1. 初始ElasticSearch

1.1 ElasticSearch介绍

Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。

Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。

Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。Elasticsearch是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。

Elasticsearch使用Lucene，并试图通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，如果新文档与注册查询匹配，这对于通知非常有用。另一个特性称为“网关”，处理索引的长期持久性；例如，在服务器崩溃的情况下，可以从网关恢复索引。Elasticsearch支持实时GET请求，适合作为NoSQL数据存储，但缺少分布式事务。

ElasticSearch中有一些新的概念，这里我们对应于MySQL数据库中的一些概念来对其进行讲解，可能会有更好的效果。

MySQL	ElasticSearch	说明
Table	Index	索引，就是文档的集合，类似于数据库中的表
Row	Document	文档，就是一条条的数据，类似数据库中的一行，文档都是JSON形式
Column	Field	字段，就是JSON中的字段名，类似数据库中的列
Schema	Mapping	Mapping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
SQL	DSL	DSL是ElasticSearch提供的JSON风格的请求语句，用于操作ElasticSearch

1.2 安装并运行ElasticSearch

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

然后使用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，直接pull。

pull elasticsearch:7.12.1

如果需要运行es并进行单点部署，那么命令如下：

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

命令解释：

• -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
• -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
• -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：前一个是设置初始堆的大小，后一个设置最大堆的大小
• -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
• -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
• -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
• -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
• --privileged：授予逻辑卷访问权
• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
• -p 9200:9200：端口映射配置，暴露的HTTP请求的端口
• -p 9300:9300：端口映射配置，暴露ElasticSearch互联的端口

访问虚拟机地址的9200端口，如果出现以下页面，说明配置成功，

1.3 运行kibana

kibana可以给我们提供一个ElasticSearch的可视化界面，方便我们学习，运行如下代码表示运行一个kibana，

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

• -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
• -p 5601:5601：端口映射配置

之后等待其部署完毕后，访问虚拟机的5601端口，发现乳腺的界面表示启动成功，

1.4 安装IK分词器

在ElasticSearch中，我们常常需要用到分词的操作，英文还好，其自带的就可以进行分词，但是中文，其只会按照逐字的方式对词进行划分，这显然是并不友好的，因此，我们需要安装一个专门的分词器来对中文进行分词。

安装IK分词器的步骤如下：

# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出
exit#重启容器
docker restart es

打开kibana中的目录，找到Dev tools，

在其中输入DSL查询语句进行分词。

# 测试分词器
POST /_analyze
{"text": "我们ikun不惹事，但也不怕事","analyzer": "ik_smart"#分词的模式
}

分词结果如下：

还有一种分词模式是 ik_max_word ，能够按照最细粒度去进行分词，更加占用内存空间。

2. 操作索引库和文档

2.1 mapping属性

mapping属性相当于就是数据库的字段约束，主要常用的mapping属性约束如下：

• type：字段数据类型，常见的简单类型如下：
  • 字符串：text（客分词的文本），keyword（精确值，如国家、品牌，ip）
  • 数值： long, integer, short, byte, double, float
  • 布尔值：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

2.2 创建索引库

了解了mapping约束后，我们就可以开始创建索引了，创建索引库的语法如下：

PUT /索引库名

创建索引也就是创建每一个字段的约束条件，与数据库类似，我们创建一个名为 ikun 的索引，索引如下：

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

执行后显示的结果如下，表明创建成功：

{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "ikun"
}

2.3 对索引库的查、删、改

查询索引库的语法如下：

GET /索引库名

删除索引库的语法如下：

DELETE /索引库名

需要注意的是，索引库一经创建就不允许进行修改，但是，我们可以对原来的索引库进行新增，语法如下：

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

2.4 操作文档

在索引库中插入文档相当于在数据库的表结构中增加一行数据。

新增文档的DSL语法如下：

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",}
}

文档id如果没有指定的话，会随机生成。

比如我们对上面创建的索引库进行新增如下：

POST /ikun/_doc/1
{"info": "我们ikun不惹事，但也不怕事","email": "snow@gmail.com","name": {"firstName": "i","lastName": "kun"}
}

查看文档的语法为：

GET /ikun/_doc/1

删除文档的语法为：

DELETE /ikun/_doc/1

修改文档有两种方法。

一种是全量修改，其会首先找到旧的文档，将旧的文档进行删除，然后将修改的再添加进去。如果旧的文档不存在，这种方法还是会进行新增。语法如下：

PUT /索引库名/_doc/1
{"字段1": "值1","字段2": "值2",
}

还有一种是增量修改，只会修改指定的字段，语法如下：

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

比如我们修改上面的文档1的邮箱可以为：

POST /ikun/_update/1
{"doc": {"email": "snowsnow@gmail.com"}
}

3. RestClient

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，这里我们要学习的就是java中调用RestClient。

我们的数据库数据结构如下所示，

故我们构建索引库的代码如下：

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"},"starName": {"type": "keyword"},"bussiness": {"type": "keyword","copy_to": "all"},"location": {"type": "geo_point"},"pic": {"type": "keyword","index": false},"all": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}
}

