ElasticSearch系列——Elasticsearch Java API Client

Elasticsearch Java API Client

这是用于Elasticsearch的官方Java API客户端的文档。客户端为所有Elasticsearch API提供强类型请求和响应。我们要注意原来的HighRestAPIClient以及停用了,这是趋势,包括SpringData-ElasticSearch4.4.5之后配合ES8的推出也会更换

官方地址

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api-client/7.17/indexing.html

特点

所有Elasticsearch API的强类型请求和响应。
所有API的阻塞和异步版本。
使用流畅的构建器和函数模式，在创建复杂的嵌套结构时，允许编写简洁但可读的代码
通过使用对象映射器（如杰克逊或任何JSON-B实现）无缝集成应用程序类。
将协议处理委托给http客户端（如Java低级REST客户端），该客户端负责处理所有传输级问题：HTTP连接池、重试、节点发现等。

需求

Java11版本
一个 JSON 对象映射库,允许您的应用程序类与Elasticsearch API无缝集成 ,Java 客户端支持 Jackson 或 JSON-B 库（如 Eclipse Yasson ）

核心三大组成

Java API客户端由三个主要组件构成：

API client classes(API客户端类)。它们为Elasticsearch API提供了强类型数据结构和方法。由于Elasticsearch API很大，它以特性组（也称为“命名空间”）的形式进行结构化，每个特性组都有自己的客户端类。Elasticsearch核心功能在ElasticsearchClient类中实现。
A JSON object mapper(JSON对象映射器):这将应用程序类映射到JSON，并将它们与API客户机无缝集成。
A transport layer implementation(一种传输层实现):这是所有HTTP请求处理发生的地方。

包和命名空间

Elasticsearch API很大，并被组织成功能组，这可以在Elasticsearch API文档中看到。

Java API客户端遵循以下结构：特征组被称为“命名空间”，并且每个命名空间位于

co.elastic.clients.elasticsearch

的子包中。

每个命名空间客户端都可以从顶级Elasticsearch客户端访问。唯一的例外是“search”和“document”API，它们位于核心子包中，可以在主Elasticsearch客户端对象上访问。

QuickStart

1.导入依赖

这里记住你的

elasticsearch-java

必须对应你电脑上装的ES版本

<dependency><groupId>co.elastic.clients</groupId><artifactId>elasticsearch-java</artifactId><version>7.17.6</version></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId><version>2.12.3</version></dependency><dependency><groupId>jakarta.json</groupId><artifactId>jakarta.json-api</artifactId><version>2.0.1</version></dependency>

2.开启连接

//创建一个低级的客户端finalRestClient restClient =RestClient.builder(newHttpHost("localhost",9200)).build();//创建JSON对象映射器finalRestClientTransport transport =newRestClientTransport(restClient,newJacksonJsonpMapper());//创建API客户端finalElasticsearchClient client =newElasticsearchClient(transport);

3.关闭连接

        client.shutdown();
        transport.close();
        restClient.close();

完整代码

publicclassClient{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsIOException{//创建一个低级的客户端finalRestClient restClient =RestClient.builder(newHttpHost("localhost",9200)).build();//创建JSON对象映射器finalRestClientTransport transport =newRestClientTransport(restClient,newJacksonJsonpMapper());//创建API客户端finalElasticsearchClient client =newElasticsearchClient(transport);//查询所有索引-------------------------------------------------------------------------------------finalGetIndexResponse response = client.indices().get(query -> query.index("_all"));finalIndexState products = response.result().get("products");System.out.println(products.toString());//关闭
        client.shutdown();
        transport.close();
        restClient.close();}}

@JsonIgnore注解

标记注释，指示访问器（字段、getter/setter方法或[JsonCreator带注释的构造函数或工厂方法]的Creator参数）的逻辑属性将被基于内省的序列化和反序列化功能忽略。

上面是官方的解释,在我们的ES API中这个注解用于在实体类上的某个属性进行添加,用于忽略这个属性,即使用该注解标注的属性在查询时会被输出为

null

(前提是你设置了映射含有,若本来就没有映射,则不会看到这个属性),而在创建时则会直接忽略
例如:

@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructor@ToStringpublicclassProduce{@JsonIgnoreprivateString sku;privateString name;privateString des;privatedouble price;}

