elasticSearch-搜索引擎

搜索引擎的优势

有了数据库分页查询，为什么还需要搜索引擎？

• 搜索引擎速度上很快
• 数据库分页查询，随着数据库数据量增大，页数靠后，会导致搜索速度变慢，但是搜索引擎不会
• 搜索引擎支持分词查询，地理坐标搜索等

搜索引擎排名

• 搜索引擎技术排名：

1. Elasticsearch:搜索引擎
2. Splunk:商目
3. Solr:Apache

认识与安装elasticSearch

前世

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发

Lucene的优势：

• 易扩展
• 高性能（基于倒排索引）

今生

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
2010年Shay Banon 重写了Compass,取名为Elasticsearch。
官网地址：https:/www.elastic.co/cn/,目前最新的版本是：8.x.x

elasticsearch具备下列优势：

• 支持分布式，可水平扩展
• 提供Restful接口，可被任何语言调用

结合

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats,是一整套技术栈，被叫做ELK。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。

我们要安装的内容包含2部分：

• elasticsearch:存储、搜索和运算
• kibana:图形化展示

首先Elasticsearch不用多说，是提供核心的数据存储、搜索、分析功能的。
然后是Kibana,Elasticsearch对外提供的是Restful风格的API,任何操作都可以通过发送http请求来完成。不过http请求的方式、路径、还有请求参数的格式都有严格的规范。这些规范我们肯定记不住，因此我们要借助于Kibana这个服务。
Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可视化控制台。它的功能非常强大，包括：

• 对Elasticsearch数据的搜索、展示
• 对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形
• 对Elasticsearch的集群状态监控
• 它还提供了一个开发控制台(DevTools),在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示

安装elasticSearch

通过下面的Docker命令即可安装单机版本的elasticsearch：

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 hm-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \elasticsearch:7.12.1

注意，这里我们采用的是elasticsearch的7.12.1版本，由于8以上版本的JavaAPI变化很大，在企业中应用并不广泛，企业中应用较多的还是8以下的版本。
如果拉取镜像困难，可以直接导入课前资料提供的镜像tar包：

安装完成后，访问9200端口，即可看到响应的Elasticsearch服务的基本信息：

安装Kibana

通过下面的Docker命令，即可部署Kibana：

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hm-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

如果拉取镜像困难，可以直接导入课前资料提供的镜像tar包：

安装完成后，直接访问5601端口，即可看到控制台页面：

选择Explore on my own之后，进入主页面：

然后选中Dev tools，进入开发工具页面：

倒排索引

传统数据库

传统数据库（如MySQL)采用正向索引，例如给下表(tb_goods)中的id创建索引：

elasticSearch

elasticsearch采用倒排索引：

• 文档(document):每条数据就是一个文档
• 词条(term):文档按照语义分成的词语

lk分词器

中文分词往往需要根据语义分析，比较复杂，这就需要用到中文分词器，例如IK分词器。IK分词器是林良益在2006年开源发布的，其采用的正向迭代最细粒度切分算法一直沿用至今。

1.安装IK分词器

方案一：在线安装
运行一个命令即可：

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

重启

docker restart es

方案二：离线安装
如果网速较差，也可以选择离线安装。
首先，查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录：

docker volume inspect es-plugins

结果如下：

[{"CreatedAt": "2024-11-06T10:06:34+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]

可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录。我们需要把IK分词器上传至这个目录。

找到课前资料提供的ik分词器插件，课前资料提供了7.12.1版本的ik分词器压缩文件，你需要对其解压：

然后上传至虚拟机的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录：

最后，重启es容器：

docker restart es

2.使用IK分词器

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：智能语义切分
• ik_max_word：最细粒度切分

我们在Kibana的DevTools上来测试分词器，首先测试Elasticsearch官方提供的标准分词器：

POST /_analyze
{"analyzer": "standard","text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果如下：

{"tokens" : [{"token" : "黑","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 0},{"token" : "马","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 1},{"token" : "程","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 2},{"token" : "序","start_offset" : 3,"end_offset" : 4,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 3},{"token" : "员","start_offset" : 4,"end_offset" : 5,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 4},{"token" : "学","start_offset" : 5,"end_offset" : 6,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 5},{"token" : "习","start_offset" : 6,"end_offset" : 7,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 6},{"token" : "java","start_offset" : 7,"end_offset" : 11,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 7},{"token" : "太","start_offset" : 11,"end_offset" : 12,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 8},{"token" : "棒","start_offset" : 12,"end_offset" : 13,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 9},{"token" : "了","start_offset" : 13,"end_offset" : 14,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 10}]
}

