ElasticSearch

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1.索引库操作

Index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Index和Mapping

1.1.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

对应的每个字段的映射

image.png

1.2索引库的CRUD

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
    }
  }
}

1.2.2.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：

GET /heima

1.2.3.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。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。

语法说明：

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

1.2.4.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

1.2.5.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

  • 修改索引库，添加字段：PUT /索引库名/_mapping

可以看到，对索引库的操作基本遵循的Restful的风格，因此API接口非常统一，方便记忆。

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"
    },
}

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}

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

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
}

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",
    }
}

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":"heima", "_id": "3"}}
{"info": "黑马程序员C++讲师", "email": "ww@itcast.cn", "name":{"firstName": "五", "lastName":"王"}}
{"index": {"_index":"heima", "_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":"heima", "_id": "3"}}
{"delete":{"_index":"heima", "_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}}

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")
));

4.2.RestClient操作文档

@SpringBootTest
@Slf4j
public class EsDocumentTest {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
    public static final String ITEM_INDEX = "items";

    @Autowired
    IItemService itemService;

    @Test
    void testAddDocument() throws IOException {
        // 1.根据id查询商品数据
        Item item = itemService.getById(584387);
        // 2.转换为文档类型
        ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
        // 3.将ItemDTO转json
        String doc = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);

        // 1.准备Request对象
        IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());
        // 2.准备Json文档
        request.source(doc, XContentType.JSON);
        // 3.发送请求
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    @Test
    void testGetDocumentById() throws IOException {
        // 1.准备Request对象
        GetRequest request = new GetRequest("items").id("584387");
        // 2.发送请求
        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 3.获取响应结果中的source
        String json = response.getSourceAsString();

        ItemDoc itemDoc = JSONUtil.toBean(json, ItemDoc.class);
        log.info("itemDoc: {}", itemDoc);
    }

    @Test
    void testDeleteDocument() throws IOException {
        // 1.准备Request，两个参数，第一个是索引库名，第二个是文档id
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("item", "100002644680");
        // 2.发送请求
        client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    /**
     * 局部修改
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testUpdateDocument() throws IOException {
        // 1.准备Request
        UpdateRequest request = new UpdateRequest("items", "584387");
        // 2.准备请求参数
        request.doc(
                "price", 9999,
                "commentCount", 999
        );
        // 3.发送请求
        client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

5.1.叶子查询

5.1.1全文检索查询

match

@Test
void testMatch() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

multiMatch

@Test
public void multiMatchTest() throws Exception{
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest(ITEM_INDEX);
    // 2.准备DSL
    request.source()
            .query(QueryBuilders.multiMatchQuery("脱脂牛奶","name","category"));
    //3.执行搜索
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    handleResponse(response);
}

6.1精确查询

精确查询，英文是Term-level query，顾名思义，词条级别的查询。也就是说不会对用户输入的搜索条件再分词，而是作为一个词条，与搜索的字段内容精确值匹配。因此推荐查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段

@Test
void testTerm() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand", "华为"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

7.1范围匹配

@Test
void testRange() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(10000).lte(30000));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

8.1复合查询

复合查询大致可以分为两类：

  • 第一类：基于逻辑运算组合叶子查询，实现组合条件，例如

    • bool

  • 第二类：基于某种算法修改查询时的文档相关性算分，从而改变文档排名。例如：

    • function_score
    • dis_max
@Test
public void boolTest() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest(ITEM_INDEX);
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
    boolQueryBuilder
            .must(QueryBuilders.matchQuery("name", "华为"))
            .filter(QueryBuilders.termQuery("brand","华为"))
            .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(90000).lte(150000))
            .mustNot(QueryBuilders.matchQuery("name","颜色"));
    request.source().query(boolQueryBuilder);
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    handleResponse(response);
}

9.1排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。不过分词字段无法排序

分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了

@Test
public void sortAndPageTest() throws Exception{
    SearchRequest request = new SearchRequest(ITEM_INDEX);
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
    boolQueryBuilder
            .must(QueryBuilders.matchQuery("name","手机"))
            .filter(QueryBuilders.termQuery("brand","华为"))
            .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(90000).lte(150000))
            .mustNot(QueryBuilders.matchQuery("name","颜色"));
    request.source()
            .query(boolQueryBuilder)
            //排序
            .sort("price", SortOrder.ASC)
            .sort("updateTime", SortOrder.DESC)
            //分页
            .from(20)
            .size(20);
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    handleResponse(response);
}

10.1.实现高亮

事实上elasticsearch已经提供了给搜索关键字加标签的语法，无需我们自己编码。

基本语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "搜索字段": "搜索关键字"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "高亮字段名称": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

注意：

  • 搜索必须有查询条件，而且是全文检索类型的查询条件，例如match
  • 参与高亮的字段必须是text类型的字段
  • 默认情况下参与高亮的字段要与搜索字段一致，除非添加：required_field_match=false

11.1.DSL实现聚合

与之前的搜索功能类似，我们依然先学习DSL的语法，再学习JavaAPI.

11.1.1.Bucket聚合

例如我们要统计所有商品中共有哪些商品分类，其实就是以分类（category）字段对数据分组。category值一样的放在同一组，属于Bucket聚合中的Term聚合。

基本语法如下：

GET /items/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "category_agg": {
      "terms": {
        "field": "category",
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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