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本文介绍了对Elasticsearch操作的额外支持，这些操作无法通过存储库接口直接访问。建议将这些操作添加为自定义实现，如“ 自定义存储库实现”中所述。

一、索引设置

当使用Spring Data创建Elasticsearch索引时，可以使用@Setting注解定义不同的索引设置。以下参数可用：

• useServerConfiguration 不发送任何设置参数，因此由Elasticsearch服务器配置决定。
• settingPath指的是一个JSON文件，该文件定义了必须在类路径中解析的设置
• shards要使用的分片数，默认为1
• replicas复制副本的数量，默认为1
• refreshIntervall，默认为“1s”
• indexStoreType，默认为“fs”

也可以定义索引排序（查看链接的Elasticsearch文档中可能的字段类型和值）：

@Document(indexName = "entities")
@Setting(sortFields = { "secondField", "firstField" },               --------1                   sortModes = { Setting.SortMode.max, Setting.SortMode.min }, --------2                   sortOrders = { Setting.SortOrder.desc, Setting.SortOrder.asc },sortMissingValues = { Setting.SortMissing._last, Setting.SortMissing._first })
class Entity {@Nullable@Id private String id;@Nullable@Field(name = "first_field", type = FieldType.Keyword)private String firstField;@Nullable @Field(name = "second_field", type = FieldType.Keyword)private String secondField;// getter and setter...
}1. 定义排序字段时，请使用Java属性的名称（firstField），而不是可能为Elasticsearch定义的名称（first_field）
2. sortModes、sortOrders和sortMissingValues是可选的，但如果设置了它们，则条目的数量必须与sortFields元素的数量相匹配

二、索引映射

当Spring Data Elasticsearch使用IndexOperations.createMapping()方法创建索引映射时，它会使用Mapping Annotation Overview中描述的注解，尤其是@Field注解。除此之外，还可以将@Mapping注解添加到类中。此注解具有以下属性：

• mappingPath JSON格式的类路径资源；如果这不是空的，它将用作映射，则不进行其他映射处理。
• enabled 当设置为false时启用，该标志将被写入映射，并且不进行进一步处理。
• dateDetection和numericDetection在未设置为DEFAULT时设置映射中的相应属性。
• dynamicDateFormats当此字符串数组不为空时，它定义用于自动日期检测的日期格式。
• runtimeFieldsPath JSON格式的类路径资源，包含写入索引映射的运行时字段的定义，例如：

{"day_of_week": {"type": "keyword","script": {"source": "emit(doc['@timestamp'].value.dayOfWeekEnum.getDisplayName(TextStyle.FULL, Locale.ROOT))"}}
}

三、Filter Builder

Filter Builder提高查询速度。

private ElasticsearchOperations operations;IndexCoordinates index = IndexCoordinates.of("sample-index");Query query = NativeQuery.builder().withQuery(q -> q.matchAll(ma -> ma)).withFilter( q -> q.bool(b -> b.must(m -> m.term(t -> t.field("id").value(documentId))))).build();SearchHits<SampleEntity> sampleEntities = operations.search(query, SampleEntity.class, index);

四、为大结果集使用滚动Scroll

Elasticsearch有一个滚动API，用于获取大块的结果集。Spring Data Elasticsearch内部使用它来提供<T> SearchHitsIterator<T> SearchOperations.searchForStream(Query query, Class<T> clazz, IndexCoordinates index)方法的实现。

IndexCoordinates index = IndexCoordinates.of("sample-index");Query searchQuery = NativeQuery.builder().withQuery(q -> q.matchAll(ma -> ma)).withFields("message").withPageable(PageRequest.of(0, 10)).build();SearchHitsIterator<SampleEntity> stream = elasticsearchOperations.searchForStream(searchQuery, SampleEntity.class,
index);List<SampleEntity> sampleEntities = new ArrayList<>();
while (stream.hasNext()) {sampleEntities.add(stream.next());
}stream.close();

在SearchOperations API中没有方法来访问滚动id，如果有必要访问它，可以使用AbstractElasticsearchTemplate的以下方法(这是不同ElasticsearchOperations实现的基础实现):

