[大数据]Elasticsearch——分布式搜索引擎01（索引库、文档、RestAPI、RestClient）

备注：有误还望指正，本博客仅供学习参考，一起加油！

一、初识 elesticsearch

1.1 简介

??Elasticsearch是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

??Elasticsearch 结合kibana、Logstash、Beats，也就是 elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域；而 elasticsearch 是 elastic stack 的核心，负责存储、搜索、分析数据。

??elasticsearch 底层是基于lucene来实现的。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。Lucene 的优缺点如下：

Lucene 的优点：

• 易扩展
• 高性能（基于倒排索引）

Lucene 的缺点：

• 只限于 Java 语言开发
• 学习曲线陡峭（学习成本大）
• 不支持水平扩展

ElasticSearch 相对于 Lucene 的优势：

• 支持分布式，可水平扩展
• 提供 Restful 接口，可被任何语言调用

相关面试题总结：

1）什么是elasticsearch？

• 一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能。

2）什么是elastic stack（ELK）？

• 是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch。

3）什么是Lucene？

• 是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API。

1.2 倒排索引（重点）

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

1.2.1 正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

??如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

2）逐行获取数据，比如id为1的数据

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

??逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，查询效率就会非常低。

1.2.2 倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

• 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 用户搜索的数据，利用 某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

• 将每一个文档的数据利用算法分词，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，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

备注：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。

1.2.3 正向和倒排（对比）

正向索引和倒排索引的对比：

• 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（每行的数据），然后判断文档中是否包含所需要的词条（关键字），是根据文档找词条的过程。

• 而倒排索引则相反，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。

两种索引的优缺点如下：

正向索引 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。

正向索引 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(索引会失效)，查询速度当数据量大时变慢。

倒排索引 优点：

• 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快。

倒排索引 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。

1.3 es 的其它概念

1.3.1 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 后存储在 elasticsearch 中；而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

1.3.2 索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

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，我们可以把索引当做是数据库中的表（es中索引也叫索引库）。可以将索引比作数据库的表。

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。映射对应数据库中表的约束信息。

1.3.3 mysql 和 elasticsearch 比较（重点）

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？

并不是如此，两者各自有自己的擅长之处：

• 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。（比如 RabbitMQ）

1.4 安装 ES、Kibana

参考链接：Docker 安装 ES、Kibana

1.5 使用 kibana

1.5.1 Dev Tools

kibana中提供了一个DevTools界面：往下拉，可以看到Dev Tools，这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

1.5.2 默认分词器 standard

以下DSL就是用来测试分词效果的：

语法提示：

• GET：请求方式。
• /_analyze：请求路径，这里省略了http://192.168.150.101:9200，由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。

1.5.3 IK分词器

安装参考：Docker 安装 IK分词器

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：最少切分(粗粒度)
• ik_max_word：最细切分(细粒度)

分词器常见面试问题：

1）分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时对文档分词
• 用户搜索时，对输入的内容分词

2）IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度
• ik_max_word：最细切分，细粒度

3）IK分词器如何扩展词条？如何停用词条？

• 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加扩展词典和停用词典
• 在词典中添加拓展词条或者停用词条

1.5.4 扩展词典

??随着互联网的发展，“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(词典)中并不存在。比如：“奥力给”，“刷脸” 等。大家可以测试text为 “Java学科，奥力给！” 的分词效果。

所以分词器的词库也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词库的功能。

1）打开IK分词器config目录：（这里使用的是数据卷的挂载）

[root@VM-16-16-centos ~]# cd ../var/lib/docker/volumes/es-config/_data/analysis-ik
[root@VM-16-16-centos analysis-ik]# ll
total 8260
-rw-rw---- 1 lighthouse root 5225922 Feb 15 09:21 extra_main.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root   63188 Feb 15 09:21 extra_single_word.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root   63188 Feb 15 09:21 extra_single_word_full.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root   10855 Feb 15 09:21 extra_single_word_low_freq.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root     156 Feb 15 09:21 extra_stopword.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root     625 Feb 15 09:21 IKAnalyzer.cfg.xml
-rw-rw---- 1 lighthouse root 3058510 Feb 15 09:21 main.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root     123 Feb 15 09:21 preposition.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root    1824 Feb 15 09:21 quantifier.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root     164 Feb 15 09:21 stopword.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root     192 Feb 15 09:21 suffix.dic
-rw-rw---- 1 lighthouse root     752 Feb 15 09:21 surname.dic

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：（保存退出）

<?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 -->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

