分布式搜索引擎 -数据聚合 详细项目可见：ElasticSearch-search 学习目标 1.数据聚合 聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如： 什么品牌的手机最受欢迎？ 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？ 这些手机每月的销售情况如何？ 实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。 1.1.聚合的种类 聚合常见的有三类： 桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组 TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组 Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组 度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等 Avg：求平均值 Max：求最大值 Min：求最小值 Stats：同时求max、min、avg、sum等 管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做聚合 注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型 1.2.DSL实现聚合 现在，我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种，其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。 1.2.1.Bucket聚合语法 语法如下： GET /hotel/_search { "size": 0, // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果 "aggs": { // 定义聚合 "brandAgg": { //给聚合起个名字 "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term "field": "brand", // 参与聚合的字段 "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量 } } } } 结果如图： 1.2.2.聚合结果排序 默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。 我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式： GET /hotel/_search { "size": 0, "aggs": { "brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "order": { "_count": "asc" // 按照_count升序排列 }, "size": 20 } } } } 1.2.3.限定聚合范围 默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。 我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可： GET /hotel/_search { "query": { "range": { "price": { "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合 } } }, "size": 0, "aggs": { "brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20 } } } } 这次，聚合得到的品牌明显变少了： 1.2.4.Metric聚合语法 上节课，我们对酒店按照品牌分组，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。 这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。 语法如下： GET /hotel/_search { "size": 0, "aggs": { "brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20 }, "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算 "score_stats": { // 聚合名称 "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等 "field": "score" // 聚合字段，这里是score } } } } } } 这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。 另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序： 1.2.5.小结 aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？ 限定聚合的的文档范围 聚合必须的三要素： 聚合名称 聚合类型 聚合字段 聚合可配置属性有： size：指定聚合结果数量 order：指定聚合结果排序方式 field：指定聚合字段 1.3.RestAPI实现聚合 1.3.1.API语法 聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。 聚合条件的语法： 聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析： 1.3.2.业务需求 需求：搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死，而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的： 分析： 目前，页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的，并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时，搜索结果会跟着变化。 例如：用户搜索“东方明珠”，那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近，因此，城市只能是上海，此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。 也就是说，搜索结果中包含哪些城市，页面就应该列出哪些城市；搜索结果中包含哪些品牌，页面就应该列出哪些品牌。 如何得知搜索结果中包含哪些品牌？如何得知搜索结果中包含哪些城市？ 使用聚合功能，利用Bucket聚合，对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组，就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。 因为是对搜索结果聚合，因此聚合是限定范围的聚合，也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。 查看浏览器可以发现，前端其实已经发出了这样的一个请求： 请求参数与搜索文档的参数完全一致。 返回值类型就是页面要展示的最终结果： 结果是一个Map结构： key是字符串，城市、星级、品牌、价格 value是集合，例如多个城市的名称 1.3.3.业务实现 在cn.wcy.hotel.web包的HotelController中添加一个方法，遵循下面的要求： 请求方式：POST 请求路径：/hotel/filters 请求参数：RequestParams，与搜索文档的参数一致 返回值类型：Map<String, List<String>> 代码： @PostMapping("filters") public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){ return hotelService.getFilters(params); } 这里调用了IHotelService中的getFilters方法，尚未实现。 在cn.wcy.hotel.service.IHotelService中定义新方法： Map<String, List<String>> filters(RequestParams params); 在cn.wcy.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法： @Override public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) { try { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query buildBasicQuery(params, request); // 2.2.设置size request.source().size(0); // 2.3.聚合 buildAggregation(request); // 3.发出请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析结果 Map<String, List<String>> result = new HashMap<>(); Aggregations aggregations = response.getAggregations(); // 4.1.根据品牌名称，获取品牌结果 List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg"); result.put("品牌", brandList); // 4.2.根据品牌名称，获取品牌结果 List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg"); result.put("城市", cityList); // 4.3.根据品牌名称，获取品牌结果 List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg"); result.put("星级", starList); return result; } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } private void buildAggregation(SearchRequest request) { request.source().aggregation(AggregationBuilders .terms("brandAgg") .field("brand") .size(100) ); request.source().aggregation(AggregationBuilders .terms("cityAgg") .field("city") .size(100) ); request.source().aggregation(AggregationBuilders .terms("starAgg") .field("starName") .size(100) ); } private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) { // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果 Terms brandTerms = aggregations.get(aggName); // 4.2.获取buckets List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets(); // 4.3.遍历 List<String> brandList = new ArrayList<>(); for (Terms.Bucket bucket : buckets) { // 4.4.获取key String key = bucket.getKeyAsString(); brandList.add(key); } return brandList; } 2.自动补全 当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图： 这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。 因为需要根据拼音字母来推断，因此要用到拼音分词功能。 2.1.拼音分词器 要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin 安装方式与IK分词器一样，分三步： ​ ①解压 ​ ②上传到虚拟机中，elasticsearch的plugin目录 ​ ③重启elasticsearch ​ ④测试 详细安装步骤可以参考IK分词器的安装过程。 测试用法如下： POST /_analyze { "text": "如家酒店还不错", "analyzer": "pinyin" } 结果： 2.2.自定义分词器 默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。 elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分： character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符 tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等 文档分词时会依次由这三部分来处理文档： 声明自定义分词器的语法如下： PUT /test { "settings": { "analysis": { "analyzer": { // 自定义分词器 "my_analyzer": { // 分词器名称 "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "py" } }, "filter": { // 自定义tokenizer filter "py": { // 过滤器名称 "type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin "keep_full_pinyin": false, "keep_joined_full_pinyin": true, "keep_original": true, "limit_first_letter_length": 16, "remove_duplicated_term": true, "none_chinese_pinyin_tokenize": false } } } }, "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text", "analyzer": "my_analyzer", "search_analyzer": "ik_smart" } } } } 测试： 总结： 如何使用拼音分词器？ ①下载pinyin分词器 ②解压并放到elasticsearch的plugin目录 ③重启即可 如何自定义分词器？ ①创建索引库时，在settings中配置，可以包含三部分 ②character filter ③tokenizer ④filter 拼音分词器注意事项？ 为了避免搜索到同音字，搜索时不要使用拼音分词器 2.3.自动补全查询 elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束： 参与补全查询的字段必须是completion类型。 字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。 比如，一个这样的索引库： // 创建索引库 PUT test { "mappings": { "properties": { "title":{ "type": "completion" } } } } 然后插入下面的数据： // 示例数据 POST test/_doc { "title": ["Sony", "WH-1000XM3"] } POST test/_doc { "title": ["SK-II", "PITERA"] } POST test/_doc { "title": ["Nintendo", "switch"] } 查询的DSL语句如下： // 自动补全查询 GET /test/_search { "suggest": { "title_suggest": { "text": "s", // 关键字 "completion": { "field": "title", // 补全查询的字段 "skip_duplicates": true, // 跳过重复的 "size": 10 // 获取前10条结果 } } } } 2.4.实现酒店搜索框自动补全 现在，我们的hotel索引库还没有设置拼音分词器，需要修改索引库中的配置。但是我们知道索引库是无法修改的，只能删除然后重新创建。 另外，我们需要添加一个字段，用来做自动补全，将brand、suggestion、city等都放进去，作为自动补全的提示。 因此，总结一下，我们需要做的事情包括： 修改hotel索引库结构，设置自定义拼音分词器 修改索引库的name、all字段，使用自定义分词器 索引库添加一个新字段suggestion，类型为completion类型，使用自定义的分词器 给HotelDoc类添加suggestion字段，内容包含brand、business 重新导入数据到hotel库 2.4.1.修改酒店映射结构 代码如下： // 酒店数据索引库 PUT /hotel { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "text_anlyzer": { "tokenizer": "ik_max_word", "filter": "py" }, "completion_analyzer": { "tokenizer": "keyword", "filter": "py" } }, "filter": { "py": { "type": "pinyin", "keep_full_pinyin": false, "keep_joined_full_pinyin": true, "keep_original": true, "limit_first_letter_length": 16, "remove_duplicated_term": true, "none_chinese_pinyin_tokenize": false } } } }, "mappings": { "properties": { "id":{ "type": "keyword" }, "name":{ "type": "text", "analyzer": "text_anlyzer", "search_analyzer": "ik_smart", "copy_to": "all" }, "address":{ "type": "keyword", "index": false }, "price":{ "type": "integer" }, "score":{ "type": "integer" }, "brand":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "city":{ "type": "keyword" }, "starName":{ "type": "keyword" }, "business":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "location":{ "type": "geo_point" }, "pic":{ "type": "keyword", "index": false }, "all":{ "type": "text", "analyzer": "text_anlyzer", "search_analyzer": "ik_smart" }, "suggestion":{ "type": "completion", "analyzer": "completion_analyzer" } } } } 2.4.2.修改HotelDoc实体 HotelDoc中要添加一个字段，用来做自动补全，内容可以是酒店品牌、城市、商圈等信息。按照自动补全字段的要求，最好是这些字段的数组。 因此我们在HotelDoc中添加一个suggestion字段，类型为List<String>，然后将brand、city、business等信息放到里面。 代码如下： package cn.wcy.hotel.pojo; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; @Data @NoArgsConstructor public class HotelDoc { private Long id; private String name; private String address; private Integer price; private Integer score; private String brand; private String city; private String starName; private String business; private String location; private String pic; private Object distance; private Boolean isAD; private List<String> suggestion; public HotelDoc(Hotel hotel) { this.id = hotel.getId(); this.name = hotel.getName(); this.address = hotel.getAddress(); this.price = hotel.getPrice(); this.score = hotel.getScore(); this.brand = hotel.getBrand(); this.city = hotel.getCity(); this.starName = hotel.getStarName(); this.business = hotel.getBusiness(); this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude(); this.pic = hotel.getPic(); // 组装suggestion if(this.business.contains("/")){ // business有多个值，需要切割 String[] arr = this.business.split("/"); // 添加元素 this.suggestion = new ArrayList<>(); this.suggestion.add(this.brand); Collections.addAll(this.suggestion, arr); }else { this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business); } } } 2.4.3.重新导入 重新执行之前编写的导入数据功能，可以看到新的酒店数据中包含了suggestion： 2.4.4.自动补全查询的JavaAPI 之前我们学习了自动补全查询的DSL，而没有学习对应的JavaAPI，这里给出一个示例： 而自动补全的结果也比较特殊，解析的代码如下： 2.4.5.实现搜索框自动补全 查看前端页面，可以发现当我们在输入框键入时，前端会发起ajax请求： 返回值是补全词条的集合，类型为List<String> 1）在cn.wcy.hotel.web包下的HotelController中添加新接口，接收新的请求： @GetMapping("suggestion") public List<String> getSuggestions(@RequestParam("key") String prefix) { return hotelService.getSuggestions(prefix); } 2）在cn.wcy.hotel.service包下的IhotelService中添加方法： List<String> getSuggestions(String prefix); 3）在cn.wcy.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法： @Override public List<String> getSuggestions(String prefix) { try { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion( "suggestions", SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion") .prefix(prefix) .skipDuplicates(true) .size(10) )); // 3.发起请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析结果 Suggest suggest = response.getSuggest(); // 4.1.根据补全查询名称，获取补全结果 CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions"); // 4.2.获取options List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions(); // 4.3.遍历 List<String> list = new ArrayList<>(options.size()); for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) { String text = option.getText().toString(); list.add(text); } return list; } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } 3.数据同步 elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。 3.1.思路分析 常见的数据同步方案有三种： 同步调用 异步通知 监听binlog 3.1.1.同步调用 方案一：同步调用 基本步骤如下： hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据 酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo提供的接口， 3.1.2.异步通知 方案二：异步通知 流程如下： hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息 hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改 3.1.3.监听binlog 方案三：监听binlog 流程如下： 给mysql开启binlog功能 mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中 hotel-demo基于canal监听binlog变化，实时更新elasticsearch中的内容 3.1.4.选择 方式一：同步调用 优点：实现简单，粗暴 缺点：业务耦合度高 方式二：异步通知 优点：低耦合，实现难度一般 缺点：依赖mq的可靠性 方式三：监听binlog 优点：完全解除服务间耦合 缺点：开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高 3.2.实现数据同步 3.2.1.思路 步骤： hotel-admin项目，启动并测试酒店数据的CRUD 声明exchange、queue、RoutingKey 在hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送 在hotel-demo中完成消息监听，并更新elasticsearch中数据 启动并测试数据同步功能 3.2.2.打开项目 运行后，访问 http://localhost:8099 其中包含了酒店的CRUD功能： 3.2.3.