elasticSearch-搜索引擎

搜索引擎的优势

有了数据库分页查询，为什么还需要搜索引擎？

• 搜索引擎速度上很快
• 数据库分页查询，随着数据库数据量增大，页数靠后，会导致搜索速度变慢，但是搜索引擎不会
• 搜索引擎支持分词查询，地理坐标搜索等

搜索引擎排名

• 搜索引擎技术排名：

1. Elasticsearch:搜索引擎
2. Splunk:商目
3. Solr:Apache

认识与安装elasticSearch

前世

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发

Lucene的优势：

• 易扩展
• 高性能（基于倒排索引）

今生

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
2010年Shay Banon 重写了Compass,取名为Elasticsearch。
官网地址：https:/www.elastic.co/cn/,目前最新的版本是：8.x.x

elasticsearch具备下列优势：

• 支持分布式，可水平扩展
• 提供Restful接口，可被任何语言调用

结合

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats,是一整套技术栈，被叫做ELK。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。

我们要安装的内容包含2部分：

• elasticsearch:存储、搜索和运算
• kibana:图形化展示

首先Elasticsearch不用多说，是提供核心的数据存储、搜索、分析功能的。
然后是Kibana,Elasticsearch对外提供的是Restful风格的API,任何操作都可以通过发送http请求来完成。不过http请求的方式、路径、还有请求参数的格式都有严格的规范。这些规范我们肯定记不住，因此我们要借助于Kibana这个服务。
Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可视化控制台。它的功能非常强大，包括：

• 对Elasticsearch数据的搜索、展示
• 对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形
• 对Elasticsearch的集群状态监控
• 它还提供了一个开发控制台(DevTools),在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示

安装elasticSearch

通过下面的Docker命令即可安装单机版本的elasticsearch：

docker run -d \
  --name es \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  --privileged \
  --network hm-net \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \
  elasticsearch:7.12.1

注意，这里我们采用的是elasticsearch的7.12.1版本，由于8以上版本的JavaAPI变化很大，在企业中应用并不广泛，企业中应用较多的还是8以下的版本。
如果拉取镜像困难，可以直接导入课前资料提供的镜像tar包：

安装完成后，访问9200端口，即可看到响应的Elasticsearch服务的基本信息：

安装Kibana

通过下面的Docker命令，即可部署Kibana：

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hm-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

如果拉取镜像困难，可以直接导入课前资料提供的镜像tar包：

安装完成后，直接访问5601端口，即可看到控制台页面：

选择Explore on my own之后，进入主页面：

然后选中Dev tools，进入开发工具页面：

倒排索引

传统数据库

传统数据库（如MySQL)采用正向索引，例如给下表(tb_goods)中的id创建索引：

elasticSearch

elasticsearch采用倒排索引：

• 文档(document):每条数据就是一个文档
• 词条(term):文档按照语义分成的词语

lk分词器

中文分词往往需要根据语义分析，比较复杂，这就需要用到中文分词器，例如IK分词器。IK分词器是林良益在2006年开源发布的，其采用的正向迭代最细粒度切分算法一直沿用至今。

1.安装IK分词器

方案一：在线安装
运行一个命令即可：

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

重启

docker restart es

方案二：离线安装
如果网速较差，也可以选择离线安装。
首先，查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录：

docker volume inspect es-plugins

结果如下：

[
    {
        "CreatedAt": "2024-11-06T10:06:34+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录。我们需要把IK分词器上传至这个目录。

找到课前资料提供的ik分词器插件，课前资料提供了7.12.1版本的ik分词器压缩文件，你需要对其解压：

然后上传至虚拟机的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录：

最后，重启es容器：

docker restart es

2.使用IK分词器

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：智能语义切分
• ik_max_word：最细粒度切分

我们在Kibana的DevTools上来测试分词器，首先测试Elasticsearch官方提供的标准分词器：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "马",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "序",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "学",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "习",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "太",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "棒",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 9
    },
    {
      "token" : "了",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 10
    }
  ]
}

可以看到，标准分词器智能1字1词条，无法正确对中文做分词。
我们再测试IK分词器：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

执行结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑马",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“泰裤辣”，“传智播客” 等。
IK分词器无法对这些词汇分词，测试一下：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客开设大学,真的泰裤辣！"
}

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "智",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "播",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "客",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "开设",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "真的",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "泰",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "裤",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "辣",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 9
    }
  ]
}

可以看到，传智播客和泰裤辣都无法正确分词。
所以要想正确分词，IK分词器的词库也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。
1）打开IK分词器config目录：

注意，如果采用在线安装的通过，默认是没有config目录的，需要把课前资料提供的ik下的config上传至对应目录。

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）在IK分词器的config目录新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

传智播客
泰裤辣

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

再次测试，可以发现传智播客和泰裤辣都正确分词了：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传智播客",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "开设",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "真的",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "泰裤辣",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

总结

分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时，对文档分词
• 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度
• ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

• 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
• 在词典中添加拓展词条或者停用词条

基本概念

• 索引(index):相同类型的文档的集合
• 映射(mapping):索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

