微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestAPI_网站优化分享

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文章目录

⛄引言
一、RestAPI

⛅导入数据
⏰mapping映射分析
⚡初始化RestClient
二、索引库操作

⌚创建索引库
✒️删除索引库
⚡判断索引库是否存在

⛵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、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/index.html

微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestAPI,在这里插入图片描述,第1张

⛅导入数据

数据结构如下

CREATE TABLE `tb_hotel` (
    `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',
    `name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称；例：7天酒店',
    `address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址；例：航头路',
    `price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格；例：329',
    `score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分；例：45，就是4.5分',
    `brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌；例：如家',
    `city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市；例：上海',
    `star_name` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级，从低到高分别是：1星到5星，1钻到5钻',
    `business` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈；例：虹桥',
    `latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '纬度；例：31.2497',
    `longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '经度；例：120.3925',
    `pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片；例:/img/1.jpg',
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

数据我放到网盘了，大家可自行获取

⏰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，文件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 ik分词器最大分词

以下是酒店的索引库结构

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"
      },
      "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：

微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestAPI,在这里插入图片描述,第2张

copy_to说明：

= 微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestAPI,在这里插入图片描述,第3张

⚡初始化RestClient

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。

大概分为3步

引入ES的RestHighLevelClient依赖


    org.elasticsearch.client
    elasticsearch-rest-high-level-client

SpringBoot 的默认ES版本为7.6.2，覆盖默认的ES版本


    1.8
    7.12.1

初始化RestHighLevelClient

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://ip地址:9200")
));

为了测试方便，我们新建单元测试进行初始化

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;
public class HoteTest {
    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();
    }
}

二、索引库操作

⌚创建索引库

创建索引库的API如下：

微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestAPI,在这里插入图片描述,第4张

代码分为三步：

创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。
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。

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。

创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量：

public class HotelEnum {
    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" +
            "}";
}

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现创建索引：

import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
@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
    restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

✒️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：
- 创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
- 准备参数。这里是无参
- 发送请求。改用delete方法
  在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：
```
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
```
  ⚡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
```
  DSL查看如下
  
  因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：
  - 创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
  - 准备参数。这里是无参
  - 发送请求。改用exists方法
```
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.输出
    System.out.println(exists ? "索引库已经存在！" : "索引库不存在！");
}
```
    小结
    
    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
      ⛵小结
      
      以上就是【Bug 终结者】对微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestAPI 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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