ElasticSearch学习笔记(二)文档操作、RestHighLevelClient的使用

文章目录

前言
3 文档操作
- 3.1 新增文档
- 3.2 查询文档
- 3.3 修改文档
- - 3.3.1 全量修改
  - 3.3.2 增量修改
- 3.4 删除文档
4 RestAPI
- 4.1 创建数据库和表
- 4.2 创建项目
- 4.3 mapping映射分析
- 4.4 初始化客户端
- 4.5 创建索引库
- 4.6 判断索引库是否存在
- 4.7 删除索引库
5 RestClient操作文档
- 5.1 准备工作
- 5.2 新增文档
- 5.3 查询文档

前言

ElasticSearch学习笔记(一)倒排索引、ES和Kibana安装、索引操作

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"
    }
    // ...
}

3.2 查询文档

语法：

GET /{索引库名}/_doc/{文档id}

3.3 修改文档

3.3.1 全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是先根据指定的id删除文档（id对应的文档不存在也可以），再新增一个相同id的文档。

语法：

PUT /{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"
    }
    // ...
}

3.3.2 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": {
        "修养修改的字段": "新值"
    }
}

3.4 删除文档

语法：

DELETE /{索引库名}/_doc/{文档id}

4 RestAPI

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

其中Java语言的客户端分为两种：

本文章学习的是high-level REST client。

4.1 创建数据库和表

CREATE DATABASE hsgx;
USE hsgx;
CREATE TABLE tb_hotel (
	`id` BIGINT(20) NOT NULL PRIMARY KEY COMMENT '酒店id',
	`name` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称',
	`address` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址',
	`price` INT(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格',
	`score` INT(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分',
	`brand` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌',
	`city` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '所在城市',
	`star_name` VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '酒店星级',
	`business` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '商圈',
	`latitude` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '纬度',
	`longitude` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '经度',
	`pic` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片'
);

INSERT INTO tb_hotel(`id`, `name`, `address`, `price`, `score`, `brand`, `city`, `star_name`, `business`, `latitude`, `longitude`, `pic`) 
VALUES (1, '白天鹅', '中山路', 888, 5, '白天鹅', '广州', '五星', '太古汇', '123.456', '456.748', 'a.png'),
(2, '希尔顿', '南京路', 456, 4.5, '希尔顿', '上海', '四星', '外滩', '123.456', '456.748', 'b.png');

4.2 创建项目

在IDEA中创建一个maven项目，结构如下：

4.3 mapping映射分析

mapping映射分析要考虑的信息包括：

字段名：参考表结构。
字段数据类型：参考表结构。
是否参与搜索：根据具体业务进行判断。
是否需要分词：根据具体内容进行判断，如果内容是一个整体就无需分词，反之则要分词。
分词器是什么：可以统一使用ik_max_word。

对应到tb_hotel表，我们可以新建如下索引：

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

其中，有两个比较特殊的字段：

location：地理坐标，类型是geo_point，表示由经度（latitude）和纬度（longitude）确定一个点。
all：一个组合字段，其目的是将多字段的值利用copy_to属性合并，提供给用户搜索。在上面的例子中，name、brand、city字段会合并到一起。

4.4 初始化客户端

Java客户端中，与ES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ES的连接。主要步骤如下：

1）引入依赖，注意版本号和安装的ES版本一致

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

2）初始化RestHighLevelClient

private RestHighLevelClient client;

@Before
void setUp() {
    this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
            HttpHost.create("http://192.168.153.128:9200")
    ));
}

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

4.5 创建索引库

private static final String DSL = "{\n" +
        "    \"mappings\": {\n" +
        "        \"properties\": {\n" +
        "            \"id\": {\n" +
        "                \"type\": \"integer\"\n" +
        "            },\n" +
        "            \"name\":{\n" +
        "                \"type\": \"text\",\n" +
        "                \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
        "                \"copy_to\": \"all\"\n" +
        "            },\n" +
        "            \"address\":{\n" +
        "                \"type\": \"text\",\n" +
        "                \"analyzer\": \"ik_max_word\",\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" +
        "            \"pic\":{\n" +
        "                \"type\": \"keyword\",\n" +
        "                \"index\": false\n" +
        "            },\n" +
        "            \"location\":{\n" +
        "                \"type\": \"geo_point\"\n" +
        "            },\n" +
        "            \"all\":{\n" +
        "                \"type\": \"text\",\n" +
        "                \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
        "            }\n" +
        "        }\n" +
        "    }\n" +
        "}";

@Test
public void testCreateHotelIndex() throws IOException {
    // 1.参数为索引库名称
    CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.设置mapping映射
    createIndexRequest.source(DSL, XContentType.JSON);
    // 3.发起创建索引库请求
    client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}

由以上代码可知，创建索引库的步骤主要又三步：

1）创建Request对象。创建索引库的操作对应的Request对象是CreateIndexRequest。
2）设置mapping映射，其实就是DSL的JSON参数部分。因为JSON字符串很长，所以定义了一个静态字符串常量来表示，让代码看起来更加优雅。
3）发送创建索引库请求，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。

执行以上单元测试，在DevTools工具中查询该索引库：

4.6 判断索引库是否存在

判断索引库是否存在，本质是使用GET命令查询索引库，因此它对应的Request对象是GetIndexRequest。

@Test
public void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.参数为索引库名称
    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！");
}

执行以上单元测试，结果如下：

4.7 删除索引库

删除索引库对应的Request对象是DeleteIndexRequest。

@Test
public void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
    // 1.参数为索引库名称
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

执行以上单元测试，在DevTools工具中查询该索引库：

5 RestClient操作文档

5.1 准备工作

由于上文定义的索引库hotel的mapping映射与数据库表结构有一些差异，因此还需要定义一个新的实体类，与索引库的mapping映射对应起来：

@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();
    }
}

主要的区别在于，将latitude、longitude两个字段合并为location一个字段。

5.2 新增文档

新增文档的DSL语句示例如下：

POST /hotel/_doc/1
{
    "name": "白天鹅",
    "score": 5
}

对应的Java代码如下：

@Test
public void testCreateDocIndex() throws IOException {
    // 1.POST /hotel/_doc/1 { "name": "白天鹅", "score": 5 }
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id("1");
    request.source("{\"name\": \"白天鹅\", \"score\": 5}", XContentType.JSON)
    // 2.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

执行以上单元测试，在DevTools工具中查询该文档：

下面实现把数据库tb_hotel表的数据读取出来，并保存到ES中：

@Test
public void testSaveHotel() throws IOException {
    // 1.根据id查询酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(2);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转json
    String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);
    // 4.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    // 5.准备Json文档
    request.source(json, XContentType.JSON);
    // 6.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

执行以上单元测试，在DevTools工具中查询该文档：

在这里插入图片描述

5.3 查询文档

新增文档的DSL语句示例如下：

GET /hotel/_doc/2

对应的Java代码如下：

@Test
public void testQueryHotelDoc() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "2");
    // 2.发送请求
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析结果
    String json = response.getSourceAsString();
    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}