来源【尚硅谷】-《谷粒商城高级篇》
一、简介
官网：https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的 接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。
Kibana（可视化工具）
REST API：天然的跨平台。
官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
官方中文：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/foreword_id.html
社区中文： https://es.xiaoleilu.com/index.html http://doc.codingdict.com/elasticsearch/0
二、基本概念
1. index（索引）
相当于MySQL中的数据库
2. type（类型）
相当于MySQL中的数据表
3. Document（文档）
相当于MySQL中的数据
4. 倒排索引机制
| 词 | 记录 |
|---|---|
| 红海 | 1,2,3,4,5 |
| 行动 | 1,2,3 |
| 探索 | 2,5 |
| 特别 | 3,5 |
| 纪录篇 | 4 |
| 特工 | 5 |
三、初步检索
1. _cat
-
_GET：查看es信息
{ "name": "616a9e1efbf4", "cluster_name": "elasticsearch", "cluster_uuid": "Op8Z3VQzSeKTG2Q3rN17yQ", "version": { "number": "7.4.2", "build_flavor": "default", "build_type": "docker", "build_hash": "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96", "build_date": "2019-10-28T20:40:44.881551Z", "build_snapshot": false, "lucene_version": "8.2.0", "minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1" }, "tagline": "You Know, for Search" } -
_GET /_cat/nodes：查看所有节点
127.0.0.1 22 77 4 0.00 0.01 0.06 dilm * 616a9e1efbf4 -
GET /_cat/health：查看 es 健康状况
1637633495 02:11:35 elasticsearch yellow 1 1 9 9 0 0 6 0 - 60.0% -
GET /_cat/master：查看主节点
9QX5tgTTQW-djqKkz6tnFQ 127.0.0.1 127.0.0.1 616a9e1efbf4 -
GET /_cat/indices：查看所有索引 show databases
yellow open bank s8dd9wdKSC2j4HA9pfCrig 1 1 1000 0 428.4kb 428.4kb yellow open website YmVaHWr9SL6ilyWfaRyHog 1 1 2 2 8.6kb 8.6kb green open .kibana_task_manager_1 vhVToLqpT4-NCXd5rXicPw 1 0 2 0 21.7kb 21.7kb yellow open my_index diw79fzHRRKi7MdS1Seflg 1 1 0 0 283b 283b green open .apm-agent-configuration DQhr7FobQg6tV9q5z7QA8g 1 0 0 0 283b 283b yellow open newbank N-6EQ7M4TcmDKIMBQQv4Aw 1 1 1000 0 286.5kb 286.5kb green open .kibana_1 vzWLn08uRK2R8xDGukZzdw 1 0 9 1 30kb 30kb yellow open users T1m16_wQSiyHxKiA5CIv-A 1 1 1 0 4.3kb 4.3kb yellow open customer LlfbJVXnSXWHaZr-_n-w2g 1 1 2 0 3.5kb 3.5kb
2. 索引一个文档（保存）
保存一个数据，保存在哪个索引的哪个类型下，指定用哪个唯一标识 PUT customer/external/1；在 customer 索引下的 external 类型下保存 1 号数据为
PUT customer/external/1
{
"name": "John Doe"
}
PUT 和 POST 都可以， POST 新增。如果不指定 id，会自动生成 id。指定 id 就会修改这个数据，并新增版本号 PUT 可以新增可以修改。PUT 必须指定 id；由于 PUT 需要指定 id，我们一般都用来做修改 操作，不指定 id 会报错。
3. 查询文档
GET customer/externa
结果：
{
"_index": "customer", //在哪个索引
"_type": "external", //在哪个类型
"_id": "1", //记录 id
"_version": 2, //版本号
"_seq_no": 1, //并发控制字段，每次更新就会+1，用来做乐观锁
"_primary_term": 1, //同上，主分片重新分配，如重启，就会变化