数据库和elasticSearch的对比

Mapping的映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

• type:字段数据类型，常见的简单类型有：
  • 字符串：text(可分词的文本)、keyword(精确值，例如：品牌、国家、ip地址)
  • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
  • 布尔：boolean
  • 日期：date
  • 对象：object
• index:是否创建索引，默认为true
• analyzer:使用哪种分词器
• properties:该字段的子字段

restful规范

Elasticsearch提供的所有API都是Restful的接口，遵循Restful的基本规范：

创建索引和mapping

基本语法：

• 请求方式：PUT
• 请求路径：/索引库名，可以自定义
• 请求参数：mapping映射

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": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询索引库

基本语法：

• 请求方式：GET
• 请求路径：/索引库名
• 请求参数：无

格式：

GET /索引库名

示例：

GET /heima

修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。

语法说明：

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

示例：

PUT /heima/_mapping
{
  "properties": {
    "age":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

删除索引库

语法：

• 请求方式：DELETE
• 请求路径：/索引库名
• 请求参数：无

格式：

DELETE /索引库名

示例：

DELETE /heima

总结

索引库操作有哪些？

• 创建索引库：PUT /索引库名
• 查询索引库：GET /索引库名
• 删除索引库：DELETE /索引库名
• 修改索引库，添加字段：PUT /索引库名/_mapping

可以看到，对索引库的操作基本遵循的Restful的风格，因此API接口非常统一，方便记忆。

文档操作

crud操作

有了索引库，接下来就可以向索引库中添加数据了。
Elasticsearch中的数据其实就是JSON风格的文档。操作文档自然保护增、删、改、查等几种常见操作，我们分别来学习。

1.新增文档

语法：

POST /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 /heima/_doc/1
{
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

响应：

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

查看结果：

3.删除文档

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

语法：

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

示例：

DELETE /heima/_doc/1

结果：

4.修改文档

修改有两种方式：

• 全量修改：直接覆盖原来的文档
• 局部修改：修改文档中的部分字段

4.1.全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是两步操作：

• 根据指定的id删除文档
• 新增一个相同id的文档

注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。

语法：

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

示例：

PUT /heima/_doc/1
{
    "info": "黑马程序员高级Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

由于id为1的文档已经被删除，所以第一次执行时，得到的反馈是created：

所以如果执行第2次时，得到的反馈则是updated：

4.2.局部修改

局部修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

语法：

POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

示例：

POST /heima/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "ZhaoYun@itcast.cn"
  }
}

执行结果：

批处理

批处理采用POST请求，基本语法如下：

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

其中：

• index代表新增操作
  • _index：指定索引库名
  • _id指定要操作的文档id
  • { “field1” : “value1” }：则是要新增的文档内容
• delete代表删除操作
  • _index：指定索引库名
  • _id指定要操作的文档id
• update代表更新操作
  • _index：指定索引库名
  • _id指定要操作的文档id
  • { “doc” : {“field2” : “value2”} }：要更新的文档字段

示例，批量新增：

POST /_bulk
{"index": {"_index":"heima", "_id": "3"}}
{"info": "黑马程序员C++讲师", "email": "ww@itcast.cn", "name":{"firstName": "五", "lastName":"王"}}
{"index": {"_index":"heima", "_id": "4"}}
{"info": "黑马程序员前端讲师", "email": "zhangsan@itcast.cn", "name":{"firstName": "三", "lastName":"张"}}

批量删除：

POST /_bulk
{"delete":{"_index":"heima", "_id": "3"}}
{"delete":{"_index":"heima", "_id": "4"}}

小结

文档操作有哪些？

• 创建文档：POST /{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：
  • 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
  • 局部修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { “doc”: {字段}}

Java客户端操作索引库

Elasticsearch目前最新版本是8.0，其java客户端有很大变化。不过大多数企业使用的还是8以下版本，所以我们选择使用早期的JavaRestClient客户端来学习。官方文档地址：Elasticsearch Clients|Elastic

然后选择7.12版本，HighLevelRestClient版本：

初始化client

在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。

分为三步：
1）在item-service模块中引入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7.17.10，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

  <properties>
      <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
      <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
      <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://192.168.150.101:9200")
));

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

package com.hmall.item.es;

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.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.IOException;

public class ElasticSearchTest {

    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.88.130:9200")
        ));
    }

    @Test
    void testConnect() {
        System.out.println(client);
    }

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

 

    
}

1.创建索引库

由于要实现对商品搜索，所以我们需要将商品添加到Elasticsearch中，不过需要根据搜索业务的需求来设定索引库结构，而不是一股脑的把MySQL数据写入Elasticsearch.