可以看到，标准分词器智能1字1词条，无法正确对中文做分词。
我们再测试IK分词器：

POST /_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

执行结果如下：

{"tokens" : [{"token" : "黑马","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "程序员","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "学习","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "java","start_offset" : 7,"end_offset" : 11,"type" : "ENGLISH","position" : 3},{"token" : "太棒了","start_offset" : 11,"end_offset" : 14,"type" : "CN_WORD","position" : 4}]
}

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“泰裤辣”，“传智播客” 等。
IK分词器无法对这些词汇分词，测试一下：

POST /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "传智播客开设大学,真的泰裤辣！"
}

结果：

{"tokens" : [{"token" : "传","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "智","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "播","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "客","start_offset" : 3,"end_offset" : 4,"type" : "CN_CHAR","position" : 3},{"token" : "开设","start_offset" : 4,"end_offset" : 6,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "大学","start_offset" : 6,"end_offset" : 8,"type" : "CN_WORD","position" : 5},{"token" : "真的","start_offset" : 9,"end_offset" : 11,"type" : "CN_WORD","position" : 6},{"token" : "泰","start_offset" : 11,"end_offset" : 12,"type" : "CN_CHAR","position" : 7},{"token" : "裤","start_offset" : 12,"end_offset" : 13,"type" : "CN_CHAR","position" : 8},{"token" : "辣","start_offset" : 13,"end_offset" : 14,"type" : "CN_CHAR","position" : 9}]
}

可以看到，传智播客和泰裤辣都无法正确分词。
所以要想正确分词，IK分词器的词库也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。
1）打开IK分词器config目录：

注意，如果采用在线安装的通过，默认是没有config目录的，需要把课前资料提供的ik下的config上传至对应目录。

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典--><entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）在IK分词器的config目录新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

传智播客
泰裤辣

4）重启elasticsearch

docker restart es# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

再次测试，可以发现传智播客和泰裤辣都正确分词了：

{"tokens" : [{"token" : "传智播客","start_offset" : 0,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "开设","start_offset" : 4,"end_offset" : 6,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "大学","start_offset" : 6,"end_offset" : 8,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "真的","start_offset" : 9,"end_offset" : 11,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "泰裤辣","start_offset" : 11,"end_offset" : 14,"type" : "CN_WORD","position" : 4}]
}

总结

分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时，对文档分词
• 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度
• ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

• 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
• 在词典中添加拓展词条或者停用词条

基本概念

• 索引(index):相同类型的文档的集合
• 映射(mapping):索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

数据库和elasticSearch的对比

Mapping的映射属性

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

restful规范

Elasticsearch提供的所有API都是Restful的接口，遵循Restful的基本规范：

创建索引和mapping

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": "false"},"name":{"properties": {"firstName": {"type": "keyword"}}}}}
}

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：

GET /heima

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。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。

语法说明：

PUT /索引库名/_mapping
{"properties": {"新字段名":{"type": "integer"}}
}

示例：

PUT /heima/_mapping
{"properties": {"age":{"type": "integer"}}
}

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

示例：

DELETE /heima

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
• 修改索引库，添加字段：PUT /索引库名/_mapping

可以看到，对索引库的操作基本遵循的Restful的风格，因此API接口非常统一，方便记忆。

文档操作

crud操作

有了索引库，接下来就可以向索引库中添加数据了。
Elasticsearch中的数据其实就是JSON风格的文档。操作文档自然保护增、删、改、查等几种常见操作，我们分别来学习。

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@itcast.cn","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}

响应：

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}

示例：

GET /heima/_doc/1

查看结果：

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：

DELETE /heima/_doc/1

结果：

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
• 局部修改：修改文档中的部分字段

4.1.全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是两步操作：

• 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": "黑马程序员高级Java讲师","email": "zy@itcast.cn","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}

由于id为1的文档已经被删除，所以第一次执行时，得到的反馈是created：

所以如果执行第2次时，得到的反馈则是updated：

4.2.局部修改

局部修改是只修改指定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@itcast.cn"}
}

执行结果：

批处理

批处理采用POST请求，基本语法如下：

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

其中：

• index代表新增操作
  • _index：指定索引库名
  • _id指定要操作的文档id
  • { “field1” : “value1” }：则是要新增的文档内容
• delete代表删除操作
  • _index：指定索引库名
  • _id指定要操作的文档id
• update代表更新操作
  • _index：指定索引库名
  • _id指定要操作的文档id
  • { “doc” : {“field2” : “value2”} }：要更新的文档字段

