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基于SpringBoot的ElasticSearch集成在电商中的高性能搜索应用

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简介:
本项目展示了如何使用Spring Boot高效地将Elasticsearch搜索引擎技术整合到电商平台中,实现快速、准确的商品搜索功能。 Elasticsearch 简介: Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器,提供分布式多用户能力的全文搜索引擎,并且支持 RESTful web 接口。它是用 Java 开发并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎之一。设计用于云计算环境中,能够实现实时搜索、稳定可靠、快速便捷以及安装使用方便。 Elasticsearch 的使用场景: 在海量数据前提下,对数据进行高效检索。例如在京东和淘宝等电商项目中广泛应用。 课程目标: 1. 了解企业级搜索引擎 2. 安装 Elasticsearch (适用于 Linux 系统) 3. 安装 Kibana,并利用它来搜索、查看及交互操作 Elasticsearch 中的索引数据。 4. 实战演练(ELK) 课程目录: 01 课程介绍 02 Elasticsearch 简介 03 使用场景 04 在安装Elasticsearch之前先安装JDK 05 安装Elasticsearch 06 测试是否成功安装了Elasticsearch 07 安装 Kibana 08 操作指南

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客服
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  • SpringBootElasticSearch
    优质
    本项目展示了如何使用Spring Boot高效地将Elasticsearch搜索引擎技术整合到电商平台中,实现快速、准确的商品搜索功能。 Elasticsearch 简介: Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器,提供分布式多用户能力的全文搜索引擎,并且支持 RESTful web 接口。它是用 Java 开发并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎之一。设计用于云计算环境中,能够实现实时搜索、稳定可靠、快速便捷以及安装使用方便。 Elasticsearch 的使用场景: 在海量数据前提下,对数据进行高效检索。例如在京东和淘宝等电商项目中广泛应用。 课程目标: 1. 了解企业级搜索引擎 2. 安装 Elasticsearch (适用于 Linux 系统) 3. 安装 Kibana,并利用它来搜索、查看及交互操作 Elasticsearch 中的索引数据。 4. 实战演练(ELK) 课程目录: 01 课程介绍 02 Elasticsearch 简介 03 使用场景 04 在安装Elasticsearch之前先安装JDK 05 安装Elasticsearch 06 测试是否成功安装了Elasticsearch 07 安装 Kibana 08 操作指南
  • SpringBootElasticSearch引擎
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    本项目基于Spring Boot框架和Elasticsearch引擎开发,实现高效、灵活的全文搜索功能,适用于需要快速集成搜索引擎的应用场景。 Spring Boot与Elasticsearch结合的项目提供了增删改查功能,并且导入后即可使用,无需进行任何更改。这是一款大神级别的开发工具,能够帮助开发者更加轻松地完成工作。
  • Spring BootElasticsearch与全文详解
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    本文章详细讲解了如何在Spring Boot项目中集成Elasticsearch,并实现高效的全文搜索引擎功能。适合Java开发者阅读和实践。 ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器,既可以独立部署为服务,也可以嵌入到 Web 应用程序中。SpringBoot 是 Spring 家族的新框架,使得使用 SpringBoot 开发 Spring 应用变得非常简单。本段落将介绍如何在 Spring Boot 中整合 Elasticsearch 来实现全文搜索引擎的功能。
  • SpringBootElasticSearch实战
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    本教程深入讲解如何在Spring Boot项目中高效地集成和使用Elasticsearch,涵盖配置、索引管理和搜索优化等关键实践。 本段落主要介绍如何在SpringBoot项目中集成Elasticsearch,并通过一个发表文章的例子来展示具体的实践方法。 一、实体设计 在这个案例里,我们创建了三个核心的实体类:Tutorial(教程)、Author(作者)以及Article(文章)。其中,Tutorial 包含 id 和 name 属性;Author 有 id、name 和 remark 属性;而 Article 实体则包括 id、title、abstracts、content、postTime、clickCount 等属性,并关联了 Author 和 Tutorial。 二、整合 SpringBoot与Elasticsearch 1. 添加必要的依赖 在项目的pom.xml文件中,我们需要添加spring-boot-starter-web和spring-boot-starter-data-elasticsearch两个关键的依赖项以支持SpringBoot对Elasticsearch的操作功能。 2. 配置 Elasticsearch参数 通过修改 application.yml 文件来配置与Elasticsearch相关的节点信息(如集群名称cluster-name及节点地址cluster-nodes),还可以指定日志存储目录和数据文件存放位置。 三、自定义的 ElasticsearchProperties 类 在应用启动时,我们可以通过application.yml 文件里的设置项自动填充到一个名为ElasticsearchProperties 的实体类中。这有助于统一管理和配置与搜索引擎相关的各种属性值。 四、SpringBoot 和 Elasticsearch 集成 借助 spring-boot-starter-data-elasticsearch 依赖库的支持,我们可以利用Spring Data提供的DAO模式来操作Elasticsearch数据库系统。通过使用 @Document 注解标记实体模型,并用@Id注释指定主键字段即可实现与文档型存储的无缝对接。 五、采用 ElasticsearchRepository 进行数据访问 借助于ElasticsearchRepository接口,我们能够轻松地执行各种CRUD(创建、读取、更新和删除)操作。例如,在ArticleRepository中定义findByName() 方法可以查询具有特定名称的文章记录。 六、利用 ElasticsearchTemplate 处理复杂的数据检索需求 除了上述的简单查询之外,还可以采用ElasticsearchTemplate来实现更加复杂的搜索逻辑或聚合分析功能。 七、总结 通过本段落的学习内容,读者将掌握如何使用SpringBoot技术栈有效地集成和配置Elasticsearch服务,并且能够运用Repository模式或者直接操作模板进行高效的数据管理。
