Elasticsearch的使用

Elasticsearch

1、认识和安装

Elasticsearch的官方网站如下：

https://www.elastic.co/cn/elasticsearch

Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术，它是elastic技术栈中的一部分。完整的技术栈包括：

Elasticsearch：用于数据存储、计算和搜索
Logstash/Beats：用于数据收集
Kibana：用于数据可视化

整套技术栈被称为ELK，经常用来做日志收集、系统监控和状态分析等等：

整套技术栈的核心就是用来存储、搜索、计算的Elasticsearch，因此我们接下来学习的核心也是Elasticsearch。

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ES

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 hmall \
  -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。

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=hmall \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

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：

2、基础概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

文档和字段

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：

{
    "id": 1,
    "title": "小米手机",
    "price": 3499
}
{
    "id": 2,
    "title": "华为手机",
    "price": 4999
}
{
    "id": 3,
    "title": "华为小米充电器",
    "price": 49
}
{
    "id": 4,
    "title": "小米手环",
    "price": 299
}

因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）。

索引和映射

随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单文档等等：

elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。

因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index）。例如：

商品索引

{
    "id": 1,
    "title": "小米手机",
    "price": 3499
}

{
    "id": 2,
    "title": "华为手机",
    "price": 4999
}

{
    "id": 3,
    "title": "三星手机",
    "price": 3999
}

用户索引

{
    "id": 101,
    "name": "张三",
    "age": 21
}

{
    "id": 102,
    "name": "李四",
    "age": 24
}

{
    "id": 103,
    "name": "麻子",
    "age": 18
}

订单索引

{
    "id": 10,
    "userId": 101,
    "goodsId": 1,
    "totalFee": 294
}

{
    "id": 11,
    "userId": 102,
    "goodsId": 2,
    "totalFee": 328
}

所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

如图：

那是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？

并不是如此，两者各自有自己的擅长之处：

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

3、倒排索引

正向索引

我们先来回顾一下正向索引。

例如有一张名为tb_goods的表：

id	title	price
1	小米手机	3499
2	华为手机	4999
3	华为小米充电器	49
4	小米手环	49
…	…	…

其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。

因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。

比如用户的SQL语句为：

select * from tb_goods where title like '%手机%';

那搜索的大概流程如图：

综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。

因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。

而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

倒排索引

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

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理和应用，流程如下：

将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，得到一个个词条
创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
因为词条唯一性，可以给词条创建正向索引

此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：

正向索引

id（索引）	title	price
1	小米手机	3499
2	华为手机	4999
3	华为小米充电器	49
4	小米手环	49
…	…	…

倒排索引

词条（索引）	文档id
小米	1，3，4
手机	1，2
华为	2，3
充电器	3
手环	4

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例），如图：

4、IK分词器

Elasticsearch的关键就是倒排索引，而倒排索引依赖于对文档内容的分词，而分词则需要高效、精准的分词算法，IK分词器就是这样一个中文分词算法。

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

然后重启es容器：

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。

然后重启es

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": "你他娘的真是个天才"
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "你",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "他",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "娘",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "的",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "真",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "个",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "天",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "才",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 8
    }
  ]
}

可以看到原本的分词器对中文分词是不太友好的

我们使用Ikun分词器看看

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "你他娘的真是个天才"
}

执行结果如下：

可以看到明显的差别，更符合我们国内自己人的使用

拓展词典

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：“Ikun”，“鸡你太美” 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": "中分头背带裤，我是Ikun你记住，鸡你太美"
}

可以看到我们后面暗藏玄坤的词语并没有被分到一起。

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

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

Ikun
鸡你太美

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

次测试，可以发现Ikun和鸡你太美都正确分词了：

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

5、索引库操作

Index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Index和Mapping

Mapping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

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "中分头背带裤",
    "email": "zy@123.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "徐坤",
        "lastName": "蔡"
    }
}

对应的每个字段映射（Mapping）：

字段名	字段类型	类型说明	是否参与搜索	分词器
age	`integer`	整数		——
weight	`float`	浮点数		——
isMarried	`boolean`	布尔		——
info	`text`	字符串，但需要分词		IK
email	`keyword`	字符串，但是不分词		——
score	`float`	只看数组中元素类型		——
name	firstName	`keyword`	字符串，但是不分词		——
lastName	`keyword`	字符串，但是不分词		——

