一. 前提
1. 版本选择：ElasticSearch7.6.1；
2. 6.x 和 7.x?的区别很大，6.x 是原生API；
3. 以前做搜索都是通过 mysql?进行搜索：like %java%，当大数据量的时候，速度十分慢，可以通过添加索引进行解决，添加索引后速度相对比较快点，但是本质还是达不到大数据的要求，此时就需要去使用一些分布式的全文搜索引擎；
4.?ElasticSearch：做搜索，百度、淘宝、github等都使用的它。
二. Doug Cutting 介绍
1. Google是一个做搜索引擎起家的公司，同期?Doug Cutting?做了一个基于文本搜索的函数库，命名为 Lucene；
2.?Lucene由 Java 编写，目的是为各种中小型应用软件加入全文检索，并且是开源的；?
3. 2001年底，成为 Apache 软件基金会 jakarta 项目的一个子项目；
4. 2004年，Doug Cutting 在 Lucene?的基础上和 Apache?开源伙伴 Mike Cafarella 合作开发一款开源的搜索引擎，命名为 Nutch；
5.?由于大数据时代的来临，不论是 Google 还是 Lutch 都面临搜索对象"体积"不断增加的问题；
6. 2003年 Google?介绍了自己的文件系统 GFS(Google File System)，这是为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统，2004年?Doug Cutting?基于 Google 的 GFS论文，实现了分布式文件存储系统，命名为 NDFS(Nutch Distributed File System)；
7. 2004年? Google?介绍了自己的 MapReduce?编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行分析运算，2005年?Doug Cutting?又基础MapReduce，在 Nutch 搜索引擎实现了该功能，到此大数据的两个问题：存储(NDFS) +?计算(MapReduce?) 就得到了解决；
8. 2006年 Yahoo?聘请了?Doug Cutting，之后 Doug Cutting?将 NDFS?和 MapReduce?进行了升级改造，并重新命令为 Hadoop(NDFS也改名为HDFS，Hadoop Distributed File System)，这也是 Hadoop的由来；
9. 2006年?Google?介绍了自己的BigTable，这是一种分布式数据存储系统，用来处理海量数据的非关系型数据库，Doug Cutting在 Hadoop中也引入了BigTable，命令为 HBase，所有 Hadoop的核心部分，基本都有 Google的影子；
10. Lucene介绍：
(1) 是一套信息检索工具包，是一个jar包，不包含搜索引擎系统；
(2)?包含：索引结构(理解为数据库)，读写索引的工具、排序功能、搜索规则......工具类；
11.?Lucene 和?ElasticSearch?的关系：
ElasticSearch?是基于?Lucene?做了一些封装和增强，上手十分简单。
三. ElasticSearch?概述
1.?Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据， ES 也使用 Java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的?RESTful API?来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单；
2.?谁在使用：
(1) 维基百科，类似百度百科(百度的权重)，全文检索，高亮，搜索推荐；
(2) The Guardian(国外新闻网站)，类似搜狐新闻，用户行为日志(点击，浏览，收藏，评论) + 社交网络数据(对某某新闻的相?关看法)，数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈(好，坏，热门，垃圾，鄙视，崇拜)；
(3) Stack Overflow(国外的程序异常讨论论坛)，IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案；
(4) GitHub (开源代码管理)，搜索上千亿行代码；
(5) 电商网站，检索商品；
(6) 日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析，ELK技术，elasticsearch +?logstash+kibana；
(7) 商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买；
(8) BI系统，商业智能，Business Intelligence，比如说有个大型商场集团，BI分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成，产出相关的数张报表，**区，最近3年，每年消费金额呈现100%的增长，而且用户群体85%是高级白领，开一个新商场，ES执行数据分析和挖掘，Kibana进行数据可视化；
(9) 国内：站内搜索(电商，招聘，门户，等等)，IT系统搜索(0A , CRM , ERP ,等等)，数据分析(ES热门的一个使用场景)。
?四. ES 和 solr 的差别
1.?Elaticsearch 简介：
(1) Elasticsearch 是一个实时分布式搜索和分析引擎，它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能；
(2) 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用；
(3) 维基百科使用 Elasticsearch 提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索
建议功能；
(4) 英国卫报使用 Elasticsearch 结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回
应；
(5) Stackoverflow 结合全文搜索与地理位置直询，以及 more-like-this 功能来找到相关的问题和答案；
(6) Github使用 Elasticslearch 检索1300亿行的代码；
(7) 但是 Elasticsearch 不仅用于大型企业，它还让像 DataDog 以及 Klout 这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案；
(8) Elasticsearch 可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据；
(9) Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene(TM) 的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库，但是，Lucene只是一个库，想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的；
