ElasticSearch内容分享（三）：RestAPI-Toy模板网

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RestAPI

API操作索引库

1. mapping映射分析

2.初始化RestClient

3. 索引库CRUD

3.1 创建索引库

3.2 删除索引库

3.3 查询索引库

API操作文档

1. 初始化RestClient

2. 文档CRUD

2.0 批量导入文档

2.1 批量新增文档

2.2 查询文档

2.3 批量删除文档

2.4 批量修改文档

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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我们使用的是Java HighLevel Rest Client客户端API

API操作索引库

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：【可以根据发送请求那步的第一个参数，发过来判断需要创建什么XXXXRequest】

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

1. mapping映射分析

根据MySQL数据库表结构（建表语句），去写索引库结构JSON。表和索引库一一对应

注意：地理坐标、组合字段。索引库里的地理坐标是一个字段：坐标：维度,精度 。copy_to组合字段作用是供用户查询（输入关键字可以查询多个字段）

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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2.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：这里一般在启动类或者配置类里注入该Bean，用于告诉Java 访问ES的ip地址

初始化的代码如下：

@Bean
public RestHighLevelClient client(){
    return 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();
    }
}

3. 索引库CRUD

3.1 创建索引库

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。

创建索引库的API如下：

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代码：

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：

@Test
void 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);
}

3.2 删除索引库

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

删除索引库的DSL语句非常简单：

DELETE /hotel

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

@Test
void 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);
}

3.3 查询索引库

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

判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是：

GET /hotel

@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！");
}

API操作文档

这里更多的是先读取Mysql中的数据，然后再存进ES中。

文档操作的基本步骤：【可以根据发送请求那步的第一个参数，发过来判断需要创建什么XXXXRequest】

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. 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：这里一般写在最前面，用于告诉Java 访问ES的ip地址

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();
    }
}

2. 文档CRUD

2.0 批量导入文档

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

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

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内容分享（三）：RestAPI,ElasticSearch 内容分享,elasticsearch,缓存,大数据

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内容分享（三）：RestAPI,ElasticSearch 内容分享,elasticsearch,缓存,大数据

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。

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-788650.html

@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);
}

2.1 批量新增文档

四步走：

0）创建索引库实体类

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（注意：这里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了）

我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。

1）创建索引库实体类

一般实体类里包含经纬度都需要创建一个新的实体类，将经纬度拼成一个字段

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
@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();
    }
}

2）新增代码

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内容分享（三）：RestAPI,ElasticSearch 内容分享,elasticsearch,缓存,大数据

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

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

@Test
void testAddDocument() 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));//实体类转JSON，指定JSON格式
        request.add(new IndexRequest("xxx")...)
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

2.2 查询文档

查询文档是根据id查询的，所以没有批量查询

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

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内容分享（三）：RestAPI,ElasticSearch 内容分享,elasticsearch,缓存,大数据

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，使用工具反序列化为Java对象即可。

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", "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);
}

2.3 批量删除文档

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

删除的DSL为是这样的：

DELETE /hotel/_doc/{id}

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

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    //0.查询数据库中的数据
    List<Hotel> list = hotelService.list();
    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    //2.批量转换实体类，顺便写入到ES中
    for (Hotel hotel : list) {
        //2.1转换实体类
        HotelDoc hotelDoc =new HotelDoc(hotel);
        //2.2写入ES
        request.add(new DeleteRequest("hotel")
                    .id(hotel.getId().toString()));
    }
    //3.发送请求
    client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);
}

2.4 批量修改文档

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

修改有两种方式：

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

只演示增量修改：

代码示例如图：

ElasticSearch内容分享（三）：RestAPI,ElasticSearch 内容分享,elasticsearch,缓存,大数据

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

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    //0.查询数据库中的数据
    List<Hotel> list = hotelService.list();
    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    //2.批量转换实体类，顺便写入到ES中
    for (Hotel hotel : list) {
        //2.1转换实体类
        HotelDoc hotelDoc =new HotelDoc(hotel);
        //2.2写入ES
        request.add(new UpdateRequest("hotel",hotel.getId().toString())
                    .doc(
                        "price", "952",
                        "starName", "四钻"
                    ));
    }
    //3.发送请求
    client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);
}

到了这里，关于ElasticSearch内容分享（三）：RestAPI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！