黑马商城 Elasticsearch从入门到部署 RestClient操作文档

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 这篇文章详细介绍了如何使用Java的RestHighLevelClient客户端与Elasticsearch进行文档操作,包括新增、查询、删除、修改文档以及批量导入文档的方法,并提供了相应的代码示例和操作步骤。

Elasticsearch从入门到部署 文档操作 RestAPI

5.RestClient操作文档

索引库准备好以后,就可以操作文档了。为了与索引库操作分离,我们再次创建一个测试类,做两件事情:

  • 初始化RestHighLevelClient
  • 我们的商品数据在数据库,需要利用IHotelService去查询,所以注入这个接口
package com.hmall.item.es;

import com.hmall.item.service.IItemService;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

@SpringBootTest(properties = "spring.profiles.active=local")
public class DocumentTest {

    private RestHighLevelClient client;
    @Autowired
    private IItemService itemService;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

5.1.新增文档

我们需要将数据库中的商品信息导入elasticsearch中,而不是造假数据了。

5.1.1.实体类

索引库结构与数据库结构还存在一些差异,因此我们要定义一个索引库结构对应的实体。

hm-service模块的com.hmall.item.domain.dto包中定义一个新的DTO:

package com.hmall.item.domain.dto;

import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;

import java.time.LocalDateTime;

@Data
@ApiModel(description = "索引库实体")
public class ItemDTO{

    @ApiModelProperty("商品id")
    private String id;

    @ApiModelProperty("商品名称")
    private String name;

    @ApiModelProperty("价格(分)")
    private Integer price;

    @ApiModelProperty("库存数量")
    private Integer stock;

    @ApiModelProperty("商品图片")
    private String image;

    @ApiModelProperty("类目名称")
    private String category;

    @ApiModelProperty("品牌名称")
    private String brand;

    @ApiModelProperty("销量")
    private Integer sold;

    @ApiModelProperty("评论数")
    private Integer commentCount;

    @ApiModelProperty("是否是推广广告,true/false")
    private Boolean isAD;

    @ApiModelProperty("更新时间")
    private LocalDateTime updateTime;
}

5.1.2.API语法

新增文档的请求语法如下:

POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}

对应的JavaAPI如下:

可以看到与索引库操作的API非常类似,同样是三步走:

  • 1)创建Request对象,这里是IndexRequest,因为添加文档就是创建倒排索引的过程
  • 2)准备请求参数,本例中就是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

我们导入商品数据,除了参考API模板“三步走”以外,还需要做几点准备工作:

  • 商品数据来自于数据库,我们需要先查询出来,得到Item对象
  • Item对象需要转为ItemDTO对象
  • ItemDTO需要序列化为json格式

因此,代码整体步骤如下:

  • 1)根据id查询商品数据Item
  • 2)将Item封装为ItemDTO
  • 3)将ItemDTO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

item-serviceDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询商品数据
    Item item = itemService.getById(100002644680L);
    // 2.转换为文档类型
    ItemDTO itemDTO = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDTO.class);
    // 3.将ItemDTO转json
    String doc = JSONUtil.toJsonStr(itemDTO);

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

5.2.查询文档

我们以根据id查询文档为例

5.2.1.语法说明

查询的请求语句如下:

GET /{索引库名}/_doc/{id}

与之前的流程类似,代码大概分2步:

  • 创建Request对象
  • 准备请求参数,这里是无参,直接省略
  • 发送请求

不过查询的目的是得到结果,解析为ItemDTO,还要再加一步对结果的解析。示例代码如下:

可以看到,响应结果是一个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。

其它代码与之前类似,流程如下:

  • 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

item-serviceDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request对象
    GetRequest request = new GetRequest("items").id("100002644680");
    // 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();

    ItemDTO itemDTO = JSONUtil.toBean(json, ItemDTO.class);
    System.out.println("itemDTO = " + itemDTO);
}

5.3.删除文档

删除的请求语句如下:

