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
• elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

1.1.3 elasticsearch和lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。

elasticsearch的发展历史：

• 2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
• 2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。

1.1.4 总结

什么是elasticsearch？

• 一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是elastic stack（ELK）？

• 是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是Lucene？

• 是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API

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

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，再查询正向索引，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。

• 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

1.4 部署单点elasticsearch

1.4.1 创建网络

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

1.4.2 加载镜像

我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。
利用课前资料提供了镜像的tar包，将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：docker load -i es.tar，同理还有kibana的tar包也需要这样做。

1.4.3 运行

运行docker命令，部署单点es：

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"：内存大小
• -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

在浏览器中输入：http://192.168.150.101:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

1.5 部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

1.5.1 部署

运行docker命令，部署kibana

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

• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
• -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
• -p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.150.101:5601，即可看到结果

1.5.2 DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面：

这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

1.6 分词器

es在创建倒排索引时需要对文档分词；在搜索时，需要对用户输入内容分词。但默认的分词规则对中文处理并不友好。
我们在kibana的DevTools中测试：

POST /_analyze
{"analyzer": "standard","text": "黑马程序员学习java太棒了！"
}

语法说明：

• POST：请求方式
• /_analyze：请求路径，这里省略了http://192.168.150.101:9200，有kibana帮我们补充
• 请求参数，json风格：
  • analyzer：分词器类型，这里是默认的standard分词器
  • text：要分词的内容

可以看到是一个字一个字分的，这并不是我们想要的。

因此我们需要处理中文分词，一般会使用IK分词器。https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

1.6.1 在线安装ik插件（较慢）

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /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 elasticsearch

1.6.2 离线安装ik插件（推荐）

1. 查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看： docker volume inspect es-plugins
显示结果：

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。

2. 解压缩分词器安装包

下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik

3. 上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：

4. 重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

5. 测试：

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：最少切分，粗粒度

• ik_max_word：最细切分，细粒度

GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果：

{"tokens" : [{"token" : "黑马","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "程序员","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "程序","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "员","start_offset" : 4,"end_offset" : 5,"type" : "CN_CHAR","position" : 3},{"token" : "学习","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "java","start_offset" : 7,"end_offset" : 11,"type" : "ENGLISH","position" : 5},{"token" : "太棒了","start_offset" : 11,"end_offset" : 14,"type" : "CN_WORD","position" : 6},{"token" : "太棒","start_offset" : 11,"end_offset" : 13,"type" : "CN_WORD","position" : 7},{"token" : "了","start_offset" : 13,"end_offset" : 14,"type" : "CN_CHAR","position" : 8}]
}

1.6.3 ik分词器-拓展词库

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“传智播客” 等。

所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。
要拓展ik分词器的词库，只需要修改一个ik分词器目录中的config目录中的IkAnalyzer.cfg.xml文件
1）打开IK分词器config目录：

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典--><entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

传智播客
奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载ext.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给！"
}

注意：当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

1.6.4 停用词词典

• 在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。也有些词语无意义如的、地、嗯等

• IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典--><entry key="ext_dict">ext.dic</entry><!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典--><entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

的
地
啊

4）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "传智播客的Java就业率超过95%，奥力给！"
}

注意：当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

1.6.5 总结

分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时对文档分词
• 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度
• ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

• 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
• 在词典中添加拓展词条或者停用词条

1.7 部署es集群

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

首先编写一个docker-compose文件，内容如下：

version: '2.2'
services:es01:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es01environment:- node.name=es01- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es02,es03- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- bootstrap.memory_lock=true- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es02environment:- node.name=es02- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es01,es03- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- bootstrap.memory_lock=true- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elastices03:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es03environment:- node.name=es03- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es01,es02- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- bootstrap.memory_lock=true- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data03:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elasticvolumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: localnetworks:elastic:driver: bridge

Run docker-compose to bring up the cluster:docker-compose up

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”。

2.0 "_cat"集群命令

GET /_cat/nodes	
#查看所有节点。集群中会用到GET /_cat/health
#查看es健康状况GET /_cat/master
#查看主节点GET /_cat/indices
#查看所有索引 ，等价于mysql数据库的show databases;

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，注意只有text类型可以设置分词器，

• properties：该字段的子字段

es的数组类型：es数组类型不用特别定义，支持每个字段有多个值，效果就相当于数组。例如索引库里"score":{“type”:“integer”}，文档可以"score":[1,2,3,4,5]

例如下面的json文档：

{"age": 21,"weight": 52.1,"isMarried": false,"info": "黑马程序员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

nested类型解决数组的扁平化处理
问题：es数组的扁平化处理：es存储对象数组时，它会将数组扁平化，也就是说将对象数组的每个属性抽取出来，作为一个数组。因此会出现查询紊乱的问题。

示例：下面user字段是对象数组类型，因为数组扁平化处理，下面结果跟期望查询结果不符：

解决办法：使用nested子类类型：

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

ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。创建索引库和mapping的DSL语法格式如下：

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": "falsae"},"name":{"properties": {"firstName": {"type": "keyword"}}},// ... 略}}
}

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

示例：

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。

修改只能追加新字段，不能修改原索引

语法说明：

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

示例：

注意：

• 修改只能追加新字段，不能修改原索引
• 注意区分修改和新增，两者都是put，但修改路径最后面有个/_mapping，json最外圈没有"mappings":{}

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": "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}

通过kibana查看数据：

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：

# 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": "黑马程序员高级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：tb_hotel.sql文件
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：hotel-demo
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：

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"}}}
}

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：

<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：

<properties><java.version>1.8</java.version><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HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：

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;@Testvoid testInit(){System.out.println(client);}@BeforeEachvoid setUp() {this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")));}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {this.client.close();}
}

执行结果：

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：

package cn.itcast.hotel.constants;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" +"}";
}

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现创建索引：

@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);
}

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：

@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);
}

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

@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！");
}

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.RestClient操作文档

为了与索引库操作分离，我们再次参加一个测试类，做两件事情：

• 初始化RestHighLevelClient
• 我们的酒店数据在数据库，需要利用IHotelService去查询，所以注入这个接口

package cn.itcast.hotel;import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.io.IOException;
import java.util.List;@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {@Autowiredprivate IHotelService hotelService;private RestHighLevelClient client;@BeforeEachvoid setUp() {this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")));}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {this.client.close();}
}

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HotelDoc，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：

@Test
void testAddDocument() 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.将HotelDoc转jsonString json = JSON.toJSONString(hotelDoc);// 1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());// 2.准备Json文档request.source(json, XContentType.JSON);// 3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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：

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {// 1.准备RequestGetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");// 2.发送请求，得到响应GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3.解析响应结果String json = response.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println(hotelDoc);
}

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：

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {// 1.准备RequestDeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");// 2.发送请求client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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：

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {// 1.准备RequestUpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");// 2.准备请求参数request.doc("price", "952","starName", "四钻");// 3.发送请求client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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：

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {// 批量查询酒店数据List<Hotel> hotels = hotelService.list();// 1.创建RequestBulkRequest request = new BulkRequest();// 2.准备参数，添加多个新增的Requestfor (Hotel hotel : hotels) {// 2.1.转换为文档类型HotelDocHotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 2.2.创建新增文档的Request对象request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));}// 3.发送请求client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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）