微服务开发与实战Day08

一、初始Elasticsearch

高性能分布式搜索引擎

1. 认识和安装

1.1 认识

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：Apache Lucene - Welcome to Apache Lucene

Lucene的优势：

易扩展
高性能（基于倒排索引）

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass

2010年Shay Banon重写了Compas，取名为Elasticsearch

官网地址：Elastic — The Search AI Company | Elastic ，目前最新的版本是8.x.x

elasticsearch具备下列优势：

支持分布式，可水平扩展
提高Restful接口，可被任何语言调用

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，是一整套技术栈，被叫作ELK。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。整套技术栈的核心就是用来存储、搜索、计算的Elasticsearch。

Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可视化控制台。它的功能非常强大，包括：

对Elasticsearch数据的搜索、展示
对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形
对Elasticsearch的集群状态监控
它还提供了一个开发控制台（DevTools），在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示

1.2 安装

步骤：

①上传课前资料提供的两个镜像文件到虚拟机root/根目录

②加载镜像

docker load -i es.tar

docker load -i kibana.tar

加载完成后把tar包删除，防止占用太多空间

rm -rf *.tar

③安装并运行单机版本的elasticsearch

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

④查看elasticsearch的运行日志

docker logs -f es

Ctrl + C退出

⑤访问测试

http://192.168.126.151:9200/

⑥安装部署Kibana

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

⑦查看kibana的运行日志

docker logs -f kibana

⑧访问测试

http://192.168.126.151:5601/app/home#/

使用Dev tools

2. 倒排索引

传统数据库（如MySQL）采用正向索引，例如给下表（tb-goods)中的id创建索引：

综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。

因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。

而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

2.1 elasticsearch采用倒排索引

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：小米手机，就可以分为：小米、手机这样的词条。

创建倒排索引就是对正向索引的一种特殊处理和应用，流程如下：

将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，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，可以给词条创建正向索引

此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索“华为手机”为例），如下图：

流程描述：

用户输入条件“华为手机”进行搜索
对用户输入条件分词，得到词条：华为、手机
拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高），即可得到包含词条的文档id：1、2、3
拿着文档id正向索引中查找具体文档即可（由于id也有索引，查询效率也很高）

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。

2.2 正向和倒排索引

正向索引

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。

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

倒排索引，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到包含词条的文档的id，然后根据id获取文档，是根据词条找文档的过程。

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

3. IK分词器

中文分词往往需要根据语义分析，比较复杂，这就需要用到中文分词器，例如IK分词器。IK分词器是林良益在2006年开源发布的，其采用的正向迭代最细粒度切分算法一直沿用至今。

https://github.com/infinilabs/analysis-ik

3.1 按照IK分词器

方式一：在线安装

①运行命令下载

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

②重启es容器

docker restart es

方式二：离线安装

①查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录：

docker volume inspect es-plugins

②把课前资料里提供的ik分词器插件上传到 /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 目录下

cd /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data

注意，此处是把压缩包解压并重命名为ik再上传，不能直接上传资料里提供的ik文件夹，缺少了东西

③重启es容器

docker restart es

④查看es运行日志

docker logs -f es

3.2 使用IK分词器

①在Kibana的DevTools中可以使用下面的语法来测试IK分词器：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

语法说明：

POST：请求方式
/_analyze：请求路径，这里省略了http://192.168.126.151:9200，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

结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "马",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "序",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "学",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "习",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "太",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "棒",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 9
    },
    {
      "token" : "了",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 10
    }
  ]
}

可以看到，标准分词器智能1字1词条，无法正确对中文做分词。

②使用IK分词器：ik_smart，智能切分，粗粒度

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果如下：

{
  "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
    }
  ]
}

③ik_max_word：最细切分，细粒度IK分词器

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果如下：

{
  "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
    }
  ]
}

3.3 拓展词典

随着互连网的发展，“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“泰酷辣”、“传智播客”等。

IK分词器无法对这些词汇分词，测试一下：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客开设大学,真的泰裤辣！"
}

结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "智",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "播",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "客",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "开设",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "真的",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "泰",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "裤",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "辣",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 9
    }
  ]
}

IK分词器允许我们配置拓展词典来增加自定义的词库：

步骤①：利用config目录的IKAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典

打开IK分词器config目录，在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加如下

<?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>

②在词典中添加拓展词条

在IK分词器的config目录新建一个ext.dic，添加如下内容

传智播客
泰裤辣

③重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f es

④再次测试

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传智播客",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "开发",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "全日制",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "这简直",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "泰酷辣",
      "start_offset" : 15,
      "end_offset" : 18,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    }
  ]
}

