……

Elasticsearch从入门到实战

一 概述

1.1 什么是搜索？

  百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象）。百度 != 搜索
  • 1）互联网的搜索：电商网站、招聘网站、新闻网站、各种 app。
  • 2）IT 系统的搜索：OA 软件、办公自动化软件、会议管理、日程管理、项目管理。
  搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息

1.2 如果用数据库做搜索会怎么样？


用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。

1.3 什么是全文检索和 Lucene？

  1）全文检索，倒排索引
  全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。
  


  2）lucene
  就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用 java 开发的时候，引入 lucene jar，然后基于 lucene 的 api 进行去进行开发就可以了。

 

1.4 什么是 Elasticsearch？

  Elasticsearch，基于 lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的 restful api 接口、java api 接口（还有其他语言的 api 接口）。
  关于 elasticsearch 的一个传说，有一个程序员失业了，陪着自己老婆去英国伦敦学习厨师课程。程序员在失业期间想给老婆写一个菜谱搜索引擎，觉得 lucene 实在太复杂了，就开发了一个封装了 lucene 的开源项目--Compass。后来程序员找到了工作，是做分布式的高性能项目的，觉得 Compass 不够，就写了 Elasticsearch，让 lucene 变成分布式的系统。
  Elasticsearch 是一个实时分布式搜索和分析引擎。它用于全文搜索、结构化搜索、数据分析。
  全文检索：将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
  结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，如：select * from products where category_id='日化用品'
  数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些？新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些？

1.5 Elasticsearch 的适用场景

• 1）维基百科，类似百度百科，比如：牙膏，牙膏的维基百科，全文检索、高亮、搜索推荐。
• 2）The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击、浏览、收藏、评论）+ 社交网络数据（对某某新闻的相关看法）；数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好、坏、热门、垃圾、鄙视、崇拜等）。
• 3）Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT 问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答；全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案。
• 4）GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码。
• 5）国内：站内搜索（电商、招聘、门户 等等）；IT 系统搜索（OA、CRM、ERP 等等）；数据分析（ES 热门的一个使用场景）。

1.6 Elasticsearch 的特点

• 1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理 PB 级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司。
• 2）Elasticsearch 不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的 ES；比如：lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）。
• 3）对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接 3 分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂。
• 4）数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务、还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索、同义词处理、相关度排名、复杂数据分析、海量数据的近实时处理；Elasticsearch 作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不能提供的很多功能。

1.7 Elasticsearch 的核心概念

1.7.1 近实时

  近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于 es 执行搜索和分析可以达到秒级。

1.7.2 Cluster（集群）

  集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是 elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。

1.7.3 Node（节点）

  集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为 “elasticsearch” 的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成一个 elasticsearch 集群。

1.7.4 Index（索引 --> 数据库）

  索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引、商品分类索引、订单索引，索引有一个名称。一个 index 包含很多 document，一个 index 就代表了一类类似的或者相同的 document。比如说建立一个 product index(商品索引)，里面可能就存放了所有的商品数据，即所有的商品 document。

1.7.5 Type（类型 --> 表）

  每个索引里都可以有一个或多个 type，type 是 index 中的一个逻辑数据分类，一个 type 下的 document 都有相同的 field。比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据 type、博客数据 type、评论数据 type。
  商品 index，里面存放了所有的商品数据，即商品 document。
  但是商品分很多种类，每个种类的 document 的 field 可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊 field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊 field。
  例如：type：日化商品type、电器商品 type、生鲜商品 type
  日化商品 type：product_id, product_name, product_desc, category_id, category_name
  电器商品 type：product_id, product_name, product_desc, category_id, category_name, service_period
  生鲜商品 type：product_id, product_name, product_desc, category_id, category_name, eat_period
  每一个 type 里面，都会包含一堆 document。如下：

电器商品 type

{
  "product_id": "1",
  "product_name": "长虹电视机",
  "product_desc": "4k高清",
  "category_id": "3",
  "category_name": "电器",
  "service_period": "1年"
}

