ElasticSearch条件更新数据

RestHighLevelClient的简单使用 二、代码 1、添加索引结构到es 2、获取索引信息 3、删除索引 4、添加数据到索引中 5、局部更新索引中的数据 6、根据文档id查询索引中的数据 7、根据文档id删除索引中的数据 8、根据查询条件删除索引中的数据 9、批量插入数据到索引中 10、批量删除索引中的数据 11、高级查询之查询全部数据 12、高级查询之term精准匹配 13、高级查询之分页查询 14、高级查询之排序查询 15、高级查询之source获取部分字段内容 16、高级查询之should匹配 17、高级查询 阅读详情

单条更新

ElasticSearch 的客户端官方推荐使用 elasticsearch-rest-high-level-client。所以本文也是基于 elasticsearch-rest-high-level-client 来构建代码。

首先来回顾下单条数据的更新是怎么做的,代码如下:

UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(index, type, id);
updateRequest.doc(documentJson, XContentType.JSON);
restHighLevelClient.update(updateRequest, options);

hql语句

POST http://47.105.66.210:9200/article_v1/doc/_update_by_query
{
    "script": {
        "source":"ctx._source['status']=0;"
    },
    "query": {
        "term": {
            "userId": 1
        }
    } 
}

按条件更新需要使用_update_by_query 来进行,query 用于指定更新数据的匹配条件,script 用于更新的逻辑。

详细使用文档:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-update-by-query.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-scripting-using.html

在 Java 代码中如何实现条件更新呢?

UpdateByQueryRequest request = new UpdateByQueryRequest("article_v1");
request.setQuery(new TermQueryBuilder("userId", 1));
request.setScript(new Script("ctx._source['status']=0;"));
restHighLevelClient.updateByQuery(request, RequestOptions.DEFAULT);

是不是也很简单,跟单条数据更新差不多,使用 UpdateByQueryRequest 构建更新对象,然后设置 Query 和 Script 就可以了。

条件更新数组

比如我们的需求是要移除 tags 中的 java,如下:

POST http://47.105.66.210:9200/article_v1/doc/_update_by_query
{
    "script": {
        "source":"ctx._source['tags'].removeIf(item -> item == 'java');"
    },
    "query": {
        "term": {
            "userId": 1
        }
    } 
}

新增的话只需要将 removeIf 改成 add 就可以了。

ctx._source['tags'].add('java');

如果有特殊的业务逻辑,Script 中还可以写判断来判断是否需要修改。

POST http://47.105.66.210:9200/article_v1/doc/_update_by_query
{
    "script": {
        "source":"if(ctx._source.type == 11) {ctx._source['tags'].add('java');}"
    },
    "query": {
        "term": {
            "userId": 1
        }
    } 
}

封装通用的条件更新

大部分场景下的更新都比较简单,根据某个字段去更新某个值,或者去更新多个值。在 Java 中如果每个地方都去写脚本,就重复了,最好是抽一个比较通用的方法来更新。

下面是简单的示列,其中还有很多需要考虑的点,像数据类型我只处理了数字,字符串,和 List,其他的大家需要自己去扩展。

public BulkByScrollResponse updateByQuery(String index, QueryBuilder query, Map<String, Object> document) {
    UpdateByQueryRequest updateByQueryRequest = new UpdateByQueryRequest(index);
    updateByQueryRequest.setQuery(query);
    StringBuilder script = new StringBuilder();
    Set<String> keys = document.keySet();
    for (String key : keys) {
        String appendValue = "";
        Object value = document.get(key);
        if (value instanceof Number) {
            appendValue = value.toString();
        } else if (value instanceof String) {
            appendValue = "'" + value.toString() + "'";
        } else if (value instanceof List){
            appendValue = JsonUtils.toJson(value);
        } else {
            appendValue = value.toString();
        }
        script.append("ctx._source.").append(key).append("=").append(appendValue).append(";");
    }
    updateByQueryRequest.setScript(new Script(script.toString()));
    return updateByQuery(updateByQueryRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}
public BulkByScrollResponse updateByQuery(UpdateByQueryRequest updateByQueryRequest, RequestOptions options) {
    Map<String, Object> catData = new HashMap<>(1);
    catData.put(ElasticSearchConstant.UPDATE_BY_QUERY_REQUEST, updateByQueryRequest.toString());
    return CatTransactionManager.newTransaction(() -> {
        try {
            return restHighLevelClient.updateByQuery(updateByQueryRequest, options);
        }catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }, ElasticSearchConstant.ES_CAT_TYPE, ElasticSearchConstant.UPDATE, catData);
}

如果有了这么一个方法,那么使用方式如下:

@Test
public void testUpdate5() {
    Map<String, Object> document = new HashMap<>();
    document.put("title", "Java");
    document.put("status", 0);
    document.put("tags", Lists.newArrayList("JS", "CSS"));
    kittyRestHighLevelClient.updateByQuery(elasticSearchIndexConfig.getArticleSaveIndexName(), new TermQueryBuilder("userId", 1), document);
}

 

mybatis执行批量更新batch update 的方法(Oracle /Mysql) mybatis在使用批量更新时mysql和oracle有一些差别,记录下以免下次忘记 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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