大数据技术之_20_Elasticsearch学习_01_概述 + 快速入门 + Java API 操作 + 创建、删除索引 + 新建、搜索、更新删除文档 + 条件查询 + 映射操作
大数据技术之_20_Elasticsearch学习_01
- 一 概述
- 1.1 什么是搜索？
- 1.2 如果用数据库做搜索会怎么样？
- 1.3 什么是全文检索和 Lucene？
- 1.4 什么是 Elasticsearch？
- 1.5 Elasticsearch 的适用场景
- 1.6 Elasticsearch 的特点
- 1.7 Elasticsearch 的核心概念
- 1.7.1 近实时
- 1.7.2 Cluster（集群）
- 1.7.3 Node（节点）
- 1.7.4 Index（索引 --> 数据库）
- 1.7.5 Type（类型 --> 表）
- 1.7.6 Document（文档 --> 行）
- 1.7.7 Field（字段 --> 列）
- 1.7.8 Mapping（映射 --> 约束）
- 1.7.9 Elasticsearch 与数据库的类比
- 1.7.10 ES 存入数据和搜索数据机制
- 二 快速入门
- 2.1 安装包下载
- 2.2 安装 Elasticsearch（单节点 Linux 环境）
- 2.3 安装 Elasticsearch（多节点集群 Linux 环境）
- 2.4 Elasticsearch head 插件安装
- 三 Java API 操作
- 3.1 API 基本操作
- 3.1.1 操作环境准备
- 3.1.2 获取 Transport Client
- 3.1.3 创建索引
- 3.1.4 删除索引
- 3.1.5 新建文档（源数据是手写的 json 串）
- 3.1.6 新建文档（源数据是以 map 方式添加的键值对）
- 3.1.7 新建文档（源数据是通过 es 构建器构建的数据）
- 3.1.8 搜索文档数据（单个索引）
- 3.1.9 搜索文档数据（多个索引）
- 3.1.10 更新文档数据（update）
- 3.1.11 更新文档数据（upsert）
- 3.1.12 删除文档数据（prepareDelete）
- 3.2 条件查询 QueryBuilder
- 3.2.1 查询所有（matchAllQuery）
- 3.2.2 对所有字段分词查询（queryStringQuery）
- 3.2.3 通配符查询（wildcardQuery）
- 3.2.4 词条查询（TermQuery）
- 3.2.5 模糊查询（fuzzy）
- 3.3 映射相关操作
一 概述
1.1 什么是搜索？
百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象）。
百度 != 搜索
• 1）互联网的搜索：电商网站、招聘网站、新闻网站、各种 app。
• 2）IT 系统的搜索：OA 软件、办公自动化软件、会议管理、日程管理、项目管理。
搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息
1.2 如果用数据库做搜索会怎么样？
用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。
1.3 什么是全文检索和 Lucene？
1）全文检索，倒排索引
全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。
2）lucene
就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用 java 开发的时候，引入 lucene jar，然后基于 lucene 的 api 进行去进行开发就可以了。
1.4 什么是 Elasticsearch？
Elasticsearch，基于 lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的 restful api 接口、java api 接口（还有其他语言的 api 接口）。
关于 elasticsearch 的一个传说，有一个程序员失业了，陪着自己老婆去英国伦敦学习厨师课程。程序员在失业期间想给老婆写一个菜谱搜索引擎，觉得 lucene 实在太复杂了，就开发了一个封装了 lucene 的开源项目–Compass。后来程序员找到了工作，是做分布式的高性能项目的，觉得 Compass 不够，就写了 Elasticsearch，让 lucene 变成分布式的系统。
Elasticsearch 是一个实时分布式搜索和分析引擎。它用于全文搜索、结构化搜索、数据分析。
全文检索：将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，如：select * from products where category_id=‘日化用品’
数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些？新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些？
1.5 Elasticsearch 的适用场景
• 1）维基百科，类似百度百科，比如：牙膏，牙膏的维基百科，全文检索、高亮、搜索推荐。
• 2）The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击、浏览、收藏、评论）+ 社交网络数据（对某某新闻的相关看法）；数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好、坏、热门、垃圾、鄙视、崇拜等）。
• 3）Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT 问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答；全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案。
• 4）GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码。
• 5）国内：站内搜索（电商、招聘、门户 等等）；IT 系统搜索（OA、CRM、ERP 等等）；数据分析（ES 热门的一个使用场景）。
1.6 Elasticsearch 的特点
• 1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理 PB 级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司。
• 2）Elasticsearch 不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的 ES；比如：lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）。
• 3）对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接 3 分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂。
• 4）数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务、还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索、同义词处理、相关度排名、复杂数据分析、海量数据的近实时处理；Elasticsearch 作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不能提供的很多功能。
1.7 Elasticsearch 的核心概念
1.7.1 近实时
近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于 es 执行搜索和分析可以达到秒级。
1.7.2 Cluster（集群）
集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是 elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。
1.7.3 Node（节点）
