Elasticsearch 7.8.0从入门到精通

安装Elasticsearch 7.8.0

官网：Elasticsearch 7.8.0 | Elastic

大家下载所需要的安装包即可。然后解压缩：

Elasticsearch是通过java编写的，所以自带jdk。多好，下载Elasticsearch赠送jdk 0.0，不过一般我们用自己的jdk。

要启动Elasticsearch服务，就直接进入bin目录，并打开elasticsearch.bat文件。

这样就启动好了。

注意：9300端口为Elasticsearch集群间组件的通信端口，9200端口为浏览器访问的http协议RESTful端口。

启动之后，可以打开浏览器：localhost:9200

可能你们的和我这个描述不一样，因为我修改了它的配置文件，但是只要出现这种类似的，就说明启动成功了。

注意：在启动的时候，由于版本问题，但凡使用超过java11的版本都有可能出现启动失败问题。

这个东西在启动的时候就有了，意思是这个版本用的是java11，但是我们用java8是完全没有问题的。但到了Java17的时候很多东西都改变了。当然版本小于1.8也会出错。

所以用java17运行Elasticsearch 7.8.0的时候会有很大机率出错。

了解什么是正排索引什么是倒排索引

正排索引（Forward Index）：
- 正排索引是一种将文档与其对应的词项（terms）列表建立关联的索引结构。
- 对于每篇文档，正排索引会记录文档中的所有词项以及它们的位置信息。
- 通过正排索引，可以直接获取到文档中的内容，而不需要进行复杂的检索操作。
倒排索引（Inverted Index）：
- 倒排索引是一种将词项与包含这些词项的文档建立关联的索引结构。
- 对于每个词项，倒排索引记录包含该词项的所有文档的标识符或其他相关信息。
- 通过倒排索引，可以快速地找到包含特定词项的所有文档，实现高效的文档检索。

举例说明：

文档1: "机器学习是人工智能的一个重要分支。"
文档2: "深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。"

正排索引示例：

文档1: [机器学习, 人工智能, 重要, 分支]
文档2: [深度学习, 图像识别, 显著, 成果]

倒排索引示例：

机器学习: [文档1]
人工智能: [文档1]
重要: [文档1]
分支: [文档1]

深度学习: [文档2]
图像识别: [文档2]
显著: [文档2]
成果: [文档2]

而我们的Elasticsearch使用的就是倒排索引

restful风格

RESTful（Representational State Transfer）是一种基于资源的软件架构风格，通常用于设计网络应用程序的 API。以下是一些与RESTful风格相关的主要原则和特征：

资源（Resources）：
- RESTful 设计强调资源的概念，每个资源都有一个唯一的标识符（URI）。
- 资源可以是任何具体或抽象的实体，如用户、产品、服务等。
表现层（Representation）：
- 资源的状态通过表现层进行传输，可以是 JSON、XML 等格式。
- 客户端和服务器之间的通信是无状态的。
状态转移（State Transfer）：
- RESTful 通过对资源的表现层进行操作来实现状态的转移。
- 客户端通过标准的 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE 等）对资源进行操作。
统一接口（Uniform Interface）：
- RESTful 鼓励使用统一的接口，使得不同的应用可以通过相同的接口进行通信。
- 统一接口包括标识资源的 URI、通过标准 HTTP 方法对资源进行操作、使用标准的媒体类型（如JSON）等。
无状态（Stateless）：
- RESTful 架构是无状态的，每个请求都包含了足够的信息以便服务器理解和处理请求。
- 服务器不会存储客户端的状态，每个请求都是独立的。
可缓存性（Cacheability）：
- RESTful 支持可缓存性，使得客户端可以缓存服务器的响应，提高性能和降低服务器负载。
按需扩展性（Layered System）：
- RESTful 架构支持按需扩展性，系统可以通过添加新的层来扩展功能。
无连接（Stateless Communication）：
- RESTful 通信是无连接的，每个请求从客户端到服务器都包含了所有的信息。

RESTful 风格的设计使得系统更具可伸缩性、可维护性，同时提供了清晰的接口，使得不同系统能够有效地协同工作。这种风格通常用于构建 Web 服务和 API。

注意：Elasticsearch 允许GET、PUT、HEAD、DELETE请求。而post和put是针对文档的，但是put要求幂等性，而post并不要求，如果没有定义主键，Elasticsearch的文档创建的时候每次返回的主键都是不一样的，所以用put会报错

