在学习ElasticSearch之前，先简单了解一下Lucene：

• Doug Cutting开发

• 是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目

• 是一个开放源代码的全文检索引擎工具包
• 不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）
• 当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。

Lucene和ElasticSearch的关系：

• ElasticSearch是基于Lucene 做了一下封装和增强

🔔一、ElasticSearch概述

官网：Download Elasticsearch | Elastic

        Elaticsearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代）的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

        据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。

📢历史

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便lava程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。

Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索…..

👍谁在使用：

1、维基百科,类似百度百科，全文检索,高亮,搜索推荐/2
2、The Guardian (国外新闻网站) ,类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论) +社交网络数据(对某某新闻的相关看法) ,数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门，垃圾,鄙视，崇拜)
3、Stack Overflow (国外的程序异常讨论论坛) , IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案
4、GitHub (开源代码管理),搜索 上千亿行代码
5、电商网站,检索商品
6、日志数据分析, logstash采集日志, ES进行复杂的数据分析, ELK技术, elasticsearch+logstash+kibana
7、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买
8、BI系统,商业智能, Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI ,分析一下某某区域最近3年的用户消费 金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表, **区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领，开-个新商场。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化
9、国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门
的一一个使用场景)

🏆ES和Solr

🔈ElasticSearch简介

• Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。 它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
• 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:
• 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
• 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
• StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
• Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
• 但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。
• Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。
• Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域, Lucene可被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
  • 但是, Lucene只是一个库。 想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是, Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
• Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是<mark>通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

🔈Solr简介

• Solr是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化
• Solr可以独立运行,运行在letty. Tomcat等这些Selrvlet容器中 , Solr 索引的实现方法很简单,<mark>用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档, Solr根据xml文档添加、删除、更新索引</mark>。Solr 搜索只需要发送HTTP GET请求,然后对Solr返回xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。
• Solr不提供构建UI的功能, Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
• Solr是基于lucene开发企业级搜索服务器,实际上就是封装了lucene.
• Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交-定格式的文件,生成索引;也可以通过提出查找请求,并得到返回结果。

🔈ElasticSearch与Solr比较

当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快

当实时建立索引时，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，ElasticSearch具有明显的优势

 转变我们的搜索基础设施后从Solr ElasticSearch，我们看见一个即时~ 50x提高搜索性能！

📕总结

1、es基本是开箱即用(解压就可以用!) ,非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢!
2、Solr 利用Zookeeper进行分布式管理,而Elasticsearch<mark>自身带有分布式协调管理功能。
3、Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、 CSV ,而Elasticsearch仅支持json文件格式。
4、Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑
5、Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢) ，用于电商等查询多的应用;

• ES建立索引快(即查询慢) ，即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索。
• Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。

6、Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用成本较高。

🔔二、ElasticSearch安装

JDK8，最低要求

使用Java开发，必须保证ElasticSearch的版本与Java的核心jar包版本对应！（Java环境保证没错）

🔈Windows下安装

📕1.下载

下载地址：下载 Elastic 产品 | Elastic

历史版本下载：Past Releases of Elastic Stack Software | Elastic

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

📕2.熟悉目录

bin 启动文件目录
config 配置文件目录1og4j2 日志配置文件jvm.options java 虚拟机相关的配置(默认启动占1g内存，内容不够需要自己调整)elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 默认9200端口!跨域!
1ib 相关jar包
modules 功能模块目录
plugins 插件目录ik分词器

📕3.启动

一定要检查自己的java环境是否配置好

🔈安装可视化界面

elasticsearch-head

使用前提：需要安装nodejs

📕1.下载地址

GitHub - mobz/elasticsearch-head: A web front end for an elastic search cluster

📕2.安装

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

📕3.启动

cd elasticsearch-head
# 安装依赖
npm install
# 启动
npm run start
# 访问
http://localhost:9100/

📕4.访问

存在跨域问题

开启跨域 （在elasticsearch解压目录config下elasticsearch.yml中添加）

# 开启跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人访问
http.cors.allow-origin: "*"

重启Elasticsearch

 🔈理解

如果你是初学者

        索引可以看作是 “数据库”

        类型可以看作是 “表”

        文档可以看作是 “库中的数据（表中的行）”

这个head，我们只是把他当作可视化数据展示工具，之后所有的查询都在kibana中进行

🔈安装kibana

Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

🔖1.下载地址

下载的版本需要与ElasticSearch版本对应

下载 Elastic 产品 | Elastic

历史版本下载：Past Releases of Elastic Stack Software | Elastic

🔖2.安装

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

🔖3.启动

localhost:5601

 🔖4.开发工具

（Postman、curl、head、谷歌浏览器插件）也可以进行测试，但是还是建议使用Kibana进行测试

 🔖5.汉化Kibana

编辑器打开kibana解压目录/config/kibana.yml，添加i18n.locale: "zh-CN"

