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微服务入门：elasticsearch与RestClient(1)
微服务入门：elasticsearch与RestClient(1)
一、elasticsearch的作用
在做一些小项目的话，通常使用MP来查询或者条件查询，速度上还是挺快的
但是在实际开发中，我们的数据肯定是上万甚至百万级的，这时候就应该使用elasticsearch在进行查找
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
elasticsearch是基于Restful风格实现的
Mysql采用的是正向索引，如下图所示
如果是根据id索引查询，那么相对而言效率比较快
如果是根据title查询，那么需要一行一行对比才可以得知是不是符合要求
因此，假如有一千万条数据，要查询的数据在第一千万条，那么就需要对比一千万次，效率极奇慢，用户体验非常不好
而elasticsearch采用的是倒排索引(相对而言的)，如下图所示
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
倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：
- 用户输入条件
"华为手机"进行搜索。 - 对用户输入内容分词，得到词条：
华为、手机。 - 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。
- 拿着文档id到正向索引中查找具体文档。
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。
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
二、elasticsearch的相关概念
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：
索引，也就是相同类型的文档的集合。也可以理解为是数据库中的表。**映射（mapping）**是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。
三、elasticsearch的安装
elasticsearch的安装也是基与docker来安装部署的
首先，需要创建一个网络。因为除了部署elasticsearch还需要部署kibana容器，然后使得两个容器互联
docker network create es-net- 1
接着将镜像放置在虚拟机内，这里镜像就不提供了，自己网上找一下吧
然后加载镜像
# 导入数据 docker load -i es.tar- 1
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同样的，还有
kibana的tar包也需要这样做接着运行下面的docker命令，部署单点的es：
docker run -d \ --name es \ -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \ -e "discovery.type=single-node" \ -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \ -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \ --privileged \ --network es-net \ -p 9200:9200 \ -p 9300:9300 \ elasticsearch:7.12.1- 1
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命令解释：
-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小-e "discovery.type=single-node"：非集群模式-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录--privileged：授予逻辑卷访问权--network es-net：加入一个名为es-net的网络中-p 9200:9200：端口映射配置
注意：
第一个端口9200是指暴露的http端口，供用户使用
第二个端口是9300是es容器各个结点之间互连的端口
部署完成之后，浏览器访问http://192.168.220.132:9200/即可查看elasticsearch的响应结果（这里的IP换自己对应的IP）
出现这个界面，说明elasticsearch安装成功。
安装完elasticsearch，还需要安装一个kibana
kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，方便我们学习
运行docker命令，部署kibana
docker run -d \ --name kibana \ -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \ --network=es-net \ -p 5601:5601 \ kibana:7.12.1- 1
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--network es-net：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch-p 5601:5601：端口映射配置
安装成功之后，我们在浏览器访问http://192.168.220.132:5601/即可查看
出现这个界面就表示安装成功
四、安装IK分词器
前面提到了会将查询的内容进行分词，但是中文分词一般不是太完美，所以需要安装一个IK分词器，提高中文分词的准确度
将IK分词器解压到windows先，然后使用docker命名查看elasticsearch的plugins目录位置
docker volume inspect es-plugins- 1
然后将IK分词器解压放到这里的目录去
接着重启容器
# 4、重启容器 docker restart es- 1
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这样就完成了
知识点：
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ik_smart：最少切分 -
ik_max_word：最细切分
五、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”。
1. mapping映射属性
- 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
{ "age": 21, "weight": 52.1, "isMarried": false, "info": "消息", "email": "123456@qq.com", "score": [99.1, 99.5, 98.9], "name": { "firstName": "云", "lastName": "赵" } }- 1
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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. 索引库的CRUD
这里的操作都是基于kibana进行操作的
（1）新增索引
- 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
例如：
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 } } }- 1
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（2）查询索引
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请求方式：GET
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请求路径：/索引库名
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请求参数：无
例如：
GET /索引库名- 1
（3）修改索引
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：
PUT /索引库名/_mapping { "properties": { "新字段名":{ "type": "integer" } } }- 1
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（4）删除索引
语法：
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请求方式：DELETE
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请求路径：/索引库名
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请求参数：无
格式：
DELETE /索引库名- 1
六、文档操作
1. 文档的CRUD
（1）新增文档
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" }, // ... }- 1
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（2）查询文档
GET /{索引库名称}/_doc/{id}- 1
（3）删除文档
DELETE /{索引库名}/_doc/id值- 1
（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
#全量修改 PUT /{索引库名}/_doc/文档id { "字段1": "值1", "字段2": "值2", // ... 略 }- 1
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# 增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。 POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": { "字段名": "新的值", } }- 1
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七、RestClient操作索引
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
下面将会根据一个案例来说明RestAPI的使用
#酒店的mapping 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" }, "starName":{ "type": "keyword" }, "business":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "location":{ "type": "geo_point" }, "pic":{ "type": "keyword", "index": false }, "all":{ "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" } } } }- 1
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下面将会用JAVA代码添加上面的索引
注意：
- 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
1. 初始化RestClient
首先引入依赖
<dependency> <groupId>org.elasticsearch.clientgroupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId> dependency>- 1
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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>1.8java.version> <elasticsearch.version>7.12.1elasticsearch.version> properties>- 1
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初始化RestHighLevelClient
public class HotelIndexTest { private RestHighLevelClient client; @BeforeEach void setUp() { this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.220.132:9200") )); } @AfterEach void tearDown() throws IOException { this.client.close(); } }- 1
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2. 创建索引库
@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); }- 1
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其中MAPPING_TEMPLATE是自己定义的一个常量，也就是上面的json
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" + " },\n" + " \"starName\":{\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"business\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"copy_to\": \"all\"\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" + "}"; }- 1
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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。
3. 删除索引
@Test void deleteHotelIndex() throws IOException { //1.创建Request对象 DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel"); //2.发送请求 client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT); }- 1
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- 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
4. 判断索引是否存在
@Test void testExitsHotelIndex() 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); System.out.println(exists); }- 1
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- 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
八、RestClient操作文档
初始化和操作索引一样
1. 新增文档
@Test void testAddDocument() throws IOException { //根据ID查询酒店数据 Hotel hotel = hotelService.getById(61083L); //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); }- 1
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由于这里Hotel对象和文档有点差别，所以这里先将Hotel处理成hotelDoc再操作
- 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
2. 查询文档
@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(); HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); System.out.println(hotelDoc); }- 1
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- 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
3. 删除文档
@Test void testDeleteDocument() throws IOException { //1. 准备Request DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083"); // 发送请求 client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT); }- 1
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- 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
4. 修改文档
@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); }- 1
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- 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. 批量导入文档
@Test void name() throws IOException { //批量查询数据 List<Hotel> hotels = hotelService.list(); //1.创建Request请求 BulkRequest request = new BulkRequest(); //2.准备参数，添加多个新增的Request for (Hotel hotel : hotels) { //转化为文档类型的HotelDoc HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); String json = JSON.toJSONString(hotelDoc); // 创新新增文档的Request对象 request.add(new IndexRequest("hotel") .id(hotel.getId().toString()) .source(json, XContentType.JSON)); } //3. 发送请求 client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); }- 1
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利用mybatis-plus查询酒店数据
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将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
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利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档
6. 总结
- 新增Index
- 查询用Get
- 更新用Update
- 删除用Delete
- 批量用Bulk
- 文档（
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