Elasticsearch详细笔记（三）：ES客户端--RestClient操作索引库、文档

lovPopcorn2024-09-25 14:23

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1.RestAPI

1.1.初始化RestClient

1.2.创建索引库

1.2.1.Mapping映射

1.2.2.创建索引

1.3.删除索引库

1.4.查询索引库

1.5.总结

2.RestClient操作文档

2.1.新增文档

2.1.1.实体类

2.1.2.API语法

2.1.3.完整代码

2.2.查询文档

2.2.1.语法说明

2.2.2.完整代码

2.3.删除文档

2.4.修改文档

2.4.1.语法说明

2.4.2.完整代码

2.5.批量导入文档

2.5.1.语法说明

2.5.2.完整代码

1.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：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

由于ES目前最新版本是8.8，提供了全新版本的客户端，老版本的客户端已经被标记为过时。而我们采用的是7.12版本，因此只能使用老版本客户端：

然后选择7.12版本，HighLevelRestClient版本：

1.1.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）在item-service模块中引入es的RestHighLevelClient依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

2）因为SpringBoot默认的ES版本是7.17.10，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

  <properties>
      <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
      <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>  
      <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
  </properties>

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") //指定IP地址和端口号
));

这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类IndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：

package com.hmall.item.es;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
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 IndexTest {

    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
        ));
    }

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

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

测试结构： 成功！

1.2.创建索引库

由于要实现对商品搜索，所以我们需要将商品添加到Elasticsearch中，不过需要根据搜索业务的需求来设定索引库结构，而不是一股脑的把MySQL数据写入Elasticsearch.

1.2.1.Mapping映射

搜索页面的效果如图所示：

实现搜索功能需要的字段包括三大部分：
- 搜索过滤字段

  • 分类

  • 品牌

  • 价格
    - 排序字段

  • 默认：按照更新时间降序排序

  • 销量

  • 价格
    - 展示字段

  • 商品id：用于点击后跳转

  • 图片地址

  • 是否是广告推广商品

  • 名称

  • 价格

  • 评价数量

  • 销量

对应的商品表结构如下，索引库无关字段已经划掉：

结合数据库表结构，以上字段对应的mapping映射属性如下：

因此，最终我们的索引库文档结构应该是这样：

PUT /items
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "stock":{
        "type": "integer"
      },
      "image":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "category":{
        "type": "keyword"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword"
      },
      "sold":{
        "type": "integer"
      },
      "commentCount":{
        "type": "integer",
        "index": false
      },
      "isAD":{
        "type": "boolean"
      },
      "updateTime":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

1.2.2.创建索引

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Json格式的Mapping映射参数。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。例如创建索引、删除索引、判断索引是否存在等

在item-service中的IndexTest测试类中，具体代码如下：

java 复制代码 
@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items");
    // 2.准备请求参数
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"stock\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"image\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"category\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"sold\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"commentCount\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"isAD\":{\n" +
            "        \"type\": \"boolean\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"updateTime\":{\n" +
            "        \"type\": \"date\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";

1.3.删除索引库

删除索引库的请求非常简单：

java 复制代码 
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。流程如下：

  • 1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象

  • 2）准备参数。这里是无参，因此省略

  • 3）发送请求。改用delete方法

在item-service中的IndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

java 复制代码 
@Test
void testDeleteIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("items");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

1.4.查询索引库

判断索引库是否存在，对应的请求语句是：

java 复制代码 
GET /hotel

因此与删除的Java代码流程是类似的，流程如下：
**- 1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象

  • 2）准备参数。这里是无参，直接省略
  • 3）发送请求。改用exists方法**
java 复制代码 
@Test
void testExistsIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");
    // 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！");
}

1.5.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

  • 准备请求参数（ Create时需要，其它是无参，可以省略）

  • 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete

2.RestClient操作文档

索引库准备好以后，就可以操作文档了。为了与索引库操作分离，我们再次创建一个测试类，做两件事情：

  • 初始化RestHighLevelClient

  • 我们的商品数据在数据库，需要利用IHotelService去查询，所以注入这个接口

java 复制代码 
package com.hmall.item.es;

import com.hmall.item.service.IItemService;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

@SpringBootTest(properties = "spring.profiles.active=local")
public class DocumentTest {

    private RestHighLevelClient client;
    @Autowired
    private IItemService itemService;

    @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();
    }
}

2.1.新增文档

我们需要将数据库中的商品信息导入elasticsearch中，而不是造假数据了。

2.1.1.实体类

索引库结构与数据库结构还存在一些差异，因此我们要定义一个索引库结构对应的实体。

在hm-service模块的com.hmall.item.domain.dto包中定义一个新的DTO：

java 复制代码 
package com.hmall.item.domain.po;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

import java.time.LocalDateTime;

@Data
@ApiModel(description = "索引库实体")
public class ItemDoc{

    @ApiModelProperty("商品id")
    private String id;

    @ApiModelProperty("商品名称")
    private String name;

    @ApiModelProperty("价格（分）")
    private Integer price;

    @ApiModelProperty("商品图片")
    private String image;

    @ApiModelProperty("类目名称")
    private String category;

    @ApiModelProperty("品牌名称")
    private String brand;

    @ApiModelProperty("销量")
    private Integer sold;

    @ApiModelProperty("评论数")
    private Integer commentCount;

    @ApiModelProperty("是否是推广广告，true/false")
    private Boolean isAD;

