分布式搜索引擎01-elasticsearch-介绍、倒排索引原理、概念(文档和字段，索引和映射)、安装、索引库crud、文档crud、RestAPI(java代码实现es的crud)

分布式搜索引擎01

– elasticsearch基础

0.学习目标

1 了解倒排索引原理
2 了解索引库、类型、映射、文档、字段的概念
3 会安装和使用IK分词器
4 能利用kibana实现索引库、类型映射、文档操作
5 能利用RestClient实现索引库、类型映射、文档操作

1.初识elasticsearch

1.1.了解ES

1.1.1.elasticsearch的作用

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

例如：

• 在GitHub搜索代码

  

• 在电商网站搜索商品

• 在百度搜索答案

• 在打车软件搜索附近的车

  

1.1.2.ELK技术栈

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。

1.1.3.elasticsearch和lucene

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(一个jar包)，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。

因为底层基于lucene，而lucene是一个jar包(java语言类库)，所以只限于Java语言开发
API设计得比较复杂，一般人直接根据其提供的API进行开发，学习难度还是很大的（学习曲线陡峭）
只考虑的搜索，未考虑高并发，想要高效使用还得二次开发(水平拓展) =》 elasticsearch就是做了这件事，解决了原生lucene的很多缺点

elasticsearch的发展历史：

• 2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
• 2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。

Restful 就是Http访问嘛，跟语言无关，任何语言都可以调用

1.1.4.为什么不是其他搜索技术？

目前比较知名的搜索引擎技术排名：

虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头：

1.1.5.总结

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

什么是elastic stack（ELK）？

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

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

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

MySQL数据库的索引叫正向索引
而我elasticsearch的索引叫倒排索引
看来有很大差别，具体啥差别？下面的例子

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。(B+树O(log_kN))

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，就是一场灾难。可怕的O(n)

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：

会产生一个新的表，以供快速查询

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。 (2号两个词条都有，排序时优先级更高)

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

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。

根据内容查到id，所以叫倒排索引

1.2.3.正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

• 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，然后判断文档中是否包含所需要的词条，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，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢？

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
• 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。

倒排索引：

• 优点：
  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
• 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的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

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。

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。

1.3.3.mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

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支出：

• 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

1.4.安装es、kibana

1.4.1.安装es、kibana

链接：https://pan.baidu.com/s/1LRpd6xncRhxHIgK13gHu4g
提取码：hzan

参考课前资料：

或者直接参考这篇博客: 搜索引擎elasticsearch

1.4.2.安装分词器

参考课前资料：

或者直接参考这篇博客: 搜索引擎elasticsearch

1.4.3.总结

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

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

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

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

2.索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。

我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。

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：

• type：字段数据类型，常见的简单类型有：
  • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
  • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
  • 布尔：boolean
  • 日期：date
  • 对象：object
  • （没有数组，但是允许每个类型都有多个值。或者说不管数组类型，而只在意数组元素的类型）
• index：是否创建倒排索引，默认为true （一旦设置为false，就没有倒排索引，将来也就无法参与搜索 ）（当然有些非内容字段确实不需要参与搜索）
• analyzer：使用哪种分词器 (只有text类型需要分词。可以理解为配合text使用的)
• properties：该字段的子字段 (嵌套时用到)

例如下面的json文档：

{
    
    
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "whuer程序员Java讲师",
    "email": "[email protected]",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
    
    
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

对应的每个字段映射（mapping）：

• 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。

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

创建索引库(和映射)就相当于mysql数据库里创建表
mysql里是sql语句，es里是json风格的DSL语句

格式：

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
    }
  }
}

“mappings”：映射，代表结构
“properties”：代表这是一个嵌套
注意每个字段都有一个type不能漏，尤其"name“:{“type”: “object”}
其余看上面介绍，已经很详细了