重启kibana

 📢了解ELK

• ELK是Elasticsearch、Logstash、 Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。
  • 其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。
    • 像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。
  • Logstash是ELK的中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ )收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。
  • Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来 ,提供实时分析的功能。
• 市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称 ,但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景,日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。

收集清洗数据(Logstash) ==> 搜索、存储(ElasticSearch) ==> 展示(Kibana)

🔔三、ElasticSearch核心概念

🏆概述

1、索引（ElasticSearch）

        包含多个分片

2、字段类型（映射）

        字段类型映射

3、文档

4、分片（Lucene索引，倒排索引）

ElasticSearch是面向文档，关系行数据库和ElasticSearch客观对比，一切是JSON

Relational DB	ElasticSearch
数据库（database）	索引（indices）
表（tables）	types <慢慢会被弃用!>
行（rows）	documents
字段（columns）	fields

        ElasticSearch（集群）中可以包含多个索引（数据库），每个索引中可以包含多个类型（表），每个类型下又包含多个文档（行），每个文档中又包含多个字段（列）。

🏆物理设计

        ElasticSearch在后天把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移。

        一个人就是一个集群，即启动的ElasticSearch服务，默认就是一个集群，且默认集群名为ElasticSearch

🏆逻辑设计

        一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2，当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引=>类型=>文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意ID不必时整数，实际上它是一个字符串。

📕文档（“行”）

就是一条条数据

之前说ElasticSearch时面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，ElasticSearch中，文档有几个重要的属性：

        1.自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value

        2.可以是层次型的，一个文档中包含子文档，复杂的逻辑实体就是这么来的！{就是一个json对象！FastJson进行自动转换}

        3.灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在ElasticSearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

        尽管我们可以随意地新增或者忽略某个字段，但是每个字段地类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形，因为ElasticSearch会保存字段和类型之间地映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在ElasticSearch中，类型有时候也称为映射类型。

📕类型（“表”）

        类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器，类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型，我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么ElasticSearch是怎么做的呢？

        ElasticSearch会自动地将新字段加入映射，但是这个字段不确定他是什么类型，ElasticSearch就开始猜，如果这个值是18，那么ElasticSearch会认为它是整形，但是ElasticSearch也可能猜不对，所以最安全地方式就是提前定义好所需要地映射，这点跟关系型数据库殊途同归，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。

📕索引（“库”）

        索引是映射类型的容器，ElasticSearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后他们被存储到了各个分片上了，我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计：节点和分片如何工作

         一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个ElasticSearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有5个分片（primary shard，又称主分片）构成的，每一个主分片会有一个副本（replica shard，又称复制分片）

        上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于失。实际上，一个分片是一个Lucene索引（一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引） ，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过，等等，倒排索引是什么鬼?

📕倒排索引（Lucene索引底层）

简单说就是按（文章关键字，对应的文档(0个或多个)）形式建立索引，根据关键字就可以直接查询对应的文档（含关键字的），无需查询每一个文档。

 🔔四、IK分词器（ElasticSearch插件）

IK分词器：中文分词器

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索的时候就会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后一一进行匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词（不使用IK分词器的情况下）。比如“小白程序员员”会被分成“小”，”白“，”程“，”序“，”员“，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题。

IK分词器提供了两个分词算法：ik_smart（最少切分）和ik_max_word（最细粒度划分）

🔈1.下载

版本要与ElasticSearch版本对应

下载地址：Releases · medcl/elasticsearch-analysis-ik · GitHub

🔈2.安装

ik文件夹是自己创建的

解压即可（但是我们需要解压到这个ElasticSearch的plugins目录ik文件夹下）

🔈3.重启ElasticSearch

加载了IK分词器

🔈4.查看插件列表

 🔈5.使用Kibana测试

ik_smart:最少切分

ik_max_word：最细粒度划分（穷尽词库的可能）

测试可以看出   这是把一句话中最有可能成为词的 所有划分

 那么，我们需要手动将该词添加到分词器的词典中

elasticsearch目录/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

 打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，扩展字典

 重启ElasticSearch，测试

 

 🔔五、Rest风格说明

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

 🔈基本Rest命令说明

method	url地址	描述
PUT（创建,修改）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档（指定文档id）
POST（创建）	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST（修改）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE（删除）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET（查询）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档ID
POST（查询）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_search	查询所有数据

🔈关于索引的基础操作

📕1.创建一个索引，添加 

PUT /索引名/类型名/文档id

 📕2.字段数据类型

• 字符串类型
  • text、keyword
    • text：支持分词，全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；
    • keyword：不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。
• 数值型
  • long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float
• 日期类型
  • date
• 布尔类型
  • boolean
• 二进制类型
  • binary
• 等等…

📕3.指定字段的类型（使用PUT）

类似于建库（建立索引和字段对应类型），也可看作规则的建立

📕4.获取3建立的规则

 