"found": true, "_source": { //真正的内容
"name": "John Doe"
}
}
更新携带
?if_seq_no=0&if_primary_term=
4. 更新文档
POST customer/external/1/_update
{
"doc":{
"name": "John Doew"
}
}
//或者===========================
POST customer/external/1
{
"name": "John Doe2"
}
//或者===========================
PUT customer/external/1
{
"name": "John Doe"
}
不同：
POST 操作会对比源文档数据，如果相同不会有什么操作，文档 version 不增加 PUT 操作总会将数据重新保存并增加 version 版本； 带_update 对比元数据如果一样就不进行任何操作。 看场景； 对于大并发更新，不带 update； 对于大并发查询偶尔更新，带 update；对比更新，重新计算分配规则。
更新同时增加属性：
POST customer/external/1/_update
{
"doc": {
"name": "Jane Doe",
"age": 20
}
}
//PUT 和 POST 不带_update 也可以
5. 删除文档&索引
DELETE customer/external/1
DELETE customer
6. bulk 批量 API
POST customer/external/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name": "John Doe" }
{"index":{"_id":"2"}}
{"name": "Jane Doe" }
语法格式：
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
复杂实例：
POST /_bulk
{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "My first blog post" }
{ "index": { "_index": "website", "_type": "blog" }}
{ "title": "My second blog post" }
{ "update": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"title" : "My updated blog post"} }
bulk API 以此按顺序执行所有的 action（动作）。如果一个单个的动作因任何原因而失败， 它将继续处理它后面剩余的动作。当 bulk API 返回时，它将提供每个动作的状态（与发送 的顺序相同），所以可以检查是否一个指定的动作是不是失败了。
四、进阶检索
1. SearchAPI
ES 支持两种基本方式检索 :
- 一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）
- 另一个是通过使用 REST request body 来发送它们（uri+请求体）
1）检索信息
| 检索 | 说明 |
|---|---|
| GET bank/_searc | 检索 bank 下所有信息，包括 type 和 docs |
| GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc | 请求参数方式检索 |
响应体
| 响应体属性 | 说明 |
|---|---|
| took - Elasticsearch | 执行搜索的时间（毫秒） |
| time_out | 是否超时 |
| _shards | 统计被搜索分片数量，以及统计了成功/失败的搜索分片 |
| hits | 搜索结果 |
| hits.total | 搜索结果 |
| hits.hits | 实际的搜索结果数组（默认为前 10 的文档） |
| sort | 结果的排序 key（键）（没有则按 score 排序） |
| score || max_score | 相关性得分和最高得分（全文检索用） |
uri+请求体进行检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
HTTP 客户端工具（POSTMAN），get 请求不能携带请求体，我们变为 post 也是一样的 我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。 需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何 服务端的资源或者结果的 cursor（游标）
2. Query DSL
1）基本语法格式
Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特 定语言）。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂， 真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。
一个查询语句 的典型结构
{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,
...
}
}
如果是针对某个字段，那么它的结构如下：
{
QUERY_NAME: {
FIELD_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,
...