声明交换机、队列 MQ结构如图： 1）引入依赖 在hotel-admin、hotel-demo中引入rabbitmq的依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> 2）声明队列交换机名称 在hotel-admin和hotel-demo中的cn.wcy.hotel.constatnts包下新建一个类MqConstants： package cn.wcy.hotel.constatnts; public class MqConstants { /** * 交换机 */ public final static String HOTEL_EXCHANGE = "hotel.topic"; /** * 监听新增和修改的队列 */ public final static String HOTEL_INSERT_QUEUE = "hotel.insert.queue"; /** * 监听删除的队列 */ public final static String HOTEL_DELETE_QUEUE = "hotel.delete.queue"; /** * 新增或修改的RoutingKey */ public final static String HOTEL_INSERT_KEY = "hotel.insert"; /** * 删除的RoutingKey */ public final static String HOTEL_DELETE_KEY = "hotel.delete"; } 3）声明队列交换机 在hotel-demo中，定义配置类，声明队列、交换机： package cn.wcy.hotel.config; import cn.wcy.hotel.constants.MqConstants; import org.springframework.amqp.core.Binding; import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder; import org.springframework.amqp.core.Queue; import org.springframework.amqp.core.TopicExchange; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class MqConfig { @Bean public TopicExchange topicExchange(){ return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false); } @Bean public Queue insertQueue(){ return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true); } @Bean public Queue deleteQueue(){ return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true); } @Bean public Binding insertQueueBinding(){ return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY); } @Bean public Binding deleteQueueBinding(){ return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY); } } 3.2.4.发送MQ消息 在hotel-admin中的增、删、改业务中分别发送MQ消息： 3.2.5.接收MQ消息 hotel-demo接收到MQ消息要做的事情包括： 新增消息：根据传递的hotel的id查询hotel信息，然后新增一条数据到索引库 删除消息：根据传递的hotel的id删除索引库中的一条数据 1）首先在hotel-demo的cn.wcy.hotel.service包下的IHotelService中新增新增、删除业务 void deleteById(Long id); void insertById(Long id); 2）给hotel-demo中的cn.wcy.hotel.service.impl包下的HotelService中实现业务： @Override public void deleteById(Long id) { try { // 1.准备Request DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString()); // 2.发送请求 client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } @Override public void insertById(Long id) { try { // 0.根据id查询酒店数据 Hotel hotel = getById(id); // 转换为文档类型 HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); // 1.准备Request对象 IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()); // 2.准备Json文档 request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON); // 3.发送请求 client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } 3）编写监听器 在hotel-demo中的cn.wcy.hotel.mq包新增一个类： package cn.wcy.hotel.mq; import cn.wcy.hotel.constants.MqConstants; import cn.wcy.hotel.service.IHotelService; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class HotelListener { @Autowired private IHotelService hotelService; /** * 监听酒店新增或修改的业务 * @param id 酒店id */ @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE) public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id){ hotelService.insertById(id); } /** * 监听酒店删除的业务 * @param id 酒店id */ @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE) public void listenHotelDelete(Long id){ hotelService.deleteById(id); } } 4.集群 单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。 海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点 单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ） ES集群相关概念: 集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的 节点。 节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例 分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中 解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。 此处，我们把数据分成3片：shard0、shard1、shard2 主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。 副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。 ​ 数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高了！ 为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做： 首先对数据分片，存储到不同节点 然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份 这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，我们以3分片，每个分片备份一份为例： 现在，每个分片都有1个备份，存储在3个节点： node0：保存了分片0和1 node1：保存了分片0和2 node2：保存了分片1和2 4.1.搭建ES集群 预先安装es 4.2.集群脑裂问题 4.2.1.集群职责划分 elasticsearch中集群节点有不同的职责划分： 默认情况下，集群中的任何一个节点都同时具备上述四种角色。 但是真实的集群一定要将集群职责分离： master节点：对CPU要求高，但是内存要求第 data节点：对CPU和内存要求都高 coordinating节点：对网络带宽、CPU要求高 职责分离可以让我们根据不同节点的需求分配不同的硬件去部署。而且避免业务之间的互相干扰。 一个典型的es集群职责划分如图： 4.2.2.脑裂问题 脑裂是因为集群中的节点失联导致的。 例如一个集群中，主节点与其它节点失联： 此时，node2和node3认为node1宕机，就会重新选主： 当node3当选后，集群继续对外提供服务，node2和node3自成集群，node1自成集群，两个集群数据不同步，出现数据差异。 当网络恢复后，因为集群中有两个master节点，集群状态的不一致，出现脑裂的情况： 解决脑裂的方案是，要求选票超过 ( eligible节点数量 + 1 ）/ 2 才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题 例如：3个节点形成的集群，选票必须超过 （3 + 1） / 2 ，也就是2票。node3得到node2和node3的选票，当选为主。node1只有自己1票，没有当选。集群中依然只有1个主节点，没有出现脑裂。 4.2.3.小结 master eligible节点的作用是什么？ 参与集群选主 主节点可以管理集群状态、管理分片信息、处理创建和删除索引库的请求 data节点的作用是什么？ 数据的CRUD coordinator节点的作用是什么？ 路由请求到其它节点 合并查询到的结果，返回给用户 4.3.集群分布式存储 当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢？ 4.3.1.分片存储测试 插入三条数据： 测试可以看到，三条数据分别在不同分片： 结果： 4.3.2.分片存储原理 elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片： 说明： _routing默认是文档的id 算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量不能修改！ 新增文档的流程如下： 解读： 1）新增一个id=1的文档 2）对id做hash运算，假如得到的是2，则应该存储到shard-2 3）shard-2的主分片在node3节点，将数据路由到node3 4）保存文档 5）同步给shard-2的副本replica-2，在node2节点 6）返回结果给coordinating-node节点 4.4.集群分布式查询 elasticsearch的查询分成两个阶段： scatter phase：分散阶段，coordinating node会把请求分发到每一个分片 gather phase：聚集阶段，coordinating node汇总data node的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户 4.5.集群故障转移 集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点，确保数据安全，这个叫做故障转移。 1）例如一个集群结构如图： 现在，node1是主节点，其它两个节点是从节点。 2）突然，node1发生了故障： 宕机后的第一件事，需要重新选主，例如选中了node2： node2成为主节点后，会检测集群监控状态，发现：shard-1、shard-0没有副本节点。因此需要将node1上的数据迁移到node2、node3：
分布式搜索引擎 ElasticSearch 在昨天的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。 所以今天，我们研究下elasticsearch的数据搜索功能。我们会分别使用DSL和RestClient实现搜索。 学习目标 1.DSL查询文档 elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。 1.1.DSL查询分类 Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括： 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如： match_query multi_match_query 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如： ids range term 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如： geo_distance geo_bounding_box 复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如： bool function_score 查询的语法基本一致： GET /indexName/_search { "query": { "查询类型": { "查询条件": "条件值" } } } 我们以查询所有为例，其中： 查询类型为match_all 没有查询条件 // 查询所有 GET /indexName/_search { "query": { "match_all": { } } } 其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。 1.2.全文检索查询 1.2.1.使用场景 全文检索查询的基本流程如下： 对用户搜索的内容做分词，得到词条 根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id 根据文档id找到文档，返回给用户 比较常用的场景包括： 商城的输入框搜索 百度输入框搜索 例如京东： 因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。 