0.目标

了解倒排索引原理
了解索引、类型、映射、文档、字段的概念
掌握安装ES和使用IK分词器
能利用kibana实现索引库、类型映射、文档操作
能利用RestClient实现索引库、类型映射、文档操作

1. 什么是elasticsearch

1.1.了解ES

想象下假设 JD上有上千万商品，现在要求你说出包含手机的商品有哪些（并说出商品ID，商品图片地址，商品价格，商品的名称）？也就是说实现JD的搜索的功能你怎么办？

SSM的缺点：
	+ 搜索精度不高
	+ 搜索的速度太慢，主要是正向搜索的方式
可以使用elasticsearch解决上面的问题：
	+分词器 精度提高
	+倒排索引 方式极大提高搜索速度

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。

官方地址参考如下：

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/2.x/intro.html

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

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。

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 倒排索引的工作原理

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，就是一场灾难。

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：

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：

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，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

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。

（）类比理解如下：

1637042396226

小结

倒排：

存数据: 数据（文档，一行记录）里的文本进行分词(词语), 建立索引(反转索引, 词:文档的id)，再把数据存入数据库
查询: 条件分词，查询倒排索引、由词获取文档id, 通过id查询数据库数据
解决：模糊查询全表扫描，查询效率低下
多了个倒排索引，影响增删改效率

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

索引（索引库）

文档

字段

映射

类型（这个已经去掉了，默认采用_doc来使用）

我们经常会用 MySQL 的知识来理解 es 的一些概念，比如将 es 的 index 类比成 database，将 type 类比成 table，但这个比喻实际上是不准确的。在 MySQL 中，table 之间是相互独立的，每个表有自己的 schema，每个表都可以有相同的列名，同时支持不同的类型，比如表 A 的 age 列是 tinyint，而表 B 的 age 列是 varchar(10)，但在 es 中，相同名字的字段的 mapping 定义必须是一致的，因为在底层 Lucene 只会存一份。

官方文档说明：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html

1.3.1.文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document）就是说ES存储的都是JSON数据存储的，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【重点】

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）这样的概念，是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

1.3.3.elasticsearch核心概念对比理解

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（DDL）	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(Domain Specific Language)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：

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 docker安装es

创建网络

docker network create es-net

运行docker命令

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

docker update --restart=always es

查看es日志

docker logs -f es

在浏览器中输入：http://虚拟机的ip:9200 看一下响应结果

1.4.2 安装kibana

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

运行docker命令，部署kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--restart=always \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

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：

在浏览器输入地址访问：http://虚拟机ip:5601，即可看到结果

1.4.3 安装IK分词器

docker volume inspect es-plugins

进入数据卷目录
下载解压分词器安装包

下载地址

解压后把目录重命名为ik
上传ik分词器到数据卷中
重启容器

docker restart 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": "好好学习天天向上"
}

结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "好好学习",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "好好学",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "好好",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "好学",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "天天向上",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "天天",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "向上",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 7
    }
  ]
}

1.4.4 小结

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”。就需要编写DDL语句实现创建库和表。之前我们对比理解过 mapping等同于数据库中DDL。

2.1 新增索引库

mapping是对索引库中文档的约束，常有的mapping属性包括：

type：字段数据类型，常见的简单类型有
- 字符串：test（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
- geo_point gps坐标
index：是否创建索引，默认为true
analyzer：使用哪种分词器（前提是：要分词才需要指定分词器）
properties：该字段的子字段

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：

PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "falsae"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ... 略
    }
  }
}

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：

2.3 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：

#修改可以添加字段
PUT /person/_mapping
{
  "properties":{
  "address": {
    "type": "text",
    "analyzer": "ik_smart"
  }
 }
}

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：

2.5 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

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"
    },
    // ...
}

示例：

#新增文档
POST /person/_doc/1
{
  "info": "弼马温",
  "email": "zy@itcast.cn",
  "name": {
    "firstName": "云",
    "lastName": "赵"
  }
}

响应

文档都会有一个唯一标识，我们把它叫做_id (文档ID) 类似于数据库的一行都会有一个主键来作为唯一标识一样。

3.2 根据ID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 /person/_doc/1

查看结果：

3.3 根据ID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 /person/_doc/1

结果：

3.4 根据ID修改文档

修改有两种方式：

修改全部：直接覆盖原来的文档，实际上当有存在的ID的时候，修改便是（先删除再添加，版本号进行叠加）
修改部分：修改文档中的部分字段

3.4.1 修改全部

全量修改是覆盖原来的文档，原理是：

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：

#修改文档（全部）
PUT /person/_doc/1
{
  "info": "齐天大圣",
  "email": "zy@itcast.cn",
  "name": {
    "firstName": "云",
    "lastName": "赵"
  }
}

结果：

3.4.2 修改部分

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 /person/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "ZhaoYun@itcast.cn"
  }
}

结果

3.5 总结

文档的操作有哪些

增 POST /索引名/_doc/文档id
删 DELETE /索引名/_doc/文档id
改
- 全量改 PUT /索引名/_doc/文档id {json文档}
- 部分改 POST /索引名/update/文档id{“doc”:{字段}}
查 GET /索引名/_doc/文档id