    @ApiModelProperty("更新时间")
    private LocalDateTime updateTime;
}

2.1.2.API语法

新增文档的请求语法如下：

java 复制代码 
POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}

对应的JavaAPI如下：

可以看到与索引库操作的API非常类似，同样是三步走：
**- 1）创建Request对象，这里是IndexRequest，因为添加文档就是创建倒排索引的过程

  • 2）准备请求参数，本例中就是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。

2.1.3.完整代码

我们导入商品数据，除了参考API模板"三步走"以外，还需要做几点准备工作：|

**- 商品数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到Item对象

  • Item对象需要转为ItemDoc对象
  • ItemDTO需要序列化为json格式**

因此，代码整体步骤如下：

  • 1）根据id查询商品数据Item

  • 2）将Item封装为ItemDoc

  • 3）将ItemDoc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item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

java 复制代码 
@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询商品数据
    Item item = itemService.getById(100002644680L);
    // 2.转换为文档类型
    ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
    // 3.将ItemDTO转json
    String doc = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);

    // 1.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());
    // 2.准备Json文档
    request.source(doc, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

2.2.查询文档

我们以根据id查询文档为例

2.2.1.语法说明

查询的请求语句如下：

java 复制代码 
GET /{索引库名}/_doc/{id}

与之前的流程类似，代码大概分2步：
**- 创建Request对象

  • 发送请求**

不过查询的目的是得到结果，解析为ItemDTO，还要再加一步对结果的解析。示例代码如下：

可以看到，响应结果是一个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。

其它代码与之前类似，流程如下：

  • 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

2.2.2.完整代码

在item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

java 复制代码 
@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request对象
    GetRequest request = new GetRequest("items").id("100002644680");
    // 2.发送请求
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.获取响应结果中的source
    String json = response.getSourceAsString();
    
    ItemDoc itemDoc = JSONUtil.toBean(json, ItemDoc.class);
    System.out.println("itemDoc= " + ItemDoc);
}

2.3.删除文档

删除的请求语句如下：

java 复制代码 
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2步走：

  • 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

  • 发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法

在item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

java 复制代码 
@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request，两个参数，第一个是索引库名，第二个是文档id
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("item", "100002644680");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

2.4.修改文档

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
**- 局部修改：**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**

2.4.1.语法说明

局部修改的请求语法如下：

java 复制代码 
POST /{索引库名}/_update/{id}
{
  "doc": {
    "字段名": "字段值",
    "字段名": "字段值"
  }
}

代码示例如图：

与之前类似，也是三步走：

  • 1）准备Request对象。这次是修改，所以是UpdateRequest

  • 2）准备参数。也就是JSON文档，里面包含要修改的字段

  • 3）更新文档。这里调用client.update()方法

2.4.2.完整代码

在item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

java 复制代码 
@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("items", "100002644680");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
            "price", 58800,
            "commentCount", 1
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

2.5.批量导入文档

在之前的案例中，我们都是操作单个文档。而数据库中的商品数据实际会达到数十万条，某些项目中可能达到数百万条。

我们如果要将这些数据导入索引库，肯定不能逐条导入，而是采用批处理方案。常见的方案有：

- 利用Logstash批量导入

  • 需要安装Logstash

  • 对数据的再加工能力较弱

  • 无需编码，但要学习编写Logstash导入配置
    - 利用JavaAPI批量导入

  • 需要编码，但基于JavaAPI，学习成本低

  • 更加灵活，可以任意对数据做再加工处理后写入索引库

接下来，我们就学习下如何利用JavaAPI实现批量文档导入。

2.5.1.语法说明

批处理与前面讲的文档的CRUD步骤基本一致：

**- 创建Request，但这次用的是BulkRequest

  • 准备请求参数
  • 发送请求，这次要用到client.bulk()方法**

BulkRequest本身其实并没有请求参数，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。例如：
**- 批量新增文档，就是给每个文档创建一个IndexRequest请求，然后封装到BulkRequest中，一起发出。

  • 批量删除，就是创建N个DeleteRequest请求，然后封装到BulkRequest，一起发出**

因此BulkRequest中提供了add方法，用以添加其它CRUD的请求：

可以看到，能添加的请求有：
**- IndexRequest，也就是新增

  • UpdateRequest，也就是修改
  • 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：

java 复制代码 
@Test
void testBulk() throws IOException {
    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备请求参数
    request.add(new IndexRequest("items").id("1").source("json doc1", XContentType.JSON));
    request.add(new IndexRequest("items").id("2").source("json doc2", XContentType.JSON));
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

2.5.2.完整代码

当我们要导入商品数据时，由于商品数量达到数十万，因此不可能一次性全部导入。建议采用循环遍历方式，每次导入1000条左右的数据。

item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

java 复制代码 
@Test
void testLoadItemDocs() throws IOException {
    // 分页查询商品数据
    int pageNo = 1;
    int size = 1000;
    while (true) {
        Page<Item> page = itemService.lambdaQuery().eq(Item::getStatus, 1).page(new Page<Item>(pageNo, size));
        // 非空校验
        List<Item> items = page.getRecords();
        if (CollUtils.isEmpty(items)) {
            return;
        }
        log.info("加载第{}页数据，共{}条", pageNo, items.size());
        // 1.创建Request
        BulkRequest request = new BulkRequest("items");
        // 2.准备参数，添加多个新增的Request
        for (Item item : items) {
            // 2.1.转换为文档类型ItemDTO
            ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
            // 2.2.创建新增文档的Request对象
            request.add(new IndexRequest()
                            .id(itemDoc.getId())
                            .source(JSONUtil.toJsonStr(itemDoc), XContentType.JSON));
        }
        // 3.发送请求
        client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);

        // 翻页
        pageNo++;
    }
}
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