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，可参考文章：https://www.jb51.net/article/135604.htm 。
当老数据库有大量数据需要导入Elasticsearch时，可参考文章：https://www.jb51.net/article/135426.htm
Spring Data Elasticsearch使用的是transport client，而Elasticsearch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（目前只有spring boot2.0以上版本支持），Elasticsearch的版本为：5.5.3
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 List address;
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 ..)
4.嵌套对象查询
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();
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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