索引库的CRUD

创建索引库和映射

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
    }
  }
}

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

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

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。

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

错误操作

那我们先来试一试错误的操作，直接修改已有的字段看看是否会报错

可以看到提示我们不能将firstName字段 keyword 修改成text

正确操作

6、文档操作

文档的CRUD

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"
    },
}

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}

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

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

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
}

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：

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",
    }
}

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：

# 批处理 新增
POST _bulk
{"index" : { "_index" : "ikun","_id":"3"}}
{"info":"鸡你太美2","age":"11","name":{"firstName": "只因","lastName": "蔡"}}
{"index" : { "_index" : "ikun","_id":"4"}}
{"info":"鸡你太美","age":"11","name":{"firstName": "只因","lastName": "蔡"}}

批量删除：

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

7、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

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。

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.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.IOException;

public class IndexTest {

    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
        ));
    }

    @Test
    void testConnect() {
        System.out.println(client);
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

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.

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：

字段名	字段类型	类型说明	是否参与搜索	是否参与分词	分词器
id	`long`	长整数	1		——
name	`text`	字符串，参与分词搜索	1	1	IK
price	`integer`	以分为单位，所以是整数	1		——
stock	`integer`	字符串，但需要分词	1		——
image	`keyword`	字符串，但是不分词			——
category	`keyword`	字符串，但是不分词	1		——
brand	`keyword`	字符串，但是不分词	1		——
sold	`integer`	销量，整数	1		——
commentCount	`integer`	评价，整数			——
isAD	`boolean`	布尔类型	1		——
updateTime	`Date`	更新时间	1		——

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"
      }
    }
  }
}

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

那么我们看试一下是否能创建成功索引库

    @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items");
        // 2.准备请求参数
        request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    private 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" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"isAD\":{\n" +
            "        \"type\": \"boolean\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"updateTime\":{\n" +
            "        \"type\": \"date\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";

这里的MAPPING_TEMPLATE代表了你索引库的映射，这里我们用代码和图形化分别查一下

代码查询

    @Test
    void testGetIndex() throws IOException {
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items");
        client.indices().get(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }

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);
}

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！");
}

8.RestClient操作文档

索引库准备好以后，就可以操作文档了。为了与索引库操作分离，我们再次创建一个测试类，做两件事情：

初始化RestHighLevelClient
我们的商品数据在数据库，需要利用IHotelService去查询，所以注入这个接口

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;
}

查询文档

我们以根据id查询文档为例

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：

@Test
void 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json
    String 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);
}

语法说明

查询的请求语句如下：

GET /{索引库名}/_doc/{id}

删除文档

删除的请求语句如下：

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代码应该依然是2步走：

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，直接省略
3）发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法

在item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request，两个参数，第一个是索引库名，第二个是文档id
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("item", "100002644680");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

修改文档

修改我们讲过两种方式：

全量修改：本质是先根据id删除，再新增
局部修改：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

这里不再赘述，我们主要关注局部修改的API即可。

语法说明

局部修改的请求语法如下：

POST /{索引库名}/_update/{id}
{
  "doc": {
    "字段名": "字段值",
    "字段名": "字段值"
  }
}

代码示例如图：

与之前类似，也是三步走：

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

在item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("items", "100002644680");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
            "price", 58800,
            "commentCount", 1
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

批量导入文档

在之前的案例中，我们都是操作单个文档。而数据库中的商品数据实际会达到数十万条，某些项目中可能达到数百万条。

我们如果要将这些数据导入索引库，肯定不能逐条导入，而是采用批处理方案。常见的方案有：

利用Logstash批量导入
- 需要安装Logstash
- 对数据的再加工能力较弱
- 无需编码，但要学习编写Logstash导入配置
利用JavaAPI批量导入
- 需要编码，但基于JavaAPI，学习成本低
- 更加灵活，可以任意对数据做再加工处理后写入索引库

