SpringCloud（十）——ElasticSearch简单了解（一）初识ElasticSearch和RestClient-Toy模板网

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1. 初始ElasticSearch

1.1 ElasticSearch介绍

Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。

Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。

Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。Elasticsearch是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。

Elasticsearch使用Lucene，并试图通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，如果新文档与注册查询匹配，这对于通知非常有用。另一个特性称为“网关”，处理索引的长期持久性；例如，在服务器崩溃的情况下，可以从网关恢复索引。Elasticsearch支持实时GET请求，适合作为NoSQL数据存储，但缺少分布式事务。

ElasticSearch中有一些新的概念，这里我们对应于MySQL数据库中的一些概念来对其进行讲解，可能会有更好的效果。

MySQL	ElasticSearch	说明
Table	Index	索引，就是文档的集合，类似于数据库中的表
Row	Document	文档，就是一条条的数据，类似数据库中的一行，文档都是JSON形式
Column	Field	字段，就是JSON中的字段名，类似数据库中的列
Schema	Mapping	Mapping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
SQL	DSL	DSL是ElasticSearch提供的JSON风格的请求语句，用于操作ElasticSearch

1.2 安装并运行ElasticSearch

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

然后使用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，直接pull。

pull elasticsearch:7.12.1

如果需要运行es并进行单点部署，那么命令如下：

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 es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

命令解释：

-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：前一个是设置初始堆的大小，后一个设置最大堆的大小
-e "discovery.type=single-node"：非集群模式
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
--privileged：授予逻辑卷访问权
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
-p 9200:9200：端口映射配置，暴露的HTTP请求的端口
-p 9300:9300：端口映射配置，暴露ElasticSearch互联的端口

访问虚拟机地址的9200端口，如果出现以下页面，说明配置成功，
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1.3 运行kibana

kibana可以给我们提供一个ElasticSearch的可视化界面，方便我们学习，运行如下代码表示运行一个kibana，

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

-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
-p 5601:5601：端口映射配置

之后等待其部署完毕后，访问虚拟机的5601端口，发现乳腺的界面表示启动成功，
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1.4 安装IK分词器

在ElasticSearch中，我们常常需要用到分词的操作，英文还好，其自带的就可以进行分词，但是中文，其只会按照逐字的方式对词进行划分，这显然是并不友好的，因此，我们需要安装一个专门的分词器来对中文进行分词。

安装IK分词器的步骤如下：

# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash

# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit

#重启容器
docker restart es

打开kibana中的目录，找到Dev tools，
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在其中输入DSL查询语句进行分词。

# 测试分词器
POST /_analyze
{
  "text": "我们ikun不惹事，但也不怕事",
  "analyzer": "ik_smart"#分词的模式
}

分词结果如下：
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还有一种分词模式是 ik_max_word ，能够按照最细粒度去进行分词，更加占用内存空间。

2. 操作索引库和文档

2.1 mapping属性

mapping属性相当于就是数据库的字段约束，主要常用的mapping属性约束如下：

type：字段数据类型，常见的简单类型如下：
- 字符串：text（客分词的文本），keyword（精确值，如国家、品牌，ip）
- 数值： long, integer, short, byte, double, float
- 布尔值：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

2.2 创建索引库

了解了mapping约束后，我们就可以开始创建索引了，创建索引库的语法如下：

PUT /索引库名

创建索引也就是创建每一个字段的约束条件，与数据库类似，我们创建一个名为 ikun 的索引，索引如下：

PUT /ikun
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          },
          "lastName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

执行后显示的结果如下，表明创建成功：

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "ikun"
}

2.3 对索引库的查、删、改

查询索引库的语法如下：

GET /索引库名

删除索引库的语法如下：

DELETE /索引库名

需要注意的是，索引库一经创建就不允许进行修改，但是，我们可以对原来的索引库进行新增，语法如下：

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

2.4 操作文档

在索引库中插入文档相当于在数据库的表结构中增加一行数据。

新增文档的DSL语法如下：

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",
  }
}

文档id如果没有指定的话，会随机生成。

比如我们对上面创建的索引库进行新增如下：

POST /ikun/_doc/1
{
  "info": "我们ikun不惹事，但也不怕事",
  "email": "snow@gmail.com",
  "name": {
    "firstName": "i",
    "lastName": "kun"
  }
}

查看文档的语法为：

GET /ikun/_doc/1

删除文档的语法为：

DELETE /ikun/_doc/1

修改文档有两种方法。

一种是全量修改，其会首先找到旧的文档，将旧的文档进行删除，然后将修改的再添加进去。如果旧的文档不存在，这种方法还是会进行新增。语法如下：

PUT /索引库名/_doc/1
{
  "字段1": "值1",
  "字段2": "值2",
}

还有一种是增量修改，只会修改指定的字段，语法如下：

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

比如我们修改上面的文档1的邮箱可以为：

POST /ikun/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "snowsnow@gmail.com"
  }
}