我们在sku上添加了这个注解,那么创建文档时就不会有这个属性(请大家运行以下代码进行验证即可),一般我们在真实业务中也会这样做,因为文档的

_id

字段会与之重合导致不必要的数据冗余

publicclassCreateDocClass{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsIOException{finalRestClient restClient =RestClient.builder(newHttpHost("localhost",9200)).build();finalRestClientTransport transport =newRestClientTransport(restClient,newJacksonJsonpMapper());finalElasticsearchClient client =newElasticsearchClient(transport);//创建文档finalProduce produce =newProduce("aabbcc555","旺仔牛比糖","旺仔牛比糖吃了炒鸡牛笔",6.66D);finalIndexResponse response = client.index(builder -> builder.index("produces").id(produce.getSku()).document(produce));System.err.println(response.version());
        client.shutdown();
        transport.close();
        restClient.close();}}

在这里插入图片描述

JsonData类

原始JSON值。可以使用JsonpMapper将其转换为JSON节点树或任意对象。此类型在API类型中用于没有静态定义类型或无法表示为封闭数据结构的泛型参数的值。 API客户端返回的此类实例保留对客户端的JsonpMapper的引用，并且可以使用to（class）转换为任意类型，而不需要显式映射器

我们一般在ES的DSL范围查询中会使用到!
核心方法:

to:将此对象转换为目标类。必须在创建时提供映射器
from:从读取器创建原始JSON值
of:从现有对象创建原始JSON值，以及用于进一步转换的映射器
deserialize:使用反序列化程序转换此对象。必须在创建时提供映射器

这个类不多大家自己看一下应该就知道怎么用了,位于

package co.elastic.clients.json;

下

API使用

以下所有API和我之前的文章对应请查看:ElasticSearch系列——Kibana，核心概念的使用Kibana对ES进行操作部分

开启连接

构建RestClient低级客户端
构建对象映射器
构建ES的API客户端

finalRestClient restClient =RestClient.builder(newHttpHost("localhost",9200)).build();finalRestClientTransport transport =newRestClientTransport(restClient,newJacksonJsonpMapper());finalElasticsearchClient client =newElasticsearchClient(transport);

关闭连接

对应开启

关闭ES的API客户端
关闭对象映射器
关闭低级客户端

        client.shutdown();
        transport.close();
        restClient.close();

查询所有索引

indices是index的复数
其实看起来很好理解
使用GET方法进行查询index
查询所有的就是

GET http://localhost:9200/_all

//省略连接...finalGetIndexResponse all = client.indices().get(query -> query.index("_all"));System.out.println(all.toString());//省略关闭...

查询某个索引

原来我们使用

GET http://localhost:9200/索引名称

这里也是一样设置索引名称即可

//查询某个索引finalGetIndexResponse products = client.indices().get(query -> query.index("products"));System.err.println(products.toString());

创建索引

//创建指定索引boolean exists = client.indices().exists(query -> query.index("products")).value();System.out.println(exists);if(exists){System.err.println("索引已存在");}else{finalCreateIndexResponse products = client.indices().create(builder -> builder.index("products"));System.err.println(products.acknowledged());}

删除指定索引

//删除指定索引boolean exists = client.indices().exists(query -> query.index("products")).value();System.out.println(exists);if(exists){DeleteIndexResponse response = client.indices().delete(query -> query.index("products"));System.err.println(response.acknowledged());}else{System.err.println("索引不存在");}

查询索引的映射

没有直接去查映射的是根据索引向下找到映射信息,主要是一下代码

response.result().get(索引名称).mappings(

//查询映射信息finalGetIndexResponse response = client.indices().get(builder -> builder.index("produces"));System.err.println(response.result().get("produces").mappings());

创建索引指定映射

numberOfReplicas(“1”):设置副本
numberOfShards(“1”):设置分片

//创建索引指定映射,分片和副本信息finalCreateIndexResponse response = client.indices().create(builder ->
                builder.settings(indexSetting -> indexSetting.numberOfReplicas("1").numberOfShards("1")).mappings(
                        map -> map
                                .properties("name", propertyBuilder -> propertyBuilder.keyword(keywordProperty -> keywordProperty)).properties("price", propertyBuilder -> propertyBuilder.double_(doubleNumProperty -> doubleNumProperty)).properties("des", propertyBuilder -> propertyBuilder.text(textProperty -> textProperty.analyzer("ik_smart").searchAnalyzer("ik_smart")))).index("produces"));

