微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestClient 操作文档

news2024/11/13 11:11:07

文章目录

  • ⛄引言
  • 一、初始化 Java RestClient
  • 二、RestClient 对文档的CRUD操作
    • ⛅新增文档
    • ⏰查询文档
    • ⚡修改文档
    • ⌚删除文档
  • 三、RestClient 批量文档导入
  • ⛵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、初始化 Java RestClient

初始化RestHighLevelClient

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

文档测试类

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
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;
import java.util.List;

/**
 * @author whc
 * @date 2023/2/28 15:01
 */
@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {

    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    @BeforeEach
    void setUp() {
           this.restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("IP地址:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.restHighLevelClient.close();
    }
}

测试类初始化 RestClient完毕。

二、RestClient 对文档的CRUD操作

下面我们通过RestClient 对 文档进行 增删改查操作,以便更加深层次的理解。

⛅新增文档

需求: 将酒店数据从数据库查询出来,通过RestClient写入到ElasticSearch中。

实体类与索引库实体类的转换

数据库返回的结果是一个Hotel类型的对象,属性如下:

@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;
}

那么问题来了,我们的ElasticSearch 索引库的结构与实体类不一致该怎么办?

例如:经纬度,索引库中是 通过location来实现的,通过 , 分割开 。 实体类中则是两个单独的属性。

因此,我们需要定义一个新的对象,将该属性进行合并从而达到我们想要的结果

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();
    }
}

语法说明

新增文档的DSL语句如下:

POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 20
}

Java代码如下

在这里插入图片描述

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。

完整代码测试新增文档

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    //获取酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(36934L);
	HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
	//1.创建request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
    //2.准备参数
    request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
    //3.发送请求
    restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

执行即可。

⏰查询文档

查询的DSL语句如下:

GET /索引库名/_doc/{id}

大致分为2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:

在这里插入图片描述

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,也是分为三步

  • 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

完整代码

@Test
void testGetDocument() throws IOException {
    //1.创建request对象
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "36934");
    //2.发送请求
    GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    String sourceAsString = response.getSourceAsString();
    System.out.println(sourceAsString);
}

结果如下:

在这里插入图片描述

⚡修改文档

修改是分为两种方式:

  • 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

这里我们主要介绍 增量修改

代码示例如下:

在这里插入图片描述

与之前类似,主要分为三步

  • 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

完整代码

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    //1.创建request对象
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "36934");
    //2.准备参数
    request.doc(
        "price", "456",
        "starName", "三钻"
    );
    //3.发送请求
    restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

修改结果

执行完毕修改后,再次通过get请求查看修改结果

在这里插入图片描述

⌚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代码应该依然分为三步:

  • 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

完整Java代码

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    //1.创建request对象
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "36934");
    //2.发送请求
    restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

查看删除结果

执行完毕后,调用get请求查看结果

在这里插入图片描述

三、RestClient 批量文档导入

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

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

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

依旧是分为三步:

  • 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

导入酒店数据后,将代码改为for循环即可

完整Java代码

@Test
void testBulk() throws IOException {
    //获取酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();

    //1.创建bulk请求
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    //2.添加批量处理的请求
    for (Hotel hotel : hotels) {
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        request.add(new IndexRequest("hotel").
                    id(hotel.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }

    //3.发送请求
    restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

查看执行结果

执行完毕后,执行 以下DSL语句批量查询

在这里插入图片描述

执行完毕,导入成功。

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestClient 操作文档 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!!!

如果这篇【文章】有帮助到你,希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍,创作不易,如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱,也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️,我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝!

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