ElasticSearch-基础

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 hm-net \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \
  elasticsearch:7.12.1

注意，这里我们采用的是elasticsearch的7.12.1版本，由于8以上版本的JavaAPI变化很大，在企业中应用并不广泛，企业中应用较多的还是8以下的版本。

如果拉取镜像困难，可以直接导入资料/es.tar提供的镜像tar包。

安装完成后，访问 192.168.12.168:9200 ，即可看到响应的Elasticsearch服务的基本信息：

见到上述信息说明安装es成功。

1.1.2、安装Kibana

通过下面的Docker命令，即可部署Kibana：

复制代码

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hm-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

如果拉取镜像困难，可以直接导入资料/kibana.tar提供的镜像tar包。

安装完成后，直接访问 http://192.168.12.168:5601/，即可看到控制台页面：

选择Explore on my own之后，进入主页面：

然后选中Dev tools，进入开发工具页面：

1.2、倒排索引

elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

1.2.1、正向索引

我们先来回顾一下正向索引。

例如有一张名为tb_goods的表：

id	title	price
1	小米手机	3499
2	华为手机	4999
3	华为小米充电器	49
4	小米手环	49
...	...	...

其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。

因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。

比如用户的SQL语句为：

复制代码

select * from tb_goods where title like '%手机%';

那搜索的大概流程如图：

说明：

1）检查到搜索条件为like '%手机%'，需要找到title中包含手机的数据
2）逐条遍历每行数据（每个叶子节点），比如第1次拿到id为1的数据
3）判断数据中的title字段值是否符合条件
4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃
5）回到步骤1

综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。

正向索引：以文档的ID为关键字，表中记录文档中每个字的位置信息，查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档

因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。

而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

1.2.2、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和应用，流程如下：

将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，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，可以给词条创建正向索引

此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：

正向索引

id（索引） title price

1 小米手机 3499

2 华为手机 4999

3 华为小米充电器 49

4 小米手环 49

... ... ...
倒排索引

词条（索引） 文档id

小米 1，3，4

手机 1，2

华为 2，3

充电器 3

手环 4

词条（索引）	文档id
小米	1，3，4
手机	1，2
华为	2，3
充电器	3
手环	4

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例），如图：

流程描述：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入条件分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高 ），即可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即可（由于id也有索引，查询效率也很高）。

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。

1.2.3、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、IK分词器

Elasticsearch的关键就是倒排索引，而倒排索引依赖于对文档内容的分词，而分词则需要高效、精准的分词算法，IK分词器就是这样一个中文分词算法。

1.3.1、安装IK分词器

方案一：在线安装（不推荐）

运行一个命令即可：

复制代码

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

然后重启es容器：

复制代码

docker restart es

方案二：离线安装

如果网速较差，也可以选择离线安装。

首先，查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录：

复制代码

docker volume inspect es-plugins

查看结果大概如下：

复制代码

[root@itheima ~]# docker volume inspect es-plugins
[
    {
        "CreatedAt": "2024-01-23T11:23:24+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录。我们需要把IK分词器上传至这个目录。

然后上传至虚拟机的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录：

最后，重启es容器：

复制代码

docker restart es

1.3.2、使用IK分词器

IK分词器包含两种模式：

ik_smart：智能语义切分
ik_max_word：最细粒度切分

我们在Kibana的DevTools上来测试分词器，首先测试Elasticsearch官方提供的标准分词器：

复制代码

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果如图：

可以看到，标准分词器智能1字1词条，无法正确对中文做分词。

我们再测试IK分词器：

复制代码

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果如下图：

可以看到这个词按照一些词条智能分割

1.3.3、扩展词库

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："泰裤辣"，"传智播客" 等。

IK分词器无法对这些词汇分词，测试一下：

复制代码

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客开设大学,真的泰裤辣！"
}

结果如下：

java 复制代码

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "智",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "播",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "客",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "开设",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "真的",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "泰",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "裤",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "辣",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 9
    }
  ]
}

可以看到，传智播客和泰裤辣都无法正确分词。

所以要想正确分词，IK分词器的词库也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开es中插件的挂载目录中IK分词器config目录：

注意，如果采用在线安装的通过，默认是没有config目录的，需要把资料提供的ik下的config上传至对应目录。

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

java 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）在IK分词器的config目录新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改，一定要用高级记事本或者vscode进行编辑修改

java 复制代码

传智播客
泰裤辣

4）重启elasticsearch

java 复制代码

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f es

再次测试，可以发现传智播客和泰裤辣都正确分词了：

java 复制代码

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传智播客",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "开设",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "大学",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "真的",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "泰裤辣",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