Elasticsearch的使用：索引操作

1、创建索引

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库。

在Postman中，向ES服务器发出Put请求：http://127.0.0.1:9200/cyl

哦对了，这个工具用的是postman

2、查询索引

在Postman中，向ES服务器发出GET请求：http://127.0.0.1:9200/cyl

如果想查询所有的索引：GET下面命令

http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

3、删除索引

在Postman中，向ES服务器发出DELETE请求：http://127.0.0.1:9200/cyl

删除成功。

Elasticsearch的使用：文档操作

创建文档

Post 请求http://127.0.0.1:9200/cyl/_doc

{
  "title": "Elasticsearch Introduction",
  "content": "Elasticsearch is a powerful search engine."
}

由于幂等性原因，我加了个自定义主键，就可以用put了。

PUT 请求http://127.0.0.1:9200/cyl/_doc/1001

查询文档

GET请求：http://127.0.0.1:9200/cyl/_doc/1001

查询cyl索引下的全部数据

Get请求：http://127.0.0.1:9200/cyl/_search

删除文档

DELETE 请求http://127.0.0.1:9200/cyl/_doc/1001

Elasticsearch的使用：文档数据修改

全量修改

Put请求 http://127.0.0.1:9200/cyl/_doc/1001

{
  "title": "Elasticsearch Introduction",
  "content": "Elasticsearch is a powerful search engine.",
  "cyl": "tql"
}

局部修改

Post请求：http://127.0.0.1:9200/cyl/_update/1001

{
    "doc":{
         "content": "Elasticsearch is not good search engine."
    }
}

Elasticsearch的使用：条件查询

条件查询

Get请求：http://127.0.0.1:9200/cyl/_search?q=cyl:tql

q后面接字段：值

一般是按照请求体查询。

Get请求：http://127.0.0.1:9200/cyl/_search

{
    "query":{
        "match":{
            "cyl":"tql"
        }
    }
}

查询所有：

{
   "query":{
      "match_all":{
    
      }
   }

}

分页查询

{
   "query":{
      "match_all":{
    
      }
   },
      "from":0,
      "size":1

}

分页查询只查看某个关键字

{
   "query":{
      "match_all":{
    
      }
   },
      "from":0,
      "size":1,
      "_source":"title"

}

分页查询并排序

{
   "query":{
      "match_all":{
    
      }
   },
      "from":0,
      "size":1,
      "_source":"title",
      "sort":{
          "title":{
              "order":"desc"
          }
      }

}

由于不是数字，可能会出错。

Elasticsearch的使用：其他查询

布尔查询（Boolean Query）：

布尔查询是 Elasticsearch 中最基本的多条件查询方式，可以通过 must、should、must_not 等关键词组合多个查询条件。
must：所有查询条件都必须匹配。
should：至少有一个查询条件匹配，增加文档的相关性。
must_not：查询条件不能匹配。

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "Elasticsearch" } },
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2022-01-01" } } }
      ],
      "should": [
        { "match": { "content": "search engine" } }
      ],
      "must_not": [
        { "term": { "status": "archived" } }
      ]
    }
  }
}

范围查询（Range Query）

使用范围查询可以按照某个字段的范围条件进行检索。
例如，检索某个时间范围内的文档。

{
  "query": {
    "range": {
      "publish_date": {
        "gte": "2022-01-01",
        "lte": "2022-12-31"
      }
    }
  }
}

通配符查询（Wildcard Query）：

使用通配符查询来匹配符合通配符模式的字段值。
例如，匹配以 "elasticsearch" 开头的文档。

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title.keyword": "elasticsearch*"
    }
  }
}

模糊查询（Fuzzy Query）：

模糊查询用于在查询中包含拼写错误或相似度较高的文档。
例如，查找与 "elasticsearch" 相似的文档。

{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "elasticsearch",
        "fuzziness": 2
      }
    }
  }
}

全文检索（Full-Text Search）：

全文检索是一种用于搜索文本数据的技术，它允许用户在大量文本数据中查找包含特定关键词或短语的文档。
Elasticsearch 默认情况下对文本字段使用全文检索。全文检索考虑到词的位置、频率和其他文本特征，以提供更准确和相关性高的搜索结果。
使用match、match_phrase等查询来执行全文检索。

{
  "query": {
    "match": {
      "content": "Elasticsearch tutorial"
    }
  }
}

上述查询将返回包含 "Elasticsearch" 和 "tutorial" 中任意一个或两者的文档。

完全匹配（Exact Match）：

完全匹配是指只搜索精确匹配搜索条件的文档。它不考虑文本的分词和相关性，而是要求字段的值与搜索条件完全相等。
使用term或terms查询来执行完全匹配。

{
  "query": {
    "term": {
      "title.keyword": "Elasticsearch"
    }
  }
}

上述查询将返回具有 "title.keyword" 字段值完全等于 "Elasticsearch" 的文档。注意，这里使用了 ".keyword" 后缀，表示确切匹配。

词条聚合（Terms Aggregation）：

词条聚合用于对文档中某个字段的值进行分组，并统计每个分组中的文档数量。

{
  "aggs": {
    "group_by_category": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      }
    }
  }
}

范围聚合（Range Aggregation）：

范围聚合用于将文档分组到指定的数值范围内，并计算每个范围的文档数量。

{
  "aggs": {
    "price_ranges": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          { "from": 0, "to": 50 },
          { "from": 50, "to": 100 },
          { "from": 100, "to": 200 }
        ]
      }
    }
  }
}

日期直方图聚合（Date Histogram Aggregation）：

日期直方图聚合用于按时间间隔对文档进行分组，并统计每个时间间隔的文档数量。

{
  "aggs": {
    "monthly_sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "sale_date",
        "calendar_interval": "month"
      }
    }
  }
}

嵌套聚合（Nested Aggregation）：

嵌套聚合用于在另一个聚合的结果上执行额外的聚合操作。

{
  "aggs": {
    "group_by_category": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Elasticsearch映射关系

在Elasticsearch中，映射（Mapping）是定义索引中字段的数据类型及其属性的过程。每个索引都有一个映射，而映射定义了索引中存储的数据的结构和特性。以下是关于Elasticsearch映射的一些重要概念：

字段数据类型（Field Data Types）：

- Elasticsearch支持多种字段数据类型，如文本、数值、日期、地理位置等。每个字段都必须有一个明确定义的数据类型，以确保数据的正确性和一致性。
动态映射（Dynamic Mapping）：
- Elasticsearch具有动态映射的功能，即当你索引一个文档时，Elasticsearch能够自动检测文档中的字段及其数据类型，并创建相应的映射。这使得索引可以适应不同类型的文档。
映射属性（Mapping Properties）：
- 映射属性定义了字段的一些特性，例如是否存储原始值、是否启用全文搜索、是否启用聚合等。通过映射属性，你可以调整字段的行为以满足特定的需求。
嵌套字段（Nested Fields）：
- Elasticsearch支持嵌套字段，允许在一个文档中嵌套另一个文档。这对于处理复杂的数据结构非常有用，如嵌套的JSON对象。
复杂字段类型（Complex Field Types）：
- 复杂字段类型包括对象、数组等，允许在一个字段中存储多个值或复杂的结构化数据。
索引模板（Index Templates）：
- 索引模板允许你在创建索引时自动应用映射，以确保新创建的索引具有一致的结构。这对于管理大量相似索引的情况非常有用。

以下是一个简单的映射示例，用于说明映射的基本结构：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "tags": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

上述映射定义了一个包含标题、价格、时间戳、标签和地理位置的文档的索引。每个字段都有指定的数据类型和可能的映射属性。

javaApi，用java操作Elasticsearch

创建一个maven项目

pom文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.cyl</groupId>
    <artifactId>test01</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
            <version>7.8.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>7.8.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.13.2</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

运行一个简单的项目

package org.cyl;


import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

import java.io.IOException;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建es客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http"))
        );
        //关闭es客户端
        client.close();
    }
}

JavaApi 索引的创建

package org.cyl;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;

import java.io.IOException;

public class ESIndex_Create {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建es客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http"))
        );

        //创建索引
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("user");

        CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //响应状态
        boolean acknowledged = createIndexResponse.isAcknowledged();
        System.out.println("索引操作:"+acknowledged);
        //关闭es客户端
        client.close();
    }
}

Java Api 索引的查询

package org.cyl;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexResponse;

import java.io.IOException;

public class ESIndex_Search {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建es客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http"))
        );

        //查询索引
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("user");

        GetIndexResponse getIndexResponse = client.indices().get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //响应状态
        System.out.println(getIndexResponse.getAliases());
        System.out.println(getIndexResponse.getMappings());
        System.out.println(getIndexResponse.getSettings());
        //关闭es客户端
        client.close();
    }
}

Java Api 索引的删除

package org.cyl;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexResponse;

import java.io.IOException;

public class ESIndex_Delete {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建es客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http"))
        );

        //查询索引
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("user");

        AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //响应状态
        System.out.println("删除索引:"+delete.isAcknowledged());
        //关闭es客户端
        client.close();
    }
}

Java Api 文档的添加

创建user类

package org.cyl;

public class User {
    private String name;
    private String sex;
    private Integer age;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getSex() {
        return sex;
    }

    public void setSex(String sex) {
        this.sex = sex;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }
}

添加pom文件内容

  <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.9.9</version>
        </dependency>

package org.cyl;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

import java.io.IOException;

public class ESDoc_Insert {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建es客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http"))
        );

        //插入数据
        IndexRequest request=new IndexRequest();
        request.index("user").id("1001");

        User user=new User();
        user.setName("zhangsan");
        user.setAge(30);
        user.setSex("男");

        //向ES插入数据，必须将数据转换为json格式
        ObjectMapper mapper=new ObjectMapper();
        String userJson = mapper.writeValueAsString(user);
        request.source(userJson, XContentType.JSON);
        IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getResult());
        //关闭es客户端
        client.close();
    }
}

Java Api 文档的修改

package org.cyl;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

import java.io.IOException;

public class ESDoc_Update {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建es客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http"))
        );

        //修改数据
        UpdateRequest request=new UpdateRequest();
        request.index("user").id("1001");
        request.doc(XContentType.JSON,"sex","女");
        UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getResult());

        //关闭es客户端
        client.close();
    }
}

Java Api 文档的查询和删除

package org.cyl;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

import java.io.IOException;

public class ESDoc_Get {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建es客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http"))
        );

        //查询数据
        GetRequest request=new GetRequest();
        request.index("user").id("1001");
        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getSourceAsString());
        //关闭es客户端
        client.close();
    }
}

package org.cyl;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.engine.Engine;

import java.io.IOException;

public class ESDoc_Get {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建es客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http"))
        );

        //查询数据
        DeleteRequest request=new DeleteRequest();
        request.index("user").id("1001");
        DeleteResponse delete = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(delete.getResult());
        //关闭es客户端
        client.close();
    }
}

当然可以批量删除和批量插入。

Kibana7.8.0的配置

官网：Kibana 7.8.0 | Elastic

然后解压：

双击即可开启：

访问http://localhost:5601/

springboot整合Elasticsearch

添加依赖：

首先，在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加Elasticsearch的依赖。例如，使用Spring Data Elasticsearch提供的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

配置Elasticsearch连接：

在application.properties或application.yml中配置Elasticsearch连接信息，包括集群地址、端口等。

spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9200

创建实体类：

创建与Elasticsearch索引文档对应的实体类，并使用注解配置映射关系。

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;

@Document(indexName = "your_index_name", type = "your_type_name")
public class YourEntity {
    @Id
    private String id;
    private String field1;
    private String field2;

    // Getters and setters
}

创建Repository接口：

创建一个继承自ElasticsearchRepository的接口，用于操作Elasticsearch索引。

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface YourEntityRepository extends ElasticsearchRepository<YourEntity, String> {
    // Custom queries if needed
}

使用Repository进行操作：

在服务或控制器中使用创建的Repository接口进行Elasticsearch索引的增、删、改、查等操作。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class YourEntityService {
    @Autowired
    private YourEntityRepository repository;

    public YourEntity save(YourEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }

    // Other methods for CRUD operations
}