 📕5.获取默认信息

_doc 默认类型（default type），type 在未来的版本中会逐渐弃用，因此产生一个默认类型进行代替

PUT /test3/_doc/1
{"name":"小白","age":19,"birth":"2000-01-29"
}GET test3

 如果自己的文档字段没有被指定，那么ElasticSearch就会给我们默认配置字段类型

扩展：通过get_cat/可以获取ElasticSearch的当前的很多信息

 📕6.修改

两种方案

①旧的（使用put覆盖原来的值）

• 版本+1（_version）
• 但是如果漏掉某个字段没有写，那么更新是没有写的字段，会消失

PUT /test3/_doc/1
{"name":"我是小白程序员","age":22,"birth":"2000-01-29"
}GET /test3/_doc/1PUT /test3/_doc/1
{"name":"小白"
}GET /test3/_doc/1

 这里就可以看到version随着更新在递增，然后字段不全的情况下，是删除了没有填写的字段。

②新的（使用post的update）

• 需要注意doc
• 不会丢失字段

POST /test3/_doc/1/_update
{"doc":{"name":"post修改，version不加1","age":23}
}GET /test3/_doc/1

 📕7.删除

GET /test1DELETE /test1

🔈关于文档的基本操作 

📕8.查询

查询匹配

• match：匹配（会使用分词器解析（线分析文档，然后进行查询））
• _source：过滤字段
• sort：排序
• form、size 分页

GET /test3/_doc/_search?q=name:postGET jianyin/user/_search?q=name:小//过滤掉无用属性
GET jianyin/user/_search
{"query": {"match": {"name": "小红"}},
"_source": ["name","desc"]
}//排序
GET jianyin/user/_search
{"query": {"match": {"name": "小红"}},"sort": [{"age": {"order": "desc"}}]
}//分页
GET jianyin/user/_search
{"query": {"match": {"name": "小红"}},"sort": [{"age": {"order": "desc"}}],"from": 0,"size": 1
}//多条件
GET jianyin/user/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "小红"}},{"match": {"age": 23}}]}}
}//过滤器
GET jianyin/user/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "小"}}],"filter": {"range": {"age": {"gt": 22}}}}}
}//多条件查询
GET jianyin/user/_search
{"query": {"match": {"tags": "宅 暖"}}
}

 我们之后使用Java操作es，所有的方法和对象就是key

must(and),所有的条件都要符合   should（or）,对应于mysql中的or

must_not 等价于过滤

gt 大于         gte 大于等于        lt 小于        lte 小于等于 

 🏆精确查询

term查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确查询的！

• 适合查询 number、date、keyword ，不适合text

关于分词：

term，直接查询  精确的

match，会使用分词器解析（先分析分档，然后再通过分析的文档进行查询）

两个类型：text 能被分词器解析   keyword 不能被分词器解析

// 精确查询（必须全部都有，而且不可分，即按一个完整的词查询）
// term 直接通过 倒排索引 指定的词条 进行精确查找的
GET /blog/user/_search
{"query":{"term":{"desc":"年 "}}
}

text和keyword

• text：
  • 支持分词，全文检索、支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;
  • text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；
• keyword：
  • 不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。
  • keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。

// 测试keyword和text是否支持分词
// 设置索引类型
PUT /test
{"mappings": {"properties": {"text":{"type":"text"},"keyword":{"type":"keyword"}}}
}
// 设置字段数据
PUT /test/_doc/1
{"text":"测试keyword和text是否支持分词","keyword":"测试keyword和text是否支持分词"
}
// text 支持分词
// keyword 不支持分词
GET /test/_doc/_search
{"query":{"match":{"text":"测试"}}
}// 查的到
GET /test/_doc/_search
{"query":{"match":{"keyword":"测试"}}
}// 查不到，必须是 "测试keyword和text是否支持分词" 才能查到
GET _analyze
{"analyzer": "keyword","text": ["测试liu"]
}// 不会分词，即 测试liu
GET _analyze
{"analyzer": "standard","text": ["测试liu"]
}// 分为 测 试 liu
GET _analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text": ["测试liu"]
}// 分为 测试 liu

🏆高亮查询 

/// 高亮查询
GET blog/user/_search
{"query": {"match": {"name":"流"}},"highlight": {"fields": {"name": {}}}
}
// 自定义前缀和后缀
GET blog/user/_search
{"query": {"match": {"name":"流"}},"highlight": {"pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>","post_tags": "</p>", "fields": {"name": {}}}
}

📕9.插入一条数据

PUT /jianyin/user/1
{"name":"小白","age":23,"desc":"一顿操作猛如虎","tags":["技术宅","温暖"]
}

📕10.获取数据

GET jianyin/user/1

📕11.更新数据 

①更新数据的第一种使用PUT

PUT /jianyin/user/3
{"name":"小白程序员","age":22,"desc":["技术宅"],"tags":["靓女"]
}

 ②使用POST改动数据(推荐使用)