1.2.2.基本语法 常见的全文检索查询包括： match查询：单字段查询 multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件 match查询语法如下： GET /indexName/_search { "query": { "match": { "FIELD": "TEXT" } } } mulit_match语法如下： GET /indexName/_search { "query": { "multi_match": { "query": "TEXT", "fields": ["FIELD1", " FIELD12"] } } } 1.2.3.示例 match查询示例： multi_match查询示例： 可以看到，两种查询结果是一样的，为什么？ 因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索，和根据all字段搜索效果当然一样了。 但是，搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用copy_to，然后单字段查询的方式。 1.2.4.总结 match和multi_match的区别是什么？ match：根据一个字段查询 multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差 1.3.精准查询 精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有： term：根据词条精确值查询 range：根据值的范围查询 1.3.1.term查询 因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。 语法说明： // term查询 GET /indexName/_search { "query": { "term": { "FIELD": { "value": "VALUE" } } } } 示例： 当我搜索的是精确词条时，能正确查询出结果： 但是，当我搜索的内容不是词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到： 1.3.2.range查询 范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。 基本语法： // range查询 GET /indexName/_search { "query": { "range": { "FIELD": { "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于 "lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于 } } } } 示例： 1.3.3.总结 精确查询常见的有哪些？ term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段 range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围 1.4.地理坐标查询 所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询，官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html 常见的使用场景包括： 携程：搜索我附近的酒店 滴滴：搜索我附近的出租车 微信：搜索我附近的人 附近的酒店： 附近的车： 1.4.1.矩形范围查询 矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档： 查询时，需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标，然后画出一个矩形，落在该矩形内的都是符合条件的点。 语法如下： // geo_bounding_box查询 GET /indexName/_search { "query": { "geo_bounding_box": { "FIELD": { "top_left": { // 左上点 "lat": 31.1, "lon": 121.5 }, "bottom_right": { // 右下点 "lat": 30.9, "lon": 121.7 } } } } } 这种并不符合“附近的人”这样的需求，所以我们就不做了。 1.4.2.附近查询 附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。 换句话来说，在地图上找一个点作为圆心，以指定距离为半径，画一个圆，落在圆内的坐标都算符合条件： 语法说明： // geo_distance 查询 GET /indexName/_search { "query": { "geo_distance": { "distance": "15km", // 半径 "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心 } } } 示例： 我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店： 发现共有47家酒店。 然后把半径缩短到3公里： 可以发现，搜索到的酒店数量减少到了5家。 1.5.复合查询 复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种： fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名 bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索 1.5.1.相关性算分 当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。 例如，我们搜索 "虹桥如家"，结果如下： [ { "_score" : 17.850193, "_source" : { "name" : "虹桥如家酒店真不错", } }, { "_score" : 12.259849, "_source" : { "name" : "外滩如家酒店真不错", } }, { "_score" : 11.91091, "_source" : { "name" : "迪士尼如家酒店真不错", } } ] 在elasticsearch中，早期使用的打分算法是TF-IDF算法，公式如下： 在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法，公式如下： TF-IDF算法有一各缺陷，就是词条频率越高，文档得分也会越高，单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限，曲线更加平滑： 小结：elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分，算法由两种： TF-IDF算法 BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法 1.5.2.算分函数查询 根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。 以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。如图： 要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。 1）语法说明 function score 查询中包含四部分内容： 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score) 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数 weight：函数结果是常量 field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果 random_score：以随机数作为函数结果 script_score：自定义算分函数算法 运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括： multiply：相乘 replace：用function score替换query score 其它，例如：sum、avg、max、min function score的运行流程如下： 1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score） 2）根据过滤条件，过滤文档 3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score） 4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。 因此，其中的关键点是： 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改 算分函数：决定函数算分的算法 运算模式：决定最终算分结果 2）示例 需求：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些 翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点： 原始条件：不确定，可以任意变化 过滤条件：brand = "如家" 算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight 运算模式：比如求和 因此最终的DSL语句如下： GET /hotel/_search { "query": { "function_score": { "query": { .... }, // 原始查询，可以是任意条件 "functions": [ // 算分函数 { "filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家 "term": { "brand": "如家" } }, "weight": 2 // 算分权重为2 } ], "boost_mode": "sum" // 加权模式，求和 } } } 测试，在未添加算分函数时，如家得分如下： 添加了算分函数后，如家得分就提升了： 3）小结 function score query定义的三要素是什么？ 过滤条件：哪些文档要加分 算分函数：如何计算function score 加权方式：function score 与 query score如何运算 1.5.3.布尔查询 布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有： must：必须匹配每个子查询，类似“与” should：选择性匹配子查询，类似“或” must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非” filter：必须匹配，不参与算分 比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤： 每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。 需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做： 搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分 其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分 1）语法示例： GET /hotel/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"term": {"city": "上海" }} ], "should": [ {"term": {"brand": "皇冠假日" }}, {"term": {"brand": "华美达" }} ], "must_not": [ { "range": { "price": { "lte": 500 } }} ], "filter": [ { "range": {"score": { "gte": 45 } }} ] } } } 2）示例 需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。 分析： 名称搜索，属于全文检索查询，应该参与算分。放到must中 价格不高于400，用range查询，属于过滤条件，不参与算分。放到must_not中 周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，不参与算分。放到filter中 3）小结 bool查询有几种逻辑关系？ must：必须匹配的条件，可以理解为“与” should：选择性匹配的条件，可以理解为“或” must_not：必须不匹配的条件，不参与打分 filter：必须匹配的条件，不参与打分 2.搜索结果处理 搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。 2.1.排序 elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。 2.1.1.普通字段排序 keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。 语法： GET /indexName/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "FIELD": "desc" // 排序字段、排序方式ASC、DESC } ] } 排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推 示例： 需求描述：酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序 2.1.2.地理坐标排序 地理坐标排序略有不同。 