生鲜商品 type

{
  "product_id": "2",
  "product_name": "基围虾",
  "product_desc": "纯天然，冰岛产",
  "category_id": "4",
  "category_name": "生鲜",
  "eat_period": "7天"
}

1.7.6 Document（文档 --> 行）

  文档是 es 中的最小数据单元，一个 document 可以是一条客户数据、一条商品分类数据、一条订单数据，通常用 JSON 数据结构表示，每个 index 下的 type 中，都可以去存储多个 document。

1.7.7 Field（字段 --> 列）

  Field 是 Elasticsearch 的最小单位。一个 document 里面有多个 field，每个 field 就是一个数据字段。

1.7.8 Mapping（映射 --> 约束）

  数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。
  这样就创建了一个名为 blog 的 Index。Type 不用单独创建，在创建 Mapping 时指定就可以。Mapping 用来定义 Document 中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性。创建 Mapping 的代码示例如下：

client.indices.putMapping({
    index : 'blog',
    type : 'article',
    body : {
        article: {
            properties: {
                id: {
                    type: 'string',
                    analyzer: 'ik',
                    store: 'yes',
                },
                title: {
                    type: 'string',
                    analyzer: 'ik',
                    store: 'no',
                },
                content: {
                    type: 'string',
                    analyzer: 'ik',
                    store: 'yes',
                }
            }
        }
    }
});

1.7.9 Elasticsearch 与数据库的类比

1.7.10 ES 存入数据和搜索数据机制

二 快速入门

2.1 安装包下载

1）Elasticsearch官网： https://www.elastic.co/products/elasticsearch


点击 Download

点击 past releases 我们选择 5.2.2 Linux 版本的。

补充：ELK简介以及新旧版架构介绍

2.2 安装 Elasticsearch（单节点 Linux 环境）

注意：因为 Elasticsearch 是基于 java 写的，所以它的运行环境中需要 java 的支持，在 Linux 下执行命令：java -version，检查 Jar 包是否安装。安装 java 版本至少是 1.8 以上。

Step0：将 elasticsearch-5.2.2.tar.gz 上传至 Linux 的 /opt/software 目录下

Step1：解压 elasticsearch-5.2.2.tar.gz 到/opt/module 目录下

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxf elasticsearch-5.2.2.tar.gz -C /opt/module/

Step2：在 /opt/module/elasticsearch-5.2.2 路径下创建 data 和 logs 文件夹

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]$ mkdir data
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]$ mkdir logs

Step3：修改配置文件 /opt/module/elasticsearch-5.2.2/config/elasticsearch.yml

[atguigu@hadoop102 config]$ pwd
/opt/module/elasticsearch-5.2.2/config
[atguigu@hadoop102 config]$ vim elasticsearch.yml

elasticsearch.yml

# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
cluster.name: my-application
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
node.name: node-102
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
path.data: /opt/module/elasticsearch-5.2.2/data
path.logs: /opt/module/elasticsearch-5.2.2/logs
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
network.host: 192.168.25.102
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["hadoop102"]

文件详解如下：

(1) cluster.name
    如果要配置集群需要两个节点上的 elasticsearch 配置的 cluster.name 相同，都启动可以自动组成集群。
    这里如果不改 cluster.name 则默认是 cluster.name=my-application。
(2) node.name 
    随意取但是集群内的各节点不能相同。
(3) 修改后的每行前面不能有空格，修改后的 “:” 后面必须有一个空格。
(4) bootstrap.memory_lock 和 bootstrap.system_call_filter 需要配置成 false，否则初始化会报错！

Step4：配置 linux 系统环境（参考：http://blog.csdn.net/satiling/article/details/59697916）
(1) 切换到 root 用户，编辑 limits.conf 添加类似如下内容

[root@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]# vim /etc/security/limits.conf
添加如下内容:

* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096

(2) 切换到 root 用户，进入 limits.d 目录下修改配置文件。

[root@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]# vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
修改如下内容：

* soft nproc 1024
#修改为
* soft nproc 2048

(3) 切换到 root 用户，修改配置 sysctl.conf

[root@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]# vim /etc/sysctl.conf 
添加下面配置：

vm.max_map_count=655360

并执行命令：
[root@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]# sysctl -p

然后，重新启动 elasticsearch，即可启动成功。

Step5：启动集群，注意：要切回 atguigu 用户启动集群，否则会报错！

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]$ bin/elasticsearch

Step6：两种方式测试集群
方式一：重新开启一个会话窗口，输入命令：curl http://hadoop102:9200

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-5.2.2]$ curl http://hadoop102:9200
{
  "name" : "node-102",
  "cluster_name" : "my-application",
  "cluster_uuid" : "yb29ijbJQ2mBzCHTOjyUGw",
  "version" : {
    "number" : "5.2.2",
    "build_hash" : "f9d9b74",
    "build_date" : "2017-02-24T17:26:45.835Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.4.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

方式二：通过浏览器查看：http://hadoop102:9200/

Step7：停止集群

kill -9 进程号

2.3 安装 Elasticsearch（多节点集群 Linux 环境）

略

2.4 Elasticsearch head 插件安装

Step1：下载 elasticsearch-head 插件
  https://github.com/mobz/elasticsearch-head
  elasticsearch-head-master.zip

Step2：nodejs 官网下载安装包
  https://nodejs.org/dist/
  node-v6.9.2-linux-x64.tar.xz

Step3：将 elasticsearch-head-master.zip 和 node-v6.9.2-linux-x64.tar.xz 都上传到 Linux 的 /opt/software 目录下

Step4：安装nodejs

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxf node-v6.9.2-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

Step5：切换到 root 用户，配置 nodejs 环境变量

[root@hadoop102 software]# vim /etc/profile

#NODE_HOME
export NODE_HOME=/opt/module/node-v6.9.2-linux-x64
export PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin

[root@hadoop102 software]# source /etc/profile

Step6：查看 node 和 npm 版本

[root@hadoop102 software]# node -v
v6.9.2

[root@hadoop102 software]# npm -v
3.10.9

Step7：切换到 atguigu 用户，解压 head 插件到 /opt/module 目录下

[atguigu@hadoop102 software]$ unzip elasticsearch-head-master.zip -d /opt/module/

Step8：查看当前 head 插件目录下有无 node_modules/grunt 目录，没有的话，执行命令创建：

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ npm install grunt --save

Step9：安装 head 插件：

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

Step10：安装 grunt：

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ npm install -g grunt-cli

Step11：编辑 Gruntfile.js

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ vim Gruntfile.js

在文件93行添加 hostname: '0.0.0.0',
options: {
        hostname: '0.0.0.0',
        port: 9100,
        base: '.',
        keepalive: true
      }

Step12：检查 head 根目录下是否存在 base 文件夹，如果没有，就创建 base 文件夹，然后将 _site 目录下的 base 文件夹及其内容复制到 head 根目录下

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ mkdir base
[atguigu@hadoop102 _site]$ cp base/* ../base/

Step13：启动 grunt server：

[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ grunt server -d
Running "connect:server" (connect) task
[D] Task source: /opt/module/elasticsearch-head-master/node_modules/grunt-contrib-connect/tasks/connect.js
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100

如果提示 grunt 的模块没有安装：
Local Npm module “grunt-contrib-clean” not found. Is it installed? 
Local Npm module “grunt-contrib-concat” not found. Is it installed? 
Local Npm module “grunt-contrib-watch” not found. Is it installed? 
Local Npm module “grunt-contrib-connect” not found. Is it installed? 
Local Npm module “grunt-contrib-copy” not found. Is it installed? 
Local Npm module “grunt-contrib-jasmine” not found. Is it installed? 
Warning: Task “connect:server” not found. Use –force to continue. 

