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在大多数的场景里，存储数据都是用MySQL这类关系型数据库，这类数据库的特点是数据存储安全性和一致性高，可以用于事务操作，但是随着数据量的增加，查询的速度也会随之降低，并且其扩展能力有限，因此在日志记录和查询等场景下，MySQL就显得力不从心，为了解决对海量数据的搜索、分析和计算，引入ES(ElasticSearch)搜索引擎。
对于IOT领域，记录设备的控制日志非常的有必要，对于客诉排查或者之后的数据分析起着很重要的作用；假如共有100w的设备，一天控制5次，那一年的数据：
100w * 5 * 365 = 9 亿
因此，为了更为较好地存储和查询数据，对于这种大量增加的数据建议用es来存储。
接下来就介绍一下，如何利用SpringBoot框架联合es存储和查询数据。
- 首先引入依赖
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId><version>2.7.4</version>
</dependency>
通过引入依赖之后，就可以使用SpringBoot提供的ElasticsearchRestTemplate模版类，在该类中有着很多方法，很方便使用。
- 配置文件，配置es连接
server:port: 8080spring:elasticsearch:rest:uris: http://127.0.0.1:9200
# username: #用户名
# password: #密码connection-timeout: 6000read-timeout: 6000
- 接着在使用的地方注入ElasticsearchRestTemplate
@Autowired
ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
- 保存数据，使用es提供save方法
elasticsearchRestTemplate.save(saveBO, getIndex(index_name));// getIndex() 方法
private IndexCoordinates getIndex(String index) {return IndexCoordinates.of(index);
}
在save方法中共有两个入参，第一个参数就是自己想存储的数据，里面的字段根据业务自定义，第二参数就是定义一个在es中的索引，其索引就像MySQL中的表名字。
- 查询es中的数据
public List query(QueryParam queryParam){// 构建查询的条件BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();// 查询条件1：设备idif (!StringUtil.isEmpty(queryParam.getApplianceId())) {queryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("applianceId.keyword", queryParam.getApplianceId()));}// 查询条件2：时间区效（开始时间&结速时间需同时传输才生效）if (queryParam.getOperateBeginDate() != null && queryParam.getOperateEndDate() != null) {queryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("operateDate").timeZone("Asia/Shanghai") .gte(queryParam.getOperateBeginDate()).lte(queryParam.getOperateEndDate()));}// 实现查询条件组装，设置分页中的起始页和每页大小。NativeSearchQuery nativeSearchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(queryBuilder).withPageable(PageRequest.of(queryParam.getPageNo(), queryParam.getPageSize())).withSorts(SortBuilders.fieldSort("operateDate").order(SortOrder.DESC)).build();// 使用elasticsearchRestTemplate.search查询数据SearchHits<QueryResult> search = elasticsearchRestTemplate.search(nativeSearchQuery, QueryResult.class, getIndex("index_name"));// 提取其中的数据，提出存储的数据QueryResultList<QueryResult> list = search.getSearchHits().stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());
}
在查询方法中，首先使用BoolQueryBuilder来构建查询的条件，在代码中使用设备id和时间进行过滤；使用NativeSearchQueryBuilder构建好查询条件、分页和降序排序；接着使用elasticsearchRestTemplate.search()查询结果；最后使用search.getSearchHits().stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList())对查询的结果进行提取。
通过以上的步骤就可以使用es存储和查询数据，其中elasticsearchRestTemplate集成度高，只需定义好入参和出参即可，其他基本都是模块化操作，非常简单方便。知道了如何使用，其里面的原理也需要了解下，有机会再探索下。