(10) Elasticsearch 也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
2. Solr 简介：
(1) Solr 是 Apache 下的一个顶级开源项目，采用 Java 开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器，Solr 提供了比 Lucene 更为丰富的直询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化；
(2) Solr 可以独立运行、运行在 Jetty、Tomcat 等这些 Servlet 容器中，Solr 索引的实现方法很简单，用 POST 方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档，Solr 根据 xml 文档添加、删除、更新索引，Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求，然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析，组织页面布局，Solr 不提供构建 UI 的功能，Solr 提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询 Solr 的配置和运行情况；
(3) Solr 是基于 lucene 开发企业级搜索服务器，实际上就是封装了lucene；
(4) Solr 是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于 Web-service 的API接口，用户可以通过 http 请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的文件，生成索引，也可以通过提出查找请求，并得到返回结果。
3. Lucene 简介：
(1) Lucene 是 apache 软件基金会4 jakarta 项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擘(英文与德文两种西方语言)；
(2) Lucene 的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎；
(3) Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由 Apache 软件基金会支持和提供；
(4) Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻，在 Java 开发环境里 Lucene 是一个成熟的免费开源工具，就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费 Java 信息检索程序库，人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆；
(5) Lucene是一个全文检索引擎的架构，那什么是全文搜索引擎？
1) 全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有 Google、Fast/AIITheWebx、AltaVista、Inktomi、Teomax WiseNut 等，国内著名的有百度(Baidu)，它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎；
2) 从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称"蜘蛛"（Spider） 程序或“机人"（Robot） 程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如上面提到的7家引擎；另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。
4.?Elasticsearch 和?Solr的比较：
(1) 仅仅做搜索时：
?(2) 需要建立索引时：
(3) 大数据时代：?
(4) 传统项目从 Solr 变为 ElasticSearch 的时候，效率可以提高50倍：
5.??Elasticsearch 和?Solr的总结：
(1) ES 基本是开箱即用(解压就可以用)，非常简单，Solr安装略微复杂一丢丢；
(2) Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能；
(3) Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML CSV，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式；
(4) Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑；
(5) Solr查询快，但更新索引时慢(即插入删除慢)，用于电商等查询多的应用：
1) ES 建立索引快(即查询慢)，即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索；
2) Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用；
(6) Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而 Elasticsearch? 相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。
五.?Elasticsearch的安装
1. 声明：JDK的最低版本为1.8，Java开发的时候，Elasticsearch?的版本和之后对应的 Java?的核心 jar?包需要版本对应，JDK环境正常；
2.?下载：https://www.elastic.co/cn/?
?程序安装包解压即用，是一个web项目，需要前端环境！
3. Windos下安装 Elasticsearch：
(1)?解压即可使用：
(2)?熟悉目录：
1) bin---启动文件
2)?config---配置文件
a. jvm.options? java虚拟机相关配置
b. elasticsearch.yml??elasticsearch配置文件，默认端口9200，需要解决跨域问题
c. log4j2? 日志配置文件?
3)?lib---相关 jar 包
4)?modules---功能模块?
5)?plugins---插件(ik分词器)
6)?log---日志
(3)?启动：
访问测试：
Elasticsearch自成集群，一个也是一个集群。
4.?安装可视化界面---head插件的安装：
(1) 依赖于node.js；
(2)?下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head?
(3) 运行方式：?
?(4)?安装依赖：
(5)?启动：?
页面访问：
连接出现跨域问题，无法访问，解决方式是在?elasticsearch.yml 文件中配置跨域：??
