SpringBoot2.x与ELK+Oracle实现全文检索

"这篇文档详细介绍了如何在Windows环境下设置ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈，并结合Springboot2.x实现全文检索功能，特别使用了Oracle数据库和IK分词器。主要步骤包括ELK的安装、配置、Springboot集成以及Logstash的数据同步配置。" 在本文档中，首先提到了使用的是ELK堆栈的6.4.3版本，这是由Elasticsearch、Logstash和Kibana组成的开源日志分析工具。Elasticsearch是一个强大的分布式搜索引擎，Logstash用于收集、解析和转发各种数据，而Kibana则提供了一个可视化界面来展示和交互数据。 对于Elasticsearch的部署，需要在解压后的`elasticsearch-6.4.3\plugins`目录下创建`analysis-ik`子目录，并将Kibana的IK分词插件文件复制进去。IK分词器是Elasticsearch中常用的中文分词组件，能有效地对中文文本进行分词处理，提高全文检索的准确性。接着，修改`elasticsearch.yml`和`jvm.options`配置文件，设置集群名称、网络监听地址和防止中文乱码的编码设置。 然后，文档展示了如何在Springboot2.x项目中集成Elasticsearch。在`pom.xml`文件中添加`spring-boot-starter-data-elasticsearch`依赖，这允许Springboot应用与Elasticsearch进行交互。同时，需要在`application.yml`中配置Elasticsearch的集群名称和节点地址，以便Springboot应用能够连接到Elasticsearch集群。 Logstash部分，文档创建了一个名为`oracle.conf`的配置文件，用于从Oracle数据库中同步数据到Elasticsearch。输入模块使用了JDBC插件，配置了数据库连接字符串、用户名、密码和驱动库路径，这样Logstash就可以定期抽取Oracle数据库中的数据并发送到Elasticsearch。 总结来说，这个文档详细指导了如何搭建一个基于Springboot2.x的全文检索系统，该系统利用ELK堆栈和Oracle数据库进行日志分析和全文搜索，同时借助IK分词器优化中文文本的检索效果。通过Logstash的数据同步，可以实时或定时地将数据库中的数据导入到Elasticsearch，以支持高效的搜索查询。