POST /jianyin/user/3/_update
{"doc":{"name":"程序员","age":22,"desc":"我是最暖的暖男"}
}

🔔六、集成SpringBoot、

🔈①创建项目

略

🔈②导入依赖

注意依赖版本和安装的版本一致

<properties><java.version>1.8</java.version><!-- 统一版本 --><elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
</properties><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.70</version>
</dependency>
<!-- lombok需要安装插件 -->
<dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional>
</dependency>

🔈③编写ElasticSearch配置文件并创建实体类

@Configuration
public class ElasticSearchConfig {// 注册 rest高级客户端 @Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient(){RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http")));return client;}
}

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -3843548915035470817L;private String name;private Integer age;
}

🔈④测试

所有的测试都在测试文件中写

🕹️注入RestHighLevelClient

@Resource
private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

 🕹️索引的操作

🔖创建索引

@Test
public void testCreateIndex() throws IOException{CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("xiaobai_index");CreateIndexResponse response = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.isAcknowledged());//查看是否创建成功System.out.println(response);//查看返回对象restHighLevelClient.close();}

🔖索引获取，并判断是否存在

    //索引获取，并判断是否存在@Testpublic void testIndexIsExist() throws IOException {GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("index");boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);//检查索引是否存在restHighLevelClient.close();}

🔖索引删除

    //索引删除@Testpublic void testDeleteIndex() throws IOException {DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("xiaobai_index");AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(delete);restHighLevelClient.close();}

🕹️文档的操作

🔖文档的添加

 @Testpublic void testAddDocument() throws IOException {//创建一个对象User user = new User("xiaobai",23);//创建请求IndexRequest request = new IndexRequest("xiaobai_index");//制定规则PUT /xiaobai_index/_doc/1request.id("1");//设置文档idrequest.timeout(TimeValue.timeValueMillis(1000));//将我们的数据放到请求中request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);//客户端发送请求IndexResponse response = restHighLevelClient.index(request,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status());//获取建立索引的状态信息 CREATEDSystem.out.println(response);//查看返回内容}

🔖获取文档信息

    //文档信息的获取@Testpublic void testGetDocument() throws IOException {GetRequest request = new GetRequest("xiaobai_index","1");GetResponse response = restHighLevelClient.get(request,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.getSourceAsString());//打印文档内容System.out.println(request);restHighLevelClient.close();}

🔖文档的获取并判断是否存在

    //文档的获取，并判断是否存在@Testpublic void testDocumentIsExists() throws IOException {GetRequest request = new GetRequest("xiaobai_index","2");//不获取返回的，_source的上下文request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));request.storedFields("_none_");boolean exists = restHighLevelClient.exists(request,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);}

🔖文档更新

//文档的更新@Testpublic void testUpdateDocument() throws IOException {UpdateRequest request = new UpdateRequest("xiaobai_index","1");User user = new User("zjy",23);request.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);UpdateResponse response = restHighLevelClient.update(request,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status());restHighLevelClient.close();}

🔖文档的删除

    //文档的删除@Testpublic void testDeleteDocument() throws IOException {DeleteRequest request = new DeleteRequest("xiaobai_index","1");request.timeout("1s");DeleteResponse response = restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status());}

🔖文档的查询

可以结合文档的批量插入来测试

    //文档的查询
/*** 使用QueryBuilder* termQuery("key", obj) 完全匹配* termsQuery("key", obj1, obj2..) 一次匹配多个值* matchQuery("key", Obj) 单个匹配, field不支持通配符, 前缀具高级特性* multiMatchQuery("text", "field1", "field2"..); 匹配多个字段, field有通配符才行* matchAllQuery(); 匹配所有文件
*/@Testpublic void testSearch() throws IOException {//1.创建查询请求对象SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();//2.构建搜索条件SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//(1)查询条件 使用QueryBuilders工具类创建//精确查询TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "xiaobai");//匹配查询//MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();//(2)其他《可有可无》：可以参考SearchSourceBuilder的字段部分//设置高亮searchSourceBuilder.highlighter(new HighlightBuilder());//分页//searchSourceBuilder.from(0);//searchSourceBuilder.size(2);searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));//(3)条件投入searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);//3.添加条件到请求searchRequest.source(searchSourceBuilder);//4.客户端查询请求SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);//5.查询返回结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();System.out.println(JSON.toJSONString(hits));System.out.println("===============================");for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {System.out.println(documentFields.getSourceAsString());}}

🔖批量添加数据

📃前面的操作都无法批量添加数据

    //这些api无法批量增加数据（只会保留最后一个source）@Testpublic void test() throws IOException {IndexRequest request = new IndexRequest("bulk");//没有id会自动生成一个随机idrequest.source(JSON.toJSONString(new User("yangyang",1)),XContentType.JSON);request.source(JSON.toJSONString(new User("xiaoyi",2)),XContentType.JSON);request.source(JSON.toJSONString(new User("xiaodeng",3)),XContentType.JSON);IndexResponse index = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(index.status());}