语法说明： GET /indexName/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "_geo_distance" : { "FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点 "order" : "asc", // 排序方式 "unit" : "km" // 排序的距离单位 } } ] } 这个查询的含义是： 指定一个坐标，作为目标点 计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标 到目标点的距离是多少 根据距离排序 示例： 需求描述：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序 提示：获取你的位置的经纬度的方式：https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/ 假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。 2.2.分页 elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果： from：从第几个文档开始 size：总共查询几个文档 类似于mysql中的limit ?, ? 2.2.1.基本的分页 分页的基本语法如下： GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0 "size": 10, // 期望获取的文档总数 "sort": [ {"price": "asc"} ] } 2.2.2.深度分页问题 现在，我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写： GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 990, // 分页开始的位置，默认为0 "size": 10, // 期望获取的文档总数 "sort": [ {"price": "asc"} ] } 这里是查询990开始的数据，也就是 第990~第1000条 数据。 不过，elasticsearch内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条： 查询TOP1000，如果es是单点模式，这并无太大影响。 但是elasticsearch将来一定是集群，例如我集群有5个节点，我要查询TOP1000的数据，并不是每个节点查询200条就可以了。 因为节点A的TOP200，在另一个节点可能排到10000名以外了。 因此要想获取整个集群的TOP1000，必须先查询出每个节点的TOP1000，汇总结果后，重新排名，重新截取TOP1000。 那如果我要查询9900~10000的数据呢？是不是要先查询TOP10000呢？那每个节点都要查询10000条？汇总到内存中？ 当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。 针对深度分页，ES提供了两种解决方案，官方文档： search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。 scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。 2.2.3.小结 分页查询的常见实现方案以及优缺点： from + size： 优点：支持随机翻页 缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000 场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索 after search： 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000） 缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页 场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页 scroll： 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000） 缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的 场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。 2.3.高亮 2.3.1.高亮原理 什么是高亮显示呢？ 我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示： 高亮显示的实现分为两步： 1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如标签 2）页面给标签编写CSS样式 2.3.2.实现高亮 高亮的语法： GET /hotel/_search { "query": { "match": { "FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询 } }, "highlight": { "fields": { // 指定要高亮的字段 "FIELD": { "pre_tags": "", // 用来标记高亮字段的前置标签 "post_tags": "" // 用来标记高亮字段的后置标签 } } } } 注意： 高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。 默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮 如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false 示例： 2.4.总结 查询的DSL是一个大的JSON对象，包含下列属性： query：查询条件 from和size：分页条件 sort：排序条件 highlight：高亮条件 示例： 3.RestClient查询文档 文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括： 1）准备Request对象 2）准备请求参数 3）发起请求 4）解析响应 3.1.快速入门 我们以match_all查询为例 3.1.1.发起查询请求 代码解读： 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等 query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应 这里关键的API有两个，一个是request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能： 另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询： 3.1.2.解析响应 响应结果的解析： elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含： hits：命中的结果 total：总条数，其中的value是具体的总条数值 max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分 hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象 _source：文档中的原始数据，也是json对象 因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下： SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果 SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息 SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组 SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据 3.1.3.完整代码 完整代码如下： @Test void testMatchAll() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL request.source() .query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); } private void handleResponse(SearchResponse response) { // 4.解析响应 SearchHits searchHits = response.getHits(); // 4.1.获取总条数 long total = searchHits.getTotalHits().value; System.out.println("共搜索到" + total + "条数据"); // 4.2.文档数组 SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 4.3.遍历 for (SearchHit hit : hits) { // 获取文档source String json = hit.getSourceAsString(); // 反序列化 HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc); } } 3.1.4.小结 查询的基本步骤是： 创建SearchRequest对象 准备Request.source()，也就是DSL。 ① QueryBuilders来构建查询条件 ② 传入Request.source() 的 query() 方法 发送请求，得到结果 解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析） 3.2.match查询 全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。 因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法： 而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。 完整代码如下： @Test void testMatch() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL request.source() .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家")); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); } 3.3.精确查询 精确查询主要是两者： term：词条精确匹配 range：范围查询 与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。 查询条件构造的API如下： 3.4.布尔查询 布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下： 可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。 完整代码如下： @Test void testBool() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.准备BooleanQuery BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery(); // 2.2.添加term boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州")); // 2.3.添加range boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250)); request.source().query(boolQuery); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); } 3.5.排序、分页 搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。 对应的API如下： 完整代码示例： @Test void testPageAndSort() throws IOException { // 页码，每页大小 int page = 1, size = 5; // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 2.2.排序 sort request.source().sort("price", SortOrder.ASC); // 2.3.分页 from、size request.source().from((page - 1) * size).size(5); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); } 3.6.高亮 高亮的代码与之前代码差异较大，有两点： 查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。 结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果 3.6.1.高亮请求构建 高亮请求的构建API如下： 上述代码省略了查询条件部分，但是大家不要忘了：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。 完整代码如下： @Test void testHighlight() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家")); // 2.2.高亮 request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false)); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); } 3.6.2.高亮结果解析 高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。 因此解析高亮的代码需要额外处理： 代码解读： 第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象 第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值 第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField 第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了 第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果 完整代码如下： private void handleResponse(SearchResponse response) { // 4.解析响应 SearchHits searchHits = response.getHits(); // 4.1.获取总条数 long total = searchHits.getTotalHits().value; System.out.println("共搜索到" + total + "条数据"); // 4.2.文档数组 SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 4.3.遍历 for (SearchHit hit : hits) { // 获取文档source String json = hit.getSourceAsString(); // 反序列化 HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); // 获取高亮结果 Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) { // 根据字段名获取高亮结果 HighlightField highlightField = highlightFields.get("name"); if (highlightField != null) { // 获取高亮值 String name = highlightField.getFragments()[0].string(); // 覆盖非高亮结果 hotelDoc.setName(name); } } System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc); } }
