развивающиеся структуры документов

OpenShift Express: развертывание приложения Java EE (с поддержкой AS7)

Интеграция jqGrid, REST, AJAX и Spring MVC