@Autowired ElasticsearchOperations operations;AbstractElasticsearchTemplate template = (AbstractElasticsearchTemplate)operations;IndexCoordinates index = IndexCoordinates.of("sample-index");Query query = NativeQuery.builder().withQuery(q -> q.matchAll(ma -> ma)).withFields("message").withPageable(PageRequest.of(0, 10)).build();SearchScrollHits<SampleEntity> scroll = template.searchScrollStart(1000, query, SampleEntity.class, index);String scrollId = scroll.getScrollId();
List<SampleEntity> sampleEntities = new ArrayList<>();
while (scroll.hasSearchHits()) {sampleEntities.addAll(scroll.getSearchHits());scrollId = scroll.getScrollId();scroll = template.searchScrollContinue(scrollId, 1000, SampleEntity.class);
}
template.searchScrollClear(scrollId);

要将Scroll API与存储库方法一起使用，返回类型必须在Elasticsearch存储库中定义为Stream。然后，该方法的实现将使用ElasticsearchTemplate中的scroll方法。

interface SampleEntityRepository extends Repository<SampleEntity, String> {Stream<SampleEntity> findBy();}

五、排序选项

除了分页和排序中描述的默认排序选项外，Spring Data Elasticsearch还提供了从“org.springframework.Data.domain.sort.Order”派生而来的类“org.springframework.Data.reasticsearch.core.query”。它提供了额外的参数，在指定结果排序时可以将这些参数发送到Elasticsearch（请参见这里）。
还有“org.springframework.data.aelasticsearch.core.query.GeoDistanceOrder”类，可用于按地理距离排序搜索操作的结果。
如果要检索的类具有名为location的GeoPoint属性，则以下排序将按到给定点的距离对结果进行排序：

Sort.by(new GeoDistanceOrder("location", new GeoPoint(48.137154, 11.5761247)))

六、运行时字段

从7.12版本开始，Elasticsearch增加了运行时字段的功能。Spring Data Elasticsearch通过两种方式支持这一点：

6.1 索引映射中的运行时字段定义

定义运行时字段的第一种方法是将定义添加到索引映射中（请参见这里）。要在Spring Data Elasticsearch中使用这种方法，用户必须提供一个包含相应定义的JSON文件，例如：
例1：runtime-fields.json

{"day_of_week": {"type": "keyword","script": {"source": "emit(doc['@timestamp'].value.dayOfWeekEnum.getDisplayName(TextStyle.FULL, Locale.ROOT))"}}
}

这个JSON文件的路径必须出现在类路径中，然后必须在实体的@Mapping注解中设置:

@Document(indexName = "runtime-fields")
@Mapping(runtimeFieldsPath = "/runtime-fields.json")
public class RuntimeFieldEntity {// properties, getter, setter,...
}

6.2 在查询上设置的运行时字段定义

定义运行时字段的第二种方法是将定义添加到搜索查询中（请参见这里）。以下代码示例展示了如何使用Spring Data Elasticsearch进行此操作：
所使用的实体是一个具有price属性的简单对象：

@Document(indexName = "some_index_name")
public class SomethingToBuy {private @Id @Nullable String id;@Nullable @Field(type = FieldType.Text) private String description;@Nullable @Field(type = FieldType.Double) private Double price;// getter and setter
}

下面的查询使用一个运行时字段，该字段通过将价格添加19%来计算priceWithTax值，并在搜索查询中使用该值来查找priceWithTax高于或等于给定值的所有实体:

RuntimeField runtimeField = new RuntimeField("priceWithTax", "double", "emit(doc['price'].value * 1.19)");
Query query = new CriteriaQuery(new Criteria("priceWithTax").greaterThanEqual(16.5));
query.addRuntimeField(runtimeField);SearchHits<SomethingToBuy> searchHits = operations.search(query, SomethingToBuy.class);

这适用于Query接口的每一个实现。

七、Point In Time (PIT) API

ElasticsearchOperations支持Elasticsearch的point in time API（请参见这里）。以下代码片段显示了如何将此功能与虚构的Person类一起使用：

ElasticsearchOperations operations; // autowired
Duration tenSeconds = Duration.ofSeconds(10);String pit = operations.openPointInTime(IndexCoordinates.of("person"), tenSeconds); --------1// create query for the pit
Query query1 = new CriteriaQueryBuilder(Criteria.where("lastName").is("Smith")).withPointInTime(new Query.PointInTime(pit, tenSeconds))                        --------2.build();
SearchHits<Person> searchHits1 = operations.search(query1, Person.class);
// do something with the data// create 2nd query for the pit, use the id returned in the previous result
Query query2 = new CriteriaQueryBuilder(Criteria.where("lastName").is("Miller")).withPointInTime(new Query.PointInTime(searchHits1.getPointInTimeId(), tenSeconds))          --------3 .build();
SearchHits<Person> searchHits2 = operations.search(query2, Person.class);
// do something with the dataoperations.closePointInTime(searchHits2.getPointInTimeId());                        --------41. 为索引（可以是多个名称）和keep-alive持续时间创建一个point in time，并检索其id
2. 将该id传递到查询中，以便与下一个keep-alive一起进行搜索
3. 对于下一个查询，使用上一次搜索返回的id
4. 完成后，使用最后返回的id关闭point in time

八、搜索模板（Template）支持

支持使用搜索模板Template API。要使用它，首先需要创建一个存储的脚本。ElasticsearchOperations接口扩展了提供必要功能的ScriptOperations。这里使用的示例假设我们有一个名为firstName的属性的Person实体。搜索模板脚本可以这样保存：

operations.putScript(                          --------1  Script.builder().withId("person-firstname")                --------2  .withLanguage("mustache")                  --------3  .withSource("""                            --------4  {"query": {"bool": {"must": [{"match": {"firstName": "{{firstName}}" --------5  }}]}},"from": "{{from}}",                    --------6  "size": "{{size}}"                     --------7  }""").build()
);1. 使用putScript()方法存储搜索模板脚本
2. 脚本的名称/id
3. 搜索模板中使用的脚本必须是mustache语言。
4. 脚本源
5. 脚本中的搜索参数
6. 分页请求偏移
7. 分页请求大小

为了在搜索查询中使用搜索模板，Spring Data Elasticsearch提供了SearchTemplateQuery，这是“org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Query”接口的实现。
在下面的代码中，我们将使用搜索模板查询向自定义存储库实现添加一个调用（请参阅自定义存储库实现），作为如何将其集成到存储库调用中的示例。
我们首先定义自定义存储库片段接口：

interface PersonCustomRepository {SearchPage<Person> findByFirstNameWithSearchTemplate(String firstName, Pageable pageable);
}

这个存储库片段的实现看起来像这样:

public class PersonCustomRepositoryImpl implements PersonCustomRepository {private final ElasticsearchOperations operations;public PersonCustomRepositoryImpl(ElasticsearchOperations operations) {this.operations = operations;}@Overridepublic SearchPage<Person> findByFirstNameWithSearchTemplate(String firstName, Pageable pageable) {var query = SearchTemplateQuery.builder()                               --------1.withId("person-firstname")                                           --------2.withParams(Map.of(                                                             --------3"firstName", firstName,"from", pageable.getOffset(),"size", pageable.getPageSize())).build();SearchHits<Person> searchHits = operations.search(query, Person.class); --------4return SearchHitSupport.searchPageFor(searchHits, pageable);}
}1. 创建SearchTemplateQuery
2. 提供搜索模板的id
3. 参数在Map<String,Object>中传递
4. 以与其他查询类型相同的方式进行搜索。

九、嵌套排序Nested sort

Spring Data Elasticsearch支持在嵌套对象内排序(见这里)下面的例子，摘自org.springframework.data.elasticsearch.core.query.sort.NestedSortIntegrationTests类，展示了如何定义嵌套排序。

var filter = StringQuery.builder("""{ "term": {"movies.actors.sex": "m"} }""").build();
var order = new org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Order(Sort.Direction.DESC,"movies.actors.yearOfBirth").withNested(Nested.builder("movies").withNested(Nested.builder("movies.actors").withFilter(filter).build()).build());var query = Query.findAll().addSort(Sort.by(order));

关于filter查询：这里不可能使用CriteriaQuery，因为此查询将被转换为Elasticsearch嵌套查询，该查询在filter上下文中不起作用。所以这里只能使用StringQuery或NativeQuery。当使用其中一个时，如上面的term查询，必须使用Elasticsearch字段名，所以当使用@Field(name=“…​”)定义重新定义这些字段时要小心。
对于排序路径和嵌套路径的定义，应使用Java实体属性名称。