4. 基础概念

4.1 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格式存储在elasticsearch中：

因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档，而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）。

4.2 索引和映射

随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单的文档等等：

所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index），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；

因此，我们可以把索引当作数据库中的表。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。

4.3 msql与elasticsearch对比

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引（Index），就是文档的集合，类似于数据库的表（Table）
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似于数据库中的行（Row），文档都是JSON
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似于数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似于数据库的表结构（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

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

二、索引库操作

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）：

字段名		字段类型	类型说明	是否参与搜索	是否参与分词	分词器
age		`integer`	整数	√		——
weight		`float`	浮点数	√		——
isMarried		`boolean`	布尔	√		——
info		`text`	字符串，但需要分词	√	√	IK
email		`keyword`	字符串，但是不分词			——
score		`float`	只看数组中元素类型	√		——
name	firstName	`keyword`	字符串，但是不分词	√		——
name	lastName	`keyword`	字符串，但是不分词	√		——

2. 索引库的CRUD

Elasticsearch提供的所有API都是Restful的接口，遵循Restful的基本规范：

接口类型	请求方式	请求路径	请求参数
查询用户	GET	/users/{id}	路径中的id
新增用户	POST	/users	json格式user对象
修改用户	PUT	/users/{id}	路径中的id json格式对象
删除用户	DELETE	/users/{id}	路径中的id

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"
      },
      "age": {
        "type": "byte"
      },
      "email": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          },
          "lastName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

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：

GET /heima

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，因此不会对倒排索引产生影响。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。

语法：

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

示例：

PUT /heima/_mapping
{
  "properties": {
    "age":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

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

示例：

DELETE /heima

3. 文档操作

3.1 新增操作

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：

3.2 查询操作

语法：

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

示例：

GET /heima/_doc/1

响应结果：

3.3 删除操作

语法：

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

示例：

DELETE /heima/_doc/1

响应结果：

3.4 修改文档

全量修改：直接覆盖原来的文档，其本质是两步操作

根据指定的id删除文档
新增一个相同id的文档

注意，如果第一步根据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。

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"
    }
}

由于id为1的文档已经被删除，所以第一次执行时，得到的反馈是created：

所以如果执行第2次时，得到的反馈则是updated：

局部修改，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"
  }
}

执行结果：

3.5 批处理

Elasticsearch中允许通过一次请求中携带多次文档操作，也就是批量处理，语法格式如下：

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

其中：

index 代表新增操作

_index：指定索引库名
_id：指定要操作的文档id
{ "field1": "value1" }：要新增的文档内容

delete 代表删除操作

_index：指定索引库名
_id：指定要操作的文档id

update 代表更新操作

_index：指定索引库名
_id：指定要操作的文档id
{ "doc": {"field2" : "value2"} }：要更新的文档字段

示例：批量新增

POST /_bulk
{"index": {"_index":"heima", "_id": "3"}}
{"info": "黑马程序员C++讲师", "email": "ww@itcast.cn", "name":{"firstName": "五", "lastName":"王"}}
{"index": {"_index":"heima", "_id": "4"}}
{"info": "黑马程序员前端讲师", "email": "zhangsan@itcast.cn", "name":{"firstName": "三", "lastName":"张"}}

示例：批量删除

POST /_bulk
{"delete":{"_index":"heima", "_id": "3"}}
{"delete":{"_index":"heima", "_id": "4"}}

4. JavaRestClient

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。

Elasticsearch目前最新版本是8.14，其Java客户端有很大变化。不过大多数企业使用的还是8以下版本，所以我们选择使用早期的JavaRestClient客户端来学习。

官方文档地址：Elasticsearch Clients | Elastic

然后选择7.12版本，HighLevelRestClient版本：

Java High Level REST Client | Java REST Client [7.12] | Elastic

4.1 客户端初始化

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。

步骤：

①在item-service模块引入es的RestHignLevelClient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7.17.10，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

在父工程hmall的pom.xml

  <properties>
      <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
      <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
      <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
  </properties>

③初始化RestHighLevelClient

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://192.168.126.151:9200")
));

这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类ElasticTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：

package com.hmall.item.es;


import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
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 ElasticTest {
    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.126.151:9200")
        ));
    }

    @Test
    void testConnect() {
        System.out.println(client);
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        if(client != null) {
            client.close();
        }
    }
}

4.2 创建索引库

4.2.1 商品Mapping映射

由于要实现对商品搜索，所以我们需要将商品添加到Elasticsearch中，不过需要根据搜索业务的需求来设定索引库结构，而不是一股脑的把MySQL数据写入Elasticsearch.

