目录
一、项目前准备
1、了解什么是ElasticSearch
2、配置docker环境
3、安装ElasticSearch镜像
3.1 dockerHub上安装
4、安装kibana镜像
5、安装ik分词器
6、安装拼音分词器
7、编写对应数据库的索引
二、JAVA代码的配置。
1、导入依赖
2、添加数据到创建好的文档里
2.1 配置es客户端的bean 添加到主启动类里面
2.2 批量导入文件到es里面
3、编写查询语句
4、测试结果
注：在进行之前、小编默认你有一些es的基础能力，可以简单编写DSL语句
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它是建立在Apache Lucene搜索引擎库之上的。Elasticsearch提供了一个RESTful API，用于实时地存储、搜索和分析大量数据。它被广泛用于构建实时搜索、日志分析、应用程序性能监控等各种用例中。
Elasticsearch具有以下特点：
- 分布式架构：可以轻松地扩展到多个节点，实现高可用性和水平扩展。
- 实时搜索：支持实时索引和搜索，能够快速地处理大量数据。
- 多种数据类型支持：除了全文搜索外，还支持结构化数据、地理空间数据等多种数据类型的搜索和分析。
- 强大的聚合功能：能够进行复杂的数据聚合和分析操作。
- 插件生态系统：有丰富的插件和工具可用于扩展和定制Elasticsearch的功能。
总的来说，Elasticsearch是一个功能强大、灵活且易于扩展的搜索和分析引擎，适用于各种大规模数据处理和搜索场景。例如京东、淘宝、百度、携程等大型软件都是采用这门技术。
在我有一篇文章里提到了如何安装docker 地址：关于docker-compose在linux上的集群部署_linux使用compose部署-CSDN博客
3.1 dockerHub上安装
这里自己选择版本 把代码放到linux上面运行就OK 就拉去好镜像了
这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。建议大家和我的保持一致
运行ElasticSearch
官网上是有文档教程的 大家可以去看：
因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：
我这里直接写了
同上步骤 这里不用多解释
启动方式：
可以看到两个镜像均是拉去下来了
接下来执行以上命令便可以跑起来了。
在浏览器输入你的虚拟机ip+端口 例如 我的es是：
kibana是：
点击devops就可以进入dsl语句书写界面了。
可以在github上去下载 也可用提供的资料 资料放在末尾 官网 https://github.com/infinilabs/analysis-ik
同上：官网：
https://github.com/infinilabs/analysis-pinyin
将下载好的压缩包 解压放到es目录下
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins 就在刚刚启动挂载的容器卷下。
如果急记不得 输入以下指令
就会显现容器卷的 然后查找它所在的位置即可
7.1数据库表的字段
建立的索引为：
执行
出现这样便是创建成功：自己可以添加点数据测试一下 这里就大家自己去测试吧！
默认创建好项目
注意：因为spring项目依赖里默认有es的 所以需要把版本修改了
版本和自己pull的版本一定要对应 一定要对应、一定要对应，重要的是说三遍！！！
2.1 配置es客户端的bean 添加到主启动类里面
2.2 批量导入文件到es里面
这里需要再字段里面定义suggestion属性 做自动补全的字段。
例如：
这里用mybatis去查询 以及查询就不多说了
去控制台查询一下结果
共有八百多条数据 并且也有suggestion字段
自动补全的代码 接受一个key的参数 字符串类型
service层的代码为：
可以看到是可以自动补全词条的这里
在测试根据搜索结果高亮显示
可以看到搜索的关键词也是被<em>标签包裹着的 到时后只需要给标签设置颜色即可。