执行以下命令： 
npm install grunt-contrib-clean -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-concat -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-watch -registry=https://registry.npm.taobao.org 
npm install grunt-contrib-connect -registry=https://registry.npm.taobao.org
npm install grunt-contrib-copy -registry=https://registry.npm.taobao.org 
npm install grunt-contrib-jasmine -registry=https://registry.npm.taobao.org

最后一个模块可能安装不成功，但是不影响使用。

再次重新启动 grunt server，启动成功

Step14：浏览器访问 head 插件：http://hadoop102:9100

Step15：启动集群插件后发现【集群健康值：未连接】
在 /opt/module/elasticsearch-5.2.2/config 路径下修改配置文件 elasticsearch.yml，在文件末尾增加：

[atguigu@hadoop102 config]$ pwd
/opt/module/elasticsearch-5.2.2/config
[atguigu@hadoop102 config]$ vim elasticsearch.yml

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

再次重新启动 elasticsearch，然后再次重新启动 grunt server。
浏览器再次访问 head 插件：http://hadoop102:9100，成功截图如下：

Step16：关闭插件服务

ctrl+c
[atguigu@hadoop102 elasticsearch-head-master]$ netstat -lntp | grep 9100
tcp        0      0 192.168.25.102:9100          0.0.0.0:*                   LISTEN      6070/grunt

三 Java API 操作

  Elasticsearch 的 Java 客户端非常强大；它可以建立一个嵌入式实例并在必要时运行管理任务。
  运行一个 Java 应用程序和 Elasticsearch 时，有两种操作模式可供使用。该应用程序可在 Elasticsearch 集群中扮演更加主动或更加被动的角色。在更加主动的情况下（称为 Node Client），应用程序实例将从集群接收请求，确定哪个节点应处理该请求，就像正常节点所做的一样。（应用程序甚至可以托管索引和处理请求。）另一种模式称为 Transport Client，它将所有请求都转发到另一个 Elasticsearch 节点，由后者来确定最终目标。

3.1 API 基本操作

3.1.1 操作环境准备

1）创建 maven 工程（不使用骨架的方式）


2）添加 pom.xml 文件 
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>5.2.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>transport</artifactId>
            <version>5.2.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.9.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

3）等待依赖的 jar 包下载完成
当直接在 Elasticsearch 建立文档对象时，如果索引不存在的，默认会自动创建，映射采用默认方式 。

3.1.2 获取 Transport Client

（1）ElasticSearch 服务默认端口 9300。
（2）ElasticSearch Web 管理平台默认端口 9200。

    private TransportClient client;

    @SuppressWarnings({ "unchecked" })
    @Before // 表示先执行这个方法
    public void getClient() throws UnknownHostException {
        // 1、获取客户端对象，设置连接的集群名称
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();
        client = new PreBuiltTransportClient(settings);
        // 2、连接集群
        client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("hadoop102"), 9300));
        // 3、打印集群名称
        System.out.println(client.toString());
    }

3.1.3 创建索引

1）源代码

    @Test
    public void createIndex() {
        // 1、创建索引（indices 指数）
        client.admin().indices().prepareCreate("blog").get();
        // 2、关闭连接
        client.close();
    }

2）查看结果

{"blog":{"aliases":{},"mappings":{},"settings":{"index":{"creation_date":"1507466730030","number_of_shards":"5","number_of_replicas":"1","uuid":"lec0xYiBSmStspGVa6c80Q","version":{"created":"5060299"},"provided_name":"blog"}}}}

3.1.4 删除索引

1）源代码

    @Test
    public void deleteIndex(){
        // 1、删除索引
        client.admin().indices().prepareDelete("blog").get();
        // 2、关闭连接
        client.close();
    }