1.3.4、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的文件
在词典文件中添加拓展词条或者停用词条

1.4、基础概念

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

1.4.1、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：

存储到 es 后结构类似：

java 复制代码

{
    "id": 1,
    "title": "小米手机",
    "price": 3499
}
{
    "id": 2,
    "title": "华为手机",
    "price": 4999
}
{
    "id": 3,
    "title": "华为小米充电器",
    "price": 49
}
{
    "id": 4,
    "title": "小米手环",
    "price": 299
}

因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）。

1.4.2、索引和映射

随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单文档等等：

所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。

因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理 ，称为索引（Index）。例如：

商品索引

java 复制代码

{
    "id": 1,
    "title": "小米手机",
    "price": 3499
}
{
    "id": 2,
    "title": "华为手机",
    "price": 4999
}
{
    "id": 3,
    "title": "三星手机",
    "price": 3999
}

用户索引

java 复制代码

{
    "id": 101,
    "name": "张三",
    "age": 21
}
{
    "id": 102,
    "name": "李四",
    "age": 24
}
{
    "id": 103,
    "name": "麻子",
    "age": 18
}

订单索引

java 复制代码

{
    "id": 10,
    "userId": 101,
    "goodsId": 1,
    "totalFee": 294
}
{
    "id": 11,
    "userId": 102,
    "goodsId": 2,
    "totalFee": 328
}

I 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；

II 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；

III 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。

1.4.3、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

如图：

那是不是说，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之处：

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

2、索引库操作

Index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Index和Mapping。

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（商品详情描述就是false，因为不会有人用商品详情来搜索）
analyzer：使用哪种分词器
properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

java 复制代码

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

对应的每个字段映射（Mapping）：

字段名	字段类型	类型说明	是否参与搜索	是否参与分词	分词器
age	`integer`	整数	是	否	------
weight	`float`	浮点数	是	否	------
isMarried	`boolean`	布尔	是	否	------
info	`text`	字符串，但需要分词	是	是	IK
email	`keyword`	字符串，但是不分词	否	否	------
score	`float`	只看数组中元素类型	是	否	------
name.firstName	`keyword`	字符串，但是不分词	是	否	------
name.lastName	`keyword`	字符串，但是不分词	是	否	------

2.2、索引库

由于Elasticsearch采用的是Restful风格的API，因此其请求方式和路径相对都比较规范，而且请求参数也都采用JSON风格。

我们直接基于Kibana的DevTools来编写请求做测试，由于有语法提示，会非常方便。

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：

java 复制代码

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：

java 复制代码

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

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：

java 复制代码

GET /索引库名

示例：

java 复制代码

GET /heima

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。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。

语法说明：

java 复制代码

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

示例：

java 复制代码

PUT /heima/_mapping
{
  "properties":{
    "age":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

2.2.4、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：

复制代码

DELETE /索引库名

示例：

复制代码

DELETE /heima

2.2.5、小结

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
修改索引库，添加字段：PUT /索引库名/_mapping

可以看到，对索引库的操作基本遵循的Restful的风格，因此API接口非常统一，方便记忆。

3、文档操作

有了索引库，接下来就可以向索引库中添加数据了。

Elasticsearch中的数据其实就是JSON风格的文档。操作文档自然包括增、删、改、查等几种常见操作，我们分别来学习。

3.1、新增文档

语法：

java 复制代码

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：

java 复制代码

# 创建索引库
PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName":{
            "type": "keyword"
          },
          "lastName":{
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

# 新增文档
POST /heima/_doc/1
{
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "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：

复制代码

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

示例：

复制代码

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：

复制代码

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

示例：

复制代码

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
局部修改：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，其本质是两步操作：

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：

java 复制代码

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

示例：

java 复制代码

PUT /heima/_doc/1
{
    "info": "黑马程序员高级Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

由于id为1的文档已经被删除，所以第一次执行时，得到的反馈是created：

所以如果执行第2次时，得到的反馈则是updated：

3.4.2、局部修改

局部修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

语法：

java 复制代码

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

示例：

java 复制代码

POST /heima/_update/1
{
  "doc":{
    "email":"ZhaoYun@itcast.cn"
  }
}

执行结果：

3.5、批处理

批处理采用POST请求，基本语法如下：

java 复制代码

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

其中：

index代表新增操作
- _index：指定索引库名
- _id指定要操作的文档id
- { "field1" : "value1" }：则是要新增的文档内容
delete代表删除操作
- _index：指定索引库名
- _id指定要操作的文档id
update代表更新操作
- _index：指定索引库名
- _id指定要操作的文档id
- { "doc" : {"field2" : "value2"} }：要更新的文档字段