接下来，我们就学习下如何利用JavaAPI实现批量文档导入。

语法说明

批处理与前面讲的文档的CRUD步骤基本一致：

创建Request，但这次用的是BulkRequest
准备请求参数
发送请求，这次要用到client.bulk()方法

BulkRequest本身其实并没有请求参数，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。例如：

批量新增文档，就是给每个文档创建一个IndexRequest请求，然后封装到BulkRequest中，一起发出。
批量删除，就是创建N个DeleteRequest请求，然后封装到BulkRequest，一起发出

因此BulkRequest中提供了add方法，用以添加其它CRUD的请求：

可以看到，能添加的请求有：

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：

@Test
void testBulk() throws IOException {
    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备请求参数
    request.add(new IndexRequest("items").id("1").source("json doc1", XContentType.JSON));
    request.add(new IndexRequest("items").id("2").source("json doc2", XContentType.JSON));
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

完整代码

当我们要导入商品数据时，由于商品数量达到数十万，因此不可能一次性全部导入。建议采用循环遍历方式，每次导入1000条左右的数据。

item-service的DocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testLoadItemDocs() throws IOException {
    // 分页查询商品数据
    int pageNo = 1;
    int size = 1000;
    while (true) {
        Page<Item> page = itemService.lambdaQuery().eq(Item::getStatus, 1).page(new Page<Item>(pageNo, size));
        // 非空校验
        List<Item> items = page.getRecords();
        if (CollUtils.isEmpty(items)) {
            return;
        }
        log.info("加载第{}页数据，共{}条", pageNo, items.size());
        // 1.创建Request
        BulkRequest request = new BulkRequest("items");
        // 2.准备参数，添加多个新增的Request
        for (Item item : items) {
            // 2.1.转换为文档类型ItemDTO
            ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);
            // 2.2.创建新增文档的Request对象
            request.add(new IndexRequest()
                            .id(itemDoc.getId())
                            .source(JSONUtil.toJsonStr(itemDoc), XContentType.JSON));
        }
        // 3.发送请求
        client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);

        // 翻页
        pageNo++;
    }
}

9.DSL查询

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）语句来定义查询条件，其JavaAPI就是在组织DSL条件。

Elasticsearch的查询可以分为两大类：

叶子查询（Leaf query clauses）：一般是在特定的字段里查询特定值，属于简单查询，很少单独使用。
复合查询（Compound query clauses）：以逻辑方式组合多个叶子查询或者更改叶子查询的行为方式。

在查询以后，还可以对查询的结果做处理

包括:

排序:按照1个或多个字段值做排序
分页:根据from和size做分页，类似MySQL
高亮:对搜索结果中的关键字添加特殊样式，使其更加醒目
聚合:对搜索结果做数据统计以形成报表

快速入门

我们依然在Kibana的DevTools中学习查询的DSL语法。首先来看查询的语法结构：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      // .. 查询条件
    }
  }
}

说明：

GET /{索引库名}/_search：其中的_search是固定路径，不能修改

例如，我们以最简单的无条件查询为例，无条件查询的类型是：match_all，因此其查询语句如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
      
    }
  }
}

由于match_all无条件，所以条件位置不写即可。

执行结果如下：

你会发现虽然是match_all，但是响应结果中并不会包含索引库中的所有文档，而是仅有10条。这是因为处于安全考虑，elasticsearch设置了默认的查询页数。

叶子查询

叶子查询的类型也可以做进一步细分，详情大家可以查看官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/query-dsl.html

如图：

这里列举一些常见的，例如：

全文检索查询（Full Text Queries）：利用分词器对用户输入搜索条件先分词，得到词条，然后再利用倒排索引搜索词条。例如：
- match：
- multi_match
精确查询（Term-level queries）：不对用户输入搜索条件分词，根据字段内容精确值匹配。但只能查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如：
- ids
- term
- range
**地理坐标查询：**用于搜索地理位置，搜索方式很多，例如：
- geo_bounding_box：按矩形搜索
- geo_distance：按点和半径搜索
…略

全文检索查询

全文检索的种类也很多，详情可以参考官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/full-text-queries.html