重启服务，出现正常页面：
初学，可以把 ES 理解成一个数据库，可以建立索引(库)，文档(库中的数据)；
?(6)?建立索引：
(7) 数据存放的地方：
(8)?查询数据的地方：
(9)?建议这个head就把它当做数据展示工具，后续的数据查询用kibana来操作。
5.?Windows下安装 kibana：
(1)?了解ELK：
1) ELK 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称，市面上也被成为 Elastic Stack，其中 Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过 Restful 方式进行交互的近实时搜索平台框架，像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用 Elasticsearch 作为底层支持框架，可见 Elasticsearch 提供的搜索能力确实强大，市面上很多时候我们简称 Elasticsearch 为 ES。Logstash 是 ELK 的中央数据流引擎，用于从不同目标(文件/数据存储/MQ)收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)，Kibana可以讲? Elasticsearch 的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能；
2) 市面上很多开发只要提到 ELK 能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上 ELK 不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性，并非唯一性。
(2)?下载地址：https://www.elastic.co/cn/kibana/?
(3)?kibana 要和 ES 的版本一直才行
(4)?启动：
?(5)?测试：
该页面是做过汉化，汉化方式是修改 kibana.yml 文件：
六. ES?的核心概念
集群、节点、索引、类型、文档、分片、映射是什么？
1.?Elasticsearch 是面向文档(一切都是Json)，关系行数据库和 Elasticsearch?客观的对比如下：
(1) Elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多个文档(行)，每个中又包含多个字段(列)。
(2) 物理设计：Elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移，一个人就是一个集群，默认的集群名字就是?elasticsearch：
(3)?逻辑设计：一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2，当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一种顺序找到它：索引>类型>文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档(注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串)。?
2.?文档：就是一条条数据
(1) 之前说 Elasticsearch 是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档 Elasticsearch中，文档有几个重要属性：
1) 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key：value；
2) 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的；
3) 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在 Elasticsearch 中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
(2)?尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形，因为 Elasticsearch? 会保存字段和类型之间的映射及其他的设置，这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在 Elasticsearch? 中，类型有时候也称为映射类型。
3.?类型：慢慢被废弃
类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器，类型中对于字段的定义称为映射，比如 name 映射为字符串类型，我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么 Elasticsearch?是怎么做的呢？ Elasticsearch?会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，Elasticsearch 就开始猜，如果这个值是18 ,那么Elasticsearch 会认为它是整形，但是 Elasticsearch 也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用。
4.?索引：就是数据库
索引是映射类型的容器，Elasticsearch 中的索引是一个非常大的文档集合，索引存储了映射类型的字段和其他设置，然后它们被存储到了各个分片上了。
我们来研究下分片是如何工作的：
物理设计：节点和分片如何工作
一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个 Elasticsearch 进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片(primary shard，又称主分片)构成的，每一个主分片会有一个副本(replica shard，又称复制分片)。
上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个 Lucene 索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得?Elasticsearch 在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。
5.?倒排索引
Elasticsearch 使用的是一种称为倒排索引的结构，采用 Lucene 倒排索作为底层，这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表，例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容：
Study every day, good good up to forever? # 文档 1 包含的内容
to forever, study every day, good good up # 文档2包含的内容
为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens) ，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档：
?现在试图搜索?to forever，只需要查看包含每个词条的文档：
两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高，如果没有别的条件，这两个包含关键字的文档都将返回。
再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索文章，那么倒排索引列表就是这样的一个结构：
?
如果要搜索含有 python 标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多，只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。
Elasticsearch 的索引和 Lucene 的索引对比：
在 Elasticsearch 中，索引这个词被频繁使用，这就是术语的使用，在 Elasticsearch 中，索引被分为多个分片，每份分片是一个 Lucene 的索引，所以一个 Elasticsearch? 索引是由多个 Lucene 索引组成的，别问为什么，谁让 Elasticsearch? 使用 Lucene 作为底层呢！如无特指，说起索引都是指 Elasticsearch? 的索引。
接下来的一切操作都在 kibana 中 Dev Tools 下的 Console 里完成。
?七. IK分词器插件
1.?什么是 IK 分词器？
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如“我爰编程”会被分为“我”，“爱”，“编”，“程”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器 IK 来解决这个问题。
IK 提供了两个分词算法：ik_smart 和 ik_max_word，其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分，如果要使用中文，建议使用 IK 分词器。
2.?安装：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
3.?下载后，放入?Elasticsearch?插件即可：
4.?重启观察ES：
5.?elasticsearch-plugin?可以通过这个命令来查看加载进来的插件：
6.?使用 kibana 测试：
(1) ik_smart为最小切分(不可能有重复的数据)：
?(2)?ik_max_word为最细粒度划分：?
(3)?测试：我们输入“超级喜欢狂神说java”?