创建文档

使用HashMap作为数据存储容器

//创建文档//1.创建HashMap进行存储数据，文档要对应映射finalHashMap<String,Object> doc =newHashMap<>();
        doc.put("name","辣条");
        doc.put("price",5.62D);
        doc.put("des","卫龙辣条，草鸡好吃");//2.将文档存入索引中finalIndexResponse response = client.index(builder -> builder.index("produces").id("116688").document(doc));System.err.println(response.version());

在我们使用HashMap的时候我们可以将文档的ID直接放在Map里,如下:
但是我们要知道的是如果你这样设置了,你的索引的映射就会变化增加一个id的映射

//创建文档//1.创建HashMap进行存储数据，文档要对应映射finalHashMap<String,Object> doc =newHashMap<>();
        doc.put("id","116677");
        doc.put("name","辣条");
        doc.put("price",5.62D);
        doc.put("des","卫龙辣条，草鸡好吃");//2.将文档存入索引中finalIndexResponse response = client.index(builder -> builder.index("produces").id(doc.get("id").toString()).document(doc));System.err.println(response.version());

使用自定义类作为数据存储容器

实体类

@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructor@ToStringpublicclassProduce{privateString sku;privateString name;privateString des;privatedouble price;}

//创建文档finalProduce produce =newProduce("aabbcc123","旺仔牛比糖","旺仔牛比糖吃了炒鸡牛笔",6.66D);finalIndexResponse response = client.index(builder -> builder.index("produces").id(produce.getSku()).document(produce));System.err.println(response.version());

使用外部JSON数据创建

这里要注意我们需要使用StringReader进行读取时使用replace函数将设置的

改为

,当然这在真实的业务中肯定不会有,因为真实业务中一定是标准的JSON数据,无需使用replace进行替换了

//创建文档finalStringReader input =newStringReader("{'name':'农夫三拳','price':3.00,'des':'农夫三拳有点甜'}".replace('\'','"'));finalIndexResponse response = client.index(builder -> builder.index("produces").id("44514").withJson(input));System.err.println(response.version());

查询所有文档

//查询所有文档finalSearchResponse<Object> response = client.search(builder -> builder.index("produces"),Object.class);finalList<Hit<Object>> hits = response.hits().hits();
        hits.forEach(
                x->System.err.println(x));

根据ID查询文档

使用HashMap对应查询

//查询文档finalGetResponse<Map> response = client.get(builder -> builder.index("produces").id("116677"),Map.class);finalMap source = response.source();
        source.forEach((x,y)->{System.err.println(x+":"+y);});

使用自定义类对应查询

finalGetResponse<Produce> response1 = client.get(builder -> builder.index("produces").id("aabbcc123"),Produce.class);finalProduce source1 = response1.source();System.err.println(source1.toString());

删除指定文档

//根据ID删除文档finalDeleteResponse response = client.delete(builder -> builder.index("produces").id("44514"));System.err.println(response.shards().successful());

修改文档

覆盖写

//修改文档（覆盖）finalProduce produce =newProduce("ccaabb123","旺仔摇滚洞","旺仔摇滚洞乱摇乱滚",10.23D);finalUpdateResponse<Produce> response = client.update(builder -> builder.index("produces").id("aabbcc123").doc(produce),Produce.class);System.err.println(response.shards().successful());

修改部分文档

区别在于我们需要设置

.docAsUpsert(true)

表明是修改部分而不是覆盖

//修改文档(部分修改)//        final Produce produce = new Produce("ccaabb123", "旺仔摇滚洞", "旺仔摇滚洞乱摇乱滚", 10.23D);finalProduce produce =newProduce();
        produce.setName("旺仔摇不动");finalUpdateResponse<Produce> response = client.update(builder -> builder.index("produces").id("aabbcc123").doc(produce).docAsUpsert(true),Produce.class);System.err.println(response.shards().successful());

