ElasticSearch批处理

  

      在刚才的新增当中,我们是一次新增一条数据。那么如果你将来的数据库里有数千上万的数据,你一次新增一个,那得多麻烦。所以我们还要学习一下批量导入功能。

        也就是说批量的把数据库的数据写入索引库。那这里的需求是,首先利用mybatisplus去批量查询酒店数据,然后将查询到的酒店数据,也就是hotel把它转换成我们的hotelDoc文档类型。最后再利用我们的这个Bulk批处理方式实现批量新增:

@Test
void testCreateHotelIndex() throws IOException{
//创建索引库 CreateIndexReqeust
//1、创建Request对象:
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
//2、请求参数:
request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
//3、发送请求
client.indices().create(request,RequestOptions.DEFAULT);
}//1、创建DeleteIndexRequset
DeleteIndexReqeust reqeust = new DeleteIndexReqeust("hotel");
client.indices().delete(reqeust. ReqeustOptions.DEFAULT);//判读索引库是否存在:
GetIndexReqeust request = new GetIndexRequest("hotel");boolean exists = client.indices().exists(reqeust, RequestOptions.DEFAULT);@Test
void testBulkRequest() throws IOException{List<Hotel> hotels = hoteService.list();BulkRequest request = new BulkRequest();for(Hotel hotel : hotels){HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);request.add(new IndexRequest("hotel")).id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);}//	 发送请求client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);}

用Stream+Map转换更优雅:

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {List<Hotel> hotels = hoteService.list();BulkRequest request = new BulkRequest();hotels.stream().map(hotel -> new HotelDoc(hotel)).forEach(hotelDoc -> {try {request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));} catch (IOException e) {// Handle exceptione.printStackTrace();}});client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

其实是把多个 IndexRequest的请求合并到BulkRequest 对象里,然后一次性完成提交,这种就叫批处理,确实没有什么新东西, 就是把以前的那种新增的代码给它合到一起去提交了。

接下来我们就来学习第一种全文检索查询。全文检索查询它会对用户输入的内容做分词以后进行匹配。比较常见的用于这个搜索框的这种搜索

match和multi_match的区别是什么?一个是根据单字段查询,一个是根据多字段。而multi_match参与查询的字段越多,性能越差,建议利用copy to把多个要查的字段拷贝到一个字段当中

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