}
}
}
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
- query 定义如何查询，
- match_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es 中可以在 query 中组合非常多的查 询类型完成复杂查询
- 除了 query 参数之外，我们也可以传递其它的参数以改变查询结果。如 sort，size
- from+size 限定，完成分页功能
- sort 排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准
2）返回部分字段
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"_source": [
"age","balance"
]
}
3）match【匹配查询】
-
基本类型（非字符串），精确匹配
GET bank/_search { "query": { "match": { "account_number": "20" } } }match 返回 account_number=20 的
-
字符串，全文检索
GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "mill" } } }最终查询出 address 中包含 mill 单词的所有记录 match 当搜索字符串类型的时候，会进行全文检索，并且每条记录有相关性得分。
-
字符串，多个单词（分词+全文检索）
GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "mill road" } } }最终查询出 address 中包含 mill 或者 road 或者 mill road 的所有记录，并给出相关性得分
4）match_phrase【短语匹配】
将需要匹配的值当成一个整体单词（不分词）进行检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill road"
}
}
}
查出 address 中包含 mill road 的所有记录，并给出相关性得分
5）multi_match【多字段匹配】
GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill",
"fields": ["state","address"]
}
}
}
state 或者 address包含null
6）bool【复合查询】
bool 用来做复合查询：
复合语句可以合并 任何 其它查询语句，包括复合语句，了解这一点是很重要的。这就意味 着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。
-
must：必须达到 must 列举的所有条件
GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "address": "mill" } }, { "match": { "gender": "M" } } ] } } } -
should：应该达到 should 列举的条件，如果达到会增加相关文档的评分，并不会改变 查询的结果。如果 query 中只有 should 且只有一种匹配规则，那么 should 的条件就会 被作为默认匹配条件而去改变查询结果
GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "address": "mill" } }, { "match": { "gender": "M" } } ],"should": [ {"match": { "address": "lane" }} ] } } } -
must_not 必须不是指定的情况
GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"match": { "address": "mill" } }, {"match": { "gender": "M" } } ], "should": [ {"match": { "address": "lane" }} ], "must_not": [ {"match": { "email": "baluba.com" }} ] } } }address 包含 mill，并且 gender 是 M，如果 address 里面有 lane 最好不过，但是 email 必 须不包含 baluba.com
事件 描述 must 字句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分 filter 字句（查询）必须出现在匹配的文档中，然而不像must此查询的得分将被忽略 should 字句（查询）应出现在匹配的文档中，在布尔查询中不包含must或filter字句，一个或多个should子句必须有匹配的文件，匹配should条件的最小数据可通过设置minimum_should_match参数 must_not 字句（查询）不能出现在匹配的文档中
7）filter【结果过滤】
并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于 “filtering”（过滤）的文档。为了不 计算分数 Elasticsearch 会自动检查场景并且优化查询的执行。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"match": {
"address": "mill"
}
}],
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 10000,
"lte": 20000
}
}
}
}
}
}
8）term
和 match 一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"term": {
"age": {
"value": "28"
}
}
}, {
"match": {
"address": "990 Mill Road"
}
}]
}
}
}
9）aggregations（执行聚合）
聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。在 Elasticsearch 中，您有执行搜索返回 hits（命中结果），并且同时返 回聚合结果，把一个响应中的所有 hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的， 您可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用 一次简洁和简化的 API 来避免网络往返。
-
搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情。
GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "mill" } }, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "age" } }, "avg_age": { "avg": { "field": "age" } } }, "size": 0 } //======================================== size：0 //不显示搜索数据 aggs：//执行聚合。聚合语法如下 "aggs": { "aggs_name 这次聚合的名字，方便展示在结果集中": { "AGG_TYPE 聚合的类型（avg,term,terms）": {} } } -
按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/account/_search { "query": { "match_all": {} }, "aggs": { "age_avg": { "terms": { "field": "age", "size": 1000 }, "aggs": { "banlances_avg": { "avg": { "field": "balance" } } } } }, "size": 1000 } -
查出所有年龄分布，并且这些年龄段中 M 的平均薪资和 F 的平均薪资以及这个年龄 段的总体平均薪资
GET bank/account/_search { "query": { "match_all": {} }, "aggs": { "age_agg": { "terms": { "field": "age", "size": 100 }, "aggs": { "gender_agg": { "terms": { "field": "gender.keyword", "size": 100 }, "aggs": { "balance_avg": { "avg": { "field": "balance" } } } }, "balance_avg": { "avg": { "field": "balance" } } } } }, "size": 1000 }
3. Mapping
1）字段类型
2）映射
Mapping（映射）
Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和 索引的。比如，使用 mapping 来定义：
-
哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）。
-
哪些属性包含数字，日期或者地理位置。
-
文档中的所有属性是否都能被索引（_all 配置）。
-
日期的格式。
-
自定义映射规则来执行动态添加属性。
-
查看 mapping 信息
GET bank/_mappi -
修改 mapping 信息
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html
自动猜测的映射类型
JSON type 域type 布尔型：true或者false boolean 整数：123 long 浮点型：123.45 double 字符串，有效日期：2014-09-15 date 字符串：foo bar string
3）新版本改变
Es7 及以上移除了 type 的概念。
- 关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用， 但 ES 中不是这样的。elasticsearch 是基于 Lucene 开发的搜索引擎，而 ES 中不同 type 下名称相同的 filed 最终在 Lucene 中的处理方式是一样的。
- 两个不同 type 下的两个 user_name，在 ES 同一个索引下其实被认为是同一个 filed， 你必须在两个不同的 type 中定义相同的 filed 映射。否则，不同 type 中的相同字段 名称就会在处理中出现冲突的情况，导致 Lucene 处理效率下降。
- 去掉 type 就是为了提高 ES 处理数据的效率。 Elasticsearch 7.x
- URL 中的 type 参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。 Elasticsearch 8.x
- 不再支持 URL 中的 type 参数。 解决：
- 将索引从多类型迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引
- 将已存在的索引下的类型数据，全部迁移到指定位置即可。详见数据迁移
1、创建映射
1、创建索引并指定映射
PUT /my-index
{
"mappings": {
"properties": {
"age": {
"type": "integer"
},
"email": {
"type": "keyword"
},
"name": {
"type": "text"
}
}
}
}
2、添加新的字段映射
PUT /my-index/_mapping
{
"properties": {
"employee-id": {
"type": "keyword",
"index": false
}
}
}
3、更新映射
对于已经存在的映射字段，我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移
4、数据迁移
先创建出 new_twitter 的正确映射。然后使用如下方式进行数据迁移
POST _reindex [固定写法]
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
将旧索引的 type 下的数据进行迁移
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter",
"type": "tweet"
},
"dest": {
"index": "tweets"
}
}
4、分词
一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立 的单词），然后输出 tokens 流。
例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 “Quick brown fox!” 分割 为 [Quick, brown, fox!]。 该
tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短 语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start （起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。
Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建 custom analyzers（自定义分词器）。
1）安装 ik 分词器
注意：不能用默认 elasticsearch-plugin install xxx.zip 进行自动安装
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?after=v6.4.2 对应 es 版本安装
进入 es 容器内部 plugins 目录
docker exec -it 容器 id /bin/bash
wget
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-anal ysis-ik-7.4.2.zip
unzip 下载的文件
rm –rf *.zip
mv elasticsearch/
ik 可以确认是否安装好了分词器
cd …/bin
elasticsearch plugin list：即可列出系统的分词器
2）测试分词器
使用默认
POST _analyze
{
"text": "我是中国人"
}
使用分词器
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "我是中国人"
}
另外一个分词器
ik_max_word
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word ",
"text": "我是中国人"
}
观察结果，能够看出不同的分词器，分词有明显的区别，所以以后定义一个索引不能再使用默 认的 mapping 了，要手工建立 mapping, 因为要选择分词器。
3）自定义词库
修改/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/中的 IKAnalyzer.cfg.xml /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config
<?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 -->
<entry key="ext_dict"></entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">http://192.168.128.130/fenci/myword.txt</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
原来的 xml
<?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 -->
<entry key="ext_dict"></entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
按照标红的路径利用 nginx 发布静态资源,按照请求路径，创建对应的文件夹以及文件，放在 nginx 的 html
然后重启 es 服务器，重启 nginx。
更新完成后，es 只会对新增的数据用新词分词。历史数据是不会重新分词的。如果想要历 史数据重新分词。需要执行：
POST my_index/_update_by_query?conflicts=proceed
五、Elasticsearch-Rest-Client
1）、9300：TCP
- spring-data-elasticsearch:transport-api.jar；
- springboot 版本不同， transport-api.jar 不同，不能适配 es 版本
- 7.x 已经不建议使用，8 以后就要废弃
2）、9200：HTTP
- JestClient：非官方，更新慢
- RestTemplate：模拟发 HTTP 请求，ES 很多操作需要自己封装，麻烦
- HttpClient：同上
- Elasticsearch-Rest-Client：官方 RestClient，封装了 ES 操作，API 层次分明，上手简单
最终选择 Elasticsearch-Rest-Client（elasticsearch-rest-high-level-client） https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html
1、SpringBoot 整合
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.4.2</version>
</dependency>
2、配置
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* @Description :