📃批量添加数据

    //批量添加数据//特殊的，项目中一般都会批量插入数据@Testpublic void testBulk() throws IOException {BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();bulkRequest.timeout("10s");ArrayList<User> users = new ArrayList<>();users.add(new User("xiaobai-1",1));users.add(new User("xiaobai-2",2));users.add(new User("xiaobai-3",3));users.add(new User("xiaobai-4",4));users.add(new User("xiaobai-5",5));users.add(new User("xiaobai-6",6));//批量请求处理for (int i = 0; i < users.size(); i++) {bulkRequest.add(//这里是数据信息new IndexRequest("bulk").id(""+(i+1))//没有设置id  会自己生成一个随机id.source(JSON.toJSONString(users.get(i)),XContentType.JSON));}BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(bulkResponse.status());}

👑实战

🔖创建SpringBoot项目

🔖修改application.properties文件

👑后端代码 

 🔖编写ElasticSearchClientConfig配置文件

package com.xiaobai.esdemo2.config;import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;/*** @author 小白程序员* @date 2023/8/6 17:18*/
@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http")));}
}

🔖编写实体类

package com.xiaobai.esdemo2.domain;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Content {
private String title; // 商品名称
private String price; // 商品价格
private String img; // 商品封面
// 大家可以自行扩展使用
}

🔖编写爬虫

package com.xiaobai.esdemo2.utils;import com.xiaobai.esdemo2.domain.Content;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;/*** @author 小白程序员* @date 2023/8/6 16:49*/
public class HtmlParseUtil {public List<Content> parseJD(String keywords) throws Exception {//jsoup不能抓取ajax的请求，除非自己模拟浏览器进行请求//1.https://search.jd.com/Search?keyword=javaString url = "https://search.jd.com/Search?keyword="+keywords;//2.解析网页（需要联网）Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);//3.抓取搜索到的数据//Document就是我们js的Document对象，你可以看多很多js语法Element element = document.getElementById("J_goodsList");//4.找到所有的li元素Elements elements = element.getElementsByTag("li");ArrayList<Content> goodsList = new ArrayList<>();System.out.println(elements.get(1));//获取京东的商品信息for (Element el : elements) {//这种网站，一般为了保证效率，一般会延时加载图片String img = el.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");String price = el.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();String title = el.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();//封装数据Content content = new Content();content.setTitle(title);content.setPrice(price);content.setImg(img);goodsList.add(content);System.out.println(img);System.out.println(price);System.out.println(title);System.out.println("================================");}return goodsList;}//测试public static void main(String[] args) throws Exception {new HtmlParseUtil().parseJD("vue").forEach(System.out::println);}
}

🔖编写业务层存入es和搜索业务

package com.xiaobai.esdemo2.service;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.xiaobai.esdemo2.domain.Content;
import com.xiaobai.esdemo2.utils.HtmlParseUtil;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.text.Text;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.core.TimeValue;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @author 小白程序员* @date 2023/8/6 17:21*/
@Service
public class ContentService {@Resourceprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;//1.解析数据存入espublic Boolean parseContent(String keywords) throws Exception {//解析查询出来的数据List<Content> contents = new HtmlParseUtil().parseJD(keywords);//封装数据到索引库BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();bulkRequest.timeout(TimeValue.timeValueMinutes(2));bulkRequest.timeout("2m");for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {bulkRequest.add(new IndexRequest("jd_goods").source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON));}BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);return !bulkResponse.hasFailures();}//2.实现搜索功能，带分页处理public List<Map<String, Object>> searchContentPage(String keyword,int pageNo,int pageSize) throws IOException {if(pageNo<=1){pageNo = 1;}//基本的条件搜索SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//分页sourceBuilder.from(pageNo);sourceBuilder.size(pageSize);//精准匹配 queryBuilders根据自己要求配置查询条件即可TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", keyword);sourceBuilder.query(termQueryBuilder);sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));//搜索searchRequest.source(sourceBuilder);SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);//解析结果List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<>();for (SearchHit documentFields : response.getHits().getHits()) {list.add(documentFields.getSourceAsMap());}return list;}// 3、实现搜索功能，带高亮public List<Map<String, Object>> searchContentHighlighter(String keyword,int pageNo, int pageSize) throws IOException {// 基本的参数判断！if(pageNo <= 1){pageNo = 1;}// 基本的条件搜索SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// 分页sourceBuilder.from(pageNo);sourceBuilder.size(pageSize);// 精准匹配 QueryBuilders 根据自己要求配置查询条件即可！TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title",keyword);sourceBuilder.query(termQueryBuilder);// 高亮构建！HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder(); //生成高亮查询器highlightBuilder.field("title"); //高亮查询字段highlightBuilder.requireFieldMatch(false); //如果要多个字段高亮,这项要为falsehighlightBuilder.preTags("<span style=\"color:red\">"); //高亮设置highlightBuilder.postTags("</span>");sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));// 搜索searchRequest.source(sourceBuilder);SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);// 解析结果！List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();for (SearchHit hit : response.getHits()) {//获取高亮字段Map<String, HighlightField> highlightFields =hit.getHighlightFields();HighlightField titleField = highlightFields.get("title");Map<String, Object> source = hit.getSourceAsMap();//千万记得要记得判断是不是为空,不然你匹配的第一个结果没有高亮内容,那么就会报空指针异常,这个错误一开始真的搞了很久if(titleField!=null){Text[] fragments = titleField.fragments();String name = "";for (Text text : fragments) {name += text;}source.put("title", name); //高亮字段替换掉原本的内容}list.add(source);}return list;}}

