ElasticSearch
1. ElasticSerch简介:
全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的 接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。 REST API:天然的跨平台。
官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
官方中文:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/foreword_id.html
社区中文: https://es.xiaoleilu.com/index.html http://doc.codingdict.com/elasticsearch/0
2. 相关概念
2.1 Index(索引)
动词,相当于 MySQL 中的 insert; 名词,相当于 MySQL 中的 Database
2.2 Type(类型)
在 Index(索引)中,可以定义一个或多个类型。 类似于 MySQL 中的 Table;每一种类型的数据放在一起;
2.3 Document(文档)
保存在某个索引(Index)下,某种类型(Type)的一个数据(Document),文档是 JSON 格 式的,Document t 就像是 MySQL 中的某个 Table 里面的内容。
2.4 倒排索引机制
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录,lucene是基于倒排索引实现的。
简单来说就是根据属性值获取索引值。
3. 安装
使用docker安装,同时需要安装ElasticSearch和Kibana两个镜像。
更多详情请参考官方文档。
ElasticSearch符合RestFul风格
4. 基本操作
参考相关文档
就像是使用RestFul的风格用url操纵数据库。
5. 结合JAVA使用
5.1 引入相关依赖
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.4.2</version></dependency>
5.2 编写配置类
//排除引入common工程的数据源依赖//@SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)@ConfigurationpublicclassElasticSearchConfig{@BeanpublicRestHighLevelClientrestHighLevelClient(){RestHighLevelClient client =newRestHighLevelClient(RestClient.builder(newHttpHost("101.200.45.111",9200,"http")));//需要填写es所在服务器的域名以及端口号return client;}}
5.3 创建索引(添加数据)
//存储数据到es(添加更新二合一)@TestpublicvoidaddIndex()throwsException{//(创建索引的请求指定索引名称(users))IndexRequest indexRequest =newIndexRequest("users");//指定id
indexRequest.id("1");//这种方法也可以 直接写json字符串// indexRequest.source("username","zhansan","age",18,"gender","男");User user =newUser();
user.setUsername("战三");
user.setGender("f");
user.setAge(123);//将对象解析为JSON字符串String s = JSON.toJSONString(user);
indexRequest.source(s,XContentType.JSON);//保存后拿到响应结果IndexResponse index = restHighLevelClient.index(indexRequest,COMMON_OPTIONS);System.out.println(index);}@DataclassUser{privateString username;privateString gender;privateInteger age;}
5.4 查询
@TestpublicvoidsearchData()throwsException{//1.创建索引请求SearchRequest searchRequest =newSearchRequest();//2.指定索引
searchRequest.indices("xxx");//3.指定DSL 检索条件//SearchSourceBuilder sourceBuilder(里面封装的查询条件)SearchSourceBuilder searchSourceBuilder =newSearchSourceBuilder();//3.1构建检索条件// searchSourceBuilder.query();// searchSourceBuilder.from();// searchSourceBuilder.size();// searchSourceBuilder.aggregation();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("field","xxx"));//创建聚合条件//1.查看值分布聚合TermsAggregationBuilder agg1 =AggregationBuilders.terms("Aggname").field("AggField").size(10);//将聚合条件加入到查询条件中
searchSourceBuilder.aggregation(agg1);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);//4.执行检索 拿到数据SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,ElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);//5.分析结果(Json串)//获取所有查到的数据SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();for(SearchHit hit : searchHits){String string = hit.getSourceAsString();XXClass xxClass = JSON.parseObject(string,XXClass.class);System.out.println("xxClass"+xxClass);}// }//获取检索到的分析信息Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();Terms aggName = aggregations.get("AggName");for(Terms.Bucket bucket : aggName.getBuckets()){String keyAsString = bucket.getKeyAsString();System.out.println("年龄"+keyAsString+bucket.getDocCount());}}
6. 结合业务使用
6.1 创建微服务gulimall-search
相关的配置文件:
application.properties
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.application.name=gulimall-search
server.port=12000
6.2 编写配置类
@ConfigurationpublicclassGulimallElasticSearchConfig{//配置es请求OPTIONSpublicstaticfinalRequestOptions COMMON_OPTIONS;static{RequestOptions.Builder builder =RequestOptions.DEFAULT.toBuilder();
COMMON_OPTIONS = builder.build();}//配置es连接@BeanRestHighLevelClientclient(){RestClientBuilder builder =RestClient.builder(newHttpHost("192.168.190.131",9200,"http"));returnnewRestHighLevelClient(builder);}}
6.3 Controller层
@RequestMapping("/search")@RestController@Slf4jpublicclassElasticSaveController{@AutowiredProductSaveService productSaveService;// 上架商品@PostMapping("/product")publicRproductStatusUp(@RequestBodyList<SkuEsModel> skuEsModels){boolean flag =false;try{
flag = productSaveService.productStatusUp(skuEsModels);}catch(IOException e){
log.error("ElasticSaveController商品上架错误: {}", e);returnR.error(BizCodeEnume.PRODUCT_UP_EXCEPTION.getCode(),BizCodeEnume.PRODUCT_UP_EXCEPTION.getMsg());}if(flag){returnR.ok();}else{returnR.error(BizCodeEnume.PRODUCT_UP_EXCEPTION.getCode(),BizCodeEnume.PRODUCT_UP_EXCEPTION.getMsg());}}}
6.4 Service层
注: 使用
RestHighLevelClient
进行操作
@Slf4j@ServicepublicclassProductSaveServiceImplimplementsProductSaveService{@AutowiredRestHighLevelClient restHighLevelClient;@OverridepublicbooleanproductStatusUp(List<SkuEsModel> skuEsModels)throwsIOException{// 保存到es中//1、给es中建立索引。product,建立好映射关系。//2、给es中保存这些数据//BulkRequest bulkRequest, RequestOptions optionsBulkRequest bulkRequest =newBulkRequest();for(SkuEsModel model : skuEsModels){// 构造保存请求IndexRequest indexRequest =newIndexRequest(EsConstant.PRODUCT_INDEX);//指定数据id
indexRequest.id(model.getSkuId().toString());//将要保存的数据对象转换为JSON格式String s = JSON.toJSONString(model);//插入数据 并指明数据类型为JSON
indexRequest.source(s,XContentType.JSON);//将保存请求(indexRequest)添加到批量保存请求中
bulkRequest.add(indexRequest);}//创建批量执行对象//使用restHighLevelClient客户端进行保存 拿到响应结果//两个参数 第一个是批量保存的请求 第二个是请求OPTIONSBulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest,GulimallElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);//分析保存结果boolean b = bulk.hasFailures();List<String> collect =Arrays.stream(bulk.getItems()).map(item ->{return item.getId();}).collect(Collectors.toList());
log.info("商品上架成功: {}", collect);//返回布尔类型的数据,如果是true就是有错误了,返回false就是没有错误return b;}}
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