* @Author : sherlock
* @Date : 2021/11/22 14:29
*/
@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
public static final RequestOptions COMMON_OPTIONS;
static {
RequestOptions.Builder builder = RequestOptions.DEFAULT.toBuilder();
// builder.addHeader("authorization", "Bearer" + Token);
// builder.setHttpAsyncResponseConsumerFactory(
// new HttpAsyncResponseConsumerFactory
// .HeapBufferedResponseConsumerFactory(30 * 1024 * 1024 * 1024)
// );
COMMON_OPTIONS = builder.build();
}
//elasticsearch地址
@Bean
public RestHighLevelClient client() {
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(
new HttpHost("192.168.56.10", 9200, "http")
);
return new RestHighLevelClient(builder);
}
}
3、使用
参照官方文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html
import cn.hutool.json.JSON;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.syq.gulimail.search.config.ElasticSearchConfig;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregation;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.Avg;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.AvgAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.io.IOException;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class GulimailSearchApplicationTests {
@Autowired
private RestHighLevelClient client;
@ToString
@Data
class Account {
private int account_number;
private int balance;
private String firstname;
private String lastname;
private int age;
private String gender;
private String address;
private String employer;
private String email;
private String city;
private String state;
}
/**
* 检索数据
*
* @throws IOException
*/
@Test
public void searchData() throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
//1.指定索引
searchRequest.indices("bank");
//2.指定检索条件
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//构造检索条件
// sourceBuilder.query();
// sourceBuilder.from();
// sourceBuilder.size();
// sourceBuilder.aggregation();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address", "mill"));
//3.创建聚合条件
//3.1）按照年龄的值发布进行聚合
TermsAggregationBuilder ageAgg = AggregationBuilders.terms("ageAgg").field("age").size(10);
sourceBuilder.aggregation(ageAgg);
//3.2）计算平均薪资
AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");
sourceBuilder.aggregation(balanceAvg);
System.out.println("检索条件：" + sourceBuilder.toString());
searchRequest.source(sourceBuilder);
//4.执行检索
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, ElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
//5.分析结果
System.out.println("查询结果：" + searchResponse.toString());
SearchHit[] searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
for (SearchHit hit : searchHits) {
// hit.getIndex();hit.getType();hit.getId();
hit.getSourceAsString();
Account account = JSONUtil.toBean(hit.getSourceAsString(), Account.class);
System.out.println("account:" + account);
}
Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
// for (Aggregation aggregation : aggregations.asList()) {
// System.out.println("当前聚合："+aggregation.getName());
// }
Terms ageAgg1 = aggregations.get("ageAgg");
for (Terms.Bucket bucket : ageAgg1.getBuckets()) {
String keyAsString = bucket.getKeyAsString();
System.out.println("年龄:" + keyAsString + "==>" + bucket.getDocCount());
}
Avg balanceAvg1 = aggregations.get("balanceAvg");
System.out.println("平均薪资：" + balanceAvg1.getValue());
}
/**
* 存储/更新数据到es
*
* @throws IOException
*/
@Test
public void indexData() throws IOException {
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("users");
indexRequest.id("1");//数据id
// indexRequest.source("username","zhangsan","age",18,"gender","男");
User user = new User();
user.setUsername("sherlock");
user.setAge(18);
user.setGender("男");
String s = JSONUtil.toJsonStr(user);
indexRequest.source(s, XContentType.JSON);//要保存的内容，内容类型
//执行操作
IndexResponse index = client.index(indexRequest, ElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
//提取有用的数据
System.out.println(index);
}
@Data
class User {
private String username;
private String gender;
private Integer age;
}
@Test
public void contextLoads() {
System.out.println(client);
}
}