示例：

# 创建索引库(包含了映射)
PUT /whu
{
    
    
  "mappings": {
    
    
    "properties": {
    
    
      "info":{
    
    
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
    
    
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name":{
    
    
        "type": "object", 
        "properties": {
    
    
          "firstName":{
    
    
            "type": "keyword"
          },
          "lastName":{
    
    
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

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：

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": "integer"
    }
  }
}

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：

DELETE /索引库名

在kibana中测试：

2.2.5.总结

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

3.文档操作

es里的文档就类似mysql里表的一行数据
kibana就相当于navicate

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"
    },
    // ...
}

自己不写id会生成随机id，不是我们希望看到的，所以千万要写id

示例：

# 插入文档
POST /whu/_doc/1
{
    
    
  "info": "whuer学不会java",
  "email": "[email protected]",
  "name":{
    
    
    "firstName": "波",
    "lastName": "波"
  }
}

id指定为1，其他的按照json格式写就行了

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。

语法：

GET /{
    
    索引库名称}/_doc/{
    
    id}

通过kibana查看数据：

GET /heima/_doc/1

查看结果：

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：

# 根据id删除数据
DELETE /heima/_doc/1

结果：

没修改一次，"_version"就会自增一次，版本控制字段

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 (把原来的完全删除后新增)
• 增量修改：修改文档中的部分字段 (不会删除原来的，直接在原来的基础上修改)

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：

# 全量修改文档
PUT /whu/_doc/1
{
    
    
  "info": "whuer学不会java",
  "email": "[email protected]",
  "name":{
    
    
    "firstName": "波",
    "lastName": "波"
  }
}

修改了邮箱名

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",
    }
}

POST部分修改，json文档里需要有个大"doc"
PUT全量修改，json文档正常，不需要"doc"

示例：

# 局部修改文档字段
POST /whu/_update/1
{
    
    
  "doc":{
    
    
    "email": "[email protected]"
  }
}

只修改email这一个字段，就只用写一个字段的修改描述
千万注意！！！中间是_update，不是_doc (写成_doc又变成全量修改了，删除了其他的，最后只剩下这一个字段了)

3.5.总结

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}}

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

其中的Java Rest Client又包括两种：

• Java Low Level Rest Client
• Java High Level Rest Client

我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API

4.0.导入Demo工程

4.0.1.导入数据

链接：https://pan.baidu.com/s/1LRpd6xncRhxHIgK13gHu4g
提取码：hzan

先创建一个新的数据库

create DATABASE es01;

然后导入课前资料提供的数据库数据：

然后刷新数据库es01就能看到了

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;

4.0.2.导入项目

然后导入课前资料提供的项目:

项目结构如图：

然后测试类里面写一个小Demo，看看项目能不能跑通
cn.whu.hotel.HotelDemoApplicationTests

@Autowired
private HotelService hotelService;

@Test
public void test(){
    
    
    int id = 36934;
    Hotel hotel = hotelService.getById(id);
    System.out.println(hotel);
}

4.0.3.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

来看下酒店数据的索引库结构:

1. id一律为字符串，所以不能定义为long。字符串在es里只有两种类型：text（可分词的文本）、keyword（精确值，不可分词），明显这里的id是keyword
2. 认为用户不会通过地址来搜索酒店，所以地址keyword(只是表明是字符串类型),且不参与搜索。（图片也一样）
3. 价格要排序过滤，所以需要参与搜索 （其他类似）
4. 坐标点有专门的类型

# 酒店的mapping (类似于定义表结构)
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"
      },
      "starName":{
    
    
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
    
    
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "location":{
    
    
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
    
    
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
    
    
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

index：false 表示不参与搜索

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 (辅助字段，使得多条件搜索变得很简单)

地理坐标说明：

copy_to说明：

一个字段里搜到多个字段的内容，巧妙而简单地实现了多字段搜索
并不是真的拷贝字段，而只是基于他创建了索引

写完记得执行一下

4.0.4.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：

<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>
    <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://192.168.150.101:9200")
));

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

package cn.whu.hotel;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;

import java.io.IOException;

public class HotelIndexTest {
    
    