奥利给
刷脸

4）重启 es

#重启es容器
docker restart es

# 查看 日志（可选）
docker logs -f es

日志中已经成功加载IKAnalyzer.cfg.xml配置文件，也就加载了ext.dic文件。

5）测试效果：

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

1.5.5 停用词词典

??在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?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 -->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词（没有文件就创建文件）

暴力

4）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart es
docker restart kibana

# 查看 日志
docker logs -f es

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件。

5）测试效果：

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

二、索引库操作

【索引库（相当于表）中有多个json文档（相当于表中的记录）】

2.1 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：

例如下面的 json 文档：

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "Java讲师，奥里给！",
    "email": "cb@ccbx.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

对应的每个字段映射（mapping）：（重点理解）

• age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
• email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
• score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• name：类型为object，需要定义多个子属性
  • name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
  • name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

2.2 索引库的 CRUD

这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

索引库操作有哪些？

• 创建索引库：PUT /索引库名
• 查询索引库：GET /索引库名
• 删除索引库：DELETE /索引库名
• 添加字段：PUT /索引库名/_mapping

2.2.1 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：

// 创建索引库和映射
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 /ccbx
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name":{
        "type": "object",
        "properties": {
          "firstName":{
            "type":"keyword",
            "index":true
          },
          "lastName":{
            "type":"keyword",
            "index":true
          }
        }
      }
    }
  }
}

结果如下：

2.2.2 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：

//查询索引库
GET /索引库名

示例：

2.2.3 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，因为不会对倒排索引产生影响。

语法说明：

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "指定的类型"
    }
  }
}

示例：

2.2.4 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：

//删除索引库
DELETE /索引库名

在kibana中测试：

#创建一个索引库和映射
PUT /test-01
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

#查询索引库
GET test-01

#删除索引库
DELETE /test-01

三、文档操作

类似于向 MySQL 数据库的表中添加数据记录。

文档操作有哪些？

• 创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
• 查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
• 删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
• 修改文档：
  • 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
  • 增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}

3.1 新增文档

语法：

//新增文档
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：

// 新增文档
POST /ccbx/_doc/1
{
  "email":"123@qq.com",
  "info":"Java讲师，有钱途",
  "isMarried":true,
  "name":{
    "firstName":"张",
    "lastName":"良"
  }
}

响应：

3.2 查询文档

根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。

3.2.1 根据Id查询文档

语法：

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

通过 kibana 查看数据：

GET /ccbx/_doc/1

查看结果：

3.2.2 查询所有文档

语法1： GET /{索引库名称}/_search

语法2：

GET /{索引库名称}/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

演示：

3.3 删除文档

删除使用 DELETE 请求，同样，需要根据id进行删除：

语法： DELETE /{索引库名}/_doc/id值

示例：

3.4 修改文档

修改有两种方式：

• 全量修改：直接覆盖原来的文档
• 增量修改：修改文档中的部分字段

3.4.1 全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

• 根据指定的id删除文档
• 新增一个相同id的文档

注意：如果根据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了。

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 /ccbx/_doc/1
{
    "info": "高级Java讲师",
    "email": "chu@ccbx.cn",
    "name": {
        "firstName": "张",
        "lastName": "良良"
    }
}

3.4.2 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": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

示例：

#增量修改
POST /ccbx/_update/1
{
  "doc":{
    "email":"zhangliang@qq.com"
  }
}

四、RestAPI（案例演示）

??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：Rest Client

其中的Java Rest Client又包括两种：

• Java Low Level Rest Client
• Java High Level Rest Client（本次学习使用的版本）

4.1 Demo工程

Rest API小案例下载链接

4.1.1 导入数据

1）首先创建数据库，字符集选择 utf8mb4。

2）导入下载资料提供的数据库数据：tb_hotel.sql 文件，其数据结构如下：

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;

4.1.2 导入项目

3）导入下载的项目：hotel-demo，项目结构如下：

注意：maven 配置文件的位置要替换成自己本地的！！！

4.1.3 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，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

酒店数据的索引库结构:

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。
• copy_to：字段拷贝；将当前字段的值拷贝到指定字段。

地理坐标说明：

4.1.4 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.java的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。

分为三步：

1）引入es的 RestHighLevelClient 依赖：

<!-- 引入 elasticsearch 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7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <!-- 覆盖默认的版本号 -->
    <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

3）初始化RestHighLevelClient，初始化的代码如下：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://192.168.92.66:9200")
));

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

public class HotelIndexTest {

    private RestHighLevelClient client;

    //只能用junit5的依赖，所有crud测试方法之前执行的
    @BeforeEach
    void setUp() {
    	//IP地址替换成自己服务器的IP和端口号
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.92.66:9200")));
    }
    