1.1.Mapping映射

搜索页面的效果如图所示：

实现搜索功能需要的字段包括三大部分：

• 搜索过滤字段
  • 分类
  • 品牌
  • 价格
• 排序字段
  • 默认：按照更新时间降序排序
  • 销量
  • 价格
• 展示字段
  • 商品id：用于点击后跳转
  • 图片地址
  • 是否是广告推广商品
  • 名称
  • 价格
  • 评价数量
  • 销量
    对应的商品表结构如下，索引库无关字段已经划掉：

结合数据库表结构，以上字段对应的mapping映射属性如下：

因此，最终我们的索引库文档结构应该是这样：

PUT /items
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "stock":{
        "type": "integer"
      },
      "image":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "category":{
        "type": "keyword"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword"
      },
      "sold":{
        "type": "integer"
      },
      "commentCount":{
        "type": "integer",
        "index": false
      },
      "isAD":{
        "type": "boolean"
      },
      "updateTime":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

1.2.创建索引

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Json格式的Mapping映射参数。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。例如创建索引、删除索引、判断索引是否存在等

在item-service中的IndexTest测试类中，具体代码如下：

@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items");
    // 2.准备请求参数
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"stock\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"image\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"category\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"sold\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"commentCount\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"isAD\":{\n" +
            "        \"type\": \"boolean\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"updateTime\":{\n" +
            "        \"type\": \"date\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";

2.删除索引库

删除索引库的请求非常简单：

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。流程如下：

• 1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
• 2）准备参数。这里是无参，因此省略
• 3）发送请求。改用delete方法

在item-service中的IndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

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

3.判断索引库是否存在

判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的请求语句是：

GET /hotel

因此与删除的Java代码流程是类似的，流程如下：

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

@Test
void testExistsIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");
    // 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！");
}

4.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
• 准备请求参数（ Create时需要，其它是无参，可以省略）
• 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete

5.1.新增文档

我们需要将数据库中的商品信息导入elasticsearch中，而不是造假数据了。

5.1.1.实体类

索引库结构与数据库结构还存在一些差异，因此我们要定义一个索引库结构对应的实体。
在hm-service模块的com.hmall.item.domain.dto包中定义一个新的DTO：

package com.hmall.item.domain.po;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

import java.time.LocalDateTime;

@Data
@ApiModel(description = "索引库实体")
public class ItemDoc{

    @ApiModelProperty("商品id")
    private String id;

    @ApiModelProperty("商品名称")
    private String name;

    @ApiModelProperty("价格（分）")
    private Integer price;

    @ApiModelProperty("商品图片")
    private String image;

    @ApiModelProperty("类目名称")
    private String category;

    @ApiModelProperty("品牌名称")
    private String brand;

    @ApiModelProperty("销量")
    private Integer sold;

    @ApiModelProperty("评论数")
    private Integer commentCount;

    @ApiModelProperty("是否是推广广告，true/false")
    private Boolean isAD;

    @ApiModelProperty("更新时间")
    private LocalDateTime updateTime;
}

5.1.2.API语法

新增文档的请求语法如下：

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

对应的JavaAPI如下：

可以看到与索引库操作的API非常类似，同样是三步走：

• 1）创建Request对象，这里是IndexRequest，因为添加文档就是创建倒排索引的过程
• 2）准备请求参数，本例中就是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。

5.1.3.完整代码

我们导入商品数据，除了参考API模板“三步走”以外，还需要做几点准备工作：

• 商品数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到Item对象
• Item对象需要转为ItemDoc对象
• ItemDTO需要序列化为json格式

因此，代码整体步骤如下：

• 1）根据id查询商品数据Item
• 2）将Item封装为ItemDoc
• 3）将ItemDoc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item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

package com.heima.item.es;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmall.item.ItemApplication;
import com.hmall.item.domain.po.Item;
import com.hmall.item.domain.po.ItemDoc;
import com.hmall.item.service.IItemService;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

@SpringBootTest(
        classes = ItemApplication.class
        ,properties = "spring.profiles.active=local")
public class DocumentTest {

    private RestHighLevelClient client;

    @Autowired
    private IItemService itemService;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.88.130:9200")
        ));
    }

    @Test
    void testConnect() {
        System.out.println(client);
    }

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


    @Test
    void testAddDocument() throws IOException {
        // 1.根据id查询商品数据
        Item item = itemService.getById(100002644680L);
        // 2.转换为文档类型
        ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
        // 3.将ItemDTO转json
        String doc = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);

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

}

GET /items/_doc/100002644680

5.2.查询文档

我们以根据id查询文档为例

5.2.1.语法说明

查询的请求语句如下：

GET /{索引库名}/_doc/{id}

与之前的流程类似，代码大概分2步：

• 创建Request对象
• 准备请求参数，这里是无参，直接省略
• 发送请求

不过查询的目的是得到结果，解析为ItemDTO，还要再加一步对结果的解析。示例代码如下：

可以看到，响应结果是一个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。

其它代码与之前类似，流程如下：

• 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

5.2.2.完整代码

在item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request对象
    GetRequest request = new GetRequest("items").id("100002644680");
    // 2.发送请求
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.获取响应结果中的source
    String json = response.getSourceAsString();
    
    ItemDoc itemDoc = JSONUtil.toBean(json, ItemDoc.class);
    System.out.println("itemDoc= " + ItemDoc);
}

5.4.修改文档

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
• 局部修改：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

/**
 * 测试全量更新
 */
@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {        
    // 1.根据id查询商品数据
    Item item = itemService.getById(100002644680L);
    // 2.转换为文档类型
    ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
    itemDoc.setPrice(9999);
    // 3.将ItemDTO转json
    String doc = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);

