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【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档



文章目录

  • ​​十一、RestAPI、RestClient操作索引、文档​​
  • ​​11.7 RestAPI​​
  • ​​7.0 导入Demo工程​​
  • ​​7.0.1 导入数据​​
  • ​​7.0.2 导入项目​​
  • ​​7.0.3 mapping映射分析​​
  • ​​7.0.4 初始化RestClient​​
  • ​​7.1 创建索引库​​
  • ​​7.1.1 代码解读​​
  • ​​7.1.2 完整示例​​
  • ​​7.2 删除索引库​​
  • ​​7.3 判断索引库是否存在​​
  • ​​7.4 总结​​
  • ​​11.8 RestClient操作文档​​
  • ​​8.1 新增文档​​
  • ​​8.1.1 索引库实体类​​
  • ​​8.1.2 语法说明​​
  • ​​8.1.3 完整代码​​
  • ​​8.2 查询文档​​
  • ​​8.2.1 语法说明​​
  • ​​8.2.2 完整代码​​
  • ​​8.3 修改文档​​
  • ​​8.3.1 语法说明​​
  • ​​8.3.2 完整代码​​
  • ​​8.4 删除文档​​
  • ​​8.5 批量导入文档​​
  • ​​8.5.1 语法说明​​
  • ​​8.5.2 完整代码​​
  • ​​8.6 小结​​

十一、RestAPI、RestClient操作索引、文档

11.7 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/java-rest/7.15/java-rest-high.html​​

其中的Java Rest Client又包括两种:

  • Java Low Level Rest Client
  • Java High Level Rest Client (基于Low的高级封装)

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_spring cloud

7.0 导入Demo工程

7.0.1 导入数据

首先导入数据库数据,数据结构如下

-- ----------------------------
-- Table structure for tb_hotel
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `tb_hotel`;
CREATE TABLE `tb_hotel` (
`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',
`name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店名称',
`address` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店地址',
`price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格',
`score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分',
`brand` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店品牌',
`city` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '所在城市',
`star_name` varchar(16) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级,1星到5星,1钻到5钻',
`business` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '商圈',
`latitude` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '纬度',
`longitude` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '经度',
`pic` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

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7.0.2 导入项目

然后导入项目,结构如图:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_java_02

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7.0.3 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

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"
},
// 将经纬度合并定位
"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:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_spring cloud_03

copy_to说明:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_spring cloud_04

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7.0.4 初始化RestClient

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。

1)引入es的RestHighLevelClient依赖:

<!-- RestHighLevelClient -->
<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>
<!-- 版本要和docker中的es保持一致 -->
<elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

3)初始化RestHighLevelClient:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
HttpHost.create("http://192.168.64.178:9200") // docker中部署的es地址
));

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,释放资源的代码放在​@AfterEach​中:

package cn.itcast.hotel;

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://192.168.150.101:9200")
));
}

@AfterEach
void tearDown() throws IOException {
this.client.close();
}
}

然后编写测试程序,测试获取的client连接情况:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_elasticsearch_05

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7.1 创建索引库

7.1.1 代码解读

创建索引库的API如下:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_elasticsearch_06

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​​CreateIndexRequest​
  • 2)添加请求参数,其实就是DSL​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。

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7.1.2 完整示例

hotel-demo​cn.itcast.hotel.constants​包下,创建一个类,定义​mapping​映射的​JSON​字符串常量:

package cn.itcast.hotel.constants;

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" +
"}";
}

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);
}

先删除之前的索引,运行测试案例后,再次获取索引查看:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_elasticsearch_07

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7.2 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

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);
}

API删除后浏览器测试:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_返回顶部_08

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7.3 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!");
}

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_spring cloud_09

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7.4 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

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11.8 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:

  • 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

package cn.itcast.hotel;

import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel;
import cn.itcast.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://192.168.150.101:9200")
));
}

@AfterEach
void tearDown() throws IOException {
this.client.close();
}
}

8.1 新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来,写入elasticsearch中。

8.1.1 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​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:

package cn.itcast.hotel.pojo;

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();
}
}

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8.1.2 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:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_java_10

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()​API​,不再需要​client.indices()​了。

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8.1.3 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

hotel-demo​HotelDocumentTest​测试类中,编写单元测试:

@SpringBootTest
public class HotelIndexTest {

@Autowired
private IService<Hotel> hotelService;

@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);
}
}

运行成功后,到浏览器查看存储情况:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_java_11

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8.2 查询文档

8.2.1 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:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_elasticsearch_12

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

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8.2.2 完整代码

hotel-demo​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", "61083");
// 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();
// 4.反序列化为HotelDoc对象
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
System.out.println(hotelDoc);
}

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_elasticsearch_13

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8.3 修改文档

8.3.1 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

代码示例如图:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_java_14

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

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8.3.2 完整代码

hotel-demo​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);
}

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_返回顶部_15

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8.4 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​​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

hotel-demo​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);
}

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_elasticsearch_16

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8.5 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

8.5.1 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:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_elasticsearch_17

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:

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_elasticsearch_18

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。

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8.5.2 完整代码

hotel-demo​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);
}

【Spring Cloud】RestAPI、RestClient操作索引、文档_java_19

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8.6 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)

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