集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为 “elasticsearch” 的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成一个 elasticsearch 集群。
1.7.4 Index（索引 --> 数据库）
索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引、商品分类索引、订单索引，索引有一个名称。一个 index 包含很多 document，一个 index 就代表了一类类似的或者相同的 document。比如说建立一个 product index(商品索引)，里面可能就存放了所有的商品数据，即所有的商品 document。
1.7.5 Type（类型 --> 表）
每个索引里都可以有一个或多个 type，type 是 index 中的一个逻辑数据分类，一个 type 下的 document 都有相同的 field。比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据 type、博客数据 type、评论数据 type。
商品 index，里面存放了所有的商品数据，即商品 document。
但是商品分很多种类，每个种类的 document 的 field 可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊 field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊 field。
例如：type：日化商品type、电器商品 type、生鲜商品 type
日化商品 type：product_id, product_name, product_desc, category_id, category_name
电器商品 type：product_id, product_name, product_desc, category_id, category_name, service_period
生鲜商品 type：product_id, product_name, product_desc, category_id, category_name, eat_period
每一个 type 里面，都会包含一堆 document。如下：
电器商品 type
{
"product_id": "1",
"product_name": "长虹电视机",
"product_desc": "4k高清",
"category_id": "3",
"category_name": "电器",
"service_period": "1年"
}
生鲜商品 type
{
"product_id": "2",
"product_name": "基围虾",
"product_desc": "纯天然，冰岛产",
"category_id": "4",
"category_name": "生鲜",
"eat_period": "7天"
}
1.7.6 Document（文档 --> 行）
文档是 es 中的最小数据单元，一个 document 可以是一条客户数据、一条商品分类数据、一条订单数据，通常用 JSON 数据结构表示，每个 index 下的 type 中，都可以去存储多个 document。
1.7.7 Field（字段 --> 列）
Field 是 Elasticsearch 的最小单位。一个 document 里面有多个 field，每个 field 就是一个数据字段。
1.7.8 Mapping（映射 --> 约束）
数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。
这样就创建了一个名为 blog 的 Index。Type 不用单独创建，在创建 Mapping 时指定就可以。Mapping 用来定义 Document 中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性。创建 Mapping 的代码示例如下：
client.indices.putMapping({
index : 'blog',
type : 'article',
body : {
article: {
properties: {
id: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'yes',
},
title: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'no',
},
content: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'yes',
}
}
}
}
});
1.7.9 Elasticsearch 与数据库的类比
1.7.10 ES 存入数据和搜索数据机制
二 快速入门
2.1 安装包下载
1）Elasticsearch官网： https://www.elastic.co/products/elasticsearch
点击 Download
点击 past releases 我们选择 5.2.2 Linux 版本的。
补充：ELK简介以及新旧版架构介绍
2.2 安装 Elasticsearch（单节点 Linux 环境）
注意：因为 Elasticsearch 是基于 java 写的，所以它的运行环境中需要 java 的支持，在 Linux 下执行命令：java -version，检查 Jar 包是否安装。安装 java 版本至少是 1.8 以上。
Step0：将 elasticsearch-5.2.2.tar.gz 上传至 Linux 的 /opt/software 目录下
Step1：解压 elasticsearch-5.2.2.tar.gz 到/opt/module 目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxf elasticsearch-5.2.2.tar.gz -C /opt/module/
Step2：在 /opt/module/elasticsearch-5.2.2 路径下创建 data 和 logs 文件夹
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]$ mkdir data
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]$ mkdir logs
Step3：修改配置文件 /opt/module/elasticsearch-5.2.2/config/elasticsearch.yml
[atguigu@hadoop102 config]$ pwd
/opt/module/elasticsearch-5.2.2/config
[atguigu@hadoop102 config]$ vim elasticsearch.yml
elasticsearch.yml
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
cluster.name: my-application
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
node.name: node-102
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
path.data: /opt/module/elasticsearch-5.2.2/data
path.logs: /opt/module/elasticsearch-5.2.2/logs
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
network.host: 192.168.25.102
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["hadoop102"]
文件详解如下：
(1) cluster.name
如果要配置集群需要两个节点上的 elasticsearch 配置的 cluster.name 相同，都启动可以自动组成集群。
