SpringCloud 微服务全栈体系（十三）

第十一章 分布式搜索引擎 elasticsearch

二、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"。

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": "小帽课堂学习Java",
    "email": "alex@gmail.com",
    "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. 索引库的 CRUD

• 这里统一使用 Kibana 编写 DSL 的方式来演示。

2.1 创建索引库和映射

2.1.1 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

2.1.2 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
    }
  }
}

2.1.3 示例

PUT /alex
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ... 略
    }
  }
}

2.2 查询索引库

2.2.1 基本语法

• 请求方式：GET

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：无

2.2.2 格式

GET /索引库名

2.2.3 示例

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。

2.3.1 语法说明

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

2.3.2 示例

2.4 删除索引库

2.4.1 语法

• 请求方式：DELETE

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：无

2.4.2 格式

DELETE /索引库名

• 在 kibana 中测试：

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

三、文档操作

1. 新增文档

1.1 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"
    },
    // ...
}

1.2 示例

POST /alex/_doc/1
{
    "info": "小帽课堂学习Java",
    "email": "alex@gmail.com",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

1.3 响应

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。

2.1 语法

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

2.2 通过 kibana 查看数据

GET /alex/_doc/1

2.3 查看结果

3. 删除文档

• 删除使用 DELETE 请求，同样，需要根据 id 进行删除：

3.1 语法

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

3.2 示例

# 根据id删除数据
DELETE /alex/_doc/1

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

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。

4.1.1 语法

PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

4.1.2 示例

PUT /alex/_doc/1
{
    "info": "小帽课堂学习高级Java",
    "email": "alex@gmail.com",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

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。

4.2.1 语法

POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

4.2.2 示例

POST /alex/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "ZhaoYun@gmail.com"
  }
}

5. 总结

• 文档操作有哪些？

  • 创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档 id { json 文档 }
  • 查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档 id
  • 删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档 id
  • 修改文档：
    • 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档 id { json 文档 }
    • 增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档 id { "doc": {字段}}