分布式搜索引擎 -- ElasticSearch基础 学习目标 1.初识elasticsearch 1.1.了解ES 1.1.1.elasticsearch的作用 elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容 例如： 在GitHub搜索代码 1.1.2.ELK技术栈 elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域： 而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。 1.1.3.为什么不是其他搜索技术？ 目前比较知名的搜索引擎技术排名： 虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头： 1.1.5.总结 什么是elasticsearch？ 一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能 什么是elastic stack（ELK）？ 是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch 什么是Lucene？ 是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API 1.2.倒排索引 倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。 1.2.1.正向索引 那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引： 如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。 但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下： 1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%" 2）逐行获取数据，比如id为1的数据 3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件 4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1 逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。 1.2.2.倒排索引 倒排索引中有两个非常重要的概念： 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条 创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下： 将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息 因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引 如图： 倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）： 1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。 2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。 3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。 4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。 如图： 虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。 1.2.3.正向和倒排 那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？ 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。 是不是恰好反过来了？ 那么两者方式的优缺点是什么呢？ 正向索引： 优点： 可以给多个字段创建索引 根据索引字段搜索、排序速度非常快 缺点： 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。 倒排索引： 优点： 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快 缺点： 只能给词条创建索引，而不是字段 无法根据字段做排序 1.3.es的一些概念 elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。 1.3.1.文档和字段 elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中： 而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。 1.3.2.索引和映射 索引（Index），就是相同类型的文档的集合。 例如： 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引； 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引； 所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引； 因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。 数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。 1.3.3.mysql与elasticsearch 我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比： MySQL Elasticsearch 说明 Table Index 索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) Row Document 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 Column Field 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） Schema Mapping Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） SQL DSL DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD 是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？ 并不是如此，两者各自有自己的擅长支出： Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性 Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算 因此在企业中，往往是两者结合使用： 对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现 对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性 2.索引库操作 索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。 我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。 2.1.mapping映射属性 mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括： type：字段数据类型，常见的简单类型有： 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址） 数值：long、integer、short、byte、double、float、 布尔：boolean 日期：date 对象：object index：是否创建索引，默认为true analyzer：使用哪种分词器 properties：该字段的子字段 例如下面的json文档： { "age": 21, "weight": 52.1, "isMarried": false, "info": "你长得真可爱", "email": "wcy@wcy.cn", "score": [99.1, 99.5, 98.9], "name": { "firstName": "云", "lastName": "赵" } } 对应的每个字段映射（mapping）： age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器 weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器 isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器 info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器 score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器 name：类型为object，需要定义多个子属性 name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器 name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器 2.2.索引库的CRUD 这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。 2.2.1.创建索引库和映射 基本语法： 请求方式：PUT 请求路径：/索引库名，可以自定义 请求参数：mapping映射 格式： PUT /索引库名称 { "mappings": { "properties": { "字段名":{ "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "字段名2":{ "type": "keyword", "index": "false" }, "字段名3":{ "properties": { "子字段": { "type": "keyword" } } }, // ...略 } } } 示例： PUT /heima { "mappings": { "properties": { "info":{ "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "email":{ "type": "keyword", "index": "falsae" }, "name":{ "properties": { "firstName": { "type": "keyword" } } }, // ... 略 } } } 2.2.2.查询索引库 基本语法： 请求方式：GET 请求路径：/索引库名 请求参数：无 格式： GET /索引库名 示例： 2.2.3.修改索引库 倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。 虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。 语法说明： PUT /索引库名/_mapping { "properties": { "新字段名":{ "type": "integer" } } } 示例： 2.2.4.删除索引库 语法： 请求方式：DELETE 请求路径：/索引库名 请求参数：无 格式： DELETE /索引库名 在kibana中测试： 2.2.5.总结 索引库操作有哪些？ 创建索引库：PUT /索引库名 查询索引库：GET /索引库名 删除索引库：DELETE /索引库名 添加字段：PUT /索引库名/_mapping 3.文档操作 3.1.新增文档 语法： POST /索引库名/_doc/文档id { "字段1": "值1", "字段2": "值2", "字段3": { "子属性1": "值3", "子属性2": "值4" }, // ... } 示例： POST /heima/_doc/1 { "info": "黑马程序员Java讲师", "email": "zy@wcy.cn", "name": { "firstName": "云", "lastName": "赵" } } 响应： 3.2.