注意：index 之后的数据要写在一行

示例，批量新增：

java 复制代码

POST /_bulk
{"index":{"_index":"heima", "_id":3}}
{"info":"黑马程序员C++讲师", "email":"ww@itcast.cn","name":{"firstName":"王", "lastName":"五"}}
{"index":{"_index":"heima", "_id":4}}
{"info":"黑马程序员鸿蒙讲师", "email":"zs@itcast.cn","name":{"firstName":"张", "lastName":"三"}}

批量删除：

java 复制代码

POST /_bulk
{"delete":{"_index":"heima", "_id":3}}
{"delete":{"_index":"heima", "_id":4}}

3.6、小结

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 }
- 局部修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}

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：

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：

4.1、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。

4.1.1、添加依赖

对于es的操作演示；统一在黑马商城的 item-service中进行；所以在hmall\item-service\pom.xml 添加如下依赖：

XML 复制代码

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

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；在同一个文件也就是 pom.xml中再修改es的版本号：

XML 复制代码

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

4.1.2、初始化RestHighLevelClient

为了单元测试方便，我们创建一个测试类hmall\item-service\src\test\java\com\hmall\item\es\IndexTest.java，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：

java 复制代码

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;

public class IndexTest {
    
    //es的操作客户端对象，执行任何与es有关的操作都需要
    //说明接下来测试的每个方法都要先初始化该对象
    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    public void init() {
        client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.12.168:9200")));
    }

    //测试获取连接
    @Test
    public void testGetConnection() {
        System.out.println(client);
    }

    @AfterEach
    public void close() throws Exception {
        client.close();
    }
}

4.2、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。

4.2.1、商品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：

字段名	字段类型	类型说明	是否参与搜索	是否参与分词	分词器
id	`long`(keyword)	长整数	是	否	------
name	`text`	字符串，参与分词搜索	是	是	IK_max_word
price	`integer`	以分为单位，所以是整数	是	否	------
stock	`integer`	库存，整数	是	否	------
image	`keyword`	字符串，但是不分词	否	否	------
category	`keyword`	字符串，但是不分词	是	否	------
brand	`keyword`	字符串，但是不分词	是	否	------
sold	`integer`	销量，整数	是	否	------
commentCount	`integer`	评论数，整数	是	否	------
isAD	`boolean`	布尔类型	是	否	------
updateTime	`Date`	更新时间	是	否	------

注意：价格在一般的商城中，单位为分，一般是整数类型

因此，最终我们的索引库文档结构应该是这样：

java 复制代码

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"
      },
      "isAD":{
        "type": "boolean"
      },
      "updateTime":{
        "type": "date"
      }
      
    }
  }
}

4.2.2、创建商品索引库

在 IndexTest 中新增创建索引库的代码如下：

java 复制代码

package com.hmall.item.es;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.xcontent.XContentType;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

public class IndexTest {

    //索引库映射结构
    private 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" +
            "}";

    //es的操作客户端对象，执行任何与es有关的操作都需要
    //说明接下来测试的每个方法都要先初始化该对象
    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    public void init() {
        client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.12.168:9200")));
    }

    //测试获取连接
    @Test
    public void testGetConnection() {
        System.out.println(client);
    }

    @AfterEach
    public void close() throws Exception {
        client.close();
    }
    
    //测试创建索引库 items
    @Test
    public void testCreateIndex() throws Exception {
        //1、创建request对象
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items");
        //2、设置参数
        request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
        //3、发送请求；client.indices() 包括对索引库的所有操作
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }
}

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

4.3、删除索引库

删除索引库的请求非常简单：

复制代码

DELETE /索引库名

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

    //测试删除索引库 items
    @Test
    public void testDeleteIndex() throws Exception {
        //1、创建删除索引库请求对象
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("items");
        //2、发送请求
        client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

4.4、判断索引库是否存在

判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的请求语句是：

复制代码

GET /索引库名

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

    //测试查询索引库items是否存在
    @Test
    public void testExistsIndex() throws Exception {
        //1、创建查询索引库请求对象
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");
        //2、发送请求
        boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(exists?"索引库已经存在":"索引库不存在");
    }

4.5、小结

RestClient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

5、RestClient操作文档

5.1、文档操作测试类

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IItemService去查询，所以注入这个接口

编写 hmall\item-service\src\test\java\com\hmall\item\es\DocumentTest.java 内容如下：

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;

    //初始化client
    @BeforeEach
    public void initClient() {
        client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.12.168:9200")));
    }

    //关闭client
    @AfterEach
    public void closeClient() throws IOException {
        client.close();
    }
}