这里如果不改 cluster.name 则默认是 cluster.name=my-application。
(2) node.name
随意取但是集群内的各节点不能相同。
(3) 修改后的每行前面不能有空格，修改后的 “:” 后面必须有一个空格。
(4) bootstrap.memory_lock 和 bootstrap.system_call_filter 需要配置成 false，否则初始化会报错！
Step4：配置 linux 系统环境（参考：http://blog.csdn.net/satiling/article/details/59697916）
(1) 切换到 root 用户，编辑 limits.conf 添加类似如下内容
[root@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]# vim /etc/security/limits.conf
添加如下内容:
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096
(2) 切换到 root 用户，进入 limits.d 目录下修改配置文件。
[root@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]# vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
修改如下内容：
* soft nproc 1024
#修改为
* soft nproc 2048
(3) 切换到 root 用户，修改配置 sysctl.conf
[root@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]# vim /etc/sysctl.conf
添加下面配置：
vm.max_map_count=655360
并执行命令：
[root@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]# sysctl -p
然后，重新启动 elasticsearch，即可启动成功。
Step5：启动集群，注意：要切回 atguigu 用户启动集群，否则会报错！
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]$ bin/elasticsearch
Step6：两种方式测试集群
方式一：重新开启一个会话窗口，输入命令：curl http://hadoop102:9200
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]$ curl http://hadoop102:9200
{
"name" : "node-102",
"cluster_name" : "my-application",
"cluster_uuid" : "yb29ijbJQ2mBzCHTOjyUGw",
"version" : {
"number" : "5.2.2",
"build_hash" : "f9d9b74",
"build_date" : "2017-02-24T17:26:45.835Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.4.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
方式二：通过浏览器查看：http://hadoop102:9200/
Step7：停止集群
kill -9 进程号
2.3 安装 Elasticsearch（多节点集群 Linux 环境）
略
2.4 Elasticsearch head 插件安装
Step1：下载 elasticsearch-head 插件
https://github.com/mobz/elasticsearch-head
elasticsearch-head-master.zip
Step2：nodejs 官网下载安装包
https://nodejs.org/dist/
node-v6.9.2-linux-x64.tar.xz
Step3：将 elasticsearch-head-master.zip 和 node-v6.9.2-linux-x64.tar.xz 都上传到 Linux 的 /opt/software 目录下
Step4：安装nodejs
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxf node-v6.9.2-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
Step5：切换到 root 用户，配置 nodejs 环境变量
[root@hadoop102 software]# vim /etc/profile
#NODE_HOME
export NODE_HOME=/opt/module/node-v6.9.2-linux-x64
export PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin
[root@hadoop102 software]# source /etc/profile
Step6：查看 node 和 npm 版本
[root@hadoop102 software]# node -v
v6.9.2
[root@hadoop102 software]# npm -v
3.10.9
Step7：切换到 atguigu 用户，解压 head 插件到 /opt/module 目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ unzip elasticsearch-head-master.zip -d /opt/module/
Step8：查看当前 head 插件目录下有无 node_modules/grunt 目录，没有的话，执行命令创建：
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ npm install grunt --save
Step9：安装 head 插件：
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
Step10：安装 grunt：
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ npm install -g grunt-cli
Step11：编辑 Gruntfile.js
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ vim Gruntfile.js
在文件93行添加 hostname: '0.0.0.0',
options: {
hostname: '0.0.0.0',
port: 9100,
base: '.',
keepalive: true
}
Step12：检查 head 根目录下是否存在 base 文件夹，如果没有，就创建 base 文件夹，然后将 _site 目录下的 base 文件夹及其内容复制到 head 根目录下
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ mkdir base
[atguigu@hadoop102 _site]$ cp base/* ../base/
Step13：启动 grunt server：
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ grunt server -d
Running "connect:server" (connect) task
[D] Task source: /opt/module/elasticsearch-head-master/node_modules/grunt-contrib-connect/tasks/connect.js
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100
如果提示 grunt 的模块没有安装：
Local Npm module “grunt-contrib-clean” not found. Is it installed?