示例，批量新增：

POST /_bulk
{"index": {"_index":"heima", "_id": "3"}}
{"info": "黑马程序员C++讲师", "email": "ww@itcast.cn", "name":{"firstName": "五", "lastName":"王"}}
{"index": {"_index":"heima", "_id": "4"}}
{"info": "黑马程序员前端讲师", "email": "zhangsan@itcast.cn", "name":{"firstName": "三", "lastName":"张"}}

批量删除：

POST /_bulk
{"delete":{"_index":"heima", "_id": "3"}}
{"delete":{"_index":"heima", "_id": "4"}}

小结

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 }
  • 局部修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { “doc”: {字段}}

Java客户端操作索引库

Elasticsearch目前最新版本是8.0，其java客户端有很大变化。不过大多数企业使用的还是8以下版本，所以我们选择使用早期的JavaRestClient客户端来学习。官方文档地址：Elasticsearch Clients|Elastic

然后选择7.12版本，HighLevelRestClient版本：

初始化client

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）在item-service模块中引入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")
));

这里为了单元测试方便，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：

package com.hmall.item.es;import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;import java.io.IOException;public class ElasticSearchTest {private RestHighLevelClient client;@BeforeEachvoid setUp() {this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.88.130:9200")));}@Testvoid testConnect() {System.out.println(client);}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {this.client.close();}}

1.创建索引库

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.

1.1.Mapping映射

搜索页面的效果如图所示：

实现搜索功能需要的字段包括三大部分：

• 搜索过滤字段
  • 分类
  • 品牌
  • 价格
• 排序字段
  • 默认：按照更新时间降序排序
  • 销量
  • 价格
• 展示字段
  • 商品id：用于点击后跳转
  • 图片地址
  • 是否是广告推广商品
  • 名称
  • 价格
  • 评价数量
  • 销量
    对应的商品表结构如下，索引库无关字段已经划掉：

结合数据库表结构，以上字段对应的mapping映射属性如下：

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"}}}
}

1.2.创建索引

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

在item-service中的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" +"}";

2.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

在item-service中的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.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exists方法

@Test
void testExistsIndex() throws IOException {// 1.创建Request对象GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");// 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.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、exists、delete

5.1.新增文档

我们需要将数据库中的商品信息导入elasticsearch中，而不是造假数据了。

5.1.1.实体类

索引库结构与数据库结构还存在一些差异，因此我们要定义一个索引库结构对应的实体。
在hm-service模块的com.hmall.item.domain.dto包中定义一个新的DTO：

package com.hmall.item.domain.po;import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;import java.time.LocalDateTime;@Data
@ApiModel(description = "索引库实体")
public class ItemDoc{@ApiModelProperty("商品id")private String id;@ApiModelProperty("商品名称")private String name;@ApiModelProperty("价格（分）")private Integer price;@ApiModelProperty("商品图片")private String image;@ApiModelProperty("类目名称")private String category;@ApiModelProperty("品牌名称")private String brand;@ApiModelProperty("销量")private Integer sold;@ApiModelProperty("评论数")private Integer commentCount;@ApiModelProperty("是否是推广广告，true/false")private Boolean isAD;@ApiModelProperty("更新时间")private LocalDateTime updateTime;
}

5.1.2.API语法

新增文档的请求语法如下：

POST /{索引库名}/_doc/1
{"name": "Jack","age": 21
}

对应的JavaAPI如下：

可以看到与索引库操作的API非常类似，同样是三步走：

• 1）创建Request对象，这里是IndexRequest，因为添加文档就是创建倒排索引的过程
• 2）准备请求参数，本例中就是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

我们导入商品数据，除了参考API模板“三步走”以外，还需要做几点准备工作：

• 商品数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到Item对象
• Item对象需要转为ItemDoc对象
• ItemDTO需要序列化为json格式

因此，代码整体步骤如下：

• 1）根据id查询商品数据Item
• 2）将Item封装为ItemDoc
• 3）将ItemDoc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item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

package com.heima.item.es;import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hmall.item.ItemApplication;
import com.hmall.item.domain.po.Item;
import com.hmall.item.domain.po.ItemDoc;
import com.hmall.item.service.IItemService;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
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;@SpringBootTest(classes = ItemApplication.class,properties = "spring.profiles.active=local")
public class DocumentTest {private RestHighLevelClient client;@Autowiredprivate IItemService itemService;@BeforeEachvoid setUp() {this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.88.130:9200")));}@Testvoid testConnect() {System.out.println(client);}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {this.client.close();}@Testvoid testAddDocument() throws IOException {// 1.根据id查询商品数据Item item = itemService.getById(100002644680L);// 2.转换为文档类型ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);// 3.将ItemDTO转jsonString doc = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);// 1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());// 2.准备Json文档request.source(doc, XContentType.JSON);// 3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}}

GET /items/_doc/100002644680