查询文档 根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。 语法： GET /{索引库名称}/_doc/{id} 通过kibana查看数据： GET /heima/_doc/1 查看结果： 3.3.删除文档 删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除： 语法： DELETE /{索引库名}/_doc/id值 示例： # 根据id删除数据 DELETE /heima/_doc/1 结果： 3.4.修改文档 修改有两种方式： 全量修改：直接覆盖原来的文档 增量修改：修改文档中的部分字段 3.4.1.全量修改 全量修改是覆盖原来的文档，其本质是： 根据指定的id删除文档 新增一个相同id的文档 注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。 语法： PUT /{索引库名}/_doc/文档id { "字段1": "值1", "字段2": "值2", // ... 略 } 示例： PUT /heima/_doc/1 { "info": "你长得真可爱", "email": "wcy@wcy.cn", "name": { "firstName": "云", "lastName": "赵" } } 3.4.2.增量修改 增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。 语法： POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": { "字段名": "新的值", } } 示例： POST /heima/_update/1 { "doc": { "email": "ZhaoYun@wcy.cn" } } 3.5.总结 文档操作有哪些？ 创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 } 查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id 删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id 修改文档： 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 } 增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}} 4.RestAPI ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。官方文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html 其中的Java Rest Client又包括两种： Java Low Level Rest Client Java High Level Rest Client 我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API 4.0.导入Demo工程 4.0.1.导入数据 数据结构如下： CREATE TABLE `tb_hotel` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id', `name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称；例：7天酒店', `address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址；例：航头路', `price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格；例：329', `score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分；例：45，就是4.5分', `brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌；例：如家', `city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市；例：上海', `star_name` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级，从低到高分别是：1星到5星，1钻到5钻', `business` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈；例：虹桥', `latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '纬度；例：31.2497', `longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '经度；例：120.3925', `pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片；例:/img/1.jpg', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 4.0.2.导入项目 tb_hotel.sql 4.0.3.mapping映射分析 创建索引库，最关键的是mapping映射，而mapping映射要考虑的信息包括： 字段名 字段数据类型 是否参与搜索 是否需要分词 如果分词，分词器是什么？ 其中： 字段名、字段数据类型，可以参考数据表结构的名称和类型 是否参与搜索要分析业务来判断，例如图片地址，就无需参与搜索 是否分词呢要看内容，内容如果是一个整体就无需分词，反之则要分词 分词器，我们可以统一使用ik_max_word 来看下酒店数据的索引库结构: PUT /hotel { "mappings": { "properties": { "id": { "type": "keyword" }, "name":{ "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "copy_to": "all" }, "address":{ "type": "keyword", "index": false }, "price":{ "type": "integer" }, "score":{ "type": "integer" }, "brand":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "city":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "starName":{ "type": "keyword" }, "business":{ "type": "keyword" }, "location":{ "type": "geo_point" }, "pic":{ "type": "keyword", "index": false }, "all":{ "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" } } } } 几个特殊字段说明： location：地理坐标，里面包含精度、纬度 all：一个组合字段，其目的是将多字段的值 利用copy_to合并，提供给用户搜索 地理坐标说明： copy_to说明： 4.0.4.初始化RestClient 在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。 分为三步： 1）引入es的RestHighLevelClient依赖： <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> </dependency> 2）因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本： <properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version> </properties> 3）初始化RestHighLevelClient： 初始化的代码如下： RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://ip:9200") )); 这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中： import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; import java.io.IOException; public class HotelIndexTest { private RestHighLevelClient client; @BeforeEach void setUp() { this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://ip:9200") )); } @AfterEach void tearDown() throws IOException { this.client.close(); } } 4.1.创建索引库 4.1.1.代码解读 创建索引库的API如下： 代码分为三步： 1）创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。 2）添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE，让代码看起来更加优雅。 3）发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法。 4.1.2.完整示例 在hotel-demo的cn.wcy.hotel.constants包下，创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量： public class HotelConstants { public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" + " \"mappings\": {\n" + " \"properties\": {\n" + " \"id\": {\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"name\":{\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"copy_to\": \"all\"\n" + " },\n" + " \"address\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"index\": false\n" + " },\n" + " \"price\":{\n" + " \"type\": \"integer\"\n" + " },\n" + " \"score\":{\n" + " \"type\": \"integer\"\n" + " },\n" + " \"brand\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"copy_to\": \"all\"\n" + " },\n" + " \"city\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"copy_to\": \"all\"\n" + " },\n" + " \"starName\":{\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"business\":{\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"location\":{\n" + " \"type\": \"geo_point\"\n" + " },\n" + " \"pic\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"index\": false\n" + " },\n" + " \"all\":{\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" + " }\n" + " }\n" + " }\n" + "}"; } 在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现创建索引： @Test void createHotelIndex() throws IOException { // 1.创建Request对象 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel"); // 2.准备请求的参数：DSL语句 request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON); // 3.发送请求 client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); } 4.2.删除索引库 删除索引库的DSL语句非常简单： DELETE /hotel 与创建索引库相比： 请求方式从PUT变为DELTE 请求路径不变 无请求参数 所以代码的差异，注意体现在Request对象上。依然是三步走： 1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象 2）准备参数。这里是无参 3）发送请求。改用delete方法 在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引： @Test void testDeleteHotelIndex() throws IOException { // 1.创建Request对象 DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel"); // 2.发送请求 client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT); } 4.3.