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SpringCloud第三部分

时间:2023-06-11 18:56:08浏览次数:56  
标签:SpringCloud hotel 第三 索引 文档 type elasticsearch 部分 es

初识elasticsearch

​ 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

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

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  • 在电商网站搜索商品

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  • 在百度搜索答案

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  • 在打车软件搜索附近的车

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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:

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而elasticsearch是elastic stack的核心,负责存储、搜索、分析数据

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

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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。

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为什么学习elasticsearch

目前比较知名的搜索引擎技术排名:

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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:

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正向索引和倒排索引

正向索引

传统数据库(如MySQL)采用正向索引,例如给下表(tb_goods)中的id创建索引:

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倒排索引

elasticsearch采用倒排索引:

  • 文档(document):每一条数据就是一个文档
  • 词条(term):文档按照语义分成的词语

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文档

​ elasticsearch是面向文档存储的,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。

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索引(Index)
  • 索引(index)相同类型的文档的集合
  • 映射(mapping)︰索引中文档的字段约束信息,类似表的结构约束

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MySQL与elasticsearch概念对比

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
架构

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

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安装Elasticsearch、Kibana

部署单点elasticsearch

  1. 创建网络

因为我们还需要部署kibana容器,因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络:

docker network create es-net
  1. 加载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像,这个镜像体积非常大,接近1G。

docker load -i es.tar//加载镜像文件
  1. 运行Elasticsearch的Docker容器

    运行docker命令,部署单点es:

docker run -d \
	--name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

命令解释:

  • -e "cluster.name=es-docker-cluster":设置集群名称
  • -e "http.host=0.0.0.0":监听的地址,可以外网访问
  • -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m":内存大小
  • -e "discovery.type=single-node":非集群模式
  • -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data:挂载逻辑卷,绑定es的数据目录
  • -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs:挂载逻辑卷,绑定es的日志目录
  • -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins:挂载逻辑卷,绑定es的插件目录
  • --privileged:授予逻辑卷访问权
  • --network es-net :加入一个名为es-net的网络中
  • -p 9200:9200:端口映射配置
  1. 查看运行效果:
    1. 输入服务器ip加上Elasticsearch你放行的端口号(9200)

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部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面,便于我们学习。

部署

运行docker命令,部署kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1
  • --network es-net :加入一个名为es-net的网络中,与elasticsearch在同一个网络中
  • -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200":设置elasticsearch的地址,因为kibana已经与elasticsearch在一个网络,因此可以用容器名直接访问elasticsearch
  • -p 5601:5601:端口映射配置

kibana启动一般比较慢,需要多等待一会,可以通过命令:

docker logs -f kibana

查看运行日志,当查看到下面的日志,说明成功:

kibana中提供了一个DevTools界面:

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安装IK分词器

在线安装ik插件(较慢)

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash

# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

离线安装ik插件(推荐)

查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置,而我们用了数据卷挂载,因此需要查看elasticsearch的数据卷目录,通过下面命令查看:

docker volume inspect es-plugins

显示结果:

[
    {
        "CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

说明plugins目录被挂载到了:/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。

重启容器
# 4、重启容器
docker restart es
# 查看es日志
docker logs -f es
测试:

IK分词器包含两种模式:

  • ik_smart:最少切分

  • ik_max_word:最细切分

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果:

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑马",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "太棒",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "了",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    }
  ]
}

扩展词词典

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,在原有的词汇列表中并不存在。比如:“奥力给”,“传智播客” 等。

所以我们的词汇也需要不断的更新,IK分词器提供了扩展词汇的功能。

  1. 打开IK分词器config目录:

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  1. 在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 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>
  1. 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
傻逼
的
  1. 重启elasticsearch
docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

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日志中已经成功加载ext.dic配置文件

  1. 测试效果:
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给!"
}

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

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  *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>
  1. 在 stopword.dic 添加停用词
大大
  1. 重启elasticsearch
# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

  1. 测试效果:
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客Java就业率超过95%,大大都点赞,奥力给!"
}

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

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部署es集群

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成,不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

首先编写一个docker-compose文件,内容如下:

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic

volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge

Run docker-compose to bring up the cluster:

docker-compose up

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”。

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
  • index:是否创建索引,默认为true
  • analyzer:使用哪种分词器
  • properties:该字段的子字段

例如下面的json文档:

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "黑马程序员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

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创建索引库

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:

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:

#创建索引库
PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          },          
          "lastName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

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

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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

image-20230406235137648

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:

image-20230406235219814

image-20230406235451727

文档操作

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"
    },
    // ...
}

示例:

POST /heima/_doc/1
{
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "[email protected]",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

响应:

image-20230406235357285

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:

image-20230430233131677

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:

image-20230430233246141

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

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 /heima/_doc/1
{
    "info": "黑马程序员高级Java讲师",
    "email": "[email protected]",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

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:

POST /heima/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "[email protected]"
  }
}

文档操作总结

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}}

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

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

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:

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:

image-20230430233722239

copy_to说明:

image-20230430233737669

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.itcast.hotel;

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;

import java.io.IOException;

public class HotelIndexTest {
    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();
    }
}

创建索引库

代码解读

创建索引库的API如下:

image-20230430233852610

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。

完整示例

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

package cn.itcast.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
    client.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:

  • 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);
}

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 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!");
}

RestAPI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

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
package cn.itcast.hotel;

import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
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;

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    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();
    }
}

新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来,写入elasticsearch中。

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;

    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": 21
}

对应的java代码如图:

image-20230430234321572

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

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查询酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转json
    String json = 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(json, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

查询文档

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:

image-20230430235552452

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

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", "61082");
    // 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();

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

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", "61083");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

修改文档

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:

image-20230430235757439

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", "61083");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
        "price", "952",
        "starName", "四钻"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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

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:

image-20230430235945580

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:

image-20230430235958403

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。

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> hotels = hotelService.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 : hotels) {
        // 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.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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)

标签:SpringCloud,hotel,第三,索引,文档,type,elasticsearch,部分,es
From: https://www.cnblogs.com/lkj1223456/p/17273913.html

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