elasticsearch 分布式搜索引擎1
1.初识elasticsearch
1.1.了解ES
1.1.1.elasticsearch的作用
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
例如：
- 在GitHub搜索代码
- 在电商网站搜索商品
- 在百度搜索答案
- 在打车软件搜索附近的车
1.1.2.ELK技术栈
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：
而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。
1.2.倒排索引
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
那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：
如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。
但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：
1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"
2）逐行获取数据，比如id为1的数据
3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件
4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1
逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。
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，流程如下：
- 将每一个文档的数据利用算法分词，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，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引
如图：
倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：
1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。
2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。
3）拿着词条在倒排索引中查找，可以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。
如图：
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.es的一些概念
elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。
1.3.1.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：
而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。
1.3.2.索引和映射
索引（Index），就是相同类型的文档的集合。
例如：
- 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
- 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
- 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。
1.3.3.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 |
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支出：
-
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
索引库就类似数据库表，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“库”和“表”。
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
- analyzer：使用哪种分词器
- properties：该字段的子字段
例如下面的json文档：
{"age": 21,"weight": 52.1,"isMarried": false,"info": "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）：
- age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
- email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
- score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name：类型为object，需要定义多个子属性
- name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
2.2.索引库的CRUD
这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。
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：
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：
PUT /heima
{"mappings": {"properties": {"info":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email":{"type": "keyword","index": false},"name":{"type": "object","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：
GET /索引库名
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。
语法说明：
PUT /索引库名/_mapping
{"properties": {"新字段名":{"type": "integer"}}
}
例子
PUT /heima/_mapping
{"properties":{"age":{"type":"integer"}}
}
示例：
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：
DELETE /索引库名
在kibana中测试：
2.2.5.总结
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
- 添加字段：PUT /索引库名/_mapping
3.文档操作
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": "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}
通过kibana查看数据：
GET /heima/_doc/1
```在这里插入图片描述**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：**```js
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
示例：
# 根据id删除数据
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
- 增量修改：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：
- 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": "高级Java讲师","email": "zy@itcast.cn","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}
3.4.2.增量修改
增量修改是只修改指定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"}
}
3.5.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 }
- 增量修改：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
其中的Java Rest Client又包括两种：
- Java Low Level Rest Client
- Java High Level Rest Client
我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API
4.0.导入Demo工程
4.0.1.导入数据
首先导入课前资料提供的数据库数据：
数据结构如下：
CREATE TABLE `tb_hotel` (`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',`name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称；例：7天酒店',`address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址；例：航头路',`price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格；例：329',`score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分；例：45，就是4.5分',`brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌；例：如家',`city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市；例：上海',`star_name` varchar(16) DEFAULT 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(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈；例：虹桥',`latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '纬度；例：31.2497',`longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '经度；例：120.3925',`pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片；例:/img/1.jpg',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
4.0.2.导入项目
然后导入课前资料提供的项目:
项目结构如图：
4.0.3.mapping映射分析
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
- 字段数据类型
- 是否参与搜索
- 是否需要分词
- 如果分词，分词器是什么？
其中：
- 字段名、字段数据类型，可以参考数据表结构的名称和类型
- 是否参与搜索要分析业务来判断，例如图片地址，就无需参与搜索
- 是否分词呢要看内容，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
来看下酒店数据的索引库结构:
# 酒店的mapping
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"},"startName":{"type": "keyword"},"business":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"location":{"type": "geo_point"},"pic":{"type": "keyword","index": false},"city":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"all":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}
}
几个特殊字段说明：
- 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：
4.0.4.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）引入es的RestHighLevelClient依赖：
org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client
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：
1.8 7.12.1
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HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：
public class HotelIndexTest {private RestHighLevelClient client;@Testvoid testInit(){System.out.println(client);}@BeforeEachvoid setUp(){this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.88.169:9200")));}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException{this.client.close();}
}}
4.1.创建索引库
4.1.1.代码解读
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。
- 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。
4.1.2.完整示例
在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下，创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量：
