ElasticSearch 使用记录

项目有全文搜索需求，MySQL 的 LIKE 查询太慢，上了 ElasticSearch。记录安装和接入过程，主要踩坑在权限问题和 ik 分词器版本匹配上。

ElasticSearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，能从项目一开始就赋予数据搜索、分析和探索的能力，可用于全文搜索和实时数据统计。

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安装

Linux（Docker）

1. 修改虚拟内存区域大小，否则 ES 启动会失败：

sysctl -w vm.max_map_count=262144

2. 启动容器（注意替换版本号）：

docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "cluster.name=elasticsearch" \
  -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -d elasticsearch:7.x.x

3. 如果启动失败提示 data 目录没有访问权限：

chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/

4. 安装 IK 中文分词器（版本号需与 ES 一致）：

docker exec -it elasticsearch /bin/bash
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.x.x/elasticsearch-analysis-ik-7.x.x.zip
docker restart elasticsearch

5. 安装 Kibana（方便调试 DSL）：

docker run --name kibana -p 5601:5601 \
  --link elasticsearch:es \
  -e "elasticsearch.hosts=http://es:9200" \
  -d kibana:7.x.x  # 版本号与 ES 保持一致

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Spring Boot 接入（Spring Data Elasticsearch）

1. 添加依赖

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

2. 配置连接

spring:
  data:
    elasticsearch:
      repositories:
        enabled: true
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9300
      cluster-name: elasticsearch

3. 定义文档实体

不需要中文分词的字段设置为 Keyword 类型，需要分词的设置为 Text 并指定分词器：

@Document(indexName = "product", type = "product")
@Data
public class EsProduct {
    @Id
    private Long id;

    // 不分词，精确匹配
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String productSn;

    // 中文全文搜索，使用 ik_max_word 分词
    @Field(analyzer = "ik_max_word", type = FieldType.Text)
    private String name;

    @Field(analyzer = "ik_max_word", type = FieldType.Text)
    private String description;
}

常用注解说明：

注解	说明
@Document	映射到 ES 索引，indexName 对应索引名
@Id	文档 ID
@Field(type=Keyword)	不分词，适合精确匹配（商品编号、状态码等）
@Field(type=Text, analyzer="ik_max_word")	中文分词，适合全文搜索

4. 自定义 Repository

public interface EsProductRepository extends ElasticsearchRepository<EsProduct, Long> {

    // 衍生查询：对 name、subTitle、keywords 三个字段全文搜索
    Page<EsProduct> findByNameOrSubTitleOrKeywords(
        String name, String subTitle, String keywords, Pageable page);
}

操作方式与 Spring Data MongoDB 类似，继承 ElasticsearchRepository 即可获得基本 CRUD 方法，也支持 @Query 注解编写 ES DSL 查询。