以全文检索中的match为例，语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

示例：

与match类似的还有multi_match，区别在于可以同时对多个字段搜索，而且多个字段都要满足，语法示例：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索条件",
      "fields": ["字段1", "字段2"]
    }
  }
}

示例：

精确查询

精确查询，英文是Term-level query，顾名思义，词条级别的查询。也就是说不会对用户输入的搜索条件再分词，而是作为一个词条，与搜索的字段内容精确值匹配。因此推荐查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如：

id
price
城市
地名
人名

等等，作为一个整体才有含义的字段。

详情可以查看官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/term-level-queries.html

以term查询为例，其语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "字段名": {
        "value": "搜索条件"
      }
    }
  }
}

示例：

复合查询

复合查询大致可以分为两类：

第一类：基于逻辑运算组合叶子查询，实现组合条件，例如
- bool
第二类：基于某种算法修改查询时的文档相关性算分，从而改变文档排名。例如：
- function_score
- dis_max

其它复合查询及相关语法可以参考官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/compound-queries.html

算分函数查询

当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。

例如，我们搜索 “拉杆箱”，结果如下：

从elasticsearch5.1开始，采用的相关性打分算法是BM25算法，公式如下：

基于这套公式，就可以判断出某个文档与用户搜索的关键字之间的关联度，还是比较准确的。但是，在实际业务需求中，常常会有竞价排名的功能。不是相关度越高排名越靠前，而是掏的钱多的排名靠前。

例如在百度中搜索Java培训，排名靠前的就是广告推广：

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

基本语法：

function score 查询中包含四部分内容：

原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
- weight：函数结果是常量
- field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
- random_score：以随机数作为函数结果
- script_score：自定义算分函数算法
运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
- multiply：相乘
- replace：用function score替换query score
- 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
2）根据过滤条件，过滤文档
3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
算分函数：决定函数算分的算法
运算模式：决定最终算分结果

示例：给IPhone这个品牌的手机算分提高十倍，分析如下：

过滤条件：品牌必须为IPhone
算分函数：常量weight，值为10
算分模式：相乘multiply

对应代码如下：

示例

需求：给“SCOGOLF”这个品牌的行李箱排名靠前一些

翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点：

原始条件：不确定，可以任意变化
过滤条件：brand = “SCOGOLF”
算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
运算模式：比如求和

完整代码

GET /items/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "行李箱"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "brand": "拉杆箱"
            }
          },
          "weight": 10
          
        }
      ],
      "boost_mode": "sum"
    }
  }
}

测试，在未添加算分函数时，SCOGOLF得分如下：

添加了算分函数后，SCOGOLF得分就提升了：

bool查询

bool查询，即布尔查询。就是利用逻辑运算来组合一个或多个查询子句的组合。bool查询支持的逻辑运算有：

must：必须匹配每个子查询，类似“与”
should：选择性匹配子查询，类似“或”
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
filter：必须匹配，不参与算分

bool查询的语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "手机"}}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": { "value": "vivo" }}},
        {"term": {"brand": { "value": "小米" }}}
      ],
      "must_not": [
        {"range": {"price": {"gte": 2500}}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"price": {"lte": 1000}}}
      ]
    }
  }
}

出于性能考虑，与搜索关键字无关的查询尽量采用must_not或filter逻辑运算，避免参与相关性算分。

例如黑马商城的搜索页面：

其中输入框的搜索条件肯定要参与相关性算分，可以采用match。但是价格范围过滤、品牌过滤、分类过滤等尽量采用filter，不要参与相关性算分。

比如，我们要搜索手机，但品牌必须是华为，价格必须是900~1599，那么可以这样写：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "手机"}}
      ],
      "filter": [
        {"term": {"brand": { "value": "华为" }}},
        {"range": {"price": {"gte": 90000, "lt": 159900}}}
      ]
    }
  }
}

排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。不过分词字段无法排序，能参与排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

详细说明可以参考官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/sort-search-results.html

语法说明：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "排序字段": {
        "order": "排序方式asc和desc"
      }
    }
  ]
}

