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案例简介

        本案例是把日志数据保存到Elasticsearch的索引中，并通过Kibana图形化界面的开发工具给查询出来添加的日志数据，完成从0到1的简单使用

ElasticSearch职责用法简介

ElasticSearch用在哪

        ElasticSearch在我这个案例中，不是用来缓解增删改查这4个操作的压力的（有些项目可能用来缓解查询的速度，压力，我这个项目没用到），是专门用来记录日志的，所以这就不像Redis，RabbitMQ一样，好理解，因为Redis、RabbitMQ是专门用来缓解业务操作压力的。

        ElasticSearch常用在日志管理中，原先项目的日志管理可能用的logback，保存到一个日志文件中，有问题了就打开看看，但项目的并发高了，就意味着日志就多，日志文件就大，几百兆的日志文件打开都不好打开，就算打开，也不好定位问题，就算是用MySQL表，数据量大了也不好处理，所以就用ElasticSearch专门存日志数据，管理日志。

ElasticSearch的一些简单概念

        ElasticSearch可以像MySQL那样存储数据，那这里面的概念就需要捋一下，MySQL存的数据在数据库、表中，ElasticSearch对应的就是索引、文档，只不过ElasticSearch7.X以及以后的版本，文档不能再自定义，只有默认的_doc，所以能自己命名的只有索引（对于一个新的工具，里面有一些新的概念，肯定得学，这没办法）

        ElasticSearch的查询语句格式和返回的数据格式都是JSON，所以这就增加了学习的成本，但不用全部都会，只需要知道怎么把springboot项目的日志保存到ElasticSearch中，然后在图形化界面程序Kibana中去查询到刚保存在ElasticSearch的日志就可以了

ElasticSearch在Kibana中怎么用

ElasticSearch的命令有
GET（查数据）、POST（创建和修改）、PUT（更新和创建）、DELETE（删除）

这4类之分，这4个命令关键字在Kibana的开发工具中使用的话必须大写

创建

PUT /students
{"mappings": {"properties": {"name": { "type": "text" },"age": { "type": "integer" },"phone": { "type": "keyword" }}}
}

PUT /students这个命令就是创建名为students的索引（数据都存这里）
mappings是定义索引的字段和数据类型
properties是包含索引中所有字段的定义
剩下的就是三个字段，以及三个字段的类型，keyword是表示精确匹配和聚合，也就是说，往里面添加数据就按照这三个定义好的字段以及类型添加就可以了

添加

POST /students/_doc
{"name": "张三","age": 18,"phone": "12345678910"
}

POST /students/_doc就是往刚才创建好的索引里面添加数据（7.0以后的版本都是默认_doc，不能自定义，students是索引名字，对应mysql的数据库，_doc是文档名字，对应mysql的表），剩下就是数据了

查询

GET /students/_search 
{"query" : { "match_all" : {}}
}

GET /students/_search是查询命令，
_search是查询的关键字，意思是执行搜索操作
query是指定查询条件
match_all是基本搜索，就是查询所有

修改

POST /students/_update/5QexW5IBczl1l0mGGalG
{"doc": {"age": 20}
}

POST /students/_update/5QexW5IBczl1l0mGGalG是根据id进行修改
doc是要更新的字段和新值，里面就是具体的字段值

删除

DELETE /students/_doc/5QexW5IBczl1l0mGGalG

SpringBoot和ElasticSearch结合简单使用

pom.xml文件坐标

        <!-- Spring Data Elasticsearch --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency><!-- Elasticsearch Client --><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.12.1</version></dependency>

配置文件

# ElasticSearch配置
spring.elasticsearch.rest.uris=http://127.0.0.1:9200

接口

往ElasticSearch里面添加数据的接口（对，就这个简单）

ElasticsearchRepository<Log, Long>，Log是日志文件对象，Long是日志主键类型

@Component
public interface LogElasticSearch extends ElasticsearchRepository<Log, Long> {
}

Log日志类

@Document(indexName = "logbill")        //logbill为索引名字，全部小写，不能大写

@Field(type = FieldType.Text)  //指定字段的类型，不写的话就是自动识别类型

@Data
@Entity
@Document(indexName = "logbill")//索引名字,全部小写
@Table(name = "log")
public class Log implements Serializable {@Id@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY,generator = "JDBC")private Long id;@Column@Field(type = FieldType.Text)private String ipv4;@Column@Fieldprivate String ipv6;@Column@Fieldprivate String controller;@Column@Fieldprivate String method;@Column@Fieldprivate String url;@Column@Fieldprivate String name;/*** 调用时间*/@Column@Field(type = FieldType.Date)@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",timezone = "GMT+8")@DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Date time;/*** 逻辑删除*/@Column@Field(type = FieldType.Integer)private Integer deleted;public Log() {}public Log(String ipv4, String ipv6, String controller, String method, String url, String name, Date time, Integer deleted) {this.ipv4 = ipv4;this.ipv6 = ipv6;this.controller = controller;this.method = method;this.url = url;this.name = name;this.time = time;this.deleted = deleted;}
}

调用

在需要往ElasticSearch里面添加数据的地方，注入刚才那个接口，然后再调用save方法，这个data就是Log类型的，就可以了

    @Autowiredprivate LogElasticSearch logElasticsearch;

logElasticsearch.save(data);

最后再查询一下

GET /logbill/_search
{"query" : { "match_all" : {}}
}

总结

以上就完成了ElasticSearch的简单使用，从0到1的过程已经完成，至于以后用更加复杂的操作，那就看情况了，其实难点还是ElasticSearch的查询语句全部是JSON格式的，刚开始不太好接受，习惯了就好，有什么不懂得可以评论下，看到会回复