发现问题：“狂神说”被拆开了；
解决问题：这种自己需要的词，需要加到我们的分词器的字典中，再IK分词器增加自己的配置。
1)?编写分词器：
2)?重启观察ES：?
3)?测试：
以后需要自定义词语的时候，只需要在自定义dic中配置即可。
八. Rest风格说明?
?一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件，它主要用于客户端和服务器交互类的软件，基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。
基本Rest命令说明：
九. 关于索引的基本操作
1. 创建一个索引：
PUT? /索引名/~类型名(未来类型可以不用创建)~/文档id
{请球体}
2. 字段也是需要指定类型，常见类型如下：
(1)?字符串类型：text，keyword
(2)?数字类型：long，integer，short，byte，double，half_float，scaled_float
(3)?日期类型：date
(4)?布尔类型：boolean
(5)?二进制类型：binary
等等......
3. 指定字段类型：
4. 通过GET请求获取索引(文档同理)的具体信息：
5. 查看默认的信息：
ES的7.X的后续版本和8.X会弃用文档类型，默认使用_doc，可写可不写
如果在自己的文档字段没有指定，那么ES就会给我们默认配置字段类型。?
扩展：通过get _cat/可以获得ES的当前的很多信息
6. 修改数据：
(1)?还是PUT提交，覆盖原始数据即可：
1)?_version 的数字代表是数据被改动的次数，是修改的话版本号会增加；
2)?_result 为 updated 表示该PUT请求是修改数据；
3)?但是该方式修改，提交的数据如果有一个字段被删除了，那数据就没有该字段了：
(2)?通过POST提交：
推荐使用这个更新方法，doc中可以写所有的字段，也可以只写需要修改的字段
7. 删除索引：?
通过DELETE命令来实现删除，根绝你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录，所有 RESTFUL 风格是 ES 推荐使用的方法。
十. 关于文档的基本操作
1. 简单操作：
(1) 添加数据：
(2)?获取数据 GET：
简单搜索：
简单的条件查询，可以根据默认的映射规则，产生基本的查询：
该条数据出现了_source字段，该字段未来如果存在多条查询出来的结果，该字段代表匹配度，匹配度越高分值越高。
2.?复杂搜索(排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询)：
(1)?匹配查询：
结果过滤(相当于mysql中的select?name?desc?from....)：
通过 _source 进行过滤；
以后使用Java操作ES时候，所有的方法和对象就是这里面的key。
(2)?排序：
?通过 sort?进行排序。
(3)?分页查询：
(4)?布尔值查询：
must，相当于mysql中的and，所有的条件都要符合?where?age = 9?and?name = XXX：
?should，相当于mysql中的or，所有的条件都要符合?where?age = 9?or name = XXX：
must_not，相当于mysql中的not：
filter，过滤器：
?gt(大于)，gte(大约等于)，lt(小于)，lte(小于等于)
(5)?匹配多个条件：
(6)?精准查询：
term查询是直接通过倒排索引指定的词条进度查询精确查找的；
关于分词：
1)?term：直接查询精确的；
2)?match：会使用分词器解析(先分析文档，在通过分析的文档进行查询)。
两个类型：text，keyword
1)?首先看一下两个不同分词器的效果：
2)?测试两个不同类型的查询效果：
a.?创建测试数据：
b.?测试text类型：
text会被当做普通分词器进行解析，所以数据全部可以查询到。
c.?测试keyword类型：
?keyword不会被分词器解析，所以只能精准查询。
(7)?多个值匹配精准查询：
?(8)?高亮查询：
?