Local Npm module “grunt-contrib-concat” not found. Is it installed?
Local Npm module “grunt-contrib-watch” not found. Is it installed?
Local Npm module “grunt-contrib-connect” not found. Is it installed?
Local Npm module “grunt-contrib-copy” not found. Is it installed?
Local Npm module “grunt-contrib-jasmine” not found. Is it installed?
Warning: Task “connect:server” not found. Use –force to continue.
执行以下命令：
npm install grunt-contrib-clean -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-concat -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-watch -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-connect -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-copy -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-jasmine -registry=https://registry.npm.taobao.org
最后一个模块可能安装不成功，但是不影响使用。
再次重新启动 grunt server，启动成功
Step14：浏览器访问 head 插件：http://hadoop102:9100
Step15：启动集群插件后发现【集群健康值：未连接】
在 /opt/module/elasticsearch-5.2.2/config 路径下修改配置文件 elasticsearch.yml，在文件末尾增加：
[atguigu@hadoop102 config]$ pwd
/opt/module/elasticsearch-5.2.2/config
[atguigu@hadoop102 config]$ vim elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
再次重新启动 elasticsearch，然后再次重新启动 grunt server。
浏览器再次访问 head 插件：http://hadoop102:9100，成功截图如下：
Step16：关闭插件服务
ctrl+c
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ netstat -lntp | grep 9100
tcp 0 0 192.168.25.102:9100 0.0.0.0:* LISTEN 6070/grunt
三 Java API 操作
Elasticsearch 的 Java 客户端非常强大；它可以建立一个嵌入式实例并在必要时运行管理任务。
运行一个 Java 应用程序和 Elasticsearch 时，有两种操作模式可供使用。该应用程序可在 Elasticsearch 集群中扮演更加主动或更加被动的角色。在更加主动的情况下（称为 Node Client），应用程序实例将从集群接收请求，确定哪个节点应处理该请求，就像正常节点所做的一样。（应用程序甚至可以托管索引和处理请求。）另一种模式称为 Transport Client，它将所有请求都转发到另一个 Elasticsearch 节点，由后者来确定最终目标。
3.1 API 基本操作
3.1.1 操作环境准备
1）创建 maven 工程（不使用骨架的方式）
2）添加 pom.xml 文件
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junitgroupId>
<artifactId>junitartifactId>
<version>3.8.1version>
<scope>testscope>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearchgroupId>
<artifactId>elasticsearchartifactId>
<version>5.2.2version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
<artifactId>transportartifactId>
<version>5.2.2version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4jgroupId>
<artifactId>log4j-coreartifactId>
<version>2.9.0version>
dependency>
dependencies>
3）等待依赖的 jar 包下载完成
当直接在 Elasticsearch 建立文档对象时，如果索引不存在的，默认会自动创建，映射采用默认方式 。
3.1.2 获取 Transport Client
（1）ElasticSearch 服务默认端口 9300。
（2）ElasticSearch Web 管理平台默认端口 9200。
private TransportClient client;
@SuppressWarnings({ "unchecked" })
@Before // 表示先执行这个方法
public void getClient() throws UnknownHostException {
// 1、获取客户端对象，设置连接的集群名称
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();
client = new PreBuiltTransportClient(settings);
// 2、连接集群
client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("hadoop102"), 9300));
// 3、打印集群名称
System.out.println(client.toString());
}
3.1.3 创建索引
1）源代码
@Test
public void createIndex() {
// 1、创建索引（indices 指数）
client.admin().indices().prepareCreate("blog").get();
// 2、关闭连接
client.close();
}
2）查看结果
{"blog":{"aliases":{},"mappings":{},"settings":{"index":{"creation_date":"1507466730030","number_of_shards":"5","number_of_replicas":"1","uuid":"lec0xYiBSmStspGVa6c80Q","version":{"created":"5060299"},"provided_name":"blog"}}}}
3.1.4 删除索引
1）源代码
@Test
public void deleteIndex(){
// 1、删除索引
client.admin().indices().prepareDelete("blog").get();
// 2、关闭连接
client.close();
}
2）查看结果
浏览器查看http://hadoop102:9200/blog
没有blog索引了。