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

这里不再赘述，我们主要关注局部修改的API即可。

5.4.1.语法说明

局部修改的请求语法如下：

POST /{索引库名}/_update/{id}
{
  "doc": {  
    "字段名": "字段值",
    "字段名": "字段值"
  }
}

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

5.4.2.完整代码

在item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("items", "100002644680");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
            "price", 58800,
            "commentCount", 1
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5.批量导入文档

在之前的案例中，我们都是操作单个文档。而数据库中的商品数据实际会达到数十万条，某些项目中可能达到数百万条。
我们如果要将这些数据导入索引库，肯定不能逐条导入，而是采用批处理方案。常见的方案有：

• 利用Logstash批量导入
  • 需要安装Logstash
  • 对数据的再加工能力较弱
  • 无需编码，但要学习编写Logstash导入配置
• 利用JavaAPI批量导入
  • 需要编码，但基于JavaAPI，学习成本低
  • 更加灵活，可以任意对数据做再加工处理后写入索引库

接下来，我们就学习下如何利用JavaAPI实现批量文档导入。

5.5.1.语法说明

批处理与前面讲的文档的CRUD步骤基本一致：

• 创建Request，但这次用的是BulkRequest
• 准备请求参数
• 发送请求，这次要用到client.bulk()方法

BulkRequest本身其实并没有请求参数，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。例如：

• 批量新增文档，就是给每个文档创建一个IndexRequest请求，然后封装到BulkRequest中，一起发出。
• 批量删除，就是创建N个DeleteRequest请求，然后封装到BulkRequest，一起发出

因此BulkRequest中提供了add方法，用以添加其它CRUD的请求：

可以看到，能添加的请求有：

• IndexRequest，也就是新增
• UpdateRequest，也就是修改
• DeleteRequest，也就是删除

因此Bulk中添加了多个IndexRequest，就是批量新增功能了。示例：

@Test
void testBulk() throws IOException {  
    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备请求参数
    request.add(new IndexRequest("items").id("1").source("json doc1", XContentType.JSON));
    request.add(new IndexRequest("items").id("2").source("json doc2", XContentType.JSON));
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5.2.完整代码

当我们要导入商品数据时，由于商品数量达到数十万，因此不可能一次性全部导入。建议采用循环遍历方式，每次导入1000条左右的数据。
item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testLoadItemDocs() throws IOException {  
    // 分页查询商品数据
    int pageNo = 1;
    int size = 1000;
    while (true) {
        Page<Item> page = itemService.lambdaQuery().eq(Item::getStatus, 1).page(new Page<Item>(pageNo, size));
        // 非空校验
        List<Item> items = page.getRecords();
        if (CollUtils.isEmpty(items)) {
            return;
        }
        log.info("加载第{}页数据，共{}条", pageNo, items.size());
        // 1.创建Request
        BulkRequest request = new BulkRequest("items");
        // 2.准备参数，添加多个新增的Request
        for (Item item : items) {
            // 2.1.转换为文档类型ItemDTO
            ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
            // 2.2.创建新增文档的Request对象
            request.add(new IndexRequest()
                            .id(itemDoc.getId())
                            .source(JSONUtil.toJsonStr(itemDoc), XContentType.JSON));
        }
        // 3.发送请求
        client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);

        // 翻页
        pageNo++;
    }
}

GET /items/_count

和数据库的数量基本一致

5.6.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）

1.DSL查询

Elasticsearch的查询可以分为两大类：

• 叶子查询（Leaf query clauses）：一般是在特定的字段里查询特定值，属于简单查询，很少单独使用。
• 复合查询（Compound query clauses）：以逻辑方式组合多个叶子查询或者更改叶子查询的行为方式。

在查询以后，还可以对查询的结果做处理，包括：

• 排序：按照1个或多个字段值做排序
• 分页：根据from和size做分页，类似MySQL
• 高亮：对搜索结果中的关键字添加特殊样式，使其更加醒目
• 聚合：对搜索结果做数据统计以形成报表

1.1.快速入门

我们依然在Kibana的DevTools中学习查询的DSL语法。首先来看查询的语法结构：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      // .. 查询条件
    }
  }
}

说明：

• GET /{索引库名}/_search：其中的_search是固定路径，不能修改

例如，我们以最简单的无条件查询为例，无条件查询的类型是：match_all，因此其查询语句如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
      
    }
  }
}

由于match_all无条件，所以条件位置不写即可。
执行结果如下：

你会发现虽然是match_all，但是响应结果中并不会包含索引库中的所有文档，而是仅有10条。这是因为处于安全考虑，elasticsearch设置了默认的查询页数。

1.2 叶子查询

叶子查询的类型也可以做进一步细分：官方进行分类
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/query-dsl.html

这里列举一些常见的，例如：

• 全文检索查询（Full Text Queries）：利用分词器对用户输入搜索条件先分词，得到词条，然后再利用倒排索引搜索词条。例如：
  • match：
  • multi_match
• 精确查询（Term-level queries）：不对用户输入搜索条件分词，根据字段内容精确值匹配。但只能查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如：
  • ids
  • term
  • range
• 地理坐标查询：用于搜索地理位置，搜索方式很多，例如：
  • geo_bounding_box：按矩形搜索
  • geo_distance：按点和半径搜索
• …略