这个地方一定要看清楚导入的包，否则会报错的。

🔖编写控制层

package com.xiaobai.esdemo2.controller;import com.xiaobai.esdemo2.service.ContentService;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import javax.annotation.Resource;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** @author 小白程序员* @date 2023/8/6 17:40*/
@RestController
public class ContentController {@Resourceprivate ContentService contentService;@GetMapping("/parse/{keyword}")public Boolean parse(@PathVariable("keyword") String keyword) throws Exception {return contentService.parseContent(keyword);}@GetMapping("/search/{keyword}/{pageNo}/{pageSize}")public List<Map<String, Object>> search(@PathVariable("keyword") String keyword,@PathVariable("pageNo") int pageNo,@PathVariable("pageSize") int pageSize) throws IOException {return contentService.searchContentHighlighter(keyword,pageNo,pageSize);}
}

以上后端的代码就写完了！

👑前端代码

目录结构

 static/css/style.css

/*** uncss> filename: http://localhost:9090/css/global.css ***/
body, button, fieldset, form, h1, input, legend, li, p, ul {margin: 0;padding: 0
}body, button, input {font: 12px/1.5 tahoma, arial, "\5b8b\4f53";-ms-overflow-style: scrollbar
}button, h1, input {font-size: 100%
}em {font-style: normal
}ul {list-style: none
}a {text-decoration: none
}a:hover {text-decoration: underline
}legend {color: #000
}fieldset, img {border: 0
}#content, #header {margin-left: auto;margin-right: auto
}html {zoom: expression(function(ele){ ele.style.zoom = "1"; document.execCommand("BackgroundImageCache", false, true); }(this))
}@font-face {font-family: mui-global-iconfont;src: url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.eot);src: url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.eot?#iefix) format('embedded-opentype'), url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.woff) format('woff'), url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.ttf) format('truetype'), url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.svg#iconfont) format('svg')
}#mallPage {width: auto;min-width: 990px;background-color: transparent
}#content {width: 990px;margin: auto
}#mallLogo {float: left;z-index: 9;padding-top: 28px;width: 280px;height: 64px;line-height: 64px;position: relative
}.page-not-market #mallLogo {width: 400px
}.clearfix:after, .clearfix:before, .headerCon:after, .headerCon:before {display: table;content: "";overflow: hidden
}#mallSearch legend {display: none
}.clearfix:after, .headerCon:after {clear: both
}.clearfix, .headerCon {zoom: 1
}#mallPage #header {margin-top: -30px;width: auto;margin-bottom: 0;min-width: 990px;background: #fff
}#header {height: 122px;margin-top: -26px !important;background: #fff;min-width: 990px;width: auto !important;position: relative;z-index: 1000
}#mallSearch #mq, #mallSearch fieldset, .mallSearch-input {position: relative
}.headerLayout {width: 990px;padding-top: 26px;margin: 0 auto
}.header-extra {overflow: hidden
}#mallSearch {float: right;padding-top: 25px;width: 390px;overflow: hidden
}.mallSearch-form {border: solid #FF0036;border-width: 3px 0 3px 3px
}.mallSearch-input {background: #fff;height: 30px
}#mallSearch #mq {color: #000;margin: 0;z-index: 2;width: 289px;height: 20px;line-height: 20px;padding: 5px 3px 5px 5px;outline: 0;border: none;font-weight: 900;background: url(data:image/gif;base64,R0lGODlhAQADAJEAAObm5t3d3ff39wAAACH5BAAAAAAALAAAAAABAAMAAAICDFQAOw==) repeat-x;-webkit-box-sizing: content-box;-moz-box-sizing: content-box;box-sizing: content-box
}#mallSearch button {position: absolute;right: 0;top: 0;width: 90px;border: 0;font-size: 16px;letter-spacing: 4px;cursor: pointer;color: #fff;background-color: #FF0036;height: 30px;overflow: hidden;font-family: '\5FAE\8F6F\96C5\9ED1', arial, "\5b8b\4f53"
}#mallSearch .s-combobox {height: 30px
}#mallSearch .s-combobox .s-combobox-input:focus {outline: 0
}button::-moz-focus-inner {border: 0;padding: 0;margin: 0
}.page-not-market #mallSearch {width: 540px !important
}.page-not-market #mq {width: 439px !important
}/*** uncss> filename: http://localhost:9090/css/test.css ***/
#mallSearch {float: none
}.page-not-market #mallLogo {width: 280px
}.header-list-app #mallSearch {width: 448px !important
}.header-list-app #mq {width: 347px !important
