自动嗅探设置
Settings esSettings = Settings.builder()
.put("cluster.name", clusterName) //设置ES实例的名称
.put("client.transport.sniff", true) //自动嗅探整个集群的状态，把集群中其他ES节点的ip添加到本地的客户端列表中
.build();
client = new PreBuiltTransportClient(esSettings);//初始化client较老版本发生了变化，此方法有几个重载方法，初始化插件等。
//此步骤添加IP，至少一个，其实一个就够了，因为添加了自动嗅探配置
client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(ip), esPort));现在是在代码中配置，如果交给IOC托管，查找一下看看在哪里配置
配置详解：
自动嗅探设置
index API
生成JSON格式文档的方式&使用prepareIndex来进行存储
ES中的id可以由我们自己指定，也可以自己指定 (这是一个重载方法)
---单个文档插入
client.prepareIndex("fendo", "fendodate")
.setSource(json)
.get();//执行我使用Gson将对象转json，然后添加 XContentType.JSON
client.prepareIndex(indexName, type,id).setSource(data, XContentType.JSON).get();插入单条数据遇到的问题:
刚开始以为只要是json就可以，但是没有解决
client.prepareIndex(indexName, type,id).setSource(data).get();但是总是报错，就看了一下源码
if(source.length % 2 != 0) {
throw new IllegalArgumentException("The number of object passed must be even but was [" + source.length + "]");
} else if(source.length == 2 && source[0] instanceof BytesReference && source[1] instanceof Boolean) {
throw new IllegalArgumentException("you are using the removed method for source with bytes and unsafe flag, the unsafe flag was removed, please just use source(BytesReference)");
}这个没有看懂(不知道为什么要这么检查)，有种硬编码的赶脚
最终还是使用了XContentBuilder来构建
这里面的i++和++i用的很好---记一下
for(int i = 0; i < source.length; ++i) {
builder.field(source[i++].toString(), source[i]);
}Bulk API 批量插入
BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
bulkRequest.add(client.prepareIndex("index","type","id")
.setSource("json", XContentType.JSON));
BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.get();
可以写一个循环，将我们的数据批量插入，一般来说这个操作都是在全量同步数据使用。
但是
这个批量操作并不是原子性的，也没有事务，个人感觉减少了通信次数。
GET API
根据index type id 查询数据
GetResponse response = client.prepareGet("index", "type", "id").get();但是一般都是根据条件来查询 使用到id精确查询的不多
解析response
Map source = response.getSource();//默认返回的是一个map
Map sourceAsMap = response.getSourceAsMap();// 指定返回格式
String sourceAsString = response.getSourceAsString();//尝试看看能不能转换成Java Bean
boolean sourceEmpty = response.isSourceEmpty();//判空操作
返回map
可以使用这个工具类实现map
Java Bean与Map
Delete API
删除操作 还是利用的 index type id 这种场景真的少，我代码中的删除操作 是先根据条件查询回来id 然后根据id删除，很不好。
DeleteResponse response =
client.prepareDelete("twitter", "tweet", "1").get();
String s = response.toString();
RestStatus status = response.status();
int status1 = status.getStatus();//查看删除是否成功
Delete By Query API
BulkByScrollResponse response =
DeleteByQueryAction.INSTANCE.newRequestBuilder(client)
.filter(QueryBuilders.matchQuery("gender", "male")) //查询条件
.source("persons") //index(索引名)
.get(); //执行
获取失败信息
List searchFailures = response.getSearchFailures();
for (ScrollableHitSource.SearchFailure searchFailure : searchFailures) {
Throwable reason = searchFailure.getReason();//获取失败的异常信息
String index = searchFailure.getIndex();
Integer shardId = searchFailure.getShardId();
String nodeId = searchFailure.getNodeId();
} 获取删除的文档数量
long deleted = response.getDeleted();异步操作，监听结果回调
DeleteByQueryAction.INSTANCE.newRequestBuilder(client)
.filter(QueryBuilders.matchQuery("gender", "male")) //查询
.source("persons") //index(索引名)
.execute(new ActionListener() { //回调监听
@Override
public void onResponse(BulkByScrollResponse response) {
long deleted = response.getDeleted(); //删除文档的数量
}
@Override
public void onFailure(Exception e) {
// Handle the exception
}
}); Update API
两种方式
- 创建
UpdateRequest,通过client发送； - 使用
prepareUpdate()方法；
使用UpdateRequest
import static org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.jsonBuilder;
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
updateRequest.index("index");
updateRequest.type("type");
updateRequest.id("1");
updateRequest.doc(jsonBuilder()
.startObject()
.field("gender", "male")
.endObject());
client.update(updateRequest).get();
一般也不是根据id更新，当然如果在数据库表中存放了es中的id也是可以这样操作的。~~~~
MultiSearch API
multi search API 允许在同一API中执行多个搜索请求，它的端点(endpoint)是_msearch
之前遇到的业务场景，系统中有租户的概念，但是在es中存储的mapping中的有些数据并没有租户的概念，但是查询的时候需要使用租户做一个过滤条件的，如果是在一个查询语句中实现，添加了过滤条件，会导致没有租户概念的数据永远不会被查出来，现在就可以利用这个可以区分索引并行执行搜索条件
SearchRequestBuilder sr1 = client.prepareSearch("index1")
.setTypes("type1")
.setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("sdfh")).setSize(1);
SearchRequestBuilder sr2 = client.prepareSearch("index2")
.setTypes("type2")
.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("name", "kimchy")).setSize(1);
MultiSearchResponse items = client.prepareMultiSearch()
.add(sr1)
.add(sr2)
.get();
long nbHits = 0;
for (MultiSearchResponse.Item item : items) {
SearchResponse response = item.getResponse();
nbHits += response.getHits().getTotalHits();
}Using Aggregations
这是两个聚合
聚合框架有助于根据搜索查询提供聚合数据。它是基于简单的构建块也称为整合，整合就是将复杂的数据摘要有序的放在一块。
聚合可以被看做是从一组文件中获取分析信息的一系列工作的统称。聚合的实现过程就是定义这个文档集的过程（例如，在搜索请求的基础上，执行查询/过滤，才能得到高水平的聚合结果）。
还未测试
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch()
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.addAggregation(
AggregationBuilders.terms("agg1").field("field")
)
.addAggregation(
AggregationBuilders.dateHistogram("agg2")
.field("birth")
.dateHistogramInterval(DateHistogramInterval.YEAR)
)
.get();
Terms agg1 = searchResponse.getAggregations().get("agg1");
Histogram agg2 = searchResponse.getAggregations().get("agg2");
// Aggregation agg2 = searchResponse.getAggregations().get("agg2");Terminate After
获取文档的最大数量，如果设置了，可以通过SearchResponse对象中的isTerminatedEarly() 判断查找的文档数是否达到设置的数量。
BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery();
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("index")
.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
.setQuery(query)
.setFrom(0)
.setSize(1)
.setTerminateAfter(1)
.get();