1.2.1.全文检索查询

全文检索的种类也很多，详情可以参考官方文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/full-text-queries.html

以全文检索中的match为例，最好使用text类型，语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

示例：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "华为荣耀"
    }
  }
}

与match类似的还有multi_match，区别在于可以同时对多个字段搜索，而且多个字段都要满足，语法示例：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索条件",
      "fields": ["字段1", "字段2"]
    }
  }
}

示例：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "华为",
      "fields": ["name","brand"]
    }
  }
}

source分数代表的使当前记录的匹配度

1.2.2.精确查询

精确查询，英文是Term-level query，顾名思义，词条级别的查询。也就是说不会对用户输入的搜索条件再分词，而是作为一个词条，与搜索的字段内容精确值匹配。因此推荐查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段,不要查询text字段。例如：

• id
• price
• 城市
• 地名
• 人名
  等等，作为一个整体才有含义的字段。
  详情可以查看官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/term-level-queries.html

以term查询为例，其语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "字段名": {
        "value": "搜索条件"
      }
    }
  }
}

示例：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "brand.keyword": {
        "value": "小米"
      }
    }
  }
}

为什么加了keyword能够查询到，但是不加反而查询不到?

这种情况出现的原因可能有以下几点：

1. 字段映射设置问题：

   • 你的brand字段可能配置了特殊的分析器，导致分词后无法匹配你想要的内容
   • 而.keyword是不分析的精确字段，保留了完整文本

2. 中文分词特殊性：

   • Elasticsearch默认使用标准分析器，对中文的分词效果不佳
   • “小米"这样的中文词可能被分成了单个字符"小"和"米”
   • 如果你搜索完整的"小米"，可能与分词后的结果不匹配

3. 查询条件差异：

   • term查询对非keyword字段时，会查找分词后的精确词条
   • 如果分词结果与搜索词不一致，就找不到结果

4. 索引数据特性：

   • 数据写入时，可能经过了某种处理或转换
   • .keyword保留了原始值

解决方法：

• 为中文内容配置合适的中文分析器（如IK分词器）
• 使用match查询代替term查询(最佳解决方案，因为text类型基本不使用keyword关键字查询)
• 检查字段映射配置

当你输入的搜索条件不是词条，而是短语时，由于不做分词，你反而搜索不到：

再来看下range查询，语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "字段名": {
        "gte": {最小值},
        "lte": {最大值}
      }
    }
  }
}

range是范围查询，对于范围筛选的关键字有：

• gte：大于等于
• gt：大于
• lte：小于等于
• lt：小于

示例：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 100,
        "lte": 500
      }
    }
  }
}

1.3.复合查询

复合查询大致可以分为两类：

• 第一类：基于逻辑运算组合叶子查询，实现组合条件，例如
  • bool
• 第二类：基于某种算法修改查询时的文档相关性算分，从而改变文档排名。例如：
  • function_score
  • dis_max
    其它复合查询及相关语法可以参考官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/compound-queries.html

1.3.1.算分函数查询（选讲）

当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。
例如，我们搜索 “手机”，结果如下：

从elasticsearch5.1开始，采用的相关性打分算法是BM25算法，公式如下：

基于这套公式，就可以判断出某个文档与用户搜索的关键字之间的关联度，还是比较准确的。但是，在实际业务需求中，常常会有竞价排名的功能。不是相关度越高排名越靠前，而是掏的钱多的排名靠前。
例如在百度中搜索Java培训，排名靠前的就是广告推广：

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

基本语法：
function score 查询中包含四部分内容：

• 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
• 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
• 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
  • weight：函数结果是常量
  • field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
  • random_score：以随机数作为函数结果
  • script_score：自定义算分函数算法
• 运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
  • multiply：相乘
  • replace：用function score替换query score
  • 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

• 1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
• 2）根据过滤条件，过滤文档
• 3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
• 4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

• 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
• 算分函数：决定函数算分的算法
• 运算模式：决定最终算分结果

示例：给IPhone这个品牌的手机算分提高十倍，分析如下：

• 过滤条件：品牌必须为IPhone
• 算分函数：常量weight，值为10
• 算分模式：相乘multiply
  对应代码如下：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 原始查询，可以是任意条件
      "functions": [ // 算分函数
        {
          "filter": { // 满足的条件，品牌必须是Iphone
            "term": {
              "brand": "Iphone"
            }
          },
          "weight": 10 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "multipy" // 加权模式，求乘积
    }
  }
}

GET /items/_search
{  
"query": {    
	"function_score": {      
		"query": {        
			"match": {          
				"name": "手机"        
			}      
		},       
		"functions": [        
			{          
				"filter": {             
				"term": {              
					"brand": "华为"            
				}          
			},          
			"weight": 10        
			}      
		],      
		"boost_mode": "multiply"    
	}  
}
}