批量操作

对应批量操作大家应该知道概念:看起来是批量,实际是逐条处理
所以我一开始想要写成for循环的单个文档创建,后来想了一下,如果这样写,其实没有什么必要了,尝试了一下确实有bulk函数,写成lambda方式后发现直接使用lambda构建实际是不行的,会报方法只能调用一次的错误,那么我们就需要在外部先构建出批量的条件然后再直接调用build方法即可

final BulkResponse response = client.bulk(br.build());

publicclassBulkDoc{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsIOException{finalRestClient restClient =RestClient.builder(newHttpHost("localhost",9200)).build();finalRestClientTransport transport =newRestClientTransport(restClient,newJacksonJsonpMapper());finalElasticsearchClient client =newElasticsearchClient(transport);//批量操作//准备数据finalProduce produce1 =newProduce("1000","风油精","风油精辣眼睛",20.23D);finalProduce produce2 =newProduce("1001","六神花露水","蚊虫叮咬就用Six God",8.28D);finalProduce produce3 =newProduce("1002","龙虎万精油","龙虎牌万精油赶走疲劳做回自己",13.3D);finalArrayList<Produce> produceList =newArrayList<>();
        produceList.add(produce1);
        produceList.add(produce2);
        produceList.add(produce3);//构建BulkRequestfinalBulkRequest.Builder br =newBulkRequest.Builder();for(Produce produce : produceList){
            br.operations(op->op.index(idx->idx.index("produces").id(produce.getSku()).document(produce)));}finalBulkResponse response = client.bulk(br.build());System.err.println(response.toString());
        client.shutdown();
        transport.close();
        restClient.close();}}

DSL条件查询

根据具体的条件对文档进行查询,这里的条件就是

name为龙虎万精油

注意的是若使用条件查询必须传入一个你要转化得到的实体对象在这里是

Produce.class

若你的索引中存了和其不符合的文档则会报错!

//简单query方式查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                builder.index("produces").query(q ->
                                q.match(t ->
                                        t.field("name").query("龙虎万精油"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

DSL matchAll查询所有文档

//matchAllfinalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                builder.index("produces").query(q ->
                                q.matchAll(
                                        v->v
                                )),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

多ID查询(ids)

在values中我们可以传入一个List也可以像我这样直接写多个ID,因为其使用了不定长参数

//多ID查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                builder.index("produces").query(q ->
                                q.ids(sid->sid.values("1000","1001"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

term不分词查询

//term不分词条件查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder -> builder.index("produces").query(q -> q.term(t -> t.field("name").value("风油精"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

范围查询

//范围查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q ->
                                q.range(r ->
                                        r.field("price").gt(JsonData.of(5D)).lt(JsonData.of(15D)))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

前缀查询

//前缀查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q ->q.prefix(p->p.field("name").value("六"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

匹配查询

*全字符匹配

//匹配查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q ->q.wildcard(w->w.field("name").value("风*"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

?单字符匹配

//匹配查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q ->q.wildcard(w->w.field("name").value("风?精"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

模糊查询

//模糊查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q ->q.fuzzy(f->f.field("name").value("六仙花露水"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

多条件查询

使用bool关键字配合must,should,must_not

must:所有条件必须同时成立
must_not:所有条件必须同时不成立
should:所有条件中成立一个即可

//多条件finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q ->
                                q.bool(b ->
                                        b.must(t ->
                                                t.term(v ->
                                                        v.field("name").value("旺仔摇不动"))).must(t2 ->
                                                 t2.term(v2 ->
                                                        v2.field("price").value(0.0D))))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

多字段查询

//多字段查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q->q.multiMatch(qs->qs.query("蚊虫叮咬 辣眼睛").fields("name","des"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

字段分词查询

//字段分词查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q->q.queryString(qs->qs.defaultField("des").query("摇滚"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

高亮显示

我们注意要设置前缀和后缀

//高亮显示finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q -> q.match(v -> v.field("name").query("风油精"))).highlight(h -> h.preTags("<span>").postTags("<span>").fields("name", hf -> hf)),Produce.class);System.err.println(response.toString());

分页查询

我们使用match_all进行全部搜索的时候使用size关键字设置每一页的大小,使用from关键字设置页码
from的计算公式:

(页码-1)*size

//分页查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q->q.matchAll(v->v)).size(2).from(0),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

排序

使用sort关键字指定需要进行排序的字段设置排序类型即可,我们这里会使用到

SortOrder

枚举类来进行指定排序方式

desc:降序
asc:升序

//排序finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q->q.matchAll(v->v)).sort(builder1 -> builder1.field(f->f.field("price").order(SortOrder.Asc))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

指定字段查询

使用_source关键字在数组中设置需要展示的字段
值得注意的是在source方法中需要我们写filter去指定是

include包含

或是

exclude去除

xx字段

//指定字段查询finalSearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->
                        builder.index("produces").query(q->q.matchAll(v->v)).source(s->s.filter(v->v.includes("price","des"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());

标签： elasticsearch java 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_51553982/article/details/127738852
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