3. RestClient

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，这里我们要学习的就是java中调用RestClient。

我们的数据库数据结构如下所示，
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故我们构建索引库的代码如下：

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"
      },
      "starName": {
        "type": "keyword"
      },
      "bussiness": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      },
      "pic": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

在ElasticSearch中，对经纬度专门指定了一个结构 geo_point ，这里面能够存储经度和纬度的结构，除此之外，上面的 copy_to 字段是对字段进行联合索引的时候使用的。比如在上面我们需要对 name 属性和 brand 属性就行搜索，一般是先搜索符合的 name ，再到结果集里面搜索符合条件的 brand ，这样显然非常麻烦，而加入了一个 copy_to 字段后，便可以将该属性复制一份到 all 属性中，当然， all 属性并不存在与索引的 suorce 里面，此后，如果我们需要查询符合条件的 name 和 brand 时，只需要查询 all 属性即可。

那怎么在java中操作RestClient客户端呢？

3.1 初始化RestClient

首先是引入依赖，需要引入如下的依赖：

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>7.12.1</version>
</dependencies>

由于SpringBoot在父maven中已经定义了ElasticSearch的版本号，所以改版本的时候需要在 properties 标签中覆盖父pom定义的版本号。

之后就是初始化RestClient了。

如果我们对每一个类都要创建和销毁RestClient客户端的话，那就显得太过麻烦了，我们可以将创建和销毁写作一个Ioc切面，在每一个Bean创建之前切入并创建客户端，在每一个Bean执行后切入并销毁客户端，具体代码如下：

public class HotelIndexTest {
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    @BeforeEach
    void setup(){
        this.restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.59.233:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void teardown() throws IOException {
        this.restHighLevelClient.close();
    }
}

3.2 操作索引库

创建索引库

    @Test
    void createHotelIndex() throws IOException {
        //1.创建Request对象，索引坤名称为ikun
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ikun");
        //2.准备请求参数，即DSL语句，第一个参数为DSL语句，第二个参数指定为JSON形式
        request.source("{\n" +
                "  \"mappings\": {\n" +
                "    \"properties\": {\n" +
                "      \"kunName\": {\n" +
                "        \"type\": \"text\",\n" +
                "        \"analyzer\": \"ik_smart\"\n" +
                "      }\n" +
                "    }\n" +
                "  }\n" +
                "}", XContentType.JSON);
        //3.发送请求
        restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

删除索引库

    @Test
    void DeleteHotelIndex() throws IOException {
        //1.创建Request对象
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("ikun");
        restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

判断索引库是否存在

	@Test
    void ExistHotelIndex() throws IOException {
        //1.创建Request对象
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("ikun");
        boolean exist = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(exist);
    }

3.3 操作文档

增加文档

如果我们需要用RestClient进行文档的增加，那么首先我们需要的就是类型转换，我们的文档内容肯定是从数据库中进行获取，但是，数据库中的数据与索引库的数据还是有一点不一样的，那就是经纬度。在数据库中，我们定义的是经度以及纬度，但是，在索引库中，我们定义的是一个数据结构 geo_point ，里面包含了经度以及纬度，所以，我们首先定义一个与索引库结构一致的类，如下：

@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();
    }
}

之后，便可以读取数据库中的信息对索引库进行文档的增加了，增加的代码如下，

@SpringBootTest
public class HotelIndexTest {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    @Test
    void AddHotelDocument() 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.准备Request对象，其参数只接受String
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
        //4.准备JSON文档
        request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON);
        //5.发送请求
        restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    @BeforeEach
    void setup(){
        this.restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.59.233:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void teardown() throws IOException {
        this.restHighLevelClient.close();
    }
}

查询文档

	@Test
    void FindHotelDocument() throws IOException {
        //1.准备Request对象，其参数只接受String
        GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");
        //2.发送请求得到响应
        GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //3.解析相应结果，即将source字段解析为json格式的字符串
        String json = response.getSourceAsString();
        //4.将JSON格式的字符串解析为相应的对象
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println(hotelDoc);
    }

更新文档

    @Test
    void UpdateHotelDocument() throws IOException {
        //1.准备Request对象，其参数只接受String
        UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
        //2.准备参数，特别注意，这里是逗号，没有冒号！！
        request.doc(
                "price", "1001",
                "startName", "四钻"
        );
        //3.发送请求
        restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

删除文档

    @Test
    void UpdateHotelDocument() throws IOException {
        //1.准备Request对象，其参数只接受String
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
        //2.发送请求
        restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

批量新增数据文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-688339.html

    @Test
    void AddMoreDocument() throws IOException {
        //1.批量查询数据库中的信息
        List<Hotel> hotels = hotelService.list();
        //2.创建Request
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        //3.准备参数，添加多个新增的Request
        for(Hotel hotel: hotels){
            HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
            request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotel.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));
        }
        //4.发送请求
        restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }