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

其中的Java Rest Client又包括两种:

  • Java Low Level Rest Client
  • Java High Level Rest Client

mapping 映射分析

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CREATE TABLE `tb_hotel` (
  `id` bigint(20NOT NULL COMMENT '酒店id',
  `name` varchar(255NOT NULL COMMENT '酒店名称;例:7天酒店',
  `address` varchar(255NOT NULL COMMENT '酒店地址;例:航头路',
  `price` int(10NOT NULL COMMENT '酒店价格;例:329',
  `score` int(2NOT NULL COMMENT '酒店评分;例:45,就是4.5分',
  `brand` varchar(32NOT NULL COMMENT '酒店品牌;例:如家',
  `city` varchar(32NOT NULL COMMENT '所在城市;例:上海',
  `star_name` varchar(16DEFAULT 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(255DEFAULT NULL COMMENT '商圈;例:虹桥',
  `latitude` varchar(32NOT NULL COMMENT '纬度;例:31.2497',
  `longitude` varchar(32NOT NULL COMMENT '经度;例:120.3925',
  `pic` varchar(255DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片;例:/img/1.jpg',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

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:可以参考数据表结构的名称和类型
  • 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:是否参与搜索要分析业务来判断
  • 是否需要分词: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

酒店数据的索引库结构:

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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"
}
}
}
}

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:(支持多个字段搜索)

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。

1.引入es的RestHighLevelClient依赖:

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<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7.6.2,所以我们需要覆盖默认的ES版本:

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<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

3.初始化RestHighLevelClient:

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RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
HttpHost.create("http://47.113.217.195:9200")
));

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:

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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://47.113.217.195:9200")
));
}

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

创建索引库

创建索引库的API如下:

  • 创建Request对象。因为是创建索引库的操作,因此Request是CreateIndexRequest。
  • 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。
  • 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。

定义mapping映射的JSON字符串常量:

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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" +
"}";
}

编写单元测试,实现创建索引:

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@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);
}

删除索引库

删除索引库的DSL语句非常简单:

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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

三部曲

  • 创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
  • 准备参数。这里是无参
  • 3)发送请求。改用delete方法

编写单元测试,实现删除索引:

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@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);
}

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:

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GET /hotel

三部曲

  • 创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
  • 准备参数。这里是无参
  • 发送请求。改用exists方法
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@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!");
}

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DSL( Create时需要,其它是无参)
  • 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法,xxx是create、exists、delete