ElasticSearch（二）【基本操作以及集成 SpringBoot】

启动 elasticsearch（脚本）、kibana（bat脚本） 和 elasticsearch-head-master（npm run start）

1、RESTful 风格

1.1、索引类基本操作

1.1.1、创建索引

PUT /索引名/类型名/文档id
{请求体}

在 elasticsearch-head-master 查看：

可以看到，索引 test1 被成功创建了 ，查看数据：

1.1.2、基本数据类型

• 字符串类型
  text、keyword
• 数值类型
  long、integer、short、byte、double、float、half float、scaled float
• 日期类型
  date
• 布尔值类型
  boolean
• 二进制类型
  binary

创建索引的时候可以不指定索引规则（字段类型），es 会自动判断（只不过有时候可能判断错误）

1.1.3、创建索引时指定字段类型

下面，我们创建一个索引，并指定索引规则：

1.1.4、获得索引规则信息

语法：

# 获得索引信息
GET 索引
# 获得文档信息
GET 索引/类型/文档id

1.1.5、修改数据

1）使用 PUT 覆盖

修改 /test1/type1/1 中的 age 属性为 18：

这种方法的一个缺点是，我们在覆盖的过程中可能会不小心漏掉一些字段，导致数据丢失。

2）POST 更新文档

修改  /test1/type1/1 的 name 属性为 "燕双鹰"

1.1.6、删除索引

删除 test2 索引：

DELETE test2

1.2、文档操作

1.2.1、基本操作

1、PUT 插入数据

PUT /lyh/user/1
{"name": "李大喜","age": 25,"desc": "只想做农民","tags": ["半人半鬼","神枪第一"]
}PUT /lyh/user/2
{"name": "谢永强","age": 20,"desc": "那啥，我去趟果园","tags": ["窝囊强","果园天尊"]
}
PUT /lyh/user/3
{"name": "曾泰","age": 45,"desc": "大人真乃神人也","tags": ["舔灵"]
}

2、GET 查询数据

3、更新数据

4、普通文档查询

GET /lyh/user/1

5、条件查询

1.2.2、复杂查询

        对比上面普通 GET 查询和条件查询可以看到，使用条件查询时返回的 JSON 中有一个 _score 字段，它代表的是匹配度，也就是权重，因为 es 返回的是权重最高的数据。

 score（权重）

设置投影

排序

因为原本是按照权重排序的，但是这里使用了 age 作为排序字段，所以 _score 字段为 null

分页查询

条件过滤查询（bool）

and （must）

or （should）

not（must_not）

 可以看到，这里过滤出了 age 不等于 25 的和姓名不是 "谢" （这里的 "谢" 指的是分词器分词后所包含的）的记录。

range（filter）

上面，我们过滤出了所有 age >= 20 并且 <= 30 的记录

匹配多个条件

精确查询

term 查询是直接通过倒排索引进行精确查询的，区别于上面我们只用的 match：

• term 是精确查询
• match 会使用分词器

text 类型会被分词器解析，而 keyword 类型不会被分词器解析

测试 keyword 分词：

可以看到，使用 keyword 分词器不会把文本分开；

测试默认标准分词器

可以看到，使用默认标准的分词器是会把文本完全拆开的，这也是上面为什么我们可以模糊匹配的原因；

查询类型为 text 的 name 字段： 

查询字段类型为 keyword 的 desc 字段： 

所以结论就是：keyword 类型的字段不会被分词器解析。

下面我们对比一下精确查询和普通查询的区别：

我们的 test2 索引中只有两条记录（name 分别为 "数据开发工程师" 和 "数据平台开发工程师"）可以看到，当使用精确查询的时候，查询 "数据" 是查不出来的，这是因为精确查询默认会使用分词器，而标准的分词器是不支持中文的，它会把每一个中文都当做一个词，所以上面当查询 "数" 的时候才可以查出来。

可以看到，当使用普通匹配查询时， 就可以查询出所有包含该词的所有记录；

高亮查询

可以看到，查询出来的结果中的匹配字段被加上了 html 标签，我们也可以自定义这个标签：

1.3、ES 集成 SpringBoot

1.3.1、ES 配置类 

@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {// <bean id="restHighLevelClient" class="org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient">@Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient(){return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost",9200,"http")));}}

1.3.2、创建索引 

@SpringBootTest
class EsApiApplicationTests {@Autowiredprivate RestHighLevelClient client;// 索引创建@Testvoid testCreateIndex() throws IOException {// 1. 创建索引请求CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("lyh_index");// 2. 执行请求,返回响应CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(createIndexResponse);}
}

执行结果：

可以看到，成功创建了一个索引（没有任何字段）

1.3.3、判断索引是否存在

// 判断索引是否存在@Testvoid testGetIndex() throws IOException {GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("lyh_index");boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);}

1.3.4、删除索引

// 删除索引@Testvoid testDeleteIndex() throws IOException {DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("lyh_index");AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(delete.isAcknowledged());}

1.3.5、创建文档

创建 Student 类： 

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Component
public class Student {private String name;private int age;
}

 导入 fastjson 并测试：

//  测试添加文档@Testvoid testAddDocument() throws IOException {Student student = new Student("李元芳",20);IndexRequest request = new IndexRequest("lyh_index");// 索引规则request.id("1");request.timeout("1s");// 放入请求request.source(JSONValue.toJSONString(student), XContentType.JSON);// 获取响应结果IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(indexResponse.toString());System.out.println(indexResponse.status());}

上面的代码相当于：

PUT /lyh_index/_doc/1
{"name": "李元芳","age": 20
}

  执行结果：

1.3.5、判断文档是否存在

    @Testvoid testExists() throws IOException {// 相当于 GET /lyh_index/_doc/1GetRequest getRequest = new GetRequest("lyh_index","1");boolean exists = client.exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists); }

1.3.6、获取文档内容

    @Testvoid testGetDocument() throws IOException {// 相当于 GET /lyh_index/_doc/1GetRequest getRequest = new GetRequest("lyh_index","1");GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(getResponse.getSourceAsString());System.out.println(getResponse);}

执行结果：

{"name":"李元芳","age":20}
{"_index":"lyh_index","_type":"_doc","_id":"1","_version":1,"_seq_no":0,"_primary_term":1,"found":true,"_source":{"name":"李元芳","age":20}}

1.3.7、更新文档内容

    @Testvoid testUpdateDocument() throws IOException {UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("lyh_index","1");updateRequest.timeout("1s");Student student = new Student("狄如燕", 20);updateRequest.doc(JSONValue.toJSONString(student),XContentType.JSON);client.update(updateRequest,RequestOptions.DEFAULT);}

执行结果： 

1.3.8、删除文档

    @Testvoid testDeleteDocument() throws IOException {DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("lyh_index", "2");deleteRequest.timeout("1s");DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(deleteResponse.status());}

1.3.9、批量导入数据

    @Testvoid testBulkRequest() throws IOException {BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();bulkRequest.timeout("10s");ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();students.add(new Student("谢永强",20));students.add(new Student("谢小梅",25));students.add(new Student("谢广坤",50));students.add(new Student("刘能",51));students.add(new Student("赵四",48));students.add(new Student("王老七",52));students.add(new Student("刘英",21));for(int i=0;i<students.size();i++){bulkRequest.add(new IndexRequest("lyh_index").id(""+(i+1)).source(JSONValue.toJSONString(students.get(i)),XContentType.JSON));BulkResponse bulk = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(bulk.status());}}