    //tearDown方法用来释放资源，在所有crud测试方法之后执行的
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

4.2 创建索引库

创建索引库的API如下：

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。
• 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。

??在hotel-demo的com.softeem.hotel.constants包下，创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量：

package com.softeem.hotel.constants;

/**
 * @Description 定义Mapping映射的 JSON 字符串常量。
 * @Author cb
 * @Date 2022-02-15 22:11
 **/
public class HotelConstants {
    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：

@Test
void createHotelIndex() throws IOException {
    // 1、创建 Request 对象 （hotel 是索引库名称）
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2、准备请求的参数：DSL 语句（下列静态导入该常量 MAPPING_TEMPLATE）
    //注意：
    //  正常的import声明从包中导入类，因此可以在没有包引用的情况下使用它们。
    //  类似地，静态导入声明从类中导入静态成员，并允许它们在没有类引用的情况下使用。
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3、发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

静态导入常量：import static com.softeem.hotel.constants.HotelConstants.MAPPING_TEMPLATE;

4.3 删除索引库

删除索引库的DSL语句非常简单：

//删除索引库 hotel
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：

• 1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
• 2）准备参数。这里是无参
• 3）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：

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

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，对应的DSL是：

// 查询索引库 hotel
GET /hotel

因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：

• 1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
• 2）准备参数。这里是无参
• 3）发送请求。改用exists方法

@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    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！");
}

4.5 总结

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，其它时候是无参）
• 发送请求。调用RestHighLevelClient.indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete。

五、RestClient 操作文档

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

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    private RestHighLevelClient client;

    //只能用junit5的依赖，所有crud测试方法之前执行的
    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://http://192.168.92.66:9200")));
    }

    //tearDown方法用来释放资源，在所有crud测试方法之后执行的
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }

}

5.1 新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。

5.1.1 索引库实体类

数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下：

@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;
}

与我们的索引库结构存在差异：

• longitude 和 latitude 需要合并为 location

因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合：

@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;

	//通过传入Hotel对象从二构建HotelDoc对象
    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();
    }
}

5.1.2 语法说明

新增文档的DSL语句如下：

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

对应的java代码如图：

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。

5.1.3 完整代码

我们导入酒店数据，基本流程一致，但是需要考虑几点变化：

• 酒店数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到hotel对象
• hotel对象 需要转为 HotelDoc对象
• HotelDoc 需要序列化为json格式

因此，代码整体步骤如下：

• 1）根据id查询酒店数据Hotel
• 2）将Hotel封装为HotelDoc
• 3）将HotelDoc序列化为JSON
• 4）创建IndexRequest，指定索引库名和id
• 5）准备请求参数，也就是JSON文档
• 6）发送请求

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询节点数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(415659L);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转为json格式
    String jsonData = JSON.toJSONString(hotelDoc);

    // 1.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    // 2.准备Json 文档
    request.source(jsonData, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.2 查询文档

5.2.1 语法说明

查询的DSL语句如下：

GET /hotel/_doc/{id}

非常简单，因此代码大概分两步：

• 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：

??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，也是三步走：

• 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

5.2.2 完整代码

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "415659");
    // 2.发送请求，得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();
    System.out.println(json);

    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}

5.3.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代码应该依然是三步走：

• 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

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "415659");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.4 修改文档

5.4.1 语法说明

修改我们讲过两种方式：

• 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

这里不再赘述，我们主要关注增量修改。

增量修改代码示例如图：

与之前类似，也是三步走：

• 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

5.4.2.完整代码

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "415659");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
            "price", "999",
            "starName", "皇冠"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5 批量导入文档

案例需求：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

5.5.1.语法说明

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：

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。其实还是三步走：

• 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

示例：

我们在导入酒店数据时，将上述代码改造成for循环处理即可。

5.5.2 完整代码

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testBulkRequest() throws IOException{
    //批量查询酒店数据
    List<Hotel> hotelList = hotelService.list();

    // 1.创建Bulk请求
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.添加要批量提交的请求：这里添加了两个新增文档的请求；
    for (Hotel hotel : hotelList) {
        //2.1 转换为文档类型 HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        //2.2 创建新增文档的Request对象
        request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSON(hotelDoc),XContentType.JSON));
    }
    // 3.发起bulk请求
    client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);
}

es服务端查看：

5.6.小结

文档操作的基本步骤：

• 初始化 RestHighLevelClient
• 创建 XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
• 准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
• 发送请求。调用 RestHighLevelClient.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
• 解析结果（Get时需要）