{"error":{"root_cause":[{"type":"index_not_found_exception","reason":"no such index","resource.type":"index_or_alias","resource.id":"bolg","index_uuid":"_na_","index":"bolg"}],"type":"index_not_found_exception","reason":"no such index","resource.type":"index_or_alias","resource.id":"bolg","index_uuid":"_na_","index":"bolg"},"status":404}
3.1.5 新建文档（源数据是手写的 json 串）
当直接在 ElasticSearch 建立文档对象时，如果索引不存在的，默认会自动创建，映射采用默认方式。
1）源代码
@Test
public void createIndexByJson() throws UnknownHostException {
// 1、文档数据准备
String json = "{" + "\"id\":\"1\"," + "\"title\":\"基于Lucene的搜索服务器\","
+ "\"content\":\"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\"" + "}";
// 2、创建文档
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "1").setSource(json).execute().actionGet();
// 3、打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
// 4、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
浏览器结果
3.1.6 新建文档（源数据是以 map 方式添加的键值对）
1）源代码
@Test
public void createIndexByMap() {
// 1、文档数据准备
Map<String, Object> json = new HashMap<String, Object>();
json.put("id", "2");
json.put("title", "基于Lucene的搜索服务器");
json.put("content", "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");
// 2、创建文档
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "2").setSource(json).execute().actionGet();
// 3、打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
// 4、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
浏览器结果
3.1.7 新建文档（源数据是通过 es 构建器构建的数据）
1）源代码
@Test
public void createIndexByBuilder() throws Exception {
// 1、通过 es 自带的帮助类，来构建 json 数据
XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
.field("id", "3")
.field("title", "基于Lucene的搜索服务器")
.field("content", "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")
.endObject();
// 2、创建文档
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "3").setSource(builder).get();
// 3、打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
// 4、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
浏览器结果
3.1.8 搜索文档数据（单个索引）
1）源代码
@Test
public void getData() throws Exception {
// 1、查询文档
GetResponse response = client.prepareGet("blog", "article", "1").get();
// 2、打印搜索的结果
System.out.println(response.getSourceAsString());
// 3、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
3.1.9 搜索文档数据（多个索引）
1）源代码
@Test
public void getMultiData() {
// 1、查询多个文档
MultiGetResponse response = client.prepareMultiGet()
.add("blog", "article", "1")
.add("blog", "article", "2", "3")
.add("blog", "article", "2").get();
// 2、遍历返回的结果
for (MultiGetItemResponse itemResponse : response) {
GetResponse getResponse = itemResponse.getResponse();
// 如果获取到查询结果
if (getResponse.isExists()) {
String sourceAsString = getResponse.getSourceAsString();
System.out.println(sourceAsString);
}
}
// 3、关闭资源
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
3.1.10 更新文档数据（update）
1）源代码
@Test
public void updateData() throws Throwable {
// 1、创建更新数据的请求对象
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
updateRequest.index("blog");
updateRequest.type("article");
updateRequest.id("3");
updateRequest.doc(XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
.field("title", "基于Lucene的搜索服务器") // 对没有的字段进行添加，对已有的字段进行替换
.field("content", "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。大数据前景无限")
.field("createDate", "2017-8-22").endObject());
// 2、获取更新后的值
UpdateResponse indexResponse = client.update(updateRequest).get();
// 3、打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
// 4、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
浏览器结果
3.1.11 更新文档数据（upsert）
设置查询条件，查找不到则添加 IndexRequest 内容，查找到则按照 UpdateRequest 更新。
1）源代码
@Test
public void upsertData() throws Exception {
