Elasticsearch：使用最新的 Elasticsearch Java client 8.0 来创建索引并搜索

这篇文章，我来详细地描述如何使用最新的 Elasticsearch Java client 8.0 来创建索引并进行搜索。最新的 Elasticsearch Java client API 和之前的不同。在之前的一些教程中，我们使用 High Level API 来进行操作。在官方文档中，已经显示为 deprecated。

前提条件

Java 8 及以后的版本
一个 JSON 对象映射库，允许你的应用程序类与 Elasticsearch API 无缝集成。 Java 客户端支持 Jackson 或像 Eclipse Yasson 的 JSON-B 库。

版本托管在 Maven Central 上。如果你正在寻找 SNAPSHOT 版本，可以从 https://snapshots.elastic.co/maven/ 获得 Elastic Maven 快照存储库。

为什么需要一个新的 Java client?

也许有许多的开发者好奇为啥需要新的 client，以前的那个 High level rest client 不是好好的吗？以前的那个 High level REST client API 有如下的问题：

和 Elasticsearch server 共享很多的代码 - 拉取大量依赖 (30 + MB)。很多代码并不实用- 容易误解：之前的 API 暴露了许多 Elasticsearch server 的内部情况
用手来书写 API - API 在不同的版本中有时并不一致- 需要大量的维护工作（400 多个 endpoints）
没有 JSON/object 映射的集成 - 你需要使用 byte buffers 来自己映射

新的 Java client API 具有一下的优点：

使用代码来生成 API - 基于官方的 Elasticsearch API 正式文档- Java client API 是新一代 Elasticsearch client 的第一个。后续有针对其它的语言发布- 99% 的代码是自动生成的
一个提供更加现代 API 接口的机会 - 流畅的 functional builders- 接近 Elasticsearch JSON 格式的分层 DSL- 到/从和应用程序类的自动映射- 保持 Java 8 的兼容性

安装

如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana 的话，请参阅我之前的文章：

如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch
Kibana：如何在 Linux，MacOS 及 Windows上安装 Elastic 栈中的 Kibana
Elasticsearch：设置 Elastic 账户安全

如果你想在 Elastic Stack 8.0 上试用的话。你可以参阅文章 “Elastic Stack 8.0 安装 - 保护你的 Elastic Stack 现在比以往任何时候都简单”。在本文章中，我们不启用 HTTPS 的访问。你需要查看文章中 “如何配置 Elasticsearch 只带有基本安全” 这个部分。我们为 Elasticsearch 配置基本安全。如果你想访问带有 HTTPS 连接的 Elasticsearch 集群，请参阅文章 “Elasticsearch：使用 Elasticsearch Java client 8.0 来连接带有 HTTPS 的集群”。

展示

在今天的展示中，我将使用 Maven 项目来进行展示尽管 gradle 也可以。为了方便大家的学习，我把我创建的项目上传到 github 上 GitHub - liu-xiao-guo/ElasticsearchJava-search8

首先，我们的 pom.xml 文件如下：

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>ElasticsearchJava-search8</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <elastic.version>8.0.1</elastic.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>co.elastic.clients</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
            <version>${elastic.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.12.3</version>
        </dependency>
        <!-- Needed only if you use the spring-boot Maven plugin -->
        <dependency>
            <groupId>jakarta.json</groupId>
            <artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
            <version>2.0.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

如上所示，我们使用了 8.0.1 的版本。你也可以使用在地址 Maven Central Repository Search 上的最新版本 8.1.1。

接下来，我们创建一个叫做 Product.java 的文件：

Product.java

public class Product {
    private String id;
    private String name;
    private int price;
    public Product() {
    }
    public Product(String id, String name, int price) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.price = price;
    }
    public String getId() {
        return id;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public int getPrice() {
        return price;
    }
    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    public void setPrice(int price) {
        this.price = price;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Product{" +
                "id='" + id + '\'' +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", price=" + price +
                '}';
    }
}