5.2、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。

5.2.1、实体类ItemDoc

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。

注意这个Doc实体类是要转换为json格式的数据存入到es，整个item-service就脱离mysql不再用数据库，所以Doc实体类的属性要与es对应的映射mapping对应起来，我们改造DTO来创建新的Doc

在item-service模块；新增 com.hmall.item.domain.po.ItemDoc 代码如下：

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 = "es索引库商品实体")
public class ItemDoc {
    @ApiModelProperty("商品id")
    private Long id;
    @ApiModelProperty("SKU名称")
    private String name;
    @ApiModelProperty("价格（分）")
    private Integer price;
    @ApiModelProperty("库存数量")
    private Integer stock;
    @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;
}

5.2.2、语法说明

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。

5.2.3、新增商品文档

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
ItemDoc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并序列化为JSON
3）创建IndexRequest，指定索引库名和id
4）准备请求参数，也就是JSON文档
5）发送请求

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

java 复制代码

    //新增商品文档到索引库items中
    @Test
    public void createDocument() throws IOException {
        //1、根据商品id查询商品
        Item item = itemService.getById(317578L);
        //2、将商品转换为ItemDoc
        ItemDoc itemDoc = BeanUtils.copyBean(item, ItemDoc.class);
        //3、将ItemDoc转换为json字符串
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);

        //1、创建request
        IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemEsDTO.getId().toString());
        //2、设置请求参数
        request.source(jsonStr, XContentType.JSON);
        //3、发送请求
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

5.3、查询文档

我们以根据id查询文档为例

5.3.1、语法说明

查询的请求语句如下：

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
准备请求参数，这里是无参，直接省略
发送请求

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

5.3.2、查询商品

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

java 复制代码


//查询文档
    @Test
    public void testGetDocument() throws IOException {
        //1.创建查询文档的请求对象
        GetRequest request = new GetRequest(INDEX_NAME, "577967");

        //2.发送请求
        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);

        //3.处理响应结果
        String jsonStr = response.getSourceAsString();
        ItemDoc itemDoc = JSONUtil.toBean(jsonStr, ItemDoc.class);
        System.out.println(itemDoc);
    }

5.4、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

这里不再赘述，我们主要关注局部修改的API即可。

5.4.1、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

5.4.2、修改商品

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

java 复制代码

//更新文档
    @Test
    public void testUpdateDocument() throws IOException {
        //创建请求对象
        UpdateRequest request = new UpdateRequest(INDEX_NAME, "577967");
        //设置请求参数
        request.doc("name","i love jbl very much","price",10000);
        //发起请求
        client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

5.5、删除文档

删除的DSL请求语句如下：

复制代码

DELETE /items/_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：

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，直接省略
3）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

    //根据id删除索引库items中的商品文档
    @Test
    public void deleteDocument() throws IOException {
        //1、创建删除请求
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("items").id("317578");
        //2、发送请求
        client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

5.6、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。

5.6.1、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);
}

5.6.2、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

//批量导入商品到es
    @Test
    public void testImportItem() throws IOException {
        //页号
        int pageNo = 1;
        //页大小
        int pageSize = 1000;
        while (true) {
            System.out.println("---------------------正在导入第" + pageNo + "页数据...");
            //1.根据页号、页大小（1000），每次查询1000条数据
            Page<Item> page = itemService.lambdaQuery().eq(Item::getStatus, 1).page(new Page<>(pageNo, pageSize));
            List<Item> itemList = page.getRecords();
            if (CollUtils.isEmpty(itemList)) {
                break;
            }
            //2.将每条数据转换为ItemDoc,并设置到IndexRequest
            List<ItemDoc> itemDocList = BeanUtils.copyList(itemList, ItemDoc.class);
            //3.将上述的1000个IndexRequest对象加入到BulkRequest中
            BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
            for (ItemDoc itemDoc : itemDocList) {
                IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(INDEX_NAME).id(itemDoc.getId().toString());
                String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);
                indexRequest.source(jsonStr, XContentType.JSON);
                bulkRequest.add(indexRequest);
            }
            //4.提交BulkRequest
            client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println("---------------第" + pageNo + "页数据导入成功...");
            //5.继续分页查询，直到数据没有为止
            pageNo++;
        }
    }

可以在Kibana上使用如下DSL查看索引库中文档数据
复制代码
GET /items/_count
查询出来的总数可以与数据库中数据进行对比：
复制代码
select count(*) from item where status = 1

5.7、小结

文档操作的基本步骤：

初始化RestHighLevelClient
创建XxxRequest。
- XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
发送请求。
- 调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
解析结果（Get时需要）