// 设置查询条件，查找不到则添加 IndexRequest 内容
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("blog", "article", "5")
.source(XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
.field("title", "搜索服务器")
.field("content","Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。").endObject());
// 设置更新，查找到则按照 UpdateRequest 更新
UpdateRequest upsert = new UpdateRequest("blog", "article", "5")
.doc(XContentFactory.jsonBuilder().startObject().field("user", "李四").endObject()).upsert(indexRequest);
client.update(upsert).get();
client.close();
}
2）结果查看
第一次执行，浏览器结果
第二次执行，浏览器结果
3.1.12 删除文档数据（prepareDelete）
1）源代码
@Test
public void deleteData() {
// 1、删除文档数据
DeleteResponse indexResponse = client.prepareDelete("blog", "article", "5").get();
// 2、打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
// 3、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
3.2 条件查询 QueryBuilder
3.2.1 查询所有（matchAllQuery）
1）源代码
@Test
public void matchAllQuery() {
// 1、执行查询（查询所有）
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).get();
// 2、打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
}
// 3、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
3.2.2 对所有字段分词查询（queryStringQuery）
1）源代码
@Test
public void queryStringQuery() {
// 1、条件查询（对所有字段分词查询）
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
.setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("全文")).get();
// 2、打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
}
// 3、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
同上–查询所有（matchAllQuery）
3.2.3 通配符查询（wildcardQuery）
*：表示多个字符（任意的字符）
?：表示单个字符
1）源代码
@Test
public void wildcardQuery() {
// 1、通配符查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
.setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "*全*")).get();
// 2、打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
}
// 3、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
同上–查询所有（matchAllQuery）
3.2.4 词条查询（TermQuery）
1）源代码
@Test
public void termQuery() {
// 1、词条查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
.setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "全")).get(); // 因为没有使用 IK 分词器，所有只能一个字一个字的查
// 2、打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
}
// 3、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
同上–查询所有（matchAllQuery）
3.2.5 模糊查询（fuzzy）
1）源代码
@Test
public void fuzzyQuery() {
// 1、模糊查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
.setQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("title", "lucene")).get();
// 2、打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
}
// 3、关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
控制台打印结果
同上–查询所有（matchAllQuery）
3.3 映射相关操作
注意：执行映射操作之前，需要先创建一个新的没有存在 mapping 的索引，本例子中新的索引是 blog2，如下：
1）源代码
@Test
public void createIndex() {
// 1、创建索引（indices 指数）
client.admin().indices().prepareCreate("blog2").get();
// 2、关闭连接
client.close();
}
@Test
public void createMapping() throws Exception {
// 1、设置 mapping
XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
.startObject("article2")
.startObject("properties")
.startObject("id2")
.field("type", "string")
.field("store", "yes")
.endObject()
.startObject("title2")
.field("type", "string")
.field("store", "no")
.endObject()
.startObject("content2")
.field("type", "string")
.field("store", "yes")
.endObject()
.endObject()
.endObject()
.endObject();
// 2、添加 mapping
PutMappingRequest mapping = Requests.putMappingRequest("blog2").type("article2").source(builder);
client.admin().indices().putMapping(mapping).get();
// 3、关闭资源
client.close();
}
2）结果查看
浏览器结果
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