java 微服务 分布式搜索引擎 ElasticSearch Kibana RestClient操作索引库 RestClient操作文档

Mysql:
    关系型数据库: 数据在存储时数据和数据之间有一定的关联关系
    存储介质(存储位置): 硬盘
    优点: 不会导致数据丢失,有事务控制
    缺点: 执行消息低
    事务控制
redis:
    非关系型数据库: 数据在存储时数据和数据之间没有关联关系
    存储介质(存储位置): 内存
    优点: 执行效率高
    缺点: 可能会导致数据丢失
ElasticSearch:
    非关系型数据库的一种,主要用于快速搜索
    存储介质(存储位置): 内存
    优点: 可以实现海量数据的快速搜索(检索)
    缺点: 占用内存空间较大
    作用: 用来代替Mysql的查询,提高查询效率
数据库排行榜:
    https://db-engines.com/en/

1.初识elasticsearch

1.1.了解ES

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

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：Apache Lucene - Welcome to Apache Lucene 。

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。

 

1.1.5.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

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

正向索引和倒排索引

 正向索引每条数据都要判断一遍，很费性能

 

 倒排索引一开始就进行所有文档的便利，并且将每个文档的各个词条放进目录中，这样后续要查询某个词条直接到目录中查询对应的ID就可以了，后面再根据id查询详情信息

 

 

1.3.es的一些概念

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

1.3.1.文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document）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

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），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束： 比如 id唯一不为空，name string 长度10

1.3.3.mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

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支出：

• 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

1.1.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

1.2.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。不建议大家自己pull。

课前资料提供了镜像的tar包：

大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：

# 导入数据
docker load -i es.tar

同理还有kibana的tar包也需要这样做。

1.3.运行

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

在浏览器中输入自己虚拟机ip加上9200端口， 即可看到elasticsearch的响应结果：

 

2.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。

2.1.部署

先加载镜像 docker load -i kibana.tar

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：

此时，在浏览器输入地址访问 5601端口就可以看到了 

2.2.DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面，我们在左上角的三个横杠，展开后点击DevTools就可以看到：

这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

DSL就是elasticsearch提供的特殊语法，基本格式如下：

[请求方式] /[请求路径]
{
    [请求参数key1]: [请求参数value1]，
    [请求参数key2]: [请求参数value2]
}

例如：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "白马程序员"
}

 向_analyze路径发送请求，可以实现对文本进行分词

anlyzer分词器，默认standard

 因为kibana自带的分词器对中文不友好，我们使用另外的分词器

3.安装IK分词器

3.1.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

3.2.离线安装ik插件（推荐）

1）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。

3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data：

 

4）重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

5）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": "今天天气太棒了"
}

运行成功 

3.3 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：

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

        IK Analyzer 扩展配置
        
        ext.dic

3）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

确定编码为UTF-8 

传智播客
奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es
​
# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

3.4 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：

        IK Analyzer 扩展配置
        
        ext.dic
         
        stopword.dic

3）在 stopword.dic 添加停用词

刘德华

4）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

5）测试效果就可以了

1.4.3.总结

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

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

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”。

2.1.mapping映射属性

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

2.2.索引库的CRUD

这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

2.2.1.创建索引库和映射

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：

 

 

不分词的话，index设置成false，analyzer就不用写了

 

2.2.2.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

2.2.3.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"
    }
  }
}

2.2.5.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：

POST /heima/_doc/1
{
    "info": "三国五虎上将",
    "email": "[email protected]",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

响应：

3.2.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

3.3.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

3.4.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

3.4.1.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"
    }
}

3.4.2.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]"
  }
}

总结

ES: 非关系型数据库
  作用: 从海量数据中快速检索出用户需要的数据信息
  原理:
    ES软件本质上就是一个web项目,直接向ES发送Rest风格的请求就可以操作ES库了.
  操作ES的方式:
    直接向ES发送Rest风格的请求即可.
    任何编程语言只要能够发送Rest风格的请求,就可以操作ES.
  倒排索引:
    文档: 相当于Mysql中的一条记录,在ES中文档以json格式体现
    词条: 本质上就是一个中文的词语
    1.先将被搜索的字段进行分词
        建立词条与文档id的对应关系 ---> 词条列表
    2.检索
        将用户输入的信息进行分词
        根据得到的词条查询词条列表,找到对应的文档id,根据文档id查询对应的文档数据
  ES与Mysql的对应关系:
        Mysql                   ES
        表                 索引库
        行(一条记录)         文档数据(json格式)
        列(字段)            字段
        约束                映射(mapping)
  Elastic技术栈: ELK
  安装ES/安装Kibana:
        默认分词器: standard
        安装分词器插件: IK中文分词器
            ik_smart
            ik_max_word
  Kibana操作ES:
    索引库操作:
    文档操作:

 

4. RestClient操作索引库

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：Elasticsearch Clients | Elastic

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

 

 

 

4.0.4.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：

    org.elasticsearch.client
    elasticsearch-rest-high-level-client

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：

    1.8
    7.12.1

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：

@SpringBootTest
public class HelloRestClientTest {

    private RestHighLevelClient client = null;
    /**
     * 创建RestClient对象,操作ES
     */
    @BeforeEach
    public void init() throws IOException {
        //1.创建RestClient对象用于操作ES,向ES发送rest风格的请求
//        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
//                RestClient.builder(
//                        //new HttpHost("localhost", 9200, "http"),
//                        new HttpHost("192.168.163.141", 9200, "http")));
        client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.163.141:9200")
        ));
        System.out.println(client);
    }

    @Test
    public void test01(){
        System.out.println(client);
    }

    @AfterEach
    public void destory() throws IOException {
        if (client!=null){
            // 关闭客户端对象
            client.close();
        }
    }
}

4.1.创建索引库

4.1.1.代码解读

创建索引库的API如下：

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。

 

4.1.2.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" +
            "}";
}

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

 

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.mapping(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

4.2.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);
}

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 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！");
}

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

 新增文档数据示例：

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。

  查询文档数据示例：

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：

 

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

删除的DSL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

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

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();
    }
}

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 {
    // 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);
}

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

 

 

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。

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 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);
}