1.3.2.bool查询

bool查询，即布尔查询。就是利用逻辑运算来组合一个或多个查询子句的组合。bool查询支持的逻辑运算有：

• must：必须匹配每个子查询，类似“与”
• should：选择性匹配子查询，类似“或”
• must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
• filter：必须匹配，不参与算分

bool查询的语法如下：
brand 的类型是text，会被分词器拆解，使用keyword关键字，则保留原本的值

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "手机"}}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand.keyword": { "value": "vivo" }}},
        {"term": {"brand.keyword": { "value": "小米" }}}
      ],
      "must_not": [
        {"range": {"price": {"gte": 2500}}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"price": {"lte": 1000}}}
      ]
    }
  }
}

出于性能考虑，与搜索关键字无关的查询尽量采用must_not或filter逻辑运算，避免参与相关性算分。
例如黑马商城的搜索页面：

其中输入框的搜索条件肯定要参与相关性算分，可以采用match。但是价格范围过滤、品牌过滤、分类过滤等尽量采用filter，不要参与相关性算分。
比如，我们要搜索手机，但品牌必须是华为，价格必须是900~1599，那么可以这样写：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "手机"}}
      ],
      "filter": [
        {"term": {"brand.keyword": { "value": "华为" }}},
        {"range": {"price": {"gte": 90000, "lt": 159900}}}
      ]
    }
  }
}

1.4.排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。不过分词字段无法排序，能参与排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。
详细说明可以参考官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/sort-search-results.html

语法说明：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "排序字段": {
        "order": "排序方式asc和desc"
      }
    }
  ]
}

示例，我们按照商品价格排序：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

1.5.分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。

1.5.1.基础分页

elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

• from：从第几个文档开始
• size：总共查询几个文档
  类似于mysql中的limit ?, ?
  官方文档如下：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/paginate-search-results.html

语法：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10,  // 每页文档数量，默认10
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

1.5.2.深度分页

elasticsearch的数据一般会采用分片存储，也就是把一个索引中的数据分成N份，存储到不同节点上。这种存储方式比较有利于数据扩展，但给分页带来了一些麻烦。
比如一个索引库中有100000条数据，分别存储到4个分片，每个分片25000条数据。现在每页查询10条，查询第99页。那么分页查询的条件如下：

GET /items/_search
{
  "from": 990, // 从第990条开始查询
  "size": 10, // 每页查询10条
  "sort": [
    {
      "price": "asc"
    }
  ]
}

从语句来分析，要查询第990~1000名的数据。
从实现思路来分析，肯定是将所有数据排序，找出前1000名，截取其中的990~1000的部分。但问题来了，我们如何才能找到所有数据中的前1000名呢？
要知道每一片的数据都不一样，第1片上的第900-1000，在另1个节点上并不一定依然是900-1000名。所以我们只能在每一个分片上都找出排名前1000的数据，然后汇总到一起，重新排序，才能找出整个索引库中真正的前1000名，此时截取990~1000的数据即可。
如图：

试想一下，假如我们现在要查询的是第999页数据呢，是不是要找第9990~10000的数据，那岂不是需要把每个分片中的前10000名数据都查询出来，汇总在一起，在内存中排序？如果查询的分页深度更深呢，需要一次检索的数据岂不是更多？
由此可知，当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力。
因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页，elasticsearch提供了两种解决方案：

• search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
• scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存下来，基于快照做分页。官方已经不推荐使用。
  

详情见文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/paginate-search-results.html

总结：
大多数情况下，我们采用普通分页就可以了。查看百度、京东等网站，会发现其分页都有限> 制。例如百度最多支持77页，每页不足20条。京东最多100页，每页最多60条。
因此，一般我们采用限制分页深度的方式即可，无需实现深度分页。

1.6.高亮

1.6.1.高亮原理

什么是高亮显示呢？
我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示：

观察页面源码，你会发现两件事情：

• 高亮词条都被加了<em>标签
• 标签都添加了红色样式

css样式肯定是前端实现页面的时候写好的，但是前端编写页面的时候是不知道页面要展示什么数据的，不可能给数据加标签。而服务端实现搜索功能，要是有elasticsearch做分词搜索，是知道哪些词条需要高亮的。
因此词条的高亮标签肯定是由服务端提供数据的时候已经加上的。

因此实现高亮的思路就是：

• 用户输入搜索关键字搜索数据
• 服务端根据搜索关键字到elasticsearch搜索，并给搜索结果中的关键字词条添加html标签
• 前端提前给约定好的html标签添加CSS样式

1.6.2.实现高亮

事实上elasticsearch已经提供了给搜索关键字加标签的语法，无需我们自己编码。
基本语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "搜索字段": "搜索关键字"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "高亮字段名称": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

注意：

• 搜索必须有查询条件，而且是全文检索类型的查询条件，例如match
• 参与高亮的字段必须是text类型的字段
• 默认情况下参与高亮的字段要与搜索字段一致，除非添加：required_field_match=false

示例：

GET /items/_search  
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "电视"
    }
    