在ElasticSearch中，对经纬度专门指定了一个结构 geo_point ，这里面能够存储经度和纬度的结构，除此之外，上面的 copy_to 字段是对字段进行联合索引的时候使用的。比如在上面我们需要对 name 属性和 brand 属性就行搜索，一般是先搜索符合的 name ，再到结果集里面搜索符合条件的 brand ，这样显然非常麻烦，而加入了一个 copy_to 字段后，便可以将该属性复制一份到 all 属性中，当然， all 属性并不存在与索引的 suorce 里面，此后，如果我们需要查询符合条件的 name 和 brand 时，只需要查询 all 属性即可。

那怎么在java中操作RestClient客户端呢？

3.1 初始化RestClient

首先是引入依赖，需要引入如下的依赖：

<properties><java.version>1.8</java.version><elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>
<dependencies><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.12.1</version>
</dependencies>

由于SpringBoot在父maven中已经定义了ElasticSearch的版本号，所以改版本的时候需要在 properties 标签中覆盖父pom定义的版本号。

之后就是初始化RestClient了。

如果我们对每一个类都要创建和销毁RestClient客户端的话，那就显得太过麻烦了，我们可以将创建和销毁写作一个Ioc切面，在每一个Bean创建之前切入并创建客户端，在每一个Bean执行后切入并销毁客户端，具体代码如下：

public class HotelIndexTest {private RestHighLevelClient restHighLevelClient;@BeforeEachvoid setup(){this.restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.59.233:9200")));}@AfterEachvoid teardown() throws IOException {this.restHighLevelClient.close();}
}

3.2 操作索引库

• 创建索引库

      @Testvoid createHotelIndex() throws IOException {//1.创建Request对象，索引坤名称为ikunCreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ikun");//2.准备请求参数，即DSL语句，第一个参数为DSL语句，第二个参数指定为JSON形式request.source("{\n" +"  \"mappings\": {\n" +"    \"properties\": {\n" +"      \"kunName\": {\n" +"        \"type\": \"text\",\n" +"        \"analyzer\": \"ik_smart\"\n" +"      }\n" +"    }\n" +"  }\n" +"}", XContentType.JSON);//3.发送请求restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);}
  

• 删除索引库

      @Testvoid DeleteHotelIndex() throws IOException {//1.创建Request对象DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("ikun");restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);}
  

• 判断索引库是否存在

  	@Testvoid ExistHotelIndex() throws IOException {//1.创建Request对象GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("ikun");boolean exist = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exist);}
  

3.3 操作文档

• 增加文档

  如果我们需要用RestClient进行文档的增加，那么首先我们需要的就是类型转换，我们的文档内容肯定是从数据库中进行获取，但是，数据库中的数据与索引库的数据还是有一点不一样的，那就是经纬度。在数据库中，我们定义的是经度以及纬度，但是，在索引库中，我们定义的是一个数据结构 geo_point ，里面包含了经度以及纬度，所以，我们首先定义一个与索引库结构一致的类，如下：

  @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();}
  }
  

  之后，便可以读取数据库中的信息对索引库进行文档的增加了，增加的代码如下，

  @SpringBootTest
  public class HotelIndexTest {@Autowiredprivate IHotelService hotelService;private RestHighLevelClient restHighLevelClient;@Testvoid AddHotelDocument() throws IOException {//1.根据ID查询酒店数据Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);//2.转换为文档类型HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);//3.准备Request对象，其参数只接受StringIndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());//4.准备JSON文档request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON);//5.发送请求restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}@BeforeEachvoid setup(){this.restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.59.233:9200")));}@AfterEachvoid teardown() throws IOException {this.restHighLevelClient.close();}
  }
  

• 查询文档

  	@Testvoid FindHotelDocument() throws IOException {//1.准备Request对象，其参数只接受StringGetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");//2.发送请求得到响应GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);//3.解析相应结果，即将source字段解析为json格式的字符串String json = response.getSourceAsString();//4.将JSON格式的字符串解析为相应的对象HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println(hotelDoc);}
  

• 更新文档

      @Testvoid UpdateHotelDocument() throws IOException {//1.准备Request对象，其参数只接受StringUpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");//2.准备参数，特别注意，这里是逗号，没有冒号！！request.doc("price", "1001","startName", "四钻");//3.发送请求restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);}
  

• 删除文档

      @Testvoid UpdateHotelDocument() throws IOException {//1.准备Request对象，其参数只接受StringDeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");//2.发送请求restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);}
  

• 批量新增数据

      @Testvoid AddMoreDocument() throws IOException {//1.批量查询数据库中的信息List<Hotel> hotels = hotelService.list();//2.创建RequestBulkRequest request = new BulkRequest();//3.准备参数，添加多个新增的Requestfor(Hotel hotel: hotels){HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));}//4.发送请求restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);}