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。
在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
在item-service
的DocumentTest
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
在item-service
的DocumentTest
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
在item-service
的DocumentTest
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
在item-service
的DocumentTest
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-service
的DocumentTest
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
Index
、Get
、Update
、Delete
、Bulk
- XXX是
- 准备参数(
Index
、Update
、Bulk
时需要) - 发送请求。
- 调用
RestHighLevelClient#.xxx()
方法,xxx是index
、get
、update
、delete
、bulk
- 调用
- 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
在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。
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