golang中使用elasticsearch

本文首发于我的个人博客

这是一篇介绍如何利用golang第三方库https://github.com/olivere/elastic进行elasticsearch的操作的文章。
文章中并不会介绍非常详细的API,更侧重于作者在工作中的使用经验和查文档经验。文章中主要包括以下内容:

  1. 作者认为比较重要的API设计理念以及文档查阅方式
  2. 作者在工作中使用到的elasticsearch的实例,包括从接到需求,查阅文档,并实现的过程

API设计理念思考

API的分类

在使用elasticsearch的golang Client过程中,我觉得可以将olivere/elastic的常用API分作三类:

  1. 面向elasticsearch的metadata的Service
  2. 面向elasticsearch的data的Service
  3. 面向Query

而这三类分别对应了对elasticsearch的不同类别的操作:

  1. 面向elasticsearch的metadata的Service,主要是对elasticsearch的metadata进行查询和操作,比如
    • 配置elasticsearch
    • 查询elasticsearch的状态,比如集群状态,节点数目等
  2. 面向elasticsearch的data的Service,住哟是对elasticsearch内的数据和数据格式进行操作
    1. elasticsearch中的index的metadata进行操作,比如
      1. 查询是否存在某个index
      2. 创建并配置index
    2. elasticsearch中的index下的document的增删改操作
  3. 面向Query,主要是对index下的document的查询操作

分类在代码中的体现

首先需要说明,在olivere/elastic的所有操作都是依靠生成一个XXXService对象然后XXXService.Do(ctx)来实现的,这里将他们分成面向Service和面向Query只是表示后者我们的主要精力都会集中在构造Query上

面向elasticsearch的metadata的Service

面向elasticsearch的metadata的Service,一般是通过建立连接的ESClient,新建出查询或者操作所需的Service,而后进行操作的模式

比如如下,查询集群内es节点数

// 建立连接的Client
esClient, _ := elastic.NewClient()
// 新建出用于操作的Service
clusterHealthClient := elastic.NewClusterHealthService(esClient)
// 查询,拿到结果
result, _:= clusterHealthClient.Do(context.Background())
fmt.Println(result.NumberOfNodes)

面向elasticsearch的data的Service

面向elasticsearch的data的Service,一般是通过建立连接的ESClient的成员函数直接取得Service,而后进行操作

比如如下,新建索引

// Create a new index.
mapping := `{
    "settings":{
        "number_of_shards":1,
        "number_of_replicas":0
    },
    "mappings":{
        "properties":{
            "tags":{
                "type":"keyword"
            },
            "location":{
                "type":"geo_point"
            },
            "suggest_field":{
                "type":"completion"
            }
        }
    }
}`
ctx := context.Background()
createIndex, _ := esClient.CreateIndex("twitter").BodyString(mapping).Do(ctx)
fmt.Println(createIndex.Index)

面向Query

面向Query,一般是先新建出Query,而后通过client.Search().Index(index).Query(query).Do(ctx)的方式执行查询操作

比如如下,查询上一个构造的索引中,tags字段含有test的document

query := elastic.NewBoolQuery()
query = query.Must(elastic.NewTermQuery("tags", "test"))
result, _ := esClient.Search().Index("twitter").Query(query).Do(context.Background())

API文档的查询方法

查询olivere/elastic的文档,主要有三个来源:

  1. 项目Wiki https://github.com/olivere/elastic/wiki
  2. 源代码 https://github.com/olivere/elastic
  3. elasticsearch官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

这三者各有特点:

  1. 项目Wiki
    • 优点:简单直接,并且会给出相应的操作的示例代码,上手很快
    • 缺点:示例较简单,且不全面,面对复杂逻辑/特定逻辑很可能缺乏指导性,或者找不到相关文档
  2. 源代码
    • 优点:全面而且本质的东西,掌握了源代码就掌握了一切
    • 缺点:复杂,费力,考虑投入产出比,几乎绝无必要源码级掌握(除非想成为库的开发者)
  3. elasticsearch官方文档
    • 优点:比较齐全的同时仍然是可读性较高的文档,难度在项目Wiki和源代码之间
    • 缺点:没有直接对应到olivere/elastic的API上,找到elasticsearch的API之后,要回头再找olivere/elastic的API

一般的查询方式如下:

  1. 首先明确需求,即到底需要获得elasticsearch的什么信息或者对其进行什么操作
  2. 明确需求后先查阅Wiki,如果有相应的条目,可用的就可以直接用了
  3. Wiki中找不到,那就按照api设计理念思考中描述的进行分类
  4. 分类后有两条路径
    1. 源代码中寻找对应的Service或者Query接口,找到后去elasticsearch文档验证
    2. elasticsearch文档中寻找对应的查询接口,找到后去olivere/elastic中找对应的接口

当然,合理利用其他资源作为文档入口也是有必要的(或许这才是很多人的首选):

  1. Stack Overflow,启动!
  2. 输入关键字查询,能找到合适的问答,就直接采用,不能就返回上述的一般查询方式

使用实例与解决过程

查询集群的健康状态

过程:

  1. 查阅Wiki,没有
  2. 查阅源代码,cluster为关键字查找,找到cluster_health.go,前往注释中指定的elasticsearch文档http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.0/cluster-health.html验证想法
  3. 想法验证成功,编程

实现text类型的字段的模糊查找

过程:

  1. 查找Wiki,没有
  2. 源代码,elasticsearch文档没有“模糊查找”相关的部分
  3. stack overflow 搜索 match part of text,找到使用正则表达式查询RegexQuery的方法
  4. 返回elasticsearch文档验证,验证成功

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