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分布式搜索引擎elasticsearch(一）

10月前 作者：weixin_50458070 分类：Toy博客 阅读(95) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了分布式搜索引擎elasticsearch(一）。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。

5.1 初始elasticsearch

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

elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

分布式搜索引擎elasticsearch(一）,微服务,jenkins,运维

5.1.1正向索引

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5.1.2elasticsearch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

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倒排索引中包含两部分内容：

词条词典（Term Dictionary）：记录所有词条，以及词条与倒排列表（Posting List）之间的关系，会给词条创建索引，提高查询和插入效率

倒排列表（Posting List）：记录词条所在的文档id、词条出现频率 、词条在文档中的位置等信息

文档id：用于快速获取文档

词条频率（TF）：文档在词条出现的次数，用于评分

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1、elasticsearch是面向文档存储的，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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2、索引（index）：相同类型的文档的集合

5.1.3mysql与Elasticsearch对比

MySQL

Elasticsearch

说明

Table

Index

索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)

Row

Document

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

Column

Field

字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）

Schema

Mapping

Mapping（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）

SQL

DSL

DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

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

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5.1.4安装elasticsearch

1.部署单点es

1.1.创建网络

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
1.2.加载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。

课前资料提供了镜像的tar包：

大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：


# 导入数据
docker load -i es.tar

同理还有kibana的tar包也需要这样做。

1.3.运行

运行docker命令，部署单点es：


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"：内存大小

  • -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

在浏览器中输入：http://192.168.153.131:9200/ 即可看到elasticsearch的响应结果：

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2.部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

2.1.部署

运行docker命令，部署kibana


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

  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中

  • -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

  • -p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：


docker logs -f kibana

查看运行日志，说明成功：

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.153.131:5601，即可看到结果

2.2.DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面：

这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

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语法说明：

  • POST：请求方式
  • /_analyze：请求路径，这里省略了虚拟机IP地址：9200，有kibana帮我们补充
  • 请求参数，json风格：
  • analyzer：分词器类型，这里是默认的standard分词器
  • text：要分词的内容

3.安装IK分词器

3.1.在线安装ik插件（较慢）
# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /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 elasticsearch
3.2.离线安装ik插件（推荐）
1）查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:


docker volume inspect es-plugins

显示结果：

[
    {
        "CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。

2）解压缩分词器安装包

下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik

3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：

4）重启容器
# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es
5）测试：

IK分词器包含两种模式：

  1. ik_smart：最少切分
  2. ik_max_word：最细切分
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果：

{
  "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" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "太棒",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "了",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    }
  ]
}
POST /_analyze
{
  "text":"黑马程序员学习Java太棒了",
  "analyzer": "ik_smart"
}
{
  "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
    }
  ]
}
3.3 扩展词词典

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：“奥力给”，“传智播客” 等。

所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

  1. 打开IK分词器config目录：

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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）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
奥力给

4）重启elasticsearch


docker restart es

日志中已经成功加载ext.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给！"
}
注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑
3.4 停用词词典

在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1）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-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词


yrh

4）重启elasticsearch


# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客Java就业率超过95%,奥力给！"
}
注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

4.部署es集群

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

首先编写一个docker-compose文件，内容如下：


version: '2.2'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic

volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge

Run docker-compose to bring up the cluster:


docker-compose up

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

5.2 索引库操作

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

ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。

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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

5.3 文档操作

新增文档的DSL语法如下：

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修改文档

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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}}

Dynamic Mapping

插入文档时，es会检查文档中的字段是否有mapping，如果没有则按照默认mapping规则来创建索引。

如果默认mapping规则不符合你的需求，一定要自己设置字段mapping

5.4 RestClient操作索引库

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：Elasticsearch Clients | Elastic

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

5.4.1.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;

5.4.2.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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5.4.3.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：

分布式搜索引擎elasticsearch(一）,微服务,jenkins,运维

5.4.4.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>
            <version>7.12.1</version>
        </dependency>

2）初始化RestHighLevelClient：

初始化的代码如下：

public class HotelIndex {
    private RestHighLevelClient client;
    @Test
    void testCreateHotelIndex() throws IOException {
        // 1.创建Request对象
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
        // 2.请求参数，MAPPING_TEMPLATE是静态常量字符串，内容是创建索引库的DSL语句
        request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
        // 3.发起请求
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }
    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.153.131:9200")
        ));
    }
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}
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：

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 testCreateHotelIndex() throws IOException {
        // 1.创建Request对象
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
        // 2.请求参数，MAPPING_TEMPLATE是静态常量字符串，内容是创建索引库的DSL语句
        request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
        // 3.发起请求
        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：

