ElasticsearchDocker搭建ES集群安装ik分词器使用Kibana镜像操作ES添加文档修改文档删除文档删除索引与数据库进行连接Spring 中进行es增删改查application.yml 配置进行分页操作

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我是靠谱客的博主端庄老师，这篇文章主要介绍ElasticsearchDocker搭建ES集群安装ik分词器使用Kibana镜像操作ES添加文档修改文档删除文档删除索引与数据库进行连接Spring 中进行es增删改查application.yml 配置进行分页操作，现在分享给大家，希望可以做个参考。

Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎。

它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作：

·分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索

·实时分析的分布式搜索引擎

·可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据

其主要索引为：倒排索引

倒排索引以字或词为关键字进行索引，索引中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档，一个表项就是一个字表段，它记录该文档的 ID 和字符在该文档中出现的位置情况。

Docker搭建ES集群

集群部署结构

在一台服务器上，使用Docker部署三个ES容器组成的集群

部署步骤：

1.关闭防火墙

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# 关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service

# 禁用防火墙
systemctl disable firewalld.service

2.安装docker，此处省略。

3.下载Elastic Search镜像

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docker pull elasticsearch:7.9.3

有的话直接导入使用即可

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docker load -i es-img.gz

4.设置max_map_count

必须修改系统参数 max_map_count，否则 Elasticsearch 无法启动：

在 /etc/sysctl.conf 文件中添加 vm.max_map_count=262144

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echo 'vm.max_map_count=262144' >>/etc/sysctl.conf

需要重新启动服务器！

确认参数配置：

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cat /etc/sysctl.conf

5.创建虚拟网络，并将部署的三个es集群进行挂载

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# 创建虚拟网络
docker network create es-net

# node1 的挂载目录
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node1/plugins
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node1/data

# node2 的挂载目录
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node2/plugins
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node2/data

# node3 的挂载目录
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node3/plugins
mkdir -p -m 777 /var/lib/es/node3/data

6.配置ES集群运行的参数：启动并配置

9200是连接客户端服务的端口，用此端口进行增删改查

9300是集群内部通信的一个端口

执行node1：

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docker run -d 
  --name=node1 
  --restart=always 
  --net es-net 
  -p 9200:9200 
  -p 9300:9300 
  -v /var/lib/es/node1/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins 
  -v /var/lib/es/node1/data:/usr/share/elasticsearch/data 
  -e node.name=node1 
  -e node.master=true 
  -e network.host=node1 
  -e discovery.seed_hosts=node1,node2,node3 
  -e cluster.initial_master_nodes=node1 
  -e cluster.name=es-cluster 
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m" 
  elasticsearch:7.9.3

环境变量说明：

执行node2：

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docker run -d 
  --name=node2 
  --restart=always 
  --net es-net 
  -p 9201:9200 
  -p 9301:9300 
  -v /var/lib/es/node2/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins 
  -v /var/lib/es/node2/data:/usr/share/elasticsearch/data 
  -e node.name=node2 
  -e node.master=true 
  -e network.host=node2 
  -e discovery.seed_hosts=node1,node2,node3 
  -e cluster.initial_master_nodes=node1 
  -e cluster.name=es-cluster 
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m" 
  elasticsearch:7.9.3

执行node3：

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docker run -d 
  --name=node3 
  --restart=always 
  --net es-net 
  -p 9202:9200 
  -p 9302:9300 
  -v /var/lib/es/node3/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins 
  -v /var/lib/es/node3/data:/usr/share/elasticsearch/data 
  -e node.name=node3 
  -e node.master=true 
  -e network.host=node3 
  -e discovery.seed_hosts=node1,node2,node3 
  -e cluster.initial_master_nodes=node1 
  -e cluster.name=es-cluster 
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m" 
  elasticsearch:7.9.3

查看启动结果

http://192.168.64.191:9200

http://192.168.64.191:9200/_cat/nodes 查看启动的三个节点

解压es-head.crx.zip

在谷歌页面中找到扩展程序，打开开发者模式并进行添加

安装ik分词器

下载 elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip 复制到 /root/ 目录下

在三个节点上安装 ik 分词器

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cd ~/

# 复制 ik 分词器到三个 es 容器
docker cp elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip node1:/root/
docker cp elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip node2:/root/
docker cp elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip node3:/root/