判断索引库是否存在 判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是： GET /hotel 因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走： 1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象 2）准备参数。这里是无参 3）发送请求。改用exists方法 @Test void testExistsHotelIndex() throws IOException { // 1.创建Request对象 GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel"); // 2.发送请求 boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT); // 3.输出 System.err.println(exists ? "索引库已经存在！" : "索引库不存在！"); } 4.4.总结 JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。 索引库操作的基本步骤： 初始化RestHighLevelClient 创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete 准备DSL（ Create时需要，其它是无参） 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete 5.RestClient操作文档 为了与索引库操作分离，我们再次参加一个测试类，做两件事情： 初始化RestHighLevelClient 我们的酒店数据在数据库，需要利用IHotelService去查询，所以注入这个接口 import cn.wcy.hotel.pojo.Hotel; import cn.wcy.hotel.service.IHotelService; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import java.io.IOException; import java.util.List; @SpringBootTest public class HotelDocumentTest { @Autowired private IHotelService hotelService; private RestHighLevelClient client; @BeforeEach void setUp() { this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://ip:9200") )); } @AfterEach void tearDown() throws IOException { this.client.close(); } } 5.1.新增文档 我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。 5.1.1.索引库实体类 数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下： @Data @TableName("tb_hotel") public class Hotel { @TableId(type = IdType.INPUT) private Long id; private String name; private String address; private Integer price; private Integer score; private String brand; private String city; private String starName; private String business; private String longitude; private String latitude; private String pic; } 与我们的索引库结构存在差异： longitude和latitude需要合并为location 因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合： import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; @Data @NoArgsConstructor public class HotelDoc { private Long id; private String name; private String address; private Integer price; private Integer score; private String brand; private String city; private String starName; private String business; private String location; private String pic; public HotelDoc(Hotel hotel) { this.id = hotel.getId(); this.name = hotel.getName(); this.address = hotel.getAddress(); this.price = hotel.getPrice(); this.score = hotel.getScore(); this.brand = hotel.getBrand(); this.city = hotel.getCity(); this.starName = hotel.getStarName(); this.business = hotel.getBusiness(); this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude(); this.pic = hotel.getPic(); } } 5.1.2.语法说明 新增文档的DSL语句如下： POST /{索引库名}/_doc/1 { "name": "Jack", "age": 21 } 对应的java代码如图： 可以看到与创建索引库类似，同样是三步走： 1）创建Request对象 2）准备请求参数，也就是DSL中的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 我们导入酒店数据，基本流程一致，但是需要考虑几点变化： 酒店数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到hotel对象 hotel对象需要转为HotelDoc对象 HotelDoc需要序列化为json格式 因此，代码整体步骤如下： 1）根据id查询酒店数据Hotel 2）将Hotel封装为HotelDoc 3）将HotelDoc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hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试： @Test void testAddDocument() throws IOException { // 1.根据id查询酒店数据 Hotel hotel = hotelService.getById(61083L); // 2.转换为文档类型 HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); // 3.将HotelDoc转json String json = JSON.toJSONString(hotelDoc); // 1.准备Request对象 IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()); // 2.准备Json文档 request.source(json, XContentType.JSON); // 3.发送请求 client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); } 5.2.查询文档 5.2.1.语法说明 查询的DSL语句如下： GET /hotel/_doc/{id} 非常简单，因此代码大概分两步： 准备Request对象 发送请求 不过查询的目的是得到结果，解析为HotelDoc，因此难点是结果的解析。完整代码如下： 可以看到，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。 与之前类似，也是三步走： 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hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试： @Test void testGetDocumentById() throws IOException { // 1.准备Request GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082"); // 2.发送请求，得到响应 GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT); // 3.解析响应结果 String json = response.getSourceAsString(); HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); System.out.println(hotelDoc); } 5.3.删除文档 删除的DSL为是这样的： 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代码应该依然是三步走： 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 3）发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法 在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试： @Test void testDeleteDocument() throws IOException { // 1.准备Request DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083"); // 2.发送请求 client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT); } 5.4.修改文档 5.4.1.语法说明 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 增量修改：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，我们主要关注增量修改。 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hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试： @Test void testUpdateDocument() throws IOException { // 1.准备Request UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083"); // 2.准备请求参数 request.doc( "price", "952", "starName", "四钻" ); // 3.发送请求 client.update(request, RequestOptions.DEFAULT); } 5.5.批量导入文档 案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。 步骤如下： 利用mybatis-plus查询酒店数据 将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc） 利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档 5.5.1.语法说明 批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。 其中提供了一个add方法，用来添加其他请求： 可以看到，能添加的请求包括： 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： 其实还是三步走： 1）创建Request对象。这里是BulkRequest 2）准备参数。批处理的参数，就是其它Request对象，这里就是多个IndexRequest 3）发起请求。这里是批处理，调用的方法为client.bulk()方法 我们在导入酒店数据时，将上述代码改造成for循环处理即可。 5.5.2.完整代码 在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试： @Test void testBulkRequest() throws IOException { // 批量查询酒店数据 List<Hotel> hotels = hotelService.list(); // 1.创建Request BulkRequest request = new BulkRequest(); // 2.准备参数，添加多个新增的Request for (Hotel hotel : hotels) { // 2.1.转换为文档类型HotelDoc HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); // 2.2.创建新增文档的Request对象 request.add(new IndexRequest("hotel") .id(hotelDoc.getId().toString()) .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON)); } // 3.发送请求 client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); } 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 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 解析结果（Get时需要）