}@media (min-width: 1210px) {#header .headerCon, #header .headerLayout, .main {width: 1190px !important}.header-list-app #mallSearch {width: 597px !important}.header-list-app #mq {width: 496px !important}
}@media (min-width: 600px) and (max-width: 800px) and (orientation: portrait) {.pg .page {min-width: inherit !important}.pg #mallPage, .pg #mallPage #header {min-width: 740px !important}.pg #header .headerCon, .pg #header .headerLayout, .pg .main {width: 740px !important}.pg #mallPage #mallLogo {width: 260px}.pg #header {min-width: inherit}.pg #mallSearch .mallSearch-input {padding-right: 95px}.pg #mallSearch .s-combobox {width: 100% !important}.pg #mallPage .header-list-app #mallSearch {width: auto !important}.pg #mallPage .header-list-app #mallSearch #mq {width: 100% !important;padding: 5px 0 5px 5px}
}i {font-style: normal
}.main, .page {position: relative
}.page {overflow: hidden
}@font-face {font-family: tm-list-font;src: url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.eot);src: url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.eot?#iefix) format('embedded-opentype'), url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.woff) format('woff'), url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.ttf) format('truetype'), url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.svg#iconfont) format('svg')
}::selection {background: rgba(0, 0, 0, .1)
}* {-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, .3)
}b {font-weight: 400
}.page {background: #fff;min-width: 990px
}#content {margin: 0 !important;width: 100% !important
}.main {margin: auto;width: 990px
}.main img {-ms-interpolation-mode: bicubic
}.fSort i {background: url(//img.alicdn.com/tfs/TB1XClLeAY2gK0jSZFgXXc5OFXa-165-206.png) 9999px 9999px no-repeat
}#mallSearch .s-combobox {width: auto
}::-ms-clear, ::-ms-reveal {display: none
}.attrKey {white-space: nowrap;text-overflow: ellipsis
}.attrs {border-top: 1px solid #E6E2E1
}.attrs a {outline: 0
}.attr {background-color: #F7F5F5;border-color: #E6E2E1 #E6E2E1 #D1CCC7;border-style: solid solid dotted;border-width: 0 1px 1px
}.attr ul:after, .attr:after {display: block;clear: both;height: 0;content: ' '
}.attrKey {float: left;padding: 7px 0 0;width: 10%;color: #B0A59F;text-indent: 13px
}.attrKey {display: block;height: 16px;line-height: 16px;overflow: hidden
}.attrValues {position: relative;float: left;background-color: #FFF;width: 90%;padding: 4px 0 0;overflow: hidden
}.attrValues ul {position: relative;margin-right: 105px;margin-left: 25px
}.attrValues ul.av-collapse {overflow: hidden
}.attrValues li {float: left;height: 22px;line-height: 22px
}.attrValues li a {position: relative;color: #806F66;display: inline-block;padding: 1px 20px 1px 4px;line-height: 20px;height: 20px;white-space: nowrap
}.attrValues li a:hover {color: #ff0036;text-decoration: none
}.brandAttr .attr {border: 2px solid #D1CCC7;margin-top: -1px
}.brandAttr .attrKey {padding-top: 9px
}.brandAttr .attrValues {padding-top: 6px
}.brandAttr .av-collapse {overflow: hidden;max-height: 60px
}.brandAttr li {margin: 0 8px 8px 0
}.brandAttr li a {text-overflow: ellipsis;overflow: hidden
}.navAttrsForm {position: relative
}.relKeyTop {padding: 4px 0 0;margin-left: -13px;height: 16px;overflow: hidden;width: 100%
}.relKeyTop li {display: inline-block;border-left: 1px solid #ccc;line-height: 1.1;padding: 0 12px
}.relKeyTop li a {color: #999
}.relKeyTop li a:hover {color: #ff0036;text-decoration: none
}.filter i {display: inline-block;overflow: hidden
}.filter {margin: 10px 0;padding: 5px;position: relative;z-index: 10;background: #faf9f9;color: #806f66
}.filter i {position: absolute
}.filter a {color: #806f66;cursor: pointer
}.filter a:hover {color: #ff0036;text-decoration: none
}.fSort {float: left;height: 22px;line-height: 20px;line-height: 24px \9;border: 1px solid #ccc;background-color: #fff;z-index: 10
}.fSort {position: relative
}.fSort {display: inline-block;margin-left: -1px;overflow: hidden;padding: 0 15px 0 5px
}.fSort:hover, a.fSort-cur {color: #ff0036;background: #F1EDEC
}.fSort i {top: 6px;right: 5px;width: 7px;height: 10px;line-height: 10px
}.fSort .f-ico-arrow-d {background-position: -22px -23px
