微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestClient 操作文档_网站优化分享

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⛄引言
一、初始化 Java RestClient
二、RestClient 对文档的CRUD操作
- ⛅新增文档
- ⏰查询文档
- ⚡修改文档
- ⌚删除文档
- 三、RestClient 批量文档导入
- ⛵小结
  ⛄引言
  
  本文参考黑马分布式Elastic search
  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
  
  一、初始化 Java RestClient
  
  初始化RestHighLevelClient
  
  为了与索引库操作分离，我们再次参加一个测试类，做两件事情：
  - 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
    文档测试类
```
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
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;
import java.util.List;
/**
 * @author whc
 * @date 2023/2/28 15:01
 */
@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;
    @BeforeEach
    void setUp() {
           this.restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("IP地址:9200")
        ));
    }
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.restHighLevelClient.close();
    }
}
```
    测试类初始化 RestClient完毕。
    
    二、RestClient 对文档的CRUD操作
    
    下面我们通过RestClient 对文档进行增删改查操作，以便更加深层次的理解。
    
    ⛅新增文档
    
    需求：将酒店数据从数据库查询出来，通过RestClient写入到ElasticSearch中。
    
    实体类与索引库实体类的转换
    
    数据库返回的结果是一个Hotel类型的对象，属性如下：
```
@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;
}
```
    那么问题来了，我们的ElasticSearch 索引库的结构与实体类不一致该怎么办？
    
    例如：经纬度，索引库中是通过location来实现的，通过 , 分割开。实体类中则是两个单独的属性。
    
    因此，我们需要定义一个新的对象，将该属性进行合并从而达到我们想要的结果
```
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();
    }
}
```
    语法说明
    
    新增文档的DSL语句如下：
```
POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 20
}
```
    Java代码如下
    
    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()的API，不再需要client.indices()**了。
      
      完整代码测试新增文档
```
@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    //获取酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(36934L);
	HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
	//1.创建request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
    //2.准备参数
    request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
    //3.发送请求
    restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
```
      执行即可。
      
      ⏰查询文档
      
      查询的DSL语句如下：
```
GET /索引库名/_doc/{id}
```
      大致分为2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：
        
        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，也是分为三步
        
        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
        完整代码
        
        @Test void testGetDocument() throws IOException { //1.创建request对象 GetRequest request = new GetRequest("hotel", "36934"); //2.发送请求 GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT); String sourceAsString = response.getSourceAsString(); System.out.println(sourceAsString); }
        
        结果如下：
        
        ⚡修改文档
        
        修改是分为两种方式：
        
        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
        这里我们主要介绍增量修改
        
        代码示例如下：
        
        与之前类似，主要分为三步
        
        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
        完整代码
        
        @Test void testUpdateDocument() throws IOException { //1.创建request对象 UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "36934"); //2.准备参数 request.doc( "price", "456", "starName", "三钻" ); //3.发送请求 restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT); }
        
        修改结果
        
        执行完毕修改后，再次通过get请求查看修改结果
        
        ⌚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代码应该依然分为三步：
        
        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
        完整Java代码
        
        @Test void testDeleteDocument() throws IOException { //1.创建request对象 DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "36934"); //2.发送请求 restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT); }
        
        查看删除结果
        
        执行完毕后，调用get请求查看结果
        
        三、RestClient 批量文档导入
        
        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
        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
        
        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：
        
        依旧是分为三步：
        
        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
        导入酒店数据后，将代码改为for循环即可
        
        完整Java代码
        
        @Test void testBulk() throws IOException { //获取酒店数据 List hotels = hotelService.list(); //1.创建bulk请求 BulkRequest request = new BulkRequest(); //2.添加批量处理的请求 for (Hotel hotel : hotels) { HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); request.add(new IndexRequest("hotel"). id(hotel.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON)); } //3.发送请求 restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); }
        
        查看执行结果
        
        执行完毕后，执行以下DSL语句批量查询
        
        执行完毕，导入成功。
        
        ⛵小结
        
        以上就是【Bug 终结者】对微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestClient 操作文档的简单介绍，ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎，使用它，可大大提高项目的灵活、高效性！技术改变世界！！！
        
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