2）查看结果
浏览器查看http://hadoop102:9200/blog
没有blog索引了。

{"error":{"root_cause":[{"type":"index_not_found_exception","reason":"no such index","resource.type":"index_or_alias","resource.id":"bolg","index_uuid":"_na_","index":"bolg"}],"type":"index_not_found_exception","reason":"no such index","resource.type":"index_or_alias","resource.id":"bolg","index_uuid":"_na_","index":"bolg"},"status":404}

3.1.5 新建文档（源数据是手写的 json 串）

当直接在 ElasticSearch 建立文档对象时，如果索引不存在的，默认会自动创建，映射采用默认方式。
1）源代码

    @Test
    public void createIndexByJson() throws UnknownHostException {
        // 1、文档数据准备
        String json = "{" + "\"id\":\"1\"," + "\"title\":\"基于Lucene的搜索服务器\","
                + "\"content\":\"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口\"" + "}";
        // 2、创建文档
        IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "1").setSource(json).execute().actionGet();
        // 3、打印返回的结果
        System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
        System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
        System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
        System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
        System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
        // 4、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果


浏览器结果

3.1.6 新建文档（源数据是以 map 方式添加的键值对）

1）源代码

    @Test
    public void createIndexByMap() {
        // 1、文档数据准备
        Map<String, Object> json = new HashMap<String, Object>();
        json.put("id", "2");
        json.put("title", "基于Lucene的搜索服务器");
        json.put("content", "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
        // 2、创建文档
        IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "2").setSource(json).execute().actionGet();
        // 3、打印返回的结果
        System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
        System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
        System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
        System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
        System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
        // 4、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果


浏览器结果

3.1.7 新建文档（源数据是通过 es 构建器构建的数据）

1）源代码

    @Test
    public void createIndexByBuilder() throws Exception {
        // 1、通过 es 自带的帮助类，来构建 json 数据
        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
                .field("id", "3")
                .field("title", "基于Lucene的搜索服务器")
                .field("content", "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口")
                .endObject();
        // 2、创建文档
        IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "3").setSource(builder).get();
        // 3、打印返回的结果
        System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
        System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
        System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
        System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
        System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
        // 4、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果


浏览器结果

3.1.8 搜索文档数据（单个索引）

1）源代码

    @Test
    public void getData() throws Exception {
        // 1、查询文档
        GetResponse response = client.prepareGet("blog", "article", "1").get();
        // 2、打印搜索的结果
        System.out.println(response.getSourceAsString());
        // 3、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果

3.1.9 搜索文档数据（多个索引）

1）源代码

    @Test
    public void getMultiData() {
        // 1、查询多个文档
        MultiGetResponse response = client.prepareMultiGet()
                .add("blog", "article", "1")
                .add("blog", "article", "2", "3")
                .add("blog", "article", "2").get();
        // 2、遍历返回的结果
        for (MultiGetItemResponse itemResponse : response) {
            GetResponse getResponse = itemResponse.getResponse();
            // 如果获取到查询结果
            if (getResponse.isExists()) {
                String sourceAsString = getResponse.getSourceAsString();
                System.out.println(sourceAsString);
            }
        }
        // 3、关闭资源
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果

3.1.10 更新文档数据（update）

1）源代码

    @Test
    public void updateData() throws Throwable {
        // 1、创建更新数据的请求对象
        UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
        updateRequest.index("blog");
        updateRequest.type("article");
        updateRequest.id("3");
        updateRequest.doc(XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
                .field("title", "基于Lucene的搜索服务器") // 对没有的字段进行添加，对已有的字段进行替换
                .field("content", "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。大数据前景无限")
                .field("createDate", "2017-8-22").endObject());
        // 2、获取更新后的值
        UpdateResponse indexResponse = client.update(updateRequest).get();
        // 3、打印返回的结果
        System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
        System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
        System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
        System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
        System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
        // 4、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果