}.fSort-cur .f-ico-arrow-d, .fSort:hover .f-ico-arrow-d {background-position: -30px -23px
}i.f-ico-triangle-mb, i.f-ico-triangle-mt {border: 4px solid transparent;height: 0;width: 0
}i.f-ico-triangle-mt {border-bottom: 4px solid #806F66;top: 2px
}i.f-ico-triangle-mb {border-top: 4px solid #806F66;border-width: 3px \9;right: 6px \9;top: 12px
}:root i.f-ico-triangle-mb {border-width: 4px \9;right: 5px \9
}i.f-ico-triangle-mb, i.f-ico-triangle-mt {border: 4px solid transparent;height: 0;width: 0
}i.f-ico-triangle-mt {border-bottom: 4px solid #806F66;top: 2px
}i.f-ico-triangle-mb {border-top: 4px solid #806F66;border-width: 3px \9;right: 6px \9;top: 12px
}:root i.f-ico-triangle-mb {border-width: 4px \9;right: 5px \9
}.view:after {clear: both;content: ' '
}.productImg, .productPrice em b {vertical-align: middle
}.product {position: relative;float: left;padding: 0;margin: 0 0 20px;line-height: 1.5;overflow: visible;z-index: 1
}.product:hover {overflow: visible;z-index: 3;background: #fff
}.product-iWrap {position: absolute;background-color: #fff;margin: 0;padding: 4px 4px 0;font-size: 0;border: 1px solid #f5f5f5;border-radius: 3px
}.product-iWrap * {font-size: 12px
}.product:hover .product-iWrap {height: auto;margin: -3px;border: 4px solid #ff0036;border-radius: 0;-webkit-transition: border-color .2s ease-in;-moz-transition: border-color .2s ease-in;-ms-transition: border-color .2s ease-in;-o-transition: border-color .2s ease-in;transition: border-color .2s ease-in
}.productPrice, .productShop, .productStatus, .productTitle {display: block;overflow: hidden;margin-bottom: 3px
}.view:after {display: block
}.view {margin-top: 10px
}.view:after {height: 0
}.productImg-wrap {display: table;table-layout: fixed;height: 210px;width: 100%;padding: 0;margin: 0 0 5px
}.productImg-wrap a, .productImg-wrap img {max-width: 100%;max-height: 210px
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}.productImg img {display: block;margin: 0 auto
}.productPrice {font-family: arial, verdana, sans-serif !important;color: #ff0036;font-size: 14px;height: 30px;line-height: 30px;margin: 0 0 5px;letter-spacing: normal;overflow: inherit !important;white-space: nowrap
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}.productTitle {display: block;color: #666;height: 14px;line-height: 12px;margin-bottom: 3px;word-break: break-all;font-size: 0;position: relative
}.productTitle * {font-size: 12px;font-family: \5FAE\8F6F\96C5\9ED1;line-height: 14px
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}.productTitle a:hover {color: #ff0036 !important
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}.productShop {position: relative;height: 22px;line-height: 20px;margin-bottom: 5px;color: #999;white-space: nowrap;overflow: visible
}.productStatus {position: relative;height: 32px;border: none;border-top: 1px solid #eee;margin-bottom: 0;color: #999
}.productStatus span {float: left;display: inline-block;border-right: 1px solid #eee;width: 39%;padding: 10px 1px;margin-right: 6px;line-height: 12px;text-align: left;white-space: nowrap
}.productStatus a, .productStatus em {margin-top: -8px;font-family: arial;font-size: 12px;font-weight: 700
}.productStatus em {color: #b57c5b
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}.product-iWrap {min-height: 98%;width: 210px
}.view {padding-left: 5px;padding-right: 5px
}.view {width: 1023px
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}@media (min-width: 1210px) {.view {width: 1210px;padding-left: 5px;padding-right: 5px}.view .product {width: 220px;margin-right: 20px}
}@media (min-width: 600px) and (max-width: 800px) and (orientation: portrait) {.view {width: 775px;padding-left: 5px;padding-right: 5px}.view .product {width: 220px;margin-right: 35px}
}.product {height: 372px
}.grid-nosku .product {height: 333px
}

static/images/jdlogo.png

static/js

 这里需要下载axios.min.js    jquery.min.js   vue.min.js

templates/

<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head><meta charset="utf-8"/><title>小白Java-ES仿京东实战</title><link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/><script th:src="@{/js/jquery.min.js}"></script>
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*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* 。完结！