客户端的变化
众所周知，Elasticsearch是基于Lucene的，提供了更高层次的封装、分布式方面的扩展，以及REST API来方便使用，我们先来看看java client的变化：
从图中可以看成，在8.x版本中，Elasticsearch提供了全新的Java API Client，用来代替之前广为使用的High Level Client，根据官网说法两者并无关联；而更具有灵活性和偏向底层的Low Level Client依旧在迭代，提供给用户更多的选择。
快速开始
话不多说，直接开始，Java API Client依赖于JSON来进行数据格式化，支持Jackson或者JSON-B库，引入相应maven依赖。
<dependency>
<groupId>co.elastic.clients</groupId>
<artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
<version>8.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.12.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>jakarta.json</groupId>
<artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
<version>2.0.1</version>
</dependency>
下一步连接Elasticsearch服务端：
@Component
public class ElasticsearchConfig {
@Bean
public ElasticsearchClient elasticsearchClient(){
BasicCredentialsProvider credentialsProvider = new BasicCredentialsProvider();
credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials(userName, password));
RestClient httpClient = RestClient.builder(new HttpHost(hostName, port))
.setHttpClientConfigCallback(hc -> hc.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider))
.build();
ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(httpClient, new JacksonJsonpMapper());
return new ElasticsearchClient(transport);
}
}
在这里创建的是一个同步的客户端，Java API Client还支持创建异步的客户端：ElasticsearchAsyncClient，返回的是一个标准的 CompletableFuture，按需选择。另外我们还可以看到，创建对象时使用了构造器模式，以及lambda表达式，这两种方式使得代码更加简洁和高效。
JakartaEE
补充一点额外内容，JSON-B库的全称是Jakarta JSON Binding，是用于Java对象与JSON消息相互转换的标准绑定层，来源于Jakarta EE。
而Jakarta EE并不是什么新鲜技术，它的前身是Java EE。之所以改名称，是因为2017年Oracle宣布开源Java EE并将项目移交给Eclipse基金会时，提出来的要求，导致改名事件。现阶段一般都在使用类似于SpringBoot的框架，Java EE的存在感就更弱了，这里就不再扩展了。
写入文档
Java API Client支持写入bean对象，或者直接写入JSON格式数据，其中bean对象会被自动映射为JSON。
public void index() throws IOException {
Order order = new Order(1L, "test product", 233L);
IndexRequest<Order> request = IndexRequest.of(i -> i
.index("order-index")
.id(String.valueOf(order.getId()))
.document(order)
.version(1L)
);
IndexResponse indexResponse = elasticsearchClient.index(request);
log.info("indexResponse:{}", indexResponse.toString());
}
构建一个order对象后，使用其ID作为主键，写入到名为"order-index"的索引之中，同时通过version参数指定了数据版本号，来进行并发控制。
搜索文档
以产品名称、价格作为搜索条件，来看看具体的实现：
public void search() throws IOException {
String keyword = "apple";
Long maxPrice = 100L;
Query byProduct = MatchQuery.of(m -> m
.field("product")
.query(keyword)
)._toQuery();
Query byMaxPrice = RangeQuery.of(r -> r
.field("price")
.gte(JsonData.of(maxPrice))
)._toQuery();
SortOptions sortOptions = SortOptions.of(s -> s
.field(FieldSort.of(f->f
.field("id")
.order(SortOrder.Desc))
)
);
SearchResponse<Order> response = elasticsearchClient.search(s -> s
.index("order-index")
.query(q -> q
.bool(b -> b
.must(byProduct)
.must(byMaxPrice)
)
)
.from(0)
.size(10),
Order.class
);
List<Hit<Order>> hits = response.hits().hits();
hits.forEach(hit -> {
Order order = hit.source();
List<FieldValue> sortList = hit.sort();
});
}
深度分页
在搜索文档的实现中，指定了from和size参数，目的的为了实现分页效果；其中from是游标位置，size是返回数据量大小，类似于MySQL的limit功能。当from过大时Elasticsearch会返回一个错误：Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000]
分析这个错误，需要从搜索的实现原理来入手。在客户端请求到达协调节点后，会从各个分片的数据节点获取数据，因为数据分布不均匀的关系，例如在查询第2页的10条数据时，需要从每个节点都获取20条数据，进行排序来避免数据遗漏。
在之前的版本中，Elasticsearch经常会出现的一个问题是查询1W条以后的数据会非常慢，也就是因为这个原因，解决办法是使用Scroll API，使用快照的思路实现。在最新版中，这种方式已经不再推荐使用，取而待之的是search_after参数和point in time (PIT)结合使用。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-465874.html
elasticsearchClient.search(s -> s
.index("order-index")
.searchAfter(FieldValue.of(1878133432))
.sort(sortOptions)
.size(20),
Order.class
);
聚合功能
Elasticsearch中聚合常见的应用场景是实现类似于MySQL的sum、count、group by功能，来看一个多参数group by的实现。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-465874.html
public void aggregation() throws IOException {
MultiTermsAggregation aggregation = MultiTermsAggregation.of(s -> s.terms(
MultiTermLookup.of(t->t.field("product")),
MultiTermLookup.of(t->t.field("user"))
));
Aggregation priceAggregation = Aggregation.of(s -> s.sum(AggregationBuilders.sum().field("price").build()));
Aggregation idAggregation = Aggregation.of(s -> s.valueCount(ValueCountAggregation.of(v -> v.field("id"))));
Aggregation aggs = Aggregation.of(s -> s
.multiTerms(aggregation)
.aggregations("price", priceAggregation)
.aggregations("id", idAggregation)
);
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest.Builder()
.index("order-index")
.aggregations("aggs", aggs)
.build();
SearchResponse<Void> searchResponse = elasticsearchClient.search(searchRequest, Void.class);
Aggregate aggregate = searchResponse.aggregations().get("aggs");
Buckets<MultiTermsBucket> buckets = aggregate.multiTerms().buckets();
buckets.array().forEach(bu -> {
String product = bu.key().get(0).stringValue();
String user = bu.key().get(1).stringValue();
double totalPrice = bu.aggregations().get("price").sum().value();;
double totalNum = bu.aggregations().get("id").valueCount().value();
});
}
到了这里，关于Elasticsearch Java API Client 8.x使用方式的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