# 在 node1 中安装 ik 分词器
docker exec -it node1 elasticsearch-plugin install file:///root/elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip

# 在 node2 中安装 ik 分词器
docker exec -it node2 elasticsearch-plugin install file:///root/elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip

# 在 node3 中安装 ik 分词器
docker exec -it node3 elasticsearch-plugin install file:///root/elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip

# 重启三个 es 容器
docker restart node1 node2 node3

查看安装结果

在浏览器中访问 http://192.168.64.141:9200/_cat/plugins

如果插件不可用，可以卸载后重新安装：

docker exec -it node1 elasticsearch-plugin remove analysis-ik

docker exec -it node2 elasticsearch-plugin remove analysis-ik

docker exec -it node3 elasticsearch-plugin remove analysis-ik

`ik_max_word` 分词测试

`ik_smart` 分词测试

使用Kibana镜像操作ES

下载镜像

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docker pull kibana:7.9.3

有的直接用，没有的下载

启动Kibana容器

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docker run 
-d 
--name kibana 
--net es-net 
-p 5601:5601 
-e ELASTICSEARCH_HOSTS='["http://node1:9200","http://node2:9200","http://node3:9200"]' 
--restart=always 
kibana:7.9.3

启动后，浏览器访问Kibana，进入Dec Tools中进行操作：

http://192.168.64.191:5601/

索引、分片和副本

索引：索引用来存储我们要搜索的数据，以倒排索引结构进行存储

分片：在一个索引中存储大量数据会造成性能下降，这时可以对数据进行分片存储，每个片上一段数据，搜索时会同时搜索多个分片，并将搜索结果进行汇总

副本：对分片创建多个副本，那么即使一个节点宕机，其他节点中的副本分片还可以继续工作，不会造成数据不可用

创建索引：

分片和副本参数说明：

number_of_shards：分片数量，默认值是 5
number_of_replicas：副本数量，默认值是 1

我们有三个节点，在每个节点上都创建一个分片。每个分片在另两个节点上各创建一个副本

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# 创建索引，命名为 products
PUT /products
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, 
    "number_of_replicas": 2
  }
}

查看创建的索引：

映射：设置数据类型和其他属性。映射，是对索引中字段结构的定义和描述。

字段的数据类型

常用类型：

···数字类型：

        byte、short、integer、long
        float、double
        unsigned_long

···字符串类型：

text ：会进行分词
keyword ：不会进行分词，适用于email、主机地址、邮编等
···日期和时间类型：

date

创建映射

分词器设置：

analyzer：在索引中添加文档时，text类型通过指定的分词器分词后，再插入倒排索引
search_analyzer：使用关键词检索时，使用指定的分词器对关键词进行分词

查询时，关键词优先使用 search_analyzer 设置的分词器，如果 search_analyzer 不存在则使用 analyzer 分词器。

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# 定义mapping，数据结构
PUT /products/_mapping
{
  "properties": {
    "id": {
      "type": "long"
    },
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word",
      "search_analyzer": "ik_smart"
    },
    "category": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_smart",
      "search_analyzer": "ik_smart"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    },
    "city": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_smart",
      "search_analyzer": "ik_smart"
    },
    "barcode": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

查看映射

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GET /products/_mapping

添加文档

添加的文档会有一个名为_id的文档id，这个文档id可以自动生成，也可以手动指定，通常可以使用数据的id作为文档id。

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# 添加文档
PUT /products/_doc/10033
{
  "id":"10033",
  "title":"SONOS PLAY:5(gen2) 新一代PLAY:5无线智能音响系统 WiFi音箱家庭,潮酷数码会场",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"3980.01",
  "city":"上海",
  "barcode":"527848718459"
}


PUT /products/_doc/10034
{
  "id":"10034",
  "title":"天猫魔盒 M13网络电视机顶盒 高清电视盒子wifi 64位硬盘播放器",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"398.00",
  "city":"浙江杭州",
  "barcode":"522994634119"
}



PUT /products/_doc/10035
{
  "id":"10035",
  "title":"BOSE SoundSport耳塞式运动耳机 重低音入耳式防脱降噪音乐耳机",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"860.00",
  "city":"浙江杭州",
  "barcode":"526558749068"
}



PUT /products/_doc/10036
{
  "id":"10036",
  "title":"【送支架】Beats studio Wireless 2.0无线蓝牙录音师头戴式耳机",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"2889.00",
  "city":"上海",
  "barcode":"37147009748"
}


PUT /products/_doc/10037
{
  "id":"10037",
  "title":"SONOS PLAY:1无线智能音响系统 美国原创WiFi连接 家庭桌面音箱",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"1580.01",
  "city":"上海",
  "barcode":"527783392239"
}

也可以自动生成 _id 值：

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POST /products/_doc
{
  "id":"10027",
  "title":"vivo X9前置双摄全网通4G美颜自拍超薄智能手机大屏vivox9",
  "category":"手机会场",
  "price":"2798.00",
  "city":"广东东莞",
  "barcode":"541396973568"
}

查看文档：

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GET /products/_doc/10037

查看指定文档title自带的分词结果：

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GET /products/_doc/10037/_termvectors?fields=title

修改文档

底层索引数据无法修改，修改数据实际上是先删除再重新添加。

两种修改方式：

PUT：对文档进行完整的替换
POST：可以修改一部分字段

修改价格字段的值：

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# 修改文档 - 替换
PUT /products/_doc/10037
{
  "id":"10037",
  "title":"SONOS PLAY:1无线智能音响系统 美国原创WiFi连接 家庭桌面音箱",
  "category":"潮酷数码会场",
  "price":"9999.99",
  "city":"上海",
  "barcode":"527783392239"
}

修改价格和城市字段的值：

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# 修改文档 - 更新部分字段
POST /products/_update/10037
{
  "doc": {
    "price":"8888.88",
    "city":"深圳"
  }
}

删除文档

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DELETE /products/_doc/10037

清空：

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POST /products/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

删除索引

# 删除 products 索引
DELETE /products

与数据库进行连接

Es也要存储一份数据为了方便进行关键字查询。

创建索引并规定对应的存档方式创建索引和映射

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PUT /pditems
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, 
    "number_of_replicas": 2
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "brand": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "sell_point": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "image": {
        "type": "keyword"
      },
      "cid": {
        "type": "long"
      },
      "status": {
        "type": "byte"
      },
      "created": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "updated": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      }
    } 
  }
}

进行查看：

导入数据

在服务器上，进入 pditems.json 所在的文件夹，执行批量数据导入：

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curl -XPOST 'localhost:9200/pditems/_bulk' 
    -H 'Content-Type:application/json' 
    --data-binary @pditems.json

查看数据

搜索 pditems 索引中全部数据：

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# 搜索 pditems 索引中全部数据
POST /pditems/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
"size": 3160 #也可根据数据具体数量进行查询

}

关键词搜索

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# 查询 pditems 索引中title中包含"电脑"的商品
POST /pditems/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "电脑"
    }
  }
}

搜索结果过滤器

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# 价格大于2000，并且title中包含"电脑"的商品
POST /pditems/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "电脑"
          }
        }
      ],

      "filter": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": "2000"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

搜索结果高亮显示

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POST /pditems/_search
{
	"query": {
		"multi_match":{
			"query": "手机",
			"fields": ["title", "sell_point"]
		}
	},
	"highlight" : {
        "pre_tags" : ["<i class="highlight">"],
        "post_tags" : ["</i>"],
        "fields" : {
            "title" : {},
            "sell_point" : {
              "pre_tags": "<em>",
              "post_tags": "</em>"
            }
        }
    }
}

Spring 中进行es增删改查

Spring Data Elasticsearch 是 Elasticsearch 搜索引擎开发的解决方案。它提供：

模板对象，用于存储、搜索、排序文档和构建聚合的高级API。

例如，Repository 使开发者能够通过定义具有自定义方法名称的接口来表达查询。

添加相关依赖：

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.3.6.RELEASE</version>
		<relativePath></relativePath> 
	</parent>
	<groupId>cn.tedu</groupId>
	<artifactId>es-springboot</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>es-springboot</name>
	<description>Demo project for Spring Boot</description>