我们再接下来创建 ElasticsearchJava.java 文件：

在上面，代码也非常直接。我们使用如下的代码来连接到 Elasticsearch：

  private static synchronized void makeConnection() {
        // Create the low-level client
        final CredentialsProvider credentialsProvider =
                new BasicCredentialsProvider();
        credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY,
                new UsernamePasswordCredentials("elastic", "password"));
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200))
                .setHttpClientConfigCallback(new RestClientBuilder.HttpClientConfigCallback() {
                    @Override
                    public HttpAsyncClientBuilder customizeHttpClient(
                            HttpAsyncClientBuilder httpClientBuilder) {
                        return httpClientBuilder
                                .setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider);
                    }
                });
        RestClient restClient = builder.build();
        // Create the transport with a Jackson mapper
        ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(
                restClient, new JacksonJsonpMapper());
        // And create the API client
        client = new ElasticsearchClient(transport);
        asyncClient = new ElasticsearchAsyncClient(transport);
    }

在上面，我们使用 elastic 这个超级用户来进行访问。它的密码是 password。这个在实际的使用中，需要根据自己的情况来进行设置。

在下面，我们使用如下的两种格式来写入数据到 products 索引中：

        // Index data to an index products
        Product product = new Product("abc", "Bag", 42);
        IndexRequest<Object> indexRequest = new IndexRequest.Builder<>()
                .index("products")
                .id("abc")
                .document(product)
                .build();
        client.index(indexRequest);
        Product product1 = new Product("efg", "Bag", 42);
        client.index(builder -> builder
                .index("products")
                .id(product1.getId())
                .document(product1)
        );

上述的写入类似于在 Kibana 中输入如下的指令：

PUT products/_doc/abc
{
  "id": "abc",
  "name": "Bag",
  "price": 42
}

我们可以在 Kibana 中进行查看：

GET products/_search

上面的命令显示：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "products",
        "_id" : "abc",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "abc",
          "name" : "Bag",
          "price" : 42
        }
      },
      {
        "_index" : "products",
        "_id" : "efg",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "efg",
          "name" : "Bag",
          "price" : 42
        }
      }
    ]
  }
}

显然我们写入的数据是成功的。

接下来，我使用了如下的两种格式来进行搜索：

       // Search for a data
        TermQuery query = QueryBuilders.term()
                .field("name")
                .value("bag")
                .build();
        SearchRequest request = new SearchRequest.Builder()
                .index("products")
                .query(query._toQuery())
                .build();
        SearchResponse<Product> search =
                client.search(
                        request,
                        Product.class
                );
        for (Hit<Product> hit: search.hits().hits()) {
            Product pd = hit.source();
            System.out.println(pd);
        }
        SearchResponse<Product> search1 = client.search(s -> s
                        .index("products")
                        .query(q -> q
                                .term(t -> t
                                        .field("name")
                                        .value(v -> v.stringValue("bag"))
                                )),
                Product.class);
        for (Hit<Product> hit: search1.hits().hits()) {
            Product pd = hit.source();
            System.out.println(pd);
        }

这个搜索相当于：

GET products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "bag"
      }
    }
  }
}

上面的搜索结果为：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.18232156,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "products",
        "_id" : "abc",
        "_score" : 0.18232156,
        "_source" : {
          "id" : "abc",
          "name" : "Bag",
          "price" : 42
        }
      },
      {
        "_index" : "products",
        "_id" : "efg",
        "_score" : 0.18232156,
        "_source" : {
          "id" : "efg",
          "name" : "Bag",
          "price" : 42
        }
      }
    ]
  }
}

Java 代码输出的结果为：

Product{id='abc', name='Bag', price=42}
Product{id='efg', name='Bag', price=42}
Product{id='abc', name='Bag', price=42}
Product{id='efg', name='Bag', price=42}