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" +" \"startName\":{\n" +" \"type\": \"keyword\"\n" +" },\n" +" \"business\":{\n" +" \"type\": \"keyword\",\n" +" \"copy_to\": \"all\"\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" +"}";
}
在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现创建索引：
// 创建索引库@Testvoid createHotelIndex(){// 1.创建request对象CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");// 2.准备请求的参数，DSL语句request.source(HotelConstants.MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);// 3.发送请求try {IndicesClient indices = client.indices();indices.create(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
4.2.删除索引库
删除索引库的DSL语句非常简单：
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。依然是三步走：
- 1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
- 2）准备参数。这里是无参
- 3）发送请求。改用delete方法
在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：
// 删除索引库@Testvoid deleteHotelIndex(){// 1.创建request对象DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");// 2.发送请求try {IndicesClient indices = client.indices();indices.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
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DSL是：
GET /hotel
因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：
- 1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
- 2）准备参数。这里是无参
- 3）发送请求。改用exists方法
// 判断索引库是否存在@Testvoid existsHotelIndex(){// 1.创建request对象GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");// 2.发送请求try {IndicesClient indices = client.indices();boolean exists = 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！");} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
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
5.1.新增文档
我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。
5.1.1.索引库实体类
数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下：
@Data
@TableName("tb_hotel")
public class Hotel {@TableId(type = IdType.INPUT)private Long id;private String name;private String address;private Integer price;private Integer score;private String brand;private String city;private String starName;private String business;private String longitude;private String latitude;private String pic;
}
与我们的索引库结构存在差异：
- longitude和latitude需要合并为location
因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合：
package cn.itcast.hotel.pojo;import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {private Long id;private String name;private String address;private Integer price;private Integer score;private String brand;private String city;private String starName;private String business;private String location;private String pic;public HotelDoc(Hotel hotel) {this.id = hotel.getId();this.name = hotel.getName();this.address = hotel.getAddress();this.price = hotel.getPrice();this.score = hotel.getScore();this.brand = hotel.getBrand();this.city = hotel.getCity();this.starName = hotel.getStarName();this.business = hotel.getBusiness();this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();this.pic = hotel.getPic();}
}5.1.2.语法说明
新增文档的DSL语句如下：
POST /{索引库名}/_doc/1
{"name": "Jack","age": 21
}
对应的java代码如图：
可以看到与创建索引库类似，同样是三步走：
- 1）创建Request对象
- 2）准备请求参数，也就是DSL中的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。
5.1.3.完整代码
我们导入酒店数据，基本流程一致，但是需要考虑几点变化：
- 酒店数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到hotel对象
- hotel对象需要转为HotelDoc对象
- HotelDoc需要序列化为json格式
因此，代码整体步骤如下：
- 1）根据id查询酒店数据Hotel
- 2）将Hotel封装为HotelDoc
- 3）将HotelDoc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hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
// 新增文档// 新增文档@Testvoid testAddDocument() {// 根据id查询酒店数据Hotel hotel = hotelService.getById(61083l);HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());// 2.准备Json文档request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);// 3.发送请求try {client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
5.2.查询文档
5.2.1.语法说明
查询的DSL语句如下：
GET /hotel/_doc/{id}
非常简单，因此代码大概分两步：
- 准备Request对象
- 发送请求
不过查询的目的是得到结果，解析为HotelDoc，因此难点是结果的解析。完整代码如下：
可以看到，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。
与之前类似，也是三步走：
- 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
5.2.2.完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
// 查询文档@Testvoid testGetDocumentById() {// 1.准备Request对象GetRequest request = new GetRequest("hotel").id("61083");try {// 2.发送请求，得到结果GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3.解析结果String json = response.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json,HotelDoc.class);System.out.println(hotelDoc);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
5.3.删除文档
删除的DSL为是这样的：
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代码应该依然是三步走：
- 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
- 3）发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
// 删除文档@Testvoid testDeleteDocument() {// 1.准备RequestDeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");// 2.发送请求try {client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
5.4.修改文档
5.4.1.语法说明
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
- 增量修改：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，我们主要关注增量修改。
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.完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
// 修改文档@Testvoid testUpdateDocument() {// 1.准备Request对象UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");try {// 2.发送请求，得到结果request.doc("price", "952","starName", "四钻");// 3.发送请求client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
5.5.批量导入文档
案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。
步骤如下：
-
利用mybatis-plus查询酒店数据
-
将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
-
利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档
5.5.1.语法说明
批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。
其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：
可以看到，能添加的请求包括：
- 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：
其实还是三步走：
- 1）创建Request对象。这里是BulkRequest
- 2）准备参数。批处理的参数，就是其它Request对象，这里就是多个IndexRequest
- 3）发起请求。这里是批处理，调用的方法为client.bulk()方法
我们在导入酒店数据时，将上述代码改造成for循环处理即可。
5.5.2.完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
// 批量添加文档@Testvoid testBulkRequest() {// 批量查询酒店数据List hotels = hotelService.list();// 装换为文档类型HotelDoc// 1.准备Request对象BulkRequest request = new BulkRequest();// 2.准备参数，添加多个新增的Requestfor (Hotel hotel : hotels) {HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 创建为文档类型的HotelDocrequest.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));}try {// 3.发送请求client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
查询索引库
GET /hotel/_search
5.6.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）
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