搜索页码的效果如下图：

结合数据库表结构，对应的mapping映射属性如下：

字段名	字段类型	类型说明	是否参与搜索	是否参与分词	分词器
id	`long`	长整数	√		——
name	`text`	字符串，参与分词搜索	√		IK
price	`integer`	以分为单位，所以是整数	√	√	——
stock	`integer`	字符串，但需要分词	√		——
image	`keyword`	字符串，但是不分词			——
category	`keyword`	字符串，但是不分词	√		——
brand	`keyword`	字符串，但是不分词	√		——
sold	`integer`	销量，整数	√		——
commentCount	`integer`	评价，整数			——
isAD	`boolean`	布尔类型	√		——
updateTime	`Date`	更新时间	√		——

因此，最终的索引库文档结构应是这样的：

PUT /items
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "stock":{
        "type": "integer"
      },
      "image":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "category":{
        "type": "keyword"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword"
      },
      "sold":{
        "type": "integer"
      },
      "commentCount":{
        "type": "integer",
        "index": false
      },
      "isAD":{
        "type": "boolean"
      },
      "updateTime":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

4.2.2 创建索引库

创建索引库dJavaAPI与Restful接口API对比

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Json格式的Mapping映射参数。因为json字符串很长，这里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。例如创建索引、删除索引、判断索引是否存在等。

在item-service中的ElasticTest测试类中，添加如下：

package com.hmall.item.es;


import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.IOException;

public class ElasticTest {
    private RestHighLevelClient client;

    @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        // 1.创建Request对象
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items");
        // 2.准备请求参数
        request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
        // 3.发送请求
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    private 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" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"stock\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"image\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"category\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"sold\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"commentCount\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"isAD\":{\n" +
            "        \"type\": \"boolean\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"updateTime\":{\n" +
            "        \"type\": \"date\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";
}

如果之前创建了ittems索引库，记得删除

# 删除索引库
DELETE /items

4.3 删除索引库

import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;

// ... ...

@Test
void testDeleteIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("items");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

代码分为三步：

①创建Request对象，是DeleteIndexRequest对象
②准备参数。这里是无参，因此省略
③发送请求，改用delete方法

4.4 判断索引库是否存在

判断索引库是否存在，本质就是查询。

import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
// ... ...
@Test
void testExistsIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");
    // 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！");
}

代码分为三步：

①创建Request对象，是GetIndexRequest对象

②准备参数。这里是无参，直接省略

③发送请求。用exists方法

5. RestClient操作文档

5.1 新增文档

5.1.1 API语法

新增文档的请求语法如下：

POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}

对应的JavaAPI如下：

与索引库操作的API非常类似，同样是三步走：

①创建request对象，这里是IndexRequest，因为添加文档就是创建倒排索引的过程
②准备请求参数，本例中就是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()

5.1.2 实体类

索引库结构与数据库结构存在一些差异，因此我们需要定义一个索引库结构对应的实体。

在item-service模块的com.hmall.item.domain.dto包中定义一个新的DTO：

package com.hmall.item.domain.po;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

import java.time.LocalDateTime;

@Data
@ApiModel(description = "索引库实体")
public class ItemDoc{

    @ApiModelProperty("商品id")
    private String id;

    @ApiModelProperty("商品名称")
    private String name;

    @ApiModelProperty("价格（分）")
    private Integer price;

    @ApiModelProperty("商品图片")
    private String image;

    @ApiModelProperty("类目名称")
    private String category;

    @ApiModelProperty("品牌名称")
    private String brand;

    @ApiModelProperty("销量")
    private Integer sold;

    @ApiModelProperty("评论数")
    private Integer commentCount;

    @ApiModelProperty("是否是推广广告，true/false")
    private Boolean isAD;

    @ApiModelProperty("更新时间")
    private LocalDateTime updateTime;
}

5.1.3 完整代码

我们导入商品数据，除了参考API模板“三步走”以外，还需要做几点准备工作：

商品数据来源于数据库，我们需要先查询处出来，得到Item对象；
Item对象需要转为ItemDoc对象；
ItemDTO需要序列化为json格式

在item-service里添加单元测试类ElasticDocumentTest

package com.hmall.item.es;


import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmall.item.domain.po.Item;
import com.hmall.item.domain.po.ItemDoc;
import com.hmall.item.service.IItemService;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
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;

@SpringBootTest(properties = "spring.profiles.active=local")
public class ElasticDocumentTest {
    private RestHighLevelClient client;
    @Autowired
    private IItemService itemService;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.126.151:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        if(client != null) {
            client.close();
        }
    }