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2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,直接省略
  • 3)发送请求。因为是删除,所以是client.delete()方法

item-serviceDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@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);
}

5.4.修改文档

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
  • 局部修改: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,我们主要关注局部修改的API即可。

5.4.1.语法说明

局部修改的请求语法如下:

POST /{索引库名}/_update/{id}
{
  "doc": {
    "字段名": "字段值",
    "字段名": "字段值"
  }
}

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

item-serviceDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("items", "100002644680");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
            "price", 58800,
            "commentCount", 1
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5.批量导入文档

在之前的案例中,我们都是操作单个文档。而数据库中的商品数据实际会达到数十万条,某些项目中可能达到数百万条。

我们如果要将这些数据导入索引库,肯定不能逐条导入,而是采用批处理方案。常见的方案有:

  • 利用Logstash批量导入
    • 需要安装Logstash
    • 对数据的再加工能力较弱
    • 无需编码,但要学习编写Logstash导入配置
  • 利用JavaAPI批量导入
    • 需要编码,但基于JavaAPI,学习成本低
    • 更加灵活,可以任意对数据做再加工处理后写入索引库

接下来,我们就学习下如何利用JavaAPI实现批量文档导入。

5.5.1.语法说明

批处理与前面讲的文档的CRUD步骤基本一致:

  • 创建Request,但这次用的是BulkRequest
  • 准备请求参数
  • 发送请求,这次要用到client.bulk()方法

BulkRequest本身其实并没有请求参数,其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。例如:

  • 批量新增文档,就是给每个文档创建一个IndexRequest请求,然后封装到BulkRequest中,一起发出。
  • 批量删除,就是创建N个DeleteRequest请求,然后封装到BulkRequest,一起发出

因此BulkRequest中提供了add方法,用以添加其它CRUD的请求:

可以看到,能添加的请求有:

  • 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:

@Test
void testBulk() throws IOException {
    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备请求参数
    request.add(new IndexRequest("items").id("1").source("json doc1", XContentType.JSON));
    request.add(new IndexRequest("items").id("2").source("json doc2", XContentType.JSON));
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5.2.完整代码

当我们要导入商品数据时,由于商品数量达到数十万,因此不可能一次性全部导入。建议采用循环遍历方式,每次导入1000条左右的数据。

item-serviceDocumentTest测试类中,编写单元测试:

@Test
void testLoadItemDocs() throws IOException {
    // 分页查询商品数据
    int pageNo = 1;
    int size = 1000;
    while (true) {
        Page<Item> page = itemService.lambdaQuery().eq(Item::getStatus, 1).page(new Page<Item>(pageNo, size));
        // 非空校验
        List<Item> items = page.getRecords();
        if (CollUtils.isEmpty(items)) {
            return;
        }
        log.info("加载第{}页数据,共{}条", pageNo, items.size());
        // 1.创建Request
        BulkRequest request = new BulkRequest("items");
        // 2.准备参数,添加多个新增的Request
        for (Item item : items) {
            // 2.1.转换为文档类型ItemDTO
            ItemDTO itemDTO = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDTO.class);
            // 2.2.创建新增文档的Request对象
            request.add(new IndexRequest()
                            .id(itemDTO.getId())
                            .source(JSONUtil.toJsonStr(itemDTO), XContentType.JSON));
        }
        // 3.发送请求
        client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);

        // 翻页
        pageNo++;
    }
}

5.6.小结

文档操作的基本步骤:

  • 初始化RestHighLevelClient
  • 创建XxxRequest。
    • XXX是IndexGetUpdateDeleteBulk
  • 准备参数(IndexUpdateBulk时需要)
  • 发送请求。
    • 调用RestHighLevelClient#.xxx()方法,xxx是indexgetupdatedeletebulk
  • 解析结果(Get时需要)