  }
  , "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

1.7.总结

查询的DSL是一个大的JSON对象，包含下列属性：

• query：查询条件
• from和size：分页条件
• sort：排序条件
• highlight：高亮条件

示例：

搜索的完整语法：

2.RestClient查询

文档的查询依然使用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，查询的基本步骤如下：

• 1）创建request对象，这次是搜索，所以是SearchRequest
• 2）准备请求参数，也就是查询DSL对应的JSON参数
• 3）发起请求
• 4）解析响应，响应结果相对复杂，需要逐层解析

2.1.快速入门

之前说过，由于Elasticsearch对外暴露的接口都是Restful风格的接口，因此JavaAPI调用就是在发送Http请求。而我们核心要做的就是利用Java代码组织请求参数，解析响应结果。
这个参数的格式完全参考DSL查询语句的JSON结构，因此我们在学习的过程中，会不断的把JavaAPI与DSL语句对比。大家在学习记忆的过程中，也应该这样对比学习。

2.1.1.发送请求

首先以match_all查询为例，其DSL和JavaAPI的对比如图：

代码解读：

• 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名
• 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
• query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL
• 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

这里关键的API有两个，一个是request.source()，它构建的就是DSL中的完整JSON参数。其中包含了query、sort、from、size、highlight等所有功能：

另一个是QueryBuilders，其中包含了我们学习过的各种叶子查询、复合查询等：

2.1.2.解析响应结果

在发送请求以后，得到了响应结果SearchResponse，这个类的结构与我们在kibana中看到的响应结果JSON结构完全一致：

{
    "took" : 0,
    "timed_out" : false,
    "hits" : {
        "total" : {
            "value" : 2,
            "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : 1.0,
        "hits" : [
            {
                "_index" : "heima",
                "_type" : "_doc",
                "_id" : "1",
                "_score" : 1.0,
                "_source" : {
                "info" : "Java讲师",
                "name" : "赵云"
                }
            }
        ]
    }
}

因此，我们解析SearchResponse的代码就是在解析这个JSON结果，对比如下：

代码解读：
elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

• hits：命中的结果
  • total：总条数，其中的value是具体的总条数值
  • max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
  • hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
    • _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

• SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果
  • SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息
  • SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组
    • SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

2.1.3.总结

文档搜索的基本步骤是：

1. 创建SearchRequest对象
2. 准备request.source()，也就是DSL。
3. QueryBuilders来构建查询条件
4. 传入request.source() 的 query() 方法
5. 发送请求，得到结果
6. 解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

完整代码如下：

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 2.遍历结果数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 3.得到_source，也就是原始json文档
        String source = hit.getSourceAsString();
        // 4.反序列化并打印
        ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);
        System.out.println(item);
    }
}

2.2.叶子查询

所有的查询条件都是由QueryBuilders来构建的，叶子查询也不例外。因此整套代码中变化的部分仅仅是query条件构造的方式，其它不动。

例如match查询：

@Test
void testMatch() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

再比如multi_match查询：

@Test
void testMultiMatch() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("脱脂牛奶", "name", "category"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

还有range查询：

@Test
void testRange() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(10000).lte(30000));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

还有term查询：

    @Test
    void testTerm() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand", "vivo"));
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleResponse(response);
    }

2.3.复合查询

复合查询也是由QueryBuilders来构建，我们以bool查询为例，DSL和JavaAPI的对比如图：

完整代码如下：

@Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.准备bool查询
    BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.关键字搜索
    bool.must(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.3.品牌过滤
    // bool.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", "德亚"));
    // 2.4.价格过滤
    bool.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(30000));
    request.source().query(bool);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

2.4.排序和分页

之前说过，requeset.source()就是整个请求JSON参数，所以排序、分页都是基于这个来设置，其DSL和JavaAPI的对比如下：

完整示例代码：

/**
 * 测试分页和排序
 * @throws IOException
 */
@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    int pageNo = 1, pageSize = 5;

    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.搜索条件参数
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.2.排序参数
    request.source().sort("price", SortOrder.DESC);
    // 2.3.分页参数
    request.source().from((pageNo - 1) * pageSize).size(pageSize);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

2.5.高亮

高亮查询与前面的查询有两点不同：

• 条件同样是在request.source()中指定，只不过高亮条件要基于HighlightBuilder来构造
• 高亮响应结果与搜索的文档结果不在一起，需要单独解析

首先来看高亮条件构造，其DSL和JavaAPI的对比如图：

示例代码如下：

@Test
void testHighlight() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.query条件
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.2.高亮条件
    request.source().highlighter(
            SearchSourceBuilder.highlight()
                    .field("name")
                    .preTags("<em>")
                    .postTags("</em>")
    );
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

再来看结果解析，文档解析的部分不变，主要是高亮内容需要单独解析出来，其DSL和JavaAPI的对比如图：

代码解读：

• 第3、4步：从结果中获取_source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为ItemDoc对象
• 第5步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值
• 第5.1步：从Map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
• 第5.2步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
• 最后：用高亮的结果替换ItemDoc中的非高亮结果

完整代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 2.遍历结果数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 3.得到_source，也就是原始json文档
        String source = hit.getSourceAsString();
        // 4.反序列化
        ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);
        // 5.获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> hfs = hit.getHighlightFields();
        if (CollUtils.isNotEmpty(hfs)) {
            // 5.1.有高亮结果，获取name的高亮结果
            HighlightField hf = hfs.get("name");
            if (hf != null) {
                // 5.2.获取第一个高亮结果片段，就是商品名称的高亮值
                String hfName = hf.getFragments()[0].string();
                item.setName(hfName);
            }
        }
        System.out.println(item);
    }
}