示例，我们按照商品价格排序：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。

基础分页

elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

from：从第几个文档开始
size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

官方文档如下：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/paginate-search-results.html

语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10,  // 每页文档数量，默认10
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

深度分页

elasticsearch的数据一般会采用分片存储，也就是把一个索引中的数据分成N份，存储到不同节点上。这种存储方式比较有利于数据扩展，但给分页带来了一些麻烦。

比如一个索引库中有100000条数据，分别存储到4个分片，每个分片25000条数据。现在每页查询10条，查询第99页。那么分页查询的条件如下：

GET /items/_search
{
  "from": 990, // 从第990条开始查询
  "size": 10, // 每页查询10条
  "sort": [
    {
      "price": "asc"
    }
  ]
}

从语句来分析，要查询第990~1000名的数据。

从实现思路来分析，肯定是将所有数据排序，找出前1000名，截取其中的990~1000的部分。但问题来了，我们如何才能找到所有数据中的前1000名呢？

要知道每一片的数据都不一样，第1片上的第900_{1000，在另1个节点上并不一定依然是900}1000名。所以我们只能在每一个分片上都找出排名前1000的数据，然后汇总到一起，重新排序，才能找出整个索引库中真正的前1000名，此时截取990~1000的数据即可。

如图：

试想一下，假如我们现在要查询的是第999页数据呢，是不是要找第9990~10000的数据，那岂不是需要把每个分片中的前10000名数据都查询出来，汇总在一起，在内存中排序？如果查询的分页深度更深呢，需要一次检索的数据岂不是更多？

由此可知，当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力。

因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页，elasticsearch提供了两种解决方案：

search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存下来，基于快照做分页。官方已经不推荐使用。

详情见文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/paginate-search-results.html

总结：

大多数情况下，我们采用普通分页就可以了。查看百度、京东等网站，会发现其分页都有限制。例如百度最多支持77页，每页不足20条。京东最多100页，每页最多60条。

因此，一般我们采用限制分页深度的方式即可，无需实现深度分页。

高亮

高亮原理

什么是高亮显示呢？

我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示：

观察页面源码，你会发现两件事情：

高亮词条都被加了<em>标签
<em>标签都添加了红色样式

css样式肯定是前端实现页面的时候写好的，但是前端编写页面的时候是不知道页面要展示什么数据的，不可能给数据加标签。而服务端实现搜索功能，要是有elasticsearch做分词搜索，是知道哪些词条需要高亮的。

因此词条的高亮标签肯定是由服务端提供数据的时候已经加上的。

因此实现高亮的思路就是：

用户输入搜索关键字搜索数据
服务端根据搜索关键字到elasticsearch搜索，并给搜索结果中的关键字词条添加html标签
前端提前给约定好的html标签添加CSS样式

实现高亮

事实上elasticsearch已经提供了给搜索关键字加标签的语法，无需我们自己编码。

基本语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "搜索字段": "搜索关键字"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "高亮字段名称": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

注意：

搜索必须有查询条件，而且是全文检索类型的查询条件，例如match
参与高亮的字段必须是text类型的字段
默认情况下参与高亮的字段要与搜索字段一致，除非添加：required_field_match=false

示例

10.RestClient查询

文档的查询依然使用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，查询的基本步骤如下：

1）创建request对象，这次是搜索，所以是SearchRequest
2）准备请求参数，也就是查询DSL对应的JSON参数
3）发起请求
4）解析响应，响应结果相对复杂，需要逐层解析

快速入门

文档搜索的基本步骤是：

创建SearchRequest对象
准备request.source()，也就是DSL。
1. QueryBuilders来构建查询条件
2. 传入request.source() 的query()方法
发送请求，得到结果
解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

之前说过，由于Elasticsearch对外暴露的接口都是Restful风格的接口，因此JavaAPI调用就是在发送Http请求。而我们核心要做的就是利用利用Java代码组织请求参数，解析响应结果。

这个参数的格式完全参考DSL查询语句的JSON结构，因此我们在学习的过程中，会不断的把JavaAPI与DSL语句对比。大家在学习记忆的过程中，也应该这样对比学习。

