Easy-Es 开源项目教程
2026-01-23 04:06:47作者:董斯意
1. 项目介绍
Easy-Es 是一个为简化 Elasticsearch 开发而设计的 ORM 框架。它通过提供高效的、开箱即用的功能,帮助开发者减少编码量,提升开发效率。使用 Easy-Es,开发者可以用类似 MySQL 的语法来完成 Elasticsearch 的查询操作。
主要特点
- 自动创建和更新索引:自动迁移数据,实现零停机时间。
- 自动配置:启动时自动配置。
- 灵活的查询条件:支持 Lambda 风格的 API,自动分页操作。
- 高级语法支持:支持高亮、权重、Geo 等高级语法。
2. 项目快速启动
2.1 添加依赖
首先,在你的项目中添加 Easy-Es 的依赖。
Maven
<dependency>
<groupId>org.dromara.easy-es</groupId>
<artifactId>easy-es-boot-starter</artifactId>
<version>最新版本</version>
</dependency>
Gradle
compile group: 'org.dromara.easy-es', name: 'easy-es-boot-starter', version: '最新版本'
2.2 创建 Mapper 接口
创建一个继承自 BaseEsMapper 的接口。
public interface DocumentMapper extends BaseMapper<Document> {
}
2.3 使用 Easy-Es 进行查询
使用 LambdaEsQueryWrapper 进行查询操作。
LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
wrapper.eq(Document::getTitle, "Hello World")
.eq(Document::getCreator, "Guy");
List<Document> documentList = documentMapper.selectList(wrapper);
3. 应用案例和最佳实践
3.1 案例一:文档搜索
假设你需要在一个文档库中搜索标题为 "Hi" 且作者为 "Guy" 的所有文档。
List<Document> documents = documentMapper.selectList(
EsWrappers.lambdaQuery(Document.class)
.eq(Document::getTitle, "Hi")
.eq(Document::getCreator, "Guy")
);
3.2 案例二:高级查询
使用 Easy-Es 进行复杂查询,例如高亮显示搜索结果。
LambdaEsQueryWrapper<Document> wrapper = new LambdaEsQueryWrapper<>();
wrapper.eq(Document::getTitle, "Hello World")
.eq(Document::getCreator, "Guy")
.highLight(Document::getContent);
List<Document> documentList = documentMapper.selectList(wrapper);
4. 典型生态项目
4.1 Spring Boot 集成
Easy-Es 可以与 Spring Boot 无缝集成,提供自动配置和简化开发的功能。
4.2 数据迁移工具
Easy-Es 提供了数据迁移工具,帮助开发者自动处理索引的创建和更新,确保数据迁移的顺利进行。
4.3 高级查询扩展
Easy-Es 支持多种高级查询扩展,如 Geo 查询、权重查询等,满足复杂业务需求。
通过以上模块的介绍,你可以快速上手并深入了解 Easy-Es 的使用和最佳实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
496
3.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
338
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
307
131
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
868
479
暂无简介
Dart
744
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
66
20
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882