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2）因为SpringBoot默认的ES版本是7.17.10，所以我们需要覆盖默认的ES版本：
1.引入
之前我们介绍了如何在kibana的DevTools发送请求：
Kibana 的 Dev Tools 提供了一个方便的界面，可以执行 Elasticsearch 的各种 API 请求，如索引创建、文档操作
在数据量爆发式增长的今天，高效的搜索功能对于许多应用程序来说至关重要。Elasticsearch 作为一种强大的开源分布式搜索引擎，凭借其高性能、高扩展性和丰富的功能，被广泛应用于各种需要快速搜索和分析海量数据的场景。本文将介绍如何在 Java 程序中集成和使用 Elasticsearch，以实现高效的搜索功能，包括环境准备、代码示例以及一些实用的操作和技巧。
2 初始化RestClient
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：
Elasticsearch clients | Elastic Docs
由于ES目前最新版本是8.8，提供了全新版本的客户端，老版本的客户端已经被标记为过时。而我们采用的是7.12版本，因此只能使用老版本客户端：选择7.12版本，HighLevelRestClient版本。
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7.17.10，所以我们需要覆盖默认的ES版本：
<properties>
<maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
<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://192.168.150.101:9200") //docker部署es的服务器的地址
));4）测试
为了单元测试方便，我们创建一个测试类IndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：
public class IndexTest {
private RestHighLevelClient client;
@BeforeEach
void setUp() {
this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
));
}
@Test
void testConnect() {
System.out.println(client);
}
@AfterEach
void tearDown() throws IOException {
this.client.close();
}
}3.索引库操作
由于要实现对商品搜索，所以我们需要将商品添加到Elasticsearch中，不过需要根据搜索业务的需求来设定索引库结构，而不是一股脑的把MySQL数据写入Elasticsearch.
3.1.Mapping映射
3.1.1 举例
对应的mapping映射属性如下：
字段名 |
字段类型 |
类型说明 |
是否 参与搜索 |
是否 参与分词 |
分词器 |
|
id |
|
长整数 |
|
|
—— |
|
name |
|
字符串，参与分词搜索 |
|
|
IK |
|
price |
|
以分为单位，所以是整数 |
|
|
—— |
|
stock |
|
字符串，但需要分词 |
|
|
—— |
|
image |
|
字符串，但是不分词 |
|
|
—— |
|
category |
|
字符串，但是不分词 |
|
|
—— |
|
brand |
|
字符串，但是不分词 |
|
|
—— |
|
sold |
|
销量，整数 |
|
|
—— |
|
commentCount |
|
评价，整数 |
|
|
—— |
|
isAD |
|
布尔类型 |
|
|
—— |
|
updateTime |
|
更新时间 |
|
|
—— |
|
因此，最终我们的索引库文档结构应该是这样：
PUT /items
{
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"name":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"price":{
"type": "integer"
},
"stock":{
"type": "integer"
},
"image":{
"type": "keyword",
"index": false
},
"category":{
"type": "keyword"
},
"brand":{
"type": "keyword"
},
"sold":{
"type": "integer"
},
"commentCount":{
"type": "integer",
"index": false
},
"isAD":{
"type": "boolean"
},
"updateTime":{
"type": "date"
}
}
}
}3.2 创建索引库
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Json格式的Mapping映射参数。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。例如创建索引、删除索引、判断索引是否存在等
3.2.1 代码实现
在IndexTest测试类中，具体代码如下：
@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items");
// 2.准备请求参数
request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
// 3.发送请求
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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" +
" },\n" +
" \"price\":{\n" +
" \"type\": \"integer\"\n" +
" },\n" +
" \"stock\":{\n" +
" \"type\": \"integer\"\n" +
" },\n" +
" \"image\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\",\n" +
" \"index\": false\n" +
" },\n" +
" \"category\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"brand\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"sold\":{\n" +
" \"type\": \"integer\"\n" +
" },\n" +
" \"commentCount\":{\n" +
" \"type\": \"integer\"\n" +
" },\n" +
" \"isAD\":{\n" +
" \"type\": \"boolean\"\n" +
" },\n" +
" \"updateTime\":{\n" +
" \"type\": \"date\"\n" +
" }\n" +
" }\n" +
" }\n" +
"}";3.3 删除索引库
删除索引库的请求非常简单：
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。流程如下：
1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
2）准备参数。这里是无参，因此省略
3）发送请求。改用delete方法
3.3.1 代码实现
在IndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：
@Test
void testDeleteIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("items");
// 2.发送请求
client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}3.4 查询索引库
判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的请求语句是：
GET /hotel因此与删除的Java代码流程是类似的，流程如下：
1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
2）准备参数。这里是无参，直接省略
3）发送请求。改用get方法
3.4.1 代码实现
@Test
void testExistsIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");
// 2.发送请求
client.indices().get(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
3.5 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准备请求参数（
Create时需要，其它是无参，可以省略）发送请求。调用
RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、get、delete
4. 文档操作
4.1 新增文档
@Test
void testIndexDocument() throws IOException {
// 1.创建 request对象
// indexName：索引库名，1：设置文档id
IndexRequest request = new IndexRequest("indexName").id("1");
// 2.准备 JSON文档
request.source("{\"name\": \"Jack\", \"age\": 21}", XContentType.JSON);
// 3.发送请求
client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
4.2 删除文档
@Test
void testDeleteDocumentById() throws IOException {
// 1.创建 request对象
DeleteRequest request = new DeleteRequest("indexName", "1");
// 2.删除文档
client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
4.3 查询文档
@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();
System.out.println("json= " + json);
}4.4 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。
@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
// 1.准备Request
UpdateRequest request = new UpdateRequest("items", "100002644680");//索引库，文档id
// 2.准备请求参数
request.doc(
"price", 58800,
"commentCount", 1
);
// 3.发送请求
client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}4.5 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。
4.5.1.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中提供了方法，用以添加其它CRUD的请求：
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。
4.5.2 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);
}4.6.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）