微服务一实用篇:分布式搜索引擎(ElasticSearch)基础解析

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了微服务一实用篇:分布式搜索引擎(ElasticSearch)基础解析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

《微服务一 实用篇 - 5.分布式搜索引擎(ElasticSearch基础)》

提示: 本材料只做个人学习参考,不作为系统的学习流程,请注意识别!!!



1.初识elasticsearch

1.1.了解ES

1.1.1.elasticsearch的作用

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如:

  • 在GitHub搜索代码

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  • 在电商网站搜索商品
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  • 在百度搜索答案

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  • 在打车软件搜索附近的车
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1.1.2.ELK技术栈

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats,也就是elastic stack(ELK)。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域:

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而elasticsearch是elastic stack的核心,负责存储、搜索、分析数据。
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1.1.3.elasticsearch和lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

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。官网地址:https://lucene.apache.org/ 。

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elasticsearch的发展历史:

  • 2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass

  • 2010年Shay Banon 重写了Compass,取名为Elasticsearch。

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1.1.4.为什么不是其他搜索技术?

目前比较知名的搜索引擎技术排名:

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虽然在早期,Apache Solr是最主要的搜索引擎技术,但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr,独占鳌头:

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1.1.5.总结

什么是elasticsearch?

  • 一个开源的分布式搜索引擎,可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是elastic stack(ELK)?

  • 是以elasticsearch为核心的技术栈,包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是Lucene?

  • 是Apache的开源搜索引擎类库,提供了搜索引擎的核心API

1.2.倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

1.2.1.正向索引

那么什么是正向索引呢?例如给下表(tb_goods)中的id创建索引:

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如果是根据id查询,那么直接走索引,查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询,只能是逐行扫描数据,流程如下:

1)用户搜索数据,条件是title符合"%手机%"

2)逐行获取数据,比如id为1的数据

3)判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4)如果符合则放入结果集,不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描,也就是全表扫描,随着数据量增加,其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时,就是一场灾难。

1.2.2.倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念:

  • 文档(Document):用来搜索的数据,其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息

  • 词条(Term):对文档数据或用户搜索数据,利用某种算法分词,得到的具备含义的词语就是词条。例如:我是中国人,就可以分为:我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理,流程如下:

  • 将每一个文档的数据利用算法分词,得到一个个词条

  • 创建表,每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息

  • 因为词条唯一性,可以给词条创建索引,例如hash表结构索引

如图:

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倒排索引的搜索流程如下(以搜索"华为手机"为例):

1)用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2)对用户输入内容分词,得到词条:华为手机

3)拿着词条在倒排索引中查找,可以得到包含词条的文档id:1、2、3。

4)拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图:

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虽然要先查询倒排索引,再查询正向索引,但是无论是词条、还是文档id都建立了索引,查询速度非常快!无需全表扫描。

1.2.3.正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引,一个叫做倒排索引呢?

  • 正向索引是最传统的,根据id索引的方式。但根据词条查询时,必须先逐条获取每个文档,然后判断文档中是否包含所需要的词条,是根据文档找词条的过程

  • 倒排索引则相反,是先找到用户要搜索的词条,根据词条得到保护词条的文档的id,然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程

是不是恰好反过来了?

那么两者方式的优缺点是什么呢?

正向索引

  • 优点:

    • 可以给多个字段创建索引

    • 根据索引字段搜索、排序速度非常快

  • 缺点:

    • 根据非索引字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。

倒排索引

  • 优点:

    • 根据词条搜索、模糊搜索时,速度非常快

  • 缺点:

    • 只能给词条创建索引,而不是字段

    • 无法根据字段做排序

1.3.es的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念,与mysql中略有差别,但也有相似之处。

1.3.1.文档和字段

elasticsearch是面向文档(Document)存储的,可以是数据库中的一条商品数据,一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中:

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而Json文档中往往包含很多的字段(Field),类似于数据库中的列。

1.3.2.索引和映射

索引(Index),就是相同类型的文档的集合。

例如:

  • 所有用户文档,就可以组织在一起,称为用户的索引;

  • 所有商品的文档,可以组织在一起,称为商品的索引;

  • 所有订单的文档,可以组织在一起,称为订单的索引;

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因此,我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息,用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此,索引库中就有映射(mapping),是索引中文档的字段约束信息,类似表的结构约束。

1.3.3.mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比:

MySQLElasticsearch说明
TableIndex索引(index),就是文档的集合,类似数据库的表(table)
RowDocument文档(Document),就是一条条的数据,类似数据库中的行(Row),文档都是JSON格式
ColumnField字段(Field),就是JSON文档中的字段,类似数据库中的列(Column)
SchemaMappingMapping(映射)是索引中文档的约束,例如字段类型约束。类似数据库的表结构(Schema)
SQLDSLDSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句,用来操作elasticsearch,实现CRUD

是不是说,我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢?

并不是如此,两者各自有自己的擅长支出:

  • Mysql:擅长事务类型操作,可以确保数据的安全和一致性

  • Elasticsearch:擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中,往往是两者结合使用:

  • 对安全性要求较高的写操作,使用mysql实现

  • 对查询性能要求较高的搜索需求,使用elasticsearch实现

  • 两者再基于某种方式,实现数据的同步,保证一致性

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1.4.安装es、kibana

1.4.1.安装

参考:
https://blog.csdn.net/weixin_43695916/article/details/131557614

1.4.2.分词器

参考:

https://blog.csdn.net/weixin_43695916/article/details/131557614

1.4.3.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

2.索引库操作

索引库就类似数据库表,mapping映射就类似表的结构。

我们要向es中存储数据,必须先创建“库”和“表”。

2.1.mapping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

例如下面的json文档:

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }}


对应的每个字段映射(mapping):