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

<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
			<exclusions>
				<exclusion>
					<groupId>org.junit.vintage</groupId>
					<artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
				</exclusion>
			</exclusions>
		</dependency>
	</dependencies>

<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

</project>

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.3.6.RELEASE</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>
	<groupId>cn.tedu</groupId>
	<artifactId>es-springboot</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>es-springboot</name>
	<description>Demo project for Spring Boot</description>

	<properties>
		<java.version>1.8</java.version>
	</properties>

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

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
			<exclusions>
				<exclusion>
					<groupId>org.junit.vintage</groupId>
					<artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
				</exclusion>
			</exclusions>
		</dependency>
	</dependencies>

	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

</project>

application.yml 配置

logging.level.tracer=TRACE 作用是在控制台中显示底层的查询日志

pojo需要进行索引的类。添加相关注解

@Document 注解
@Documnet注解对索引的参数进行设置。

上面代码中，把 students 索引的分片数设置为3，副本数设置为2。

@Id 注解
在 Elasticsearch 中创建文档时，使用 @Id 注解的字段作为文档的 _id 值

@Field 注解
通过 @Field 注解设置字段的数据类型和其他属性。

Repository 方法命名规范

自定义数据操作方法需要遵循 Repository 规范，示例如下：

继承Repository方法，进行增删改查

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import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Highlight;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.HighlightField;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.HighlightParameters;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHit;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

import java.util.List;

/**
 * Repository 接口
 * Spring Data的数据访问模范接口
 * 声明式数据访问接口，不需要自己写实现类
 * 访问ES服务器，需要继承Spring Data ES的ElasticsearchRepository
 * 不需要自己写代码，直接调用即可
 */                                                //必须标明要进行索引的类名 和 ID的类型
public interface StudentRepository extends ElasticsearchRepository<Student,Long> {

    //在name中搜索关键字      并进行高亮显示              指定高亮的参数，高亮前后加什么标签
    @Highlight(parameters = @HighlightParameters(preTags = "<em>",postTags = "</em>"),
    fields = {
            @HighlightField(name = "name") //哪个自动来进行高亮显示
    })
    List<SearchHit<Student>> findByName(String k);
}

使用save进行增加数据：

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    @Autowired
    private StudentRepository s;
    @Test
    public void tests1(){

        Student h2 = new Student(9L,"华中f ",null,"2000-12-10");
        Student h3 = new Student(5L,"华中f a",null,"2000-12-10");
        Student h4 = new Student(6L,"华中f ",null,"2000-12-10");
        Student h5 = new Student(7L,"华中ds ",null,"2000-12-10");
        Student h6 = new Student(8L,"华中f ",null,"2000-12-10");

        s.save(h2);
        s.save(h3);
        s.save(h4);
        s.save(h5);
        s.save(h6);


    }

进行名字关键字查询：

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    @Test
    public void tests(){
        List<SearchHit<Student>> list = s.findByName("华");

        //需要将得到的高亮集合进行转成普通集合
        List<Object> stulist = new ArrayList<>();
        for (SearchHit<Student> sh : list){

            Student stu = sh.getContent();

            List<String> h1 = sh.getHighlightField("name");

            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (String s1 : h1){
                sb.append(s1);
            }
            stu.setName(sb.toString());
            stulist.add(stu);
        }
        System.out.println(stulist);
    }

使用Criteria进行构建查询

根据名字

根据日期

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import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHit;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHits;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.CriteriaQuery;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * Criteria
 *         用来封装搜索条件
 * CriteriaQuery
 *          封装上面的条件对象，分页参数
 * ElasticsearchOperations
 *          操作对象，用来执行上面查询的工具对象
 */
@Component
public class StudentSearcher {

@Autowired
    private ElasticsearchOperations op;

//姓名中所有锁关键词
    public List<Student> findByName(String k){
        Criteria c = new Criteria("name");
        c.is(k);
        return exec(c,null);
    }