4.RestClient操作索引

刚才使用的是Kibana这种可视化界面来实现，在实际开放过程中，将来需要用到java代码来实现操作。就像我们学习SQL ，可以在navicat上执行，但是JAVA代码实现操作数据库，不会直接使用，而是需要用到JDBC一样。

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,以如下的案例作为例子来说明。

4.0 导入工程

整体步骤说明：

1.创建数据库以及表结构 模拟数据

2.通过springboot建立工程（导入依赖，配置yaml 创建启动类）

3.针对ES的映射进行分析（到底需要搜索哪些，在ES中应该使用什么数据类型，是否分词，是否索引，如果要分词分词器是什么）

4.创建索引库
	4.1 配置链接到es中
	4.2 使用restclient的API实现操作

导入数据

首先导入课前资料提供的数据库数据：

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;

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": "long",
        "index": false
      },
      "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，加快搜索速度。

地理坐标说明：

copy_to说明：

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。可以直接参考工程即可。

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，所以我们可以覆盖默认的ES版本，当然也可以不用管,如果要改如下：

<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://localhost: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://localhost:9200")
        ));
    }

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

4.1 创建索引库

流程

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：

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。

@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
    //1. 创建请求对象
    CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("hotel");
    //2. 设置请求体内容
    createIndexRequest.source(MAPPING_TEMPLATE,XContentType.JSON);
    //3. 执行，index（） 索引库操作api
    //createIndexRequest 请求
    //RequestOptions.DEFAULT 默认请求头
    client.indices().create(createIndexRequest,RequestOptions.DEFAULT);
}

代码

@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
    //1. 创建请求对象
    CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("hotel");
    //2. 设置请求体内容
    createIndexRequest.source(MAPPING_TEMPLATE,XContentType.JSON);
    //3. 执行，index（） 索引库操作api
    //createIndexRequest 请求
    //RequestOptions.DEFAULT 默认请求头
    client.indices().create(createIndexRequest,RequestOptions.DEFAULT);
}

4.2 删除数据库

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 testDeleteIndex() throws IOException {
    //创建Request对象
    DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("hotel");
    //发送请求
    client.indices().delete(deleteIndexRequest,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 testExistsIndex() throws IOException {
    //创建一个get对象
    GetIndexRequest getIndexRequest = new GetIndexRequest("hotel");
    //发送请求
    boolean exists = client.indices().exists(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    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();
    }
}

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,按照ES的要求进行设置，如下图所示我们选择第二种。

1637046121346

因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合，并通过构造函数进行设置。

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();
    }
}

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。

我用的转json依赖是hutool，依赖↓

<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-all</artifactId>
    <version>5.7.17</version>
</dependency>

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 {
    //根据id查询酒店信息
    Hotel hotel = hotelService.getById(36934L);
    //转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    //将hotelDoc转换为json
    String json = JSONUtil.toJsonStr(hotelDoc);
    //创建IndexRequest，指定索引库名和id
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    //准备Json文档
    request.source(json,XContentType.JSON);
    client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
}

5.2 查询文档

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

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    //坐标request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "36934");
    //发送请求
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    //解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();
    HotelDoc hotelDoc = JSONUtil.toBean(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

@Test
void testDeleteDocumentById() throws IOException {
    //delete请求
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "36934");
    //发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.4 修改文档

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

@Test
void testUpdateById() throws IOException {
    //update请求
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "36934");
    //准备请求参数
    request.doc(
            "price","952",
            "starName","四钻"
    );
    //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

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：

步骤：

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。

//批量添加数据到es中
@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
    //查询所有酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();
    //创建批量请求
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    for (Hotel hotel : hotels) {
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                .id(hotelDoc.getId().toString())
                .source(JSONUtil.toJsonStr(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    //发送请求
    client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);


}

6.总结

ES-Day01

elasticsearch-1

0.目标

1. 什么是elasticsearch

1.1.了解ES

1.1.1.elasticsearch的作用

1.1.2.ELK技术栈

1.1.3.elasticsearch和lucene

1.1.4.为什么不是其他搜索技术？

1.1.5.总结

1.2 倒排索引的工作原理

1.2.1.正向索引

1.2.2.倒排索引

1.2.3.正向和倒排

小结

1.3.1.文档和字段

1.3.2.索引和映射【重点】

1.3.3.elasticsearch核心概念对比理解

1.4 安装es、kibana

1.4.1 docker安装es

1.4.2 安装kibana

1.4.3 安装IK分词器

1.4.4 小结

1. 分词器的作用是什么

2. IK分词器有几种模式

3. IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

2. 索引库操作

2.1 新增索引库

基本语法：

示例：

2.2 查询索引库

2.3 修改索引库

2.4 删除索引库

2.5 总结

3. 文档操作

3.1 新增文档

3.2 根据ID查询文档

3.3 根据ID删除文档

3.4 根据ID修改文档

3.4.1 修改全部

3.4.2 修改部分

3.5 总结

4.RestClient操作索引

4.0 导入工程

4.1 创建索引库

4.2 删除数据库

4.3.判断索引库是否存在

4.4.总结

5.RestClient操作文档

5.RestClient操作文档

5.1.新增文档

5.1.1.索引库实体类

5.1.2.语法说明

5.1.3.完整代码

5.2 查询文档

5.3 删除文档

5.4 修改文档

5.5.批量导入文档

6.总结