    @Test
    void testIndexDoc() throws IOException {
        // 1. 准备文档数据
        // 1.1 根据id查询数据库数据
        Item item = itemService.getById(584391L);
        // 1.2 把数据库数据转为文档数据
        ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
        // 2. 准备Request
        IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());
        // 3. 准备请求参数
        request.source(JSONUtil.toJsonStr(itemDoc), XContentType.JSON);
        // 4. 发送请求
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }
}

查询文档

GET /items/_doc/584391

结果：

{
  "_index" : "items",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "584391",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "id" : "584391",
    "name" : "美旅AmericanTourister拉杆箱 商务男女超轻PP行李箱时尚大容量耐磨飞机轮旅行箱 20英寸海关锁DL7灰色",
    "price" : 29900,
    "image" : "https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t1/22734/21/2036/130399/5c18af2aEab296c01/7b148f18c6081654.jpg!q70.jpg.webp",
    "category" : "拉杆箱",
    "brand" : "美旅箱包",
    "sold" : 0,
    "commentCount" : 0,
    "isAD" : false,
    "updateTime" : 1556640000000
  }
}

5.2 查询文档

5.2.1 语法说明

查询的请求语句如下：

GET /{索引库名}/_doc/{id}

流程：

①创建Request对象，这次是查询，所是GetRequest
~~②准备请求参数，这里是无参，直接省略~~
③发送请求，得到结果。因为是查询，这里调用client.get()方法
④解析结果，就是对JSON做反序列化

5.2.2 完整代码

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request对象
    GetRequest request = new GetRequest("items").id("584391");
    // 2.发送请求
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.获取响应结果中的source
    String json = response.getSourceAsString();
    
    ItemDoc itemDoc = JSONUtil.toBean(json, ItemDoc.class);
    System.out.println("itemDoc= " + ItemDoc);
}

5.3 修改文档

修改有两种方式：

全量修改：本质就是先根据id删除，再新增
局部修改：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

5.3.1 语法说明

局部修改的请求语法如下：

POST /{索引库名}/_update/{id}
{
  "doc": {
    "字段名": "字段值",
    "字段名": "字段值"
  }
}

流程：

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。

5.3.2 完整代码

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("items", "584391");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
            "price", 58800,
            "commentCount", 1
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.4 删除文档

5.4.1 API语法

删除的请求语句如下：

DELETE /hotel/_doc/{id}

流程：

①准备Request对象，因为是删除，是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
~~②准备参数，无参，直接省略~~
③发送请求。因为是删除，所以是Client.delete()方法

在item-service的ElasticDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request，两个参数，第一个是索引库名，第二个是文档id
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("items", "584391");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5 批量导入文档

5.5.1 语法说明

流程：

①创建Request对象，这次用的是BulkRequest
②准备请求参数
③发送请求，这次要用到client.bulk()方法

BulkRequest本身其实并没有请求参数，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。例如：

批量新增文档，就是给每个文档创建一个IndexRequest请求，然后封装到BulkRequest中，一起发出。
批量删除，就是创建N个DeleteRequest请求，然后封装到BulkRequest，一起发出。

因此，BulkRequest中提供了add方法，用以添加其他CRUD的请求：

因此，Bulk中添加了多个IndexRequest，就是批量新增功能了。示例：

@Test
void testBulk() throws IOException {
    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备请求参数
    request.add(new IndexRequest("items").id("1").source("json doc1", XContentType.JSON));
    request.add(new IndexRequest("items").id("2").source("json doc2", XContentType.JSON));
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5.2 完整代码

    @Test
    void testBulkIndexDoc() throws IOException {
        int pageNo = 1, pageSize = 500;
        while (true) {
            // 1. 准备文档数据
            Page<Item> page = itemService.lambdaQuery()
                    .eq(Item::getStatus, 1)
                    .page(Page.of(pageNo, pageSize));
            List<Item> records = page.getRecords();
            if(records == null || records.isEmpty()) {
                return;
            }
            // 2. 准备Request对象
            BulkRequest request = new BulkRequest();
            // 3. 准备请求参数
            for (Item item : records) {
                request.add(new IndexRequest("items")
                        .id(item.getId().toString())
                        .source(JSONUtil.toJsonStr(BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class)), XContentType.JSON));
            }
            // 4. 发送请求
            client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
            // 5. 翻页
            pageNo++;
        }
    }

GET /items/_count

如果Page没有of()方法的，在父工程的pom.xml中把mybatisPlus的版本改成3.4.3（JDK11）或以上，或者把分页查询的代码改成如下：

Page<Item> page = itemService.lambdaQuery()
        .eq(Item::getStatus, 1)
        .page(new Page<>(pageNo, pageSize));

云文档地址：Docs