效果

3.聚合

聚合分类 (aggregations)

参与聚合的字段必须是Keyword、数值、日期、布尔的类型的字段

聚合可以实现对文档数据的统计、分析、运算。聚合常见的有三类：

桶（Bucket）聚合

用来对文档做分组

• TermAggregation: 按照文档字段值分组
• Date Histogram: 按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组

度量（Metric）聚合

用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等

• Avg: 求平均值
• Max: 求最大值
• Min: 求最小值
• Stats: 同时求max、min、avg、sum等

管道（pipeline）聚合

其它聚合的结果为基础做聚合

DSL聚合

我们要统计所有商品中共有哪些商品分类，其实就是以分类(category)字段对数据分组。category值一样的放在同一组，属于Bucket聚合中的Term聚合。

外层的size设置为0，代表不返回term结果，只返回聚合结果

3.1.1.Bucket聚合

例如我们要统计所有商品中共有哪些商品分类，其实就是以分类（category）字段对数据分组。category值一样的放在同一组，属于Bucket聚合中的Term聚合。
基本语法如下：

GET /items/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "category_agg": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

语法说明：

• size：设置size为0，就是每页查0条，则结果中就不包含文档，只包含聚合
• aggs：定义聚合
  • category_agg：聚合名称，自定义，但不能重复
    • terms：聚合的类型，按分类聚合，所以用term
      • field：参与聚合的字段名称
      • size：希望返回的聚合结果的最大数量
        来看下查询的结果：

3.1.2.带条件聚合

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，例如我们统计商品中所有的品牌，结果如下：

可以看到统计出的品牌非常多。
但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。
例如，我想知道价格高于3000元的手机品牌有哪些，该怎么统计呢？
我们需要从需求中分析出搜索查询的条件和聚合的目标：

• 搜索查询条件：
  • 价格高于3000
  • 必须是手机
• 聚合目标：统计的是品牌，肯定是对brand字段做term聚合
  语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "category.keyword": "手机"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 300000
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "cate_agg": {
      "terms": {
        "field": "brand.keyword",
        "size": 2
      }
    }
  }
}

聚合结果如下：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 11,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "cate_agg" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 2,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "Apple",
          "doc_count" : 7
        },
        {
          "key" : "华为",
          "doc_count" : 2
        }
      ]
    }
  }
}

可以看到，结果中只剩下2个品牌了。

3.1.3.Metric聚合

上节课，我们统计了价格高于3000的手机品牌，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的商品做运算，获取每个品牌价格的最小值、最大值、平均值。
这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合，就可以同时获取min、max、avg等结果。
语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "category.keyword": "手机"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 300000
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brand_agg": {
      "terms": {
        "field": "brand.keyword",
        "size": 2
      },
      "aggs": {
        "stats_meric": {
          "stats": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

query部分就不说了，我们重点解读聚合部分语法。
可以看到我们在brand_agg聚合的内部，我们新加了一个aggs参数。这个聚合就是brand_agg的子聚合，会对brand_agg形成的每个桶中的文档分别统计。

• stats_meric：聚合名称
  • stats：聚合类型，stats是metric聚合的一种
    • field：聚合字段，这里选择price，统计价格

由于stats是对brand_agg形成的每个品牌桶内文档分别做统计，因此每个品牌都会统计出自己的价格最小、最大、平均值。
结果如下：

另外，我们还可以让聚合按照每个品牌的价格平均值排序：

3.1.4.总结

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

• 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

• 聚合名称
• 聚合类型
• 聚合字段

聚合可配置属性有：

• size：指定聚合结果数量
• order：指定聚合结果排序方式
• field：指定聚合字段

3.2.RestClient实现聚合

可以看到在DSL中，aggs聚合条件与query条件是同一级别，都属于查询JSON参数。因此依然是利用request.source()方法来设置。
不过聚合条件的要利用AggregationBuilders这个工具类来构造。DSL与JavaAPI的语法对比如下：

聚合结果与搜索文档同一级别，因此需要单独获取和解析。具体解析语法如下：

完整代码如下：分组字段要选择keyword，如果不是，则使用keyword关键字

    @Test
    void testAgg() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.准备请求参数
        BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery()
                .filter(QueryBuilders.termQuery("category.keyword", "手机"))
                .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(300000));
        request.source().query(bool).size(0);
        // 3.聚合参数
        request.source().aggregation(
                AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand.keyword").size(5)
        );
        // 4.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 5.解析聚合结果
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        // 5.1.获取品牌聚合
        Terms brandTerms = aggregations.get("brand_agg");
        // 5.2.获取聚合中的桶
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
        // 5.3.遍历桶内数据
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            // 5.4.获取桶内key
            String brand = bucket.getKeyAsString();
            System.out.print("brand = " + brand);
            long count = bucket.getDocCount();
            System.out.println("; count = " + count);
        }
    }