  • age:类型为 integer;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器

  • weight:类型为float;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器

  • isMarried:类型为boolean;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器

  • info:类型为字符串,需要分词,因此是text;参与搜索,因此需要index为true;分词器可以用ik_smart

  • email:类型为字符串,但是不需要分词,因此是keyword;不参与搜索,因此需要index为false;无需分词器

  • score:虽然是数组,但是我们只看元素的类型,类型为float;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器

  • name:类型为object,需要定义多个子属性

    • name.firstName;类型为字符串,但是不需要分词,因此是keyword;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器

    • name.lastName;类型为字符串,但是不需要分词,因此是keyword;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器

2.2.索引库的CRUD

这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

2.2.1.创建索引库和映射

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": "falsae"
      },      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ... 略    }
  }}


2.2.2.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
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2.2.3.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。

语法说明

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


示例
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2.2.4.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


在kibana中测试:
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2.2.5.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

  • 添加字段:PUT /索引库名/_mapping

3.文档操作

3.1.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:
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3.2.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}


通过kibana查看数据:

GET /heima/_doc/1


查看结果:

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3.3.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:

# 根据id删除数据DELETE /heima/_doc/1


结果:

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3.4.修改文档

修改有两种方式:

  • 全量修改:直接覆盖原来的文档

  • 增量修改:修改文档中的部分字段

3.4.1.全量修改

全量修改是覆盖原来的文档,其本质是:

  • 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"
    }}


3.4.2.增量修改

增量修改是只修改指定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"
  }}


3.5.总结

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 }

    • 增量修改:POST /{索引库名}/_update/文档id { “doc”: {字段}}

4.RestAPI

ES官方提供了各种不同语言的客户端,用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句,通过http请求发送给ES。官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

其中的Java Rest Client又包括两种:

  • Java Low Level Rest Client

  • Java High Level Rest Client

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我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API

4.0.导入Demo工程

4.0.1.导入数据

首先导入课前资料提供的数据库数据:

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数据结构如下:

CREATE TABLE `tb_hotel` (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',
  `name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称;例:7天酒店',
  `address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址;例:航头路',
  `price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格;例:329',
  `score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分;例:45,就是4.5分',
  `brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌;例:如家',
  `city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市;例:上海',
  `star_name` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级,从低到高分别是:1星到5星,1钻到5钻',
  `business` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈;例:虹桥',
  `latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '纬度;例:31.2497',
  `longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '经度;例:120.3925',
  `pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片;例:/img/1.jpg',
  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;


4.0.2.导入项目

然后导入课前资料提供的项目:

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项目结构如图:

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4.0.3.mapping映射分析

创建索引库,最关键的是mapping映射,而mapping映射要考虑的信息包括:

  • 字段名

  • 字段数据类型

  • 是否参与搜索

  • 是否需要分词

  • 如果分词,分词器是什么?

其中:

  • 字段名、字段数据类型,可以参考数据表结构的名称和类型

  • 是否参与搜索要分析业务来判断,例如图片地址,就无需参与搜索

  • 是否分词呢要看内容,内容如果是一个整体就无需分词,反之则要分词

  • 分词器,我们可以统一使用ik_max_word

来看下酒店数据的索引库结构:

PUT /hotel{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }}


几个特殊字段说明:

  • location:地理坐标,里面包含精度、纬度

  • all:一个组合字段,其目的是将多字段的值利用copy_to合并,提供给用户搜索

地理坐标说明:
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copy_to说明:

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4.0.4.初始化RestClient

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)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://192.168.150.101:9200")));


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 setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
        ));
    }

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


4.1.创建索引库

4.1.1.代码解读

创建索引库的API如下:

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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。

4.1.2.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:

@Testvoid 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);}


4.2.删除索引库

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:

@Testvoid 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);}


4.3.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

@Testvoid 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!");}


4.4.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

5.RestClient操作文档

为了与索引库操作分离,我们再次参加一个测试类,做两件事情:

  • 初始化RestHighLevelClient

  • 我们的酒店数据在数据库,需要利用IHotelService去查询,所以注入这个接口

package cn.itcast.hotel;import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel;import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;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;import java.util.List;@SpringBootTestpublic class HotelDocumentTest {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
        ));
    }

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


5.1.新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来,写入elasticsearch中。

5.1.1.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@NoArgsConstructorpublic 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();
    }}


5.1.2.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}


对应的java代码如图:

ElasticSearch,微服务,分布式搜索引擎, ElasticSearch新手教程

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。

5.1.3.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:

@Testvoid 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);}


5.2.查询文档

5.2.1.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:

ElasticSearch,微服务,分布式搜索引擎, ElasticSearch新手教程

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

5.2.2.完整代码

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

@Testvoid 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);}


5.3.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:

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


5.4.修改文档

5.4.1.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:

ElasticSearch,微服务,分布式搜索引擎, ElasticSearch新手教程

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

@Testvoid 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);}


5.5.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

5.5.1.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:

ElasticSearch,微服务,分布式搜索引擎, ElasticSearch新手教程

可以看到,能添加的请求包括:

  • 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:

ElasticSearch,微服务,分布式搜索引擎, ElasticSearch新手教程

其实还是三步走:

  • 1)创建Request对象。这里是BulkRequest

  • 2)准备参数。批处理的参数,就是其它Request对象,这里就是多个IndexRequest

  • 3)发起请求。这里是批处理,调用的方法为client.bulk()方法

我们在导入酒店数据时,将上述代码改造成for循环处理即可。

5.5.2.完整代码

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

@Testvoid 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);}


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)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-600074.html

到了这里,关于微服务一实用篇:分布式搜索引擎(ElasticSearch)基础解析的文章就介绍完了。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!

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