浏览器结果

3.1.11 更新文档数据（upsert）

设置查询条件，查找不到则添加 IndexRequest 内容，查找到则按照 UpdateRequest 更新。
1）源代码

    @Test
    public void upsertData() throws Exception {
        // 设置查询条件，查找不到则添加 IndexRequest 内容
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("blog", "article", "5")
                .source(XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
                .field("title", "搜索服务器")
                .field("content","Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。").endObject());
        // 设置更新，查找到则按照 UpdateRequest 更新
        UpdateRequest upsert = new UpdateRequest("blog", "article", "5")
                .doc(XContentFactory.jsonBuilder().startObject().field("user", "李四").endObject()).upsert(indexRequest);
        client.update(upsert).get();
        client.close();
    }

2）结果查看
第一次执行，浏览器结果


第二次执行，浏览器结果

3.1.12 删除文档数据（prepareDelete）

1）源代码

    @Test
    public void deleteData() {
        // 1、删除文档数据
        DeleteResponse indexResponse = client.prepareDelete("blog", "article", "5").get();
        // 2、打印返回的结果
        System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
        System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
        System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
        System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
        System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
        // 3、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果

3.2 条件查询 QueryBuilder

3.2.1 查询所有（matchAllQuery）

1）源代码

    @Test
    public void matchAllQuery() {
        // 1、执行查询（查询所有）
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
                .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).get();
        // 2、打印查询结果
        SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        }
        // 3、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果

3.2.2 对所有字段分词查询（queryStringQuery）

1）源代码

    @Test
    public void queryStringQuery() {
        // 1、条件查询（对所有字段分词查询）
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
                .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("全文")).get();
        // 2、打印查询结果
        SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        }
        // 3、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
同上--查询所有（matchAllQuery）

3.2.3 通配符查询（wildcardQuery）

*：表示多个字符（任意的字符）
?：表示单个字符
1）源代码

    @Test
    public void wildcardQuery() {
        // 1、通配符查询
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
                .setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "*全*")).get();
        // 2、打印查询结果
        SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        }
        // 3、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果
同上--查询所有（matchAllQuery）

3.2.4 词条查询（TermQuery）

1）源代码

    @Test
    public void termQuery() {
        // 1、词条查询
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
                .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "全")).get(); // 因为没有使用 IK 分词器，所有只能一个字一个字的查
        // 2、打印查询结果
        SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        }
        // 3、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果
同上--查询所有（matchAllQuery）

3.2.5 模糊查询（fuzzy）

1）源代码

    @Test
    public void fuzzyQuery() {
        // 1、模糊查询
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article")
                .setQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("title", "lucene")).get();
        // 2、打印查询结果
        SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
        System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
        Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
            System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印
        }
        // 3、关闭连接
        client.close();
    }

2）结果查看
控制台打印结果
同上--查询所有（matchAllQuery）

3.3 映射相关操作

注意：执行映射操作之前，需要先创建一个新的没有存在 mapping 的索引，本例子中新的索引是 blog2，如下：
1）源代码

    @Test
    public void createIndex() {
        // 1、创建索引（indices 指数）
        client.admin().indices().prepareCreate("blog2").get();
        // 2、关闭连接
        client.close();
    }

    @Test
    public void createMapping() throws Exception {
        // 1、设置 mapping
        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
                .startObject()
                    .startObject("article2")
                        .startObject("properties")
                            .startObject("id2")
                                .field("type", "string")
                                .field("store", "yes")
                            .endObject()
                            .startObject("title2")
                                .field("type", "string")
                                .field("store", "no")
                            .endObject()
                            .startObject("content2")
                                .field("type", "string")
                                .field("store", "yes")
                            .endObject()
                        .endObject()
                    .endObject()
                .endObject();
        // 2、添加 mapping
        PutMappingRequest mapping = Requests.putMappingRequest("blog2").type("article2").source(builder);
        client.admin().indices().putMapping(mapping).get();
        // 3、关闭资源
        client.close();
    }

2）结果查看
浏览器结果

 posted on 2020-05-31 11:16  大码王  阅读(423)  评论(0)  编辑  收藏  举报
、
复制代码