我们使用如下的代码来简化一个复杂的 DSL：

        // Splitting complex DSL
        TermQuery termQuery = TermQuery.of(t ->t.field("name").value("bag"));
        SearchResponse<Product> search2 = client.search(s -> s
                .index("products")
                .query(termQuery._toQuery()),
                Product.class
        );
        for (Hit<Product> hit: search2.hits().hits()) {
            Product pd = hit.source();
            System.out.println(pd);
        }

同样上面的输出结果为：

Product{id='abc', name='Bag', price=42}
Product{id='efg', name='Bag', price=42}

我们使用如下的代码：

        // Search by product name
        Query byName = MatchQuery.of(m -> m
                .field("name")
                .query("bag")
        )._toQuery();
        // Search by max price
        Query byMaxPrice = RangeQuery.of(r -> r
                .field("price")
                .gte(JsonData.of(10))
        )._toQuery();
        // Combine name and price queries to search the product index
        SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s
                        .index("products")
                        .query(q -> q
                                .bool(b -> b
                                        .must(byName)
                                        .should(byMaxPrice)
                                )
                        ),
                Product.class
        );
        List<Hit<Product>> hits = response.hits().hits();
        for (Hit<Product> hit: hits) {
            Product product2 = hit.source();
            System.out.println("Found product " + product2.getId() + ", score " + hit.score());
        }

来实现如下的一个搜索：

GET products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "bag"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 10
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

它显示的结果是：

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.287682,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "products",
        "_id" : "abc",
        "_score" : 1.287682,
        "_source" : {
          "id" : "abc",
          "name" : "Bag",
          "price" : 42
        }
      }
    ]
  }
}

而 Java 的输出结果为：

Found product abc, score 1.287682

最后，使用了一个 aggregation：

        // Creating aggregations
        SearchResponse<Void> search3 = client.search( b-> b
                .index("products")
                .size(0)
                .aggregations("price-histo", a -> a
                        .histogram(h -> h
                                .field("price")
                                .interval(20.0)
                        )
                ),
                Void.class
        );
        long firstBucketCount = search3.aggregations()
                .get("price-histo")
                .histogram()
                .buckets().array()
                .get(0)
                .docCount();
        System.out.println("doc count: " + firstBucketCount);
    }

上面的 Void.class 表示在相应中没有文档。我们可以通过如上所示的代码导航聚合的结果：

上面的 aggregation 相当于如下的请求：

GET products/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price-histo": {
      "histogram": {
        "field": "price",
        "interval": 20
      }
    }
  }
}

我们的 Java 代码的输出结果为：

doc count: 2

上面的聚合，我们可以甚至直接使用 JSON 结构的字符串来进行操作：

        String aggstr = "\n" +
           " { \n" +
           "   \"size\": 0, \n" +
           "   \"aggs\": { \n" +
           "     \"price-histo\": {  \n" +
           "       \"histogram\": { \n" +
           "         \"field\": \"price\", \n" +
           "         \"interval\": 20 \n" +
           "       } \n" +
           "     } \n" +
           "   } \n" +
           " } ";
        System.out.println("agg is: " + aggstr  );
        InputStream agg = new ByteArrayInputStream(aggstr.getBytes());
        SearchResponse<Void> searchAgg = client
                .search(b -> b
                        .index("products")
                        .withJson(agg),
                        Void.class
                );
        firstBucketCount = searchAgg.aggregations()
                .get("price-histo")
                .histogram()
                .buckets().array()
                .get(0)
                .docCount();
        System.out.println("doc count: " + firstBucketCount);

上面代码显示的结果和之上的结果是一样的：

doc count: 2

更多阅读，请参阅 “Elasticsearch：使用 Elasticsearch Java client 8.0 来连接带有 HTTPS 的集群”。

标签： elasticsearch 大数据 big data

本文转载自: https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/123839857
版权归原作者 Elastic 中国社区官方博客 所有，如有侵权，请联系我们删除。

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