PS：Mysql也可以实现上述功能，但是效率没有ES高。
十一.?集成SpringBoot
1.?查看官网文档：https://www.elastic.co/cn/
2.?找到原生的依赖：
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.6.2</version>
</dependency>3.?找对象：
4.?配置基本的项目：
(1)?idea创建springboot项目勾选：
(2)? 查看maven坐标：
?(3)?检查版本号是否一致，不一致需要自定义版本号：
5. 具体API测试：
(1)?编写 ES?配置文件：
@Configuration
public class ElasticsearchClientConfig {
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http")));
return client;
}
}(2)?创建索引：
@SpringBootTest
class LearnEsApiApplicationTests {
@Autowired
@Qualifier("restHighLevelClient")
private RestHighLevelClient client;
// 测试创建索引
@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
// 1.创建索引请求，通过 new Create...("索引")创建请求
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("es_index");
// 2.客户端执行请求，通过 IndicesClient.create(request, RequestOptions.DEFAULT)执行请求
CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices()
.create(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(createIndexResponse);// org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse@676e6ca0
}
}(3)?判断索引是否存在：
// 测试获取索引，判断是否存在
@Test
void testGetIndex() throws IOException {
// 获取通过Get...方式
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("es_index");
boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}(4)?删除索引：
// 测试删除索引
@Test
void testDeleteIndex() throws IOException {
// 获取通过Delete...方式
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("es_index");
AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(delete.isAcknowledged());
}该AcknowledgedResponse是删除后的相应：
(5)?CRUD文档：
1)?创建文档:
// 测试添加文档 PUT /es_index/_doc/1
@Test
void testAddDocument() throws IOException {
// 1.创建对象
User user = new User("张三", 3);
// 2.创建请求
IndexRequest request = new IndexRequest("es_index");
// 3.配置规则
request.id("1");
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
// 4.通过 request.source(json数据,XContentType.JSON) 将数据放入json请求
request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
// 5.客户端发送请求，获取相应的结果
IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); // IndexResponse[index=es_index,type=_doc,id=1,version=1,result=created,seqNo=0,primaryTerm=1,shards={"total":2,"successful":1,"failed":0}]
System.out.println(indexResponse.toString());
System.out.println(indexResponse.status()); // CREATED，对于命令返回的状态
}2)?获取文档：
// 测试获取文档，判断是否存在 GET /es_index/_doc/1
@Test
void testDocumentIsExists() throws IOException {
GetRequest request = new GetRequest("es_index", "1");
// 不获取返回的 _source的上下文
request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
request.storedFields("_none_");
// 客户端发送请求
boolean exists = client.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}
// 测试获取文档信息
@Test
void testGetDocument() throws IOException {
// 1. 通过 GetRequest 创建获取请求
GetRequest request = new GetRequest("es_index", "1");
// 2.get方法发送请求，获取相应结果
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.getSourceAsString()); // 打印文档内容，{"age":3,"name":"张三"}
System.out.println(response); // 返回全部内容，和命令查询是一样的，{"_index":"es_index","_type":"_doc","_id":"1","_version":1,"_seq_no":0,"_primary_term":1,"found":true,"_source":{"age":3,"name":"张三"}}
}3)?更新文档：
// 测试更新文档信息 POST /es_index/_doc/1/_update
@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
// 1.通过 UpdateRequest 创建更新请求
UpdateRequest request = new UpdateRequest("es_index", "1");
// 2.配置规则
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
// 3.创建更新对象
User user = new User("张三yyds", 33);
// 4.放入json数据
request.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
// 5.客户端发送更新请求
UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.status()); // true
}4)?删除文档：
// 测试删除文档记录 DELETE /es_index/_doc/1
@Test
void testDeleteDocument() throws IOException{
DeleteRequest request = new DeleteRequest("es_index", "1");
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.status());
}5)?批量插入数据：
// 测试批量插入数据
@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
BulkRequest request = new BulkRequest();
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(10));
ArrayList<User> list = new ArrayList<>();
list.add(new User("张三",3));
list.add(new User("李四",4));
list.add(new User("王五",5));
list.add(new User("赵六",6));
list.add(new User("田七",7));
list.add(new User("钱八",8));
// 批处理请求
for (int i = 0; i < list.size(); i++){
// 批量删除和更新只需要在这做对应的修改即可
request.add(
new IndexRequest("es_index")
.id(""+(i+1)) // 如果这不指定id，会生成随机字符串
.source(JSON.toJSONString(list.get(i)),XContentType.JSON)
);
}
BulkResponse response = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.hasFailures());
}6)?查询数据：
// 测试查询数据
// SearchRequest 搜索请求
// SearchSourceBuilder 条件构造
// HighlightBuilder 高亮构造
// TermQueryBuilder 精确查询构造
// MatchAllQueryBuilder 匹配所有构造
// xxxQueryBuilder
@Test
void testSearch() throws IOException {
// 1.创建搜索请求
SearchRequest request = new SearchRequest("es_index");
// 2.构建搜索条件
