命令查询职责分离模式(command query responsibility segregation，cqrs)从业务上分离修改 (command，增，删，改，会对系统状态进行修改)和查询（query，查，不会对系统状态进行修改)的行为。从而使得逻辑更加清晰，便于对不同部分进行针对性的优化。
cqrs有以下几点有点：
- 1.分工明确，可以负责不同的部分；
- 2.将业务上的命令和查询的职责分离能够提高系统的性能、可扩展性和安全性。并且在系统的演化中能够保持高度的灵活性，能够防止出现crud模式中，对查询或者修改中的某一方进行改动，导致另一方出现问题的情况；
- 3.逻辑清晰，能够看到系统中的那些行为或者操作导致了系统的状态变化；
- 4.可以从数据驱动(data-driven) 转到任务驱动(task-driven)以及事件驱动(event-driven)。
因此command使用普通数据库（关系型数据库或非关系型数据库），query使用效率查询效率更高的elasticsearch。
如何确保数据库和elasticsearch的数据的一致性？
- 我们可以使用事件驱动(event-driven)即spring data的domain event同步数据，可参考博客： 。
当老数据库有大量数据需要导入elasticsearch时，可参考博客：
spring data elasticsearch使用的是transport client，而elasticsearch欧洲杯足彩官网推荐使用rest client。阿里云的elasticsearch使用transport client目前还在存在问题，阿里云推荐使用rest client。
本示例使用的是spring data jest链接elasticsearch，elasticsearch的版本为：5.5.3（目前只有spring boot 2.0以上版本支持）
1.项目构建
- 1.pom依赖如下：
com.github.vanroy
spring-boot-starter-data-jest
3.0.0.release
io.searchbox
jest
5.3.2
- 2.配置文件
spring:
data:
jest:
uri: http://127.0.0.1:9200
username: elastic
password: changeme
2.构造查询条件
以简单的实体类为例
package com.hfcsbc.esetl.domain; import lombok.data; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.document; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.field; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.fieldtype; import javax.persistence.entity; import javax.persistence.id; import javax.persistence.onetoone; import java.util.date; import java.util.list; /** * create by pengchao on 2018/2/23 */ @document(indexname = "person", type = "person", shards = 1, replicas = 0, refreshinterval = "-1") @entity @data public class person { @id private long id; private string name; @onetoone @field(type = fieldtype.nested) private listaddress; private integer number; private integer status; private date birthday; }
package com.hfcsbc.esetl.domain;
import lombok.data;
import javax.persistence.entity;
import javax.persistence.id;
/**
* create by pengchao on 2018/2/23
*/
@entity
@data
public class address {
@id
private long id;
private string name;
private integer number;
}
- 1.根据多个状态查询(类似于sql的in)
boolquerybuilder orderstatuscondition = querybuilders.boolquery()
.should(querybuilders.termquery("status", 1))
.should(querybuilders.termquery("status", 2))
.should(querybuilders.termquery("status", 3))
.should(querybuilders.termquery("status", 4))
.should(querybuilders.termquery("status", 5));
- 2.and链接查询(类似于sql的and)
boolquerybuilder querybuilder = querybuilders.boolquery();
querybuilder
.must(querybuilder1)
.must(querybuilder2)
.must(querybuilder3);
- 3.range查询（类似于sql的between .. and ..)
querybuilder rangequery = querybuilders.rangequery("birthday").from(yesterday).to(today);
- 4.嵌套对象查询
querybuilder querybuilder = querybuilders.nestedquery("nested", querybuilders.termquery("address.id", 100001), scoremode.none);
scoremode: 定义other join side中score是如何被使用的。如果不关注scoring，我们只需要设置成scoremode.none，此种方式会忽略评分因此会更高效和节约内存
3.获取统计数据
- 1.非嵌套获取数据求和
sumaggregationbuilder sumbuilder = aggregationbuilders.sum("sum").field("number");
searchquery searchquery = new nativesearchquerybuilder()
.withindices(query_index)
.withtypes(query_type)
.withquery(boolquerybuilder)
.addaggregation(sumbuilder).build();
aggregatedpage account = (aggregatedpage) esparkingorderrepository.search(esquerybuilders.buildyesterdayarrearssumquery(employeeid));
int sum = account.getaggregation("sum", sumaggregation.class).getsum().intvalue();
- 2.嵌套数据求和
sumaggregationbuilder sumbuilder = aggregationbuilders.sum("sum").field("adress.num");
aggregationbuilder aggregationbuilder = aggregationbuilders.nested("nested", "adress").subaggregation(sumbuilder);
searchquery searchquery = new nativesearchquerybuilder()
.withindices(query_index)
.withtypes(query_type)
.withquery(boolquerybuilder)
.addaggregation((abstractaggregationbuilder) aggregationbuilder).build();
aggregatedpage account = (aggregatedpage) esparkingorderrepository.search(esquerybuilders.buildyesterdayarrearssumquery(employeeid));
int sum = account.getaggregation("nested", sumaggregation.class).getaggregation("sum", sumaggregation.class).getsum().intvalue();
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