Elasticsearch实战篇：索引库、文档与JavaRestClient操作指南

Elasticsearch 实战篇：索引库、文档与 JavaRestClient 操作指南

整理自黑马程序员《SpringCloud微服务开发与实战》Elasticsearch01 课程

对应章节：索引库操作、文档操作、JavaRestClient 客户端

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一、索引库操作 (Index Operations)

索引库类似于 MySQL 中的表，Mapping 定义了表结构（字段类型、分词器等）。

1. Mapping 映射属性

在创建索引库前，需定义字段的 Mapping 属性。黑马课程中重点讲解了以下核心属性：

属性名	含义	常用值/示例
type	字段数据类型	text（可分词的文本）, keyword（精确值）, integer, date, object
index	是否创建索引（是否可被搜索）	true（默认，可搜索）, false（仅存储，不可搜索，如图片路径）
analyzer	创建索引时使用的分词器	ik_smart（粗粒度）, ik_max_word（细粒度）
search_analyzer	搜索时使用的分词器	通常与 analyzer 保持一致（如 ik_smart）
properties	子字段定义（用于嵌套对象）	定义对象内部的字段结构

示例：黑马商城商品字段 Mapping 分析

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": { "type": "keyword" }, // 精确匹配，不分词
      "name": { 
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word", // 写入时细粒度分词
        "search_analyzer": "ik_smart" // 搜索时粗粒度分词
      },
      "price": { "type": "integer" }, // 用于范围查询
      "brand": { "type": "keyword" }, // 品牌做精确匹配
      "spec": { 
        "type": "object", // 规格参数对象
        "properties": {
          "size": { "type": "keyword" }
        }
      }
    }
  }
}

2. 索引库的 CRUD

操作	DSL 命令	说明
创建	PUT /索引库名	需携带完整的 Mapping 结构
查询	GET /索引库名	查看索引库的 Mapping 信息
删除	DELETE /索引库名	删除整个索引库（数据不可恢复）
修改	PUT /索引库名/_mapping	只能添加新字段，不能修改已有字段（ES 限制）

创建索引库完整示例：

PUT /heima_goods
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart" },
      "email": { "type": "keyword", "index": false } // 不参与搜索
    }
  }
}

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二、文档操作 (Document Operations)

文档是索引库中的具体数据，以 JSON 格式存储。

1. 文档的 CRUD

操作	DSL 命令	特点
新增文档	POST /索引库名/_doc/{id}	指定 ID 新增
查询文档	GET /索引库名/_doc/{id}	根据 ID 查询单条
删除文档	DELETE /索引库名/_doc/{id}	物理删除
全量修改	PUT /索引库名/_doc/{id}	覆盖更新（先删除后新增，版本号+1）
增量修改	POST /索引库名/_update/{id}	只修改指定字段（使用 doc 包裹）

增量修改示例：

POST /heima_goods/_update/1
{
  "doc": {
    "price": 2999 // 仅修改价格字段
  }
}

2. 批量操作 (Bulk API)

用于高性能地批量新增、修改或删除文档。黑马项目中常用于数据初始化（如导入酒店数据）。

DSL 格式 （注意是 POST 请求，操作类型与数据成对出现）：

POST /_bulk
{ "index": { "_index": "hotel", "_id": "1" } }
{ "name": "如家酒店", "price": 300 }
{ "index": { "_index": "hotel", "_id": "2" } }
{ "name": "汉庭酒店", "price": 400 }

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三、JavaRestClient 客户端

ES 官方提供的 Java 高级客户端，用于在代码中替代 Kibana 的 DSL 语句。

1. 环境初始化

步骤 1：引入依赖（注意版本对齐）

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>
<!-- 覆盖 Spring Boot 默认的 ES 版本 -->
<properties>
    <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

步骤 2：配置客户端 Bean

@Configuration
public class ElasticsearchConfig {

    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        return new RestHighLevelClient(
            RestClient.builder(HttpHost.create("http://你的IP:9200"))
        );
    }
}

2. 索引库操作 (Java API)

核心对象 ：IndicesClient（通过 client.indices() 获取）

操作	请求类	关键代码
创建索引	CreateIndexRequest	client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT)
删除索引	DeleteIndexRequest	client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT)
判断存在	GetIndexRequest	client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT)

创建索引库代码示例：

@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
    // 1. 创建 Request 对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    
    // 2. 准备 DSL（MAPPING_TEMPLATE 是定义好的 JSON 字符串）
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    
    // 3. 发送请求
    CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    
    System.out.println(response.isAcknowledged());
}

3. 文档操作 (Java API)

核心对象 ：直接使用 RestHighLevelClient 的方法。

操作	请求类	关键方法
新增/全改	IndexRequest	client.index(request, ...)
查询	GetRequest	client.get(request, ...)
删除	DeleteRequest	client.delete(request, ...)
增量修改	UpdateRequest	client.update(request, ...)

新增文档代码示例：

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1. 查询数据库数据（黑马案例：Hotel -> HotelDoc）
    Hotel hotel = hotelService.getById(1L);
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); // 转换为文档对象

    // 2. 创建 Request 对象（指定索引库和ID）
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    
    // 3. 准备 JSON 数据（使用 FastJSON 等工具转换）
    request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
    
    // 4. 发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

4. 批量导入 (BulkProcessor)

黑马项目中用于一次性导入大量数据（如全量商品数据）。

代码模板：

@Test
void testBulk() throws IOException {
    // 1. 查询所有数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();
    
    // 2. 创建批量请求
    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
    
    // 3. 遍历添加子请求
    for (Hotel hotel : hotels) {
        HotelDoc doc = new HotelDoc(hotel);
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel")
            .id(doc.getId().toString())
            .source(JSON.toJSONString(doc), XContentType.JSON);
        bulkRequest.add(request);
    }
    
    // 4. 发送批量请求
    BulkResponse response = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}

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四、黑马商城业务改造实战

1. 商品搜索改造思路

1. 数据同步 ：商品上架时，通过 JavaRestClient 将商品数据写入 ES 索引库（item_index）。
2. 字段设计 ：
   • title（商品名）：type: text, analyzer: ik_max_word
   • category（分类）：type: keyword（用于精确过滤）
   • price（价格）：type: integer（用于范围查询）
   • specs（规格）：type: object（嵌套对象，用于参数搜索）
3. 搜索流程：前端搜索词 -> JavaRestClient 构建 DSL 查询 -> 返回结果。

2. 避坑指南

• 版本一致性 ：Spring Boot 父工程默认的 ES 客户端版本可能与服务器不一致，必须在 pom.xml 中显式指定 <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>。
• 字段不可变：Mapping 中的字段一旦创建，只能新增，不能修改类型。设计初期需谨慎。
• 分词器选择 ：搜索建议用 ik_smart（粗粒度，减少噪音），索引建议用 ik_max_word（细粒度，召回率高）。