//出生日期范围查询
    public List<Student> findByBirthDate(String from, String to, Pageable pageable){
        Criteria c = new Criteria("birthDate");
        c.between(from,to);
        return exec(c,pageable);
    }
    private List<Student> exec(Criteria c, Pageable pageable) {
        //把条件封装到查询对象
        CriteriaQuery q = new CriteriaQuery(c);
        if (pageable != null){
            q.setPageable(pageable);
        }
        SearchHits<Student> shs = op.search(q, Student.class);
        //转换成list集合
        List<Student> list = new ArrayList<>();
        for (SearchHit<Student> sh : shs){
            list.add(sh.getContent());
        }
        return list;
    }

}

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import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchOperations;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHit;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHits;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.CriteriaQuery;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * Criteria
 *         用来封装搜索条件
 * CriteriaQuery
 *          封装上面的条件对象，分页参数
 * ElasticsearchOperations
 *          操作对象，用来执行上面查询的工具对象
 */
@Component
public class StudentSearcher {

    @Autowired
    private ElasticsearchOperations op;

    //姓名中所有锁关键词
    public List<Student> findByName(String k){
        Criteria c = new Criteria("name");
        c.is(k);
        return exec(c,null);
    }


    //出生日期范围查询
    public List<Student> findByBirthDate(String from, String to, Pageable pageable){
        Criteria c = new Criteria("birthDate");
        c.between(from,to);
        return exec(c,pageable);
    }
    private List<Student> exec(Criteria c, Pageable pageable) {
        //把条件封装到查询对象
        CriteriaQuery q = new CriteriaQuery(c);
        if (pageable != null){
            q.setPageable(pageable);
        }
        SearchHits<Student> shs = op.search(q, Student.class);
        //转换成list集合
        List<Student> list = new ArrayList<>();
        for (SearchHit<Student> sh : shs){
            list.add(sh.getContent());
        }
        return list;
    }






}

进行分页操作

添加依赖：

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

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        </dependency>

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    //进行实现分页显示
    @Override
    public Map<String, Object> search(Map searchMap) {//使用map集合才能装下数据

        HashMap<String, Object> dataMap = new HashMap<>();

        List<User> admin = userMapper.findByUserName("admins"); //进行模糊查询
        System.out.println(admin);

        int pageTotal = admin.size();//得到查询的总数
        System.out.println(pageTotal);
        int size = Math.round(pageTotal / 3);//向上取整得到所有的分页数
        System.out.println(size);

        dataMap.put("pageTatol",pageTotal);

        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();  //使用es中的此方法进行分页操作

        Integer pageNo = Integer.valueOf((String) searchMap.get("pageNo")) ;//定义索引中的分页查询参数

        if (pageNo<=0){//当页数为0时，页数赋值等于1
            pageNo=1;
        }
        Integer pageSize = 3; //设置为3条
        pageNo = (pageNo-1)*pageSize;//因为上面设置为1，所以要变成初始值，并且显示多少页
        searchSourceBuilder.from(pageNo);
        searchSourceBuilder.size(pageSize); 索引中的from与size参数直接进行调用设置


        return dataMap;
    }

最后

以上就是端庄老师最近收集整理的关于ElasticsearchDocker搭建ES集群安装ik分词器使用Kibana镜像操作ES添加文档修改文档删除文档删除索引与数据库进行连接Spring 中进行es增删改查application.yml 配置进行分页操作的全部内容，更多相关ElasticsearchDocker搭建ES集群安装ik分词器使用Kibana镜像操作ES添加文档修改文档删除文档删除索引与数据库进行连接Spring内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。

本文分类：elasticsearch
浏览次数：69 次浏览
发布日期：2024-08-15 22:10:01
本文链接：https://www.kaopuke.com/article/k-p-k_13_u_7_o_14_fw_13_zk2.html

ElasticsearchDocker搭建ES集群安装ik分词器使用Kibana镜像操作ES添加文档修改文档删除文档删除索引与数据库进行连接Spring 中进行es增删改查application.yml 配置进行分页操作

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