  • SpringBoot 2.0与Elasticsearch 6.0及ElasticsearchRepository接口实践
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    本文详细介绍了如何在Spring Boot 2.0项目中集成Elasticsearch 6.0,并探讨了ElasticsearchRepository接口的实际应用场景和使用方法。 本段落介绍如何在SpringBoot 2.0版本与Elasticsearch 6.0之间进行整合,并利用SpringBoot对ES的支持来实现ElasticsearchRepository接口API以及ElasticsearchTemplate接口API,以此完成ES的增删改查操作。
  • BERTSearch:利BERTElasticsearch实现级文档
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    简介:BERTSearch是一款基于BERT模型和Elasticsearch技术的先进文档搜索引擎。它能理解复杂的查询意图,提供更精准、相关性更高的搜索结果,适用于各种大规模文本数据检索场景。 以下是求职示例:系统架构要求码头工人Docker撰写> = 入门1.下载预训练的BERT模型已发布的预训练BERT模型列表(单击以展开...)提供几种不同的配置选项,包括: - 12层、768隐藏单元、12头注意力机制和110M参数 - 24层、1024隐藏单元、16头注意力机制和340M参数 - 支持多种语言的模型(如简体中文和繁体中文,配置为:12层,768隐藏单元,12头注意力机制,110M参数)
  • SpringBootElasticsearch与CRUD操作实现
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    本项目专注于使用Spring Boot框架高效地集成Elasticsearch搜索引擎,并实现了数据的增删改查等基本操作。 在本段落中,我们将探讨如何将Spring Boot与Elasticsearch集成,并实现CRUD(创建、读取、更新、删除)操作。 首先,在Spring Boot项目中需要添加Elasticsearch的依赖项。以下是`build.gradle`文件中的相关配置: ```groovy compile org.elasticsearch.client:transport:5.5.2 compile org.elasticsearch:elasticsearch:5.5.2 compile org.apache.logging.log4j:log4j-core:2.7 compile org.apache.logging.log4j:log4j-api:2.7 ``` 这里我们使用的是Elasticsearch 5.5.2版本,Spring Boot则是1.5.4版本。值得注意的是,Spring Boot已经发布了新版本,并且该新版本支持Kotlin语言及基于Spring 5的函数式编程。 接下来需要配置Elasticsearch客户端,在`@Configuration`中添加一个Bean: ```java @Configuration public class ElasticSearchConfig { @Bean(name = client) public TransportClient getClient() throws UnknownHostException { InetSocketTransportAddress node = new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(192.168.124.128), 7000); Settings settings = Settings.builder().put(cluster.name, my-es).build(); TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings).addTransportAddress(node); return client; } } ``` 以上代码使用了`TransportClient`来连接Elasticsearch,并且使用的端口是7000,可以通过其他方式查看节点信息。 接下来我们可以开始实现CRUD操作。首先创建一个控制器类`ElasticSearchController`: ```java @RestController public class ElasticSearchController { @Autowired private TransportClient client; } ``` 在该控制器中可以添加增删查改方法。例如,增加如下代码以支持数据的插入操作: ```java @PostMapping(/addbooknovel) public ResponseEntity add( @RequestParam(title) String title, @RequestParam(author) String author, @RequestParam(word_count) int wordCount, @RequestParam(name = publish_date, required=true) Date publishDate) { try { XContentBuilder content = XContentFactory.jsonBuilder().startObject() .field(title, title).field(author, author) .field(word_count, wordCount).field(publish_date, publishDate.getTime()) .endObject(); IndexResponse result = this.client.prepareIndex(book,novel).setSource(content).get(); return ResponseEntity.ok().body(添加成功); } catch (Exception e) { return ResponseEntity.badRequest().body(e.getMessage()); } } ``` 这里我们使用了Elasticsearch的原生Java API来实现CRUD操作。在上述示例中,通过POST请求向系统提交一本书的信息。 本段落介绍了如何将Spring Boot与Elasticsearch集成,并实现了基本的CRUD功能,为应用程序提供了高效的搜索和数据分析能力。
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  • 禁忌算法旅行问题研究
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