    @Test
    void testCreateHotelIndex() throws IOException {
        // 1.创建Request对象
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
        // 3.发起请求
        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
    @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！");
    }

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

​​​​​​​

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：Elasticsearch Clients | Elastic

分布式搜索引擎elasticsearch(一）,微服务,jenkins,运维

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

@SpringBootTest
public 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：

@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();
    }
}
 

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：
 

分布式搜索引擎elasticsearch(一）,微服务,jenkins,运维
 
 

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：
 

@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);
}
 

 

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：
 

分布式搜索引擎elasticsearch(一）,微服务,jenkins,运维
 

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：
 

    @Test
    void testGetDocumentById() throws IOException {
        // 1.准备Request
        GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");
        // 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：
 

    @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);
    }
 

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：
 

分布式搜索引擎elasticsearch(一）,微服务,jenkins,运维
 

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：
 

@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);
}
 

 

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：
 

分布式搜索引擎elasticsearch(一）,微服务,jenkins,运维
 

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：
 

分布式搜索引擎elasticsearch(一）,微服务,jenkins,运维
 
 

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：
 

@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);
}
 

 

5.6.小结
 

文档操作的基本步骤：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-785258.html
 

    

  • 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）
    • 

                    
到了这里，关于分布式搜索引擎elasticsearch(一）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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                                2024年01月17日
                                
    
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                                分布式搜索引擎-elasticsearch基础
                            
                        
    
                                                
    
                            
    
                                分布式搜索引擎-elasticsearch基础
                            
    
                            
    
                                
    elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。 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。 elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。 Lucen
    
                            
    
                            
    
                                2024年03月20日
                                
    
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                                # 分布式搜索引擎-- elasticsearch基础
                            
                        
    
                                                
    
                            
    
                                # 分布式搜索引擎-- elasticsearch基础
                            
    
                            
    
                                
    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,，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能    是以elasticsearch为核心的技术栈，都包括: ElasticSearch(存储,计算,搜索数据) kibana(数据可视化) Logstas
    
                            
    
                            
    
                                2024年03月27日
                                
    
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                                Elasticsearch 分布式搜索引擎 速学
                            
                        
    
                                                
    
                            
    
                                Elasticsearch 分布式搜索引擎 速学
                            
    
                            
    
                                
            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，它结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。它被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域，而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储
    
                            
    
                            
    
                                2024年02月03日
                                
    
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                                分布式搜索引擎ElasticSearch——深入elasticSearch
                            
                        
    
                                                
    
                            
    
                                分布式搜索引擎ElasticSearch——深入elasticSearch
                            
    
                            
    
                                
    聚合的分类 DSL实现Bucket聚合 DSL实现Metric聚合 RestAPI实现聚合 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin DSL实现自动补全查询 Completion Suggester 修改酒店索引库数据结构 RestAPI实现自动补全查询 实现酒店搜索页面输入框的自动补全 数据同步思路分析 利用MQ实现mysql与elasticsearch数
    
                            
    
                            
    
                                2024年01月17日
                                
    
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                                分布式搜索引擎Elasticsearch基础入门学习
                            
                        
    
                                                
    
                            
    
                                分布式搜索引擎Elasticsearch基础入门学习
                            
    
                            
    
                                
    Elasticsearh 是 elastic.co 公司开发的分布式搜索引擎。 Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式、高度可扩展的全文搜索和分析引擎。它能够快速、近乎实时的存储、搜索和分析大量数据。适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型数据。 它通
    
                            
    
                            
    
                                2024年02月03日
                                
    
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                                微服务---分布式搜索引擎 elasticsearch基础
                            
                        
    
                                                
    
                            
    
                                微服务---分布式搜索引擎 elasticsearch基础
                            
    
                            
    
                                
    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 在电商网站搜索商品 在百度搜索答案 在打车软件搜索附近的车 1.1.2.ELK技术栈 elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，
    
                            
    
                            
    
                                2024年02月04日
                                
    
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                                Elasticsearch 分布式全文搜索引擎原理解析
                            
    
                            
    
                                
    作者：禅与计算机程序设计艺术 Elasticsearch是一个开源的分布式全文搜索引擎，它可以近实时地存储、检索数据。本系列文章将从以下几个方面对Elasticsearch进行深入分析： Elasticsearch的主要组成部分 索引、类型和映射（Mapping） 搜索请求处理流程 查询缓存机制 Elasticsearch集群
    
                            
    
                            
    
                                2024年02月05日
                                
    
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                                ElasticSearch分布式搜索引擎（两万字详解）
                            
                        
    
                                                
    
                            
    
                                ElasticSearch分布式搜索引擎（两万字详解）
                            
    
                            
    
                                
    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 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： 而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索
    
                            
    
                            
    
                                2024年01月25日
                                
    
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