笔记-Elasticsearch01

一、索引库的增删改查(DSL)

1.1创建索引库

格式:

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

示例:

PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
       "price":{
        "type": "double"
      },
       "catagory":{
        "type": "keyword"
      },
      "brand":{
        "properties": {
          "brandName":{
            "type":"keyword"
          },
          "logo":{
            "type":"keyword",
            "index":false
          }
        }
      }
    }
  }
}

1.2查询索引库

格式:

GET /索引库名

示例:

 1.3删除索引库

格式

DELETE /索引库名

示例

总结

索引库操作有哪些?

  • 创建索引库:PUT /索引库名
  • 查看索引库:GET /索引库名
  • 删除索引库:DELETE /索引库名
  • 禁止修改索引库,但是可以添加新的字段

二、文档的增删改查(DSL)

2.1新增文档

格式:

POST|PUT /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}

示例:

POST|PUT /heima/_doc/1
{
  "title":"红米note10 Pro",
  "category":"手机",
  "brand":{
    "brandName":"小米",
    "logo":"http://images.mi.com/asdfadf.jpg"
  }
}

2.2 查询文档

根据rest风格,新增是post,查询应该是get,不过查询一般都需要条件,这里我们把文档id带上。

语法:

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

示例:

GET /heima/_doc/1

 2.3 修改文档

语法:

POST|PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

总结

文档操作有哪些?

  • 创建文档:PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }

  • 查询文档:GET /{索引库名}/_doc/文档id

  • 删除文档:DELETE /{索引库名}/_doc/文档id

  • 修改文档:

    判断是否有ID,有就修改,没有就新增

三、RestApi

3.1初始化RestClient

1)引入es的RestHighLevelClient依赖:

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

2)因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2,所以我们需要覆盖默认的ES版本:

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

3)初始化RestHighLevelClient:

初始化的代码如下

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://192.168.136.160:9200")
));

这里为了单元测试方便,我们创建一个测试类HotelIndexTest,然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中:

package cn.itcast.hotel;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.IOException;

public class HotelIndexTest {
    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void begin() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.136.160:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void end() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

3.2创建索引库(了解)

创建索引库,我们一般就直接在kibana中创建,不使用java代码

代码解读

创建索引库的API如下:

代码分为三步:

1)创建Request对象。因为是创建索引库的操作,因此Request是CreateIndexRequest。
2)添加请求参数,其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长,这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE,让代码看起来更加优雅。
3)发送请求,client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型,封装了所有与索引库操作有关的方法。
完整示例
在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下,创建一个类,定义mapping映射的JSON字符串常量:
 

package cn.itcast.hotel.constants;

public class HotelConstants {
    public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
            "  \"mappings\": {\n" +
            "    \"properties\": {\n" +
            "      \"id\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"name\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"address\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"score\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"city\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"starName\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"business\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"location\":{\n" +
            "        \"type\": \"geo_point\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"pic\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"all\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";
}

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中,编写单元测试,实现创建索引:

@Test
void createHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.准备请求的参数:DSL语句
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

3.3删除索引库(了解)

删除索引库的DSL语句非常简单:

DELETE /hotel

与创建索引库相比:

请求方式从PUT变为DELTE
请求路径不变
无请求参数
所以代码的差异,注意体现在Request对象上。依然是三步走:

1)创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
2)准备参数。这里是无参
3)发送请求。改用delete方法
在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中,编写单元测试,实现删除索引:
 

@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

3.4 判断索引库是否存在(了解)

判断索引库是否存在,本质就是查询,对应的DSL是:

GET /hotel

因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走:

1)创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
2)准备参数。这里是无参
3)发送请求。改用exists方法

@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.输出
    System.err.println(exists ? "索引库已经存在!" : "索引库不存在!");
}

总结


JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。

索引库操作的基本步骤:

初始化RestHighLevelClient
创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
准备DSL( Create时需要,其它是无参)
发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法,xxx是create、exists、delete

