ElasticSearch（一）
1.初识elasticsearch
1.1.了解ES
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
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。
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。
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：
1.2.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。
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。
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。
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。
是不是恰好反过来了？那么两者方式的优缺点是什么呢？
正向索引：
-
优点：
-
可以给多个字段创建索引
-
根据索引字段搜索、排序速度非常快
-
-
缺点：
-
根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。
-
倒排索引：
-
优点：
-
根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
-
-
缺点：
-
只能给词条创建索引，而不是字段
-
无法根据字段做排序
-
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.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。
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。
3.mysql与elasticsearch
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 | 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.安装
参考课前资料
2.分词器
参考课前资料
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。
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：
PUT /heima
{
"mappings": {
"properties": {
"info":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"email":{
"type": "keyword",
"index": "falsae"
},
"name":{
"properties": {
"firstName": {
"type": "keyword"
}
}
},
// ... 略
}
}
}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：
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：
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：
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": "黑马程序员Java讲师",
"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查看结果：
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结果：
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
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"
}
}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]"
}
}4.RestAPI
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
4.1.导入Demo工程
1.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;2.导入项目
然后导入课前资料提供的项目:
项目结构如图：
3.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": "keyword"
},
"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
地理坐标说明：
copy_to说明：
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：
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://192.168.150.101:9200")
));
}
@AfterEach
void tearDown() throws IOException {
this.client.close();
}
}4.1.创建索引库
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。
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" +
"}";
}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.source(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！");
}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。
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();
}
}
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。
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);
}5.2.查询文档
1.语法说明
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
2.完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
// 1.准备Request
GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
// 2.发送请求，得到响应
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 3.解析响应结果
String json = response.getSourceAsString();
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(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
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
// 1.准备Request
DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
// 2.发送请求
client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}5.4.修改文档
1.语法说明
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：
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1）准备Request对象。这次是修改，所以是UpdateRequest
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2）准备参数。也就是JSON文档，里面包含要修改的字段
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3）更新文档。这里调用client.update()方法
2.完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
// 1.准备Request
UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
// 2.准备请求参数
request.doc(
"price", "952",
"starName", "四钻"
);
// 3.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：
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利用mybatis-plus查询酒店数据
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将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
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利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档
1.语法说明
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：
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IndexRequest，也就是新增
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UpdateRequest，也就是修改
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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：
其实还是三步走：
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1）创建Request对象。这里是BulkRequest
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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
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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。
2.完整代码
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);
}