如何结合 elasticsearch 与 java 开发构建搜索应用？1. 环境搭建包括安装 elasticsearch、配置 java 开发环境及添加 elasticsearch java high level rest client 依赖；2. 核心概念涵盖索引、文档、映射、查询和分析器；3. 基本操作涉及连接 elasticsearch、创建索引、索引文档、搜索文档、更新文档和删除文档；4. 高级查询支持布尔查询、范围查询、模糊查询、前缀查询、通配符查询和聚合查询；5. 性能优化需合理设计 mapping、使用批量操作、优化查询语句、使用缓存并监控集群。选择客户端时推荐官方支持的 high level rest client，处理深度分页可使用 scroll api 创建游标分批检索，数据分析则通过聚合功能实现，如按字段分组统计。
Elasticsearch 与 Java 开发结合，能构建强大的搜索应用。本文旨在提供一个全面的教程，助你掌握相关技能。
解决方案
Elasticsearch 提供了 RESTful API，而 Java 则可以通过多种客户端与之交互。核心在于理解如何构建查询请求，处理响应数据，以及优化搜索性能。
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1. 环境搭建：
Elasticsearch 安装： 下载并安装最新版本的 Elasticsearch。确保正确配置 elasticsearch.yml 文件，包括网络设置和 JVM 参数。
Java 开发环境： 确保安装了 JDK 1.8 或更高版本。使用 Maven 或 Gradle 管理项目依赖。
Elasticsearch Java 客户端： 在 Maven 或 Gradle 中添加 Elasticsearch Java High Level REST Client 依赖。例如，Maven 的配置如下：
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.17.6</version>
</dependency>2. 核心概念：
3. 基本操作：
连接 Elasticsearch：
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")));创建索引：
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index");
request.mapping(
"{\n" +
" \"properties\": {\n" +
" \"title\": {\n" +
" \"type\": \"text\"\n" +
" },\n" +
" \"content\": {\n" +
" \"type\": \"text\"\n" +
" }\n" +
" }\n" +
"}",
XContentType.JSON);
CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);索引文档：
PHP网络编程技术详解由浅入深，全面、系统地介绍了PHP开发技术，并提供了大量实例，供读者实战演练。另外，笔者专门为本书录制了相应的配套教学视频，以帮助读者更好地学习本书内容。这些视频和书中的实例源代码一起收录于配书光盘中。本书共分4篇。第1篇是PHP准备篇，介绍了PHP的优势、开发环境及安装；第2篇是PHP基础篇，介绍了PHP中的常量与变量、运算符与表达式、流程控制以及函数；第3篇是进阶篇，介绍
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IndexRequest request = new IndexRequest("my_index");
request.id("1");
String jsonString = "{" +
"\"title\":\"Elasticsearch 教程\"," +
"\"content\":\"Elasticsearch 是一个强大的搜索和分析引擎\"" +
"}";
request.source(jsonString, XContentType.JSON);
IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);搜索文档：
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", "搜索"));
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}更新文档：
UpdateRequest request = new UpdateRequest("my_index", "1");
String jsonString = "{" +
"\"content\":\"Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎\"" +
"}";
request.doc(jsonString, XContentType.JSON);
UpdateResponse updateResponse = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);删除文档：
DeleteRequest request = new DeleteRequest("my_index", "1");
DeleteResponse deleteResponse = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);4. 高级查询：
5. 性能优化：
Elasticsearch Java High Level REST Client 相比 TransportClient 更加灵活，并且在未来的版本中将会被官方推荐使用。
如何选择合适的 Elasticsearch Java 客户端？
选择 Elasticsearch Java 客户端主要考虑以下几点：官方支持、性能、易用性和社区活跃度。High Level REST Client 是官方推荐，也是未来的趋势。Transport Client 虽然稳定，但已被弃用。REST Client 则更底层，需要更多手动处理。
如何处理 Elasticsearch 的 Scroll API 来进行深度分页？
Scroll API 允许你检索大量数据，而不会受到深度分页的限制。它通过创建一个游标（Scroll ID）来记住上次检索的位置，并允许你继续检索下一批数据。
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
searchRequest.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1)); // 设置 scroll 的有效时间
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
String scrollId = searchResponse.getScrollId();
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
while (hits.getHits().length > 0) {
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
SearchScrollRequest scrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId);
scrollRequest.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1));
searchResponse = client.scroll(scrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
scrollId = searchResponse.getScrollId();
hits = searchResponse.getHits();
}
// 清除 scroll
ClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest();
clearScrollRequest.addScrollId(scrollId);
ClearScrollResponse clearScrollResponse = client.clearScroll(clearScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);如何使用 Elasticsearch 的聚合功能进行数据分析？
Elasticsearch 的聚合功能非常强大，可以用于各种数据分析场景，比如统计、分组、计算平均值等等。
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
AggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("group_by_title").field("title.keyword"); // 使用 keyword 类型进行精确匹配
searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
Terms terms = searchResponse.getAggregations().get("group_by_title");
List<? extends Terms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
System.out.println("Title: " + bucket.getKeyAsString() + ", Count: " + bucket.getDocCount());
}需要注意的是，对于文本类型的字段，通常需要使用 .keyword 后缀来访问其未经分析的原始值，以便进行精确匹配和聚合。
以上就是Elasticsearch 搜索与 Java 开发实战 (全网最全面教程)的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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