四、RestClient操作文档(重点)

新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来,写入elasticsearch中。

索引库实体类

数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下

@Data
@TableName("tb_hotel")
public class Hotel {
    @TableId(type = IdType.INPUT)
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String longitude;
    private String latitude;
    private String pic;
}

与我们的索引库结构存在差异:

  • longitude和latitude需要合并为location

因此,我们需要定义一个新的类型,与索引库结构吻合:

package cn.itcast.hotel.pojo;

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
    }
}

语法说明

新增文档的DSL语句如下:

POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}

可以看到与创建索引库类似,同样是三步走:

  • 1)创建Request对象
  • 2)准备请求参数,也就是DSL中的JSON文档
  • 3)发送请求

变化的地方在于,这里直接使用client.xxx()的API,不再需要client.indices()了。

完整代码
我们导入酒店数据,基本流程一致,但是需要考虑几点变化:

酒店数据来自于数据库,我们需要先查询出来,得到hotel对象
hotel对象需要转为HotelDoc对象
HotelDoc需要序列化为json格式
因此,代码整体步骤如下:

1)根据id查询酒店数据Hotel
2)将Hotel封装为HotelDoc
3)将HotelDoc序列化为JSON
4)创建IndexRequest,指定索引库名和id
5)准备请求参数,也就是JSON文档
6)发送请求
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:
 

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转json
    String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

    // 1.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    // 2.准备Json文档
    request.source(json, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

查询文档

语法说明

查询的DSL语句如下:

GET /hotel/_doc/{id}

非常简单,因此代码大概分两步:

  • 准备Request对象
  • 发送请求

不过查询的目的是得到结果,解析为HotelDoc,因此难点是结果的解析。完整代码如下:

可以看到,结果是一个JSON,其中文档放在一个_source属性中,因此解析就是拿到_source,反序列化为Java对象即可。

与之前类似,也是三步走:

1)准备Request对象。这次是查询,所以是GetRequest
2)发送请求,得到结果。因为是查询,这里调用client.get()方法
3)解析结果,就是对JSON做反序列化
完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:
 

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
    // 2.发送请求,得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();

    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}

删除文档

删除的DSL为是这样的:

DELETE /hotel/_doc/{id}

与查询相比,仅仅是请求方式从DELETE变成GET,可以想象Java代码应该依然是三步走:

1)准备Request对象,因为是删除,这次是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
2)准备参数,无参
3)发送请求。因为是删除,所以是client.delete()方法
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:
 

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

修改文档
语法说明
修改我们讲过两种方式:

全量修改:本质是先根据id删除,再新增
增量修改:修改文档中的指定字段值
在RestClient的API中,全量修改与新增的API完全一致,判断依据是ID:

如果新增时,ID已经存在,则修改
如果新增时,ID不存在,则新增
这里不再赘述,我们主要关注增量修改。

代码示例如图:

与之前类似,也是三步走:

1)准备Request对象。这次是修改,所以是UpdateRequest
2)准备参数。也就是JSON文档,里面包含要修改的字段
3)更新文档。这里调用client.update()方法
完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试
 

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
        "price", "952",
        "starName", "四钻"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

批量导入文档
案例需求:利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。

步骤如下:

利用mybatis-plus查询酒店数据
将查询到的酒店数据(Hotel)转换为文档类型数据(HotelDoc)
利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理,实现批量新增文档
语法说明
批量处理BulkRequest,其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。

其中提供了一个add方法,用来添加其他请求:
在这里插入图片描述

完整代码

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
    // 批量查询酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();

    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备参数,添加多个新增的Request
    for (Hotel hotel : hotels) {
        // 2.1.转换为文档类型HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 2.2.创建新增文档的Request对象
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

小结
文档操作的基本步骤:

初始化RestHighLevelClient
创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
准备参数(Index、Update、Bulk时需要)
发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法,xxx是index、get、update、delete、bulk
解析结果(Get时需要)
 

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值