    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    public void setUp(){
    
    
        client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.141.100:9200/") // 最后的'/'不能有
                // 集群的话可以指定多个，中间逗号隔开
        ));
    }

    @AfterEach
    public void tearDown() throws IOException {
    
    
        client.close();
    }
	
	@Test
    void testInit() {
    
    
        System.out.println(client);
        // org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient@12d2ce03
    }

}

4.1.创建索引库

4.1.1.代码解读

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。

4.1.2.完整示例

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

package cn.whu.hotel.constants;

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
    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 (request对象传递进来)
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

注意1： import static cn.whu.hotel.constants.HotelConstants.MAPPING_TEMPLATE;
DSL语句MAPPING_TEMPLATE，是以静态导入方式导入常量的
.
注意2：import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
这个包有2个同名的，别导错了

最后查询索引库验证一下：

# 查询索引库
GET /hotel

4.2.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：

• 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: 参数是索引库名称
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");

    // 2. 准备请求参数 没有参数 (删除知道个名字就行了嘛)

    // 3. 发送请求: (需要传入request对象)
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

4.3.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

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 testExistHotelIndex() throws IOException {
    
    
    // 1. 创建Request对象: 参数是索引库名称
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 2. 发送请求: (需要传入request对象)
    boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3. 打印结果
    System.out.println("exists = " + exists);
}

4.4.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，其它是无参）
• 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete

5.RestClient操作文档

为了与索引库操作分离，我们再次添加一个测试类，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

package cn.whu.hotel;

import cn.whu.hotel.service.IHotelService;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
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;

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
    
    

    @Autowired
    private IHotelService service;

    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    public void setUp(){
    
    
        client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.141.100:9200") // 最后的'/'不能有
                // 集群的话可以指定多个，中间逗号隔开
        ));
    }

    @AfterEach
    public void tearDown() throws IOException {
    
    
        client.close();
    }
    
    @Test
    public void testInit(){
    
    
        System.out.println(service.getById(36934));
    }
}

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：

package cn.itcast.hotel.pojo;

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;
	
	// 通过构造方法 将Hotel转换为HotelDoc
    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：

可以先写一个小demo试试

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    
    
    // 1. 准备request对象: 参数为索引名称  和  索引id(必须字符串类型)
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id("1");

    // 2. 准备json文档
    request.source("{\"name\":\"jack\",\"price\":21}", XContentType.JSON);

    // 3. 发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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 {
    
    
     // 准备数据
     // 1. 根据id查询hotel数据
     Hotel hotel = service.getById(36934L);
     // 2. 转换为es匹配的文档类型
     HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
     // 3. 转换为json格式
     String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

     // 1. 准备request对象: 参数为索引名称  和  索引id(必须字符串类型)
     IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
     // 2. 准备json文档
     request.source(json, 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
public void testGetDocumentById() throws IOException {
    
    
    // 1. 准备request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel","36934");
    // 2. 发送请求，得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3. 解析响应，得到json
    String json = response.getSourceAsString();
    // 4. 打印结果
    // 4.1 打印json
    System.out.println(json);
    // 4.2 json转为Object再打印: 反序列化
    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 （无须此步）
• 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","36934");
    // 2. 发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);//只是删es,不会删数据库哈
}

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。

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","36934");
    // 2. 准备参数
    request.doc(
            // 可变参数 逗号隔开
            "price","345",
            "starName","三钻"
    );
    // 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。示例：

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

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
public void testBulkRequest() throws IOException {
    
    
    // 0. 准备数据: 批量查询酒店数据
    List<Hotel> list = service.list();
    // 1. 创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2. 准备参数，添加多个新增的Request
    for (Hotel hotel : list) {
    
    
        HotelDoc doc = new HotelDoc(hotel);
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                .id(doc.getId().toString())
                .source(JSON.toJSONString(doc),XContentType.JSON));
    }
    // 3. 发送请求
    client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);
}

浏览器端批量查询数据

# 批量查询
GET /hotel/_search

更多DSL语句功能：参考这篇博客 或者自己百度其他博客

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）