文章目录
- ⛄引言
- 一、RestAPI
- ⛅导入数据
- ⏰mapping映射分析
- ⚡初始化RestClient
- 二、索引库操作
- ⌚创建索引库
- ✒️删除索引库
- ⚡判断索引库是否存在
- ⛵小结
⛄引言
本文参考黑马 分布式Elastic search
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
一、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
⛅导入数据
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;
数据我放到网盘了,大家可自行获取
⏰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,文件地址 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 ik分词器最大分词
以下是酒店的索引库结构
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:
copy_to说明:
=
⚡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。
大概分为3步
引入ES的RestHighLevelClient依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>
SpringBoot 的默认ES版本为7.6.2,覆盖默认的ES版本
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>
初始化RestHighLevelClient
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
HttpHost.create("http://ip地址:9200")
));
为了测试方便,我们新建单元测试进行初始化
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;
public class HoteTest {
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();
}
}
二、索引库操作
⌚创建索引库
创建索引库的API如下:
代码分为三步:
- 创建Request对象。因为是创建索引库的操作,因此Request是CreateIndexRequest。
- 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。
- 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。
创建一个类,定义mapping映射的JSON字符串常量:
public class HotelEnum {
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:
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
@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
restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
✒️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:
- 创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
- 准备参数。这里是无参
- 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:
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
// 2.发送请求
restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
⚡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
DSL查看如下
因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走:
- 创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
- 准备参数。这里是无参
- 发送请求。改用exists方法
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
// 2.发送请求
boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 3.输出
System.out.println(exists ? "索引库已经存在!" : "索引库不存在!");
}
小结
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
⛵小结
以上就是【Bug 终结者】对 微服务 分布式搜索引擎 Elastic Search RestAPI 的简单介绍,ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎,使用它,可大大提高项目的灵活、高效性! 技术改变世界!!!
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