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 3.构建查询条件，通过 QueryBuilders.XXX 来实现
TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("age", "3");
// MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
sourceBuilder.timeout(TimeValue.timeValueMinutes(1));
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(JSON.toJSONString(response.getHits())); // 全部数据
for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
System.out.println(hit.getSourceAsMap()); // user数据
}
}十二.?实战
1.?爬取数据：
(1)?maven导入解析网页的工具包：
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.10.2</version>
</dependency>(2)?编写实体类：
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Content {
private String img;
private String price;
private String title;
}(3)?编写爬虫工具类：
@Component
public class HtmlParseUtils {
public static void main(String[] args) throws Exception {
new HtmlParseUtils().parseJD("java").forEach(System.out::println);
}
public List<Content> parseJD(String keyword) throws Exception {
String url = "https://search.jd.com/Search?keyword="+keyword;
Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
Element element = document.getElementById("J_goodsList");
Elements elements = element.getElementsByTag("li");
List<Content> goodsList = new ArrayList<>();
for (Element el : elements) {
String img = el.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");
String price = el.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
String title = el.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
Content goods = new Content();
goods.setImg(img);
goods.setPrice(price);
goods.setTitle(title);
goodsList.add(goods);
}
return goodsList;
}
}2.?业务编写：
(1) Controller层：
@RestController
public class ContentController {
@Autowired
private ContentService contentService;
@GetMapping("/parse/{keyword}")
public boolean parse(@PathVariable("keyword") String keyword) throws Exception {
return contentService.parseContent(keyword);
}
@GetMapping("/search/{keyword}/{pageNo}/{pageSize}")
public List<Map<String,Object>> search(@PathVariable("keyword") String keyword,
@PathVariable("pageNo") int pageNo,
@PathVariable("pageSize") int pageSize) throws IOException {
return contentService.search(keyword,pageNo,pageSize);
}
}(2) Service层：
@Service
public class ContentService {
@Autowired
private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
@Autowired
private HtmlParseUtils htmlParseUtils;
public boolean parseContent(String keyword) throws Exception {
List<Content> jdInfo = htmlParseUtils.parseJD(keyword);
BulkRequest request = new BulkRequest();
request.timeout(TimeValue.timeValueMillis(2));
for (int i = 0; i < jdInfo.size(); i++){
request.add(
new IndexRequest("jd_goods")
.source(JSON.toJSONString(jdInfo.get(i)), XContentType.JSON)
);
}
BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
return !bulk.hasFailures();
}
// 搜索数据
public List<Map<String,Object>> search(String keyword,int pageNo,int pageSize) throws IOException {
// 1.创建条件查询
SearchRequest request = new SearchRequest("jd_goods");
// 2.条件构造
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.timeout(TimeValue.timeValueMillis(2));
sourceBuilder.from(pageNo);
sourceBuilder.size(pageSize);
// 3.精准匹配
TermQueryBuilder termQuery = QueryBuilders.termQuery("title", keyword);
sourceBuilder.query(termQuery);
// 4.执行搜索
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<>();
for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
list.add(hit.getSourceAsMap());
}
return list;
}
}3.?高亮搜索：
// 高亮搜索数据
public List<Map<String,Object>> searchHighligther(String keyword,int pageNo,int pageSize) throws IOException {
// 条件搜索
SearchRequest request = new SearchRequest("jd_goods");
// 条件构造器
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.timeout(TimeValue.timeValueMillis(2));
// 分页
sourceBuilder.from(pageNo);
sourceBuilder.size(pageSize);
// 精准匹配
TermQueryBuilder termQuery = QueryBuilders.termQuery("title", keyword);
sourceBuilder.query(termQuery);
// 高亮
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("title");
highlightBuilder.requireFieldMatch(false); //多个高亮显示
highlightBuilder.preTags("<span style='color:red'>");
highlightBuilder.postTags("</span>");
sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
// 执行搜索
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<>();
for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
// 获取高亮数据
Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
HighlightField highlightField = highlightFields.get("title");
// 原来的数据
Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
// 解析高亮字段，将原来的字段替换为高亮字段即可
if (highlightField != null){
Text[] texts = highlightField.fragments();
String newTitle = "";
for (Text text : texts) {
newTitle += text;
}
sourceAsMap.put("title",newTitle);
}
list.add(sourceAsMap);
}
return list;
}PS：该文档为【狂神说Java】ElasticSearch7.6.x最新完整教程通俗易懂_哔哩哔哩_bilibili?的学习笔记，推荐想快速入门ES的可以去B站学习。