6.作业

6.1.服务拆分

搜索业务并发压力可能会比较高,目前与商品服务在一起,不方便后期优化。

需求:创建一个新的微服务,命名为search-service,将搜索相关功能抽取到这个微服务中

6.2.商品查询接口

item-service服务中提供一个根据id查询商品的功能,并编写对应的FeignClient

6.3.数据同步

每当商品服务对商品实现增删改时,索引库的数据也需要同步更新。

提示:可以考虑采用MQ异步通知实现。

非常感谢您阅读到这里,创作不易!如果这篇文章对您有帮助,希望能留下您的点赞**👍 关注**💖 收藏 💕**评论💬感谢支持!!!**

听说 三连能够给人 带来好运!更有可能年入百w,进入大厂,上岸

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
1月前
|
存储 Java API
Elasticsearch 7.8.0从入门到精通
这篇文章详细介绍了Elasticsearch 7.8.0的安装、核心概念(如正排索引和倒排索引)、RESTful风格、各种索引和文档操作、条件查询、聚合查询以及在Spring Boot中整合Elasticsearch的步骤和示例。
117 1
Elasticsearch 7.8.0从入门到精通
|
2月前
|
数据可视化 Java Windows
Elasticsearch入门-环境安装ES和Kibana以及ES-Head可视化插件和浏览器插件es-client
本文介绍了如何在Windows环境下安装Elasticsearch(ES)、Elasticsearch Head可视化插件和Kibana,以及如何配置ES的跨域问题,确保Kibana能够连接到ES集群,并提供了安装过程中可能遇到的问题及其解决方案。
Elasticsearch入门-环境安装ES和Kibana以及ES-Head可视化插件和浏览器插件es-client
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
浅谈Elasticsearch的入门与实践
本文主要围绕ES核心特性:分布式存储特性和分析检索能力,介绍了概念、原理与实践案例,希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。
|
1月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-168 Elasticsearch 单机云服务器部署运行 详细流程
大数据-168 Elasticsearch 单机云服务器部署运行 详细流程
53 2
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongodb、minio详细教程,拉取镜像、运行容器
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
|
2月前
|
JSON 自然语言处理 算法
ElasticSearch基础2——DSL查询文档,黑马旅游项目查询功能
DSL查询文档、RestClient查询文档、全文检索查询、精准查询、复合查询、地理坐标查询、分页、排序、高亮、黑马旅游案例
ElasticSearch基础2——DSL查询文档,黑马旅游项目查询功能
|
2月前
|
JSON 自然语言处理 数据库
ElasticSearch基础1——索引和文档。Kibana,RestClient操作索引和文档+黑马旅游ES库导入
概念、ik分词器、倒排索引、索引和文档的增删改查、RestClient对索引和文档的增删改查
ElasticSearch基础1——索引和文档。Kibana,RestClient操作索引和文档+黑马旅游ES库导入
|
2月前
|
JSON 监控 Java
Elasticsearch 入门:搭建高性能搜索集群
【9月更文第2天】Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 风格的搜索和分析引擎,基于 Apache Lucene 构建。它能够处理大量的数据,提供快速的搜索响应。本教程将指导你如何从零开始搭建一个基本的 Elasticsearch 集群,并演示如何进行简单的索引和查询操作。
208 3
|
3月前
|
存储 搜索推荐 API
探究:Elasticsearch 文档的 _id 是 Lucene 的 docid 吗?
【8月更文挑战第31天】在深入探索Elasticsearch(简称ES)这一强大的搜索引擎时,了解其底层存储机制——特别是与Lucene的关系,对于优化查询性能、设计高效的数据模型至关重要。其中,一个常见且容易引发误解的问题便是:Elasticsearch中文档的_id字段是否直接等同于Lucene的docid?本文将通过图文并茂的方式,详细剖析这一问题,帮助读者理解两者之间的微妙关系。
83 0
|
3月前
|
Kubernetes 容器 Perl
k8s 部署 elasticsearch 单节点
k8s 部署 elasticsearch 单节点