Elasticsearch从入门到部署 文档操作 RestAPI
Elasticsearch从入门到项目部署 安装 分词器 索引库操作-CSDN博客
?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。操作文档自然保护增
、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:
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:
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:
GET /{索引库名称}/_doc/{id}
示例:
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:
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
示例:
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:
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
"字段1": "值1",
"字段2": "值2",
// ... 略
}
示例:
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:
POST /{索引库名}/_update/文档id
{
"doc": {
"字段名": "新的值",
}
}
示例:
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:
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
示例,批量新增:
POST /_bulk
{"index": {"_index":"hmall", "_id": "3"}}
{"info": "黑马程序员C++讲师", "email": "ww@itcast.cn", "name":{"firstName": "五", "lastName":"赵"}}
{"index": {"_index":"hmall", "_id": "4"}}
{"info": "黑马程序员前端讲师", "email": "zhangsan@itcast.cn", "name":{"firstName": "三", "lastName":"张"}}
批量删除:
POST /_bulk
{"delete":{"_index":"hmall", "_id": "3"}}
{"delete":{"_index":"hmall", "_id": "4"}}
3.6.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 }
- 局部修改:
POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}
- 全量修改:
?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:
Elasticsearch Clients | Elastic
?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。
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")
));
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();
}
}
4.1.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.
4.1.1.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:
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 |
| 长整数 |
|
| —— | |
name |
| 字符串,参与分词搜索 |
|
| IK | |
price |
| 以分为单位,所以是整数 |
|
| —— | |
stock |
| 字符串,但需要分词 |
|
| —— | |
image |
| 字符串,但是不分词 |
|
| —— | |
category |
| 字符串,但是不分词 |
|
| —— | |
brand |
| 字符串,但是不分词 |
|
| —— | |
sold |
| 销量,整数 |
|
| —— | |
commentCount |
| 销量,整数 |
|
| —— | |
isAD |
| 布尔类型 |
|
| —— | |
updateTime |
| 更新时间 |
|
| —— |
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"
},
"isAD":{
"type": "boolean"
},
"updateTime":{
"type": "date"
}
}
}
}
4.1.2.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
。
- 因为是创建索引库的操作,因此Request是
- 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。
- 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
- 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:
@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" +
"}";
4.2.删除索引库
删除索引库的请求非常简单:
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:
@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);
}
4.3.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:
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
@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!");
}
4.4.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
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听说 三连能够给人 带来好运!更有可能年入百w,进入大厂,上岸
[ 本文作者 ] 软工菜鸡
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