发送请求

首先以match_all查询为例，其DSL和JavaAPI的对比如图：

代码解读：

第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名
第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL
第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

这里关键的API有两个，一个是request.source()，它构建的就是DSL中的完整JSON参数。其中包含了query、sort、from、size、highlight等所有功能：

另一个是QueryBuilders，其中包含了我们学习过的各种叶子查询、复合查询等：

解析响应结果

在发送请求以后，得到了响应结果SearchResponse，这个类的结构与我们在kibana中看到的响应结果JSON结构完全一致：

{
    "took" : 0,
    "timed_out" : false,
    "hits" : {
        "total" : {
            "value" : 2,
            "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : 1.0,
        "hits" : [
            {
                "_index" : "heima",
                "_type" : "_doc",
                "_id" : "1",
                "_score" : 1.0,
                "_source" : {
                "info" : "Java讲师",
                "name" : "赵云"
                }
            }
        ]
    }
}

因此，我们解析SearchResponse的代码就是在解析这个JSON结果，对比如下：

代码解读：

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

hits：命中的结果
- total：总条数，其中的value是具体的总条数值
- max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
- hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
  - _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果
- SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息
- SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组
  - SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

完整代码如下：

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 2.遍历结果数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 3.得到_source，也就是原始json文档
        String source = hit.getSourceAsString();
        // 4.反序列化并打印
        ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);
        System.out.println(item);
    }
}

叶子查询

所有的查询条件都是由QueryBuilders来构建的，叶子查询也不例外。因此整套代码中变化的部分仅仅是query条件构造的方式，其它不动。

例如match查询：

@Test
void testMatch() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "行李箱"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

再比如multi_match查询：

@Test
void testMultiMatch() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("脱脂牛奶", "name", "category"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

还有range查询：

@Test
void testRange() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(10000).lte(30000));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

还有term查询：

@Test
void testTerm() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand", "华为"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

复合查询

复合查询也是由QueryBuilders来构建，我们以bool查询为例，DSL和JavaAPI的对比如图：

完整代码如下：

@Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.准备bool查询
    BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.关键字搜索
    bool.must(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.3.品牌过滤
    bool.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", "德亚"));
    // 2.4.价格过滤
    bool.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(30000));
    request.source().query(bool);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

排序和分页

之前说过，requeset.source()就是整个请求JSON参数，所以排序、分页都是基于这个来设置，其DSL和JavaAPI的对比如下：

完整示例代码：

@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    int pageNo = 1, pageSize = 5;

    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.搜索条件参数
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.2.排序参数
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页参数
    request.source().from((pageNo - 1) * pageSize).size(pageSize);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

高亮

高亮查询与前面的查询有两点不同：

条件同样是在request.source()中指定，只不过高亮条件要基于HighlightBuilder来构造
高亮响应结果与搜索的文档结果不在一起，需要单独解析

首先来看高亮条件构造，其DSL和JavaAPI的对比如图：

示例代码如下：

@Test
void testHighlight() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.query条件
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.2.高亮条件
    request.source().highlighter(
            SearchSourceBuilder.highlight()
                    .field("name")
                    .preTags("<em>")
                    .postTags("</em>")
    );
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

再来看结果解析，文档解析的部分不变，主要是高亮内容需要单独解析出来，其DSL和JavaAPI的对比如图：

代码解读：

第3、4步：从结果中获取_source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为ItemDoc对象
第5步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值
第5.1步：从Map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
第5.2步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
最后：用高亮的结果替换ItemDoc中的非高亮结果

完整代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 2.遍历结果数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 3.得到_source，也就是原始json文档
        String source = hit.getSourceAsString();
        // 4.反序列化
        ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);
        // 5.获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> hfs = hit.getHighlightFields();
        if (CollUtils.isNotEmpty(hfs)) {
            // 5.1.有高亮结果，获取name的高亮结果
            HighlightField hf = hfs.get("name");
            if (hf != null) {
                // 5.2.获取第一个高亮结果片段，就是商品名称的高亮值
                String hfName = hf.getFragments()[0].string();
                item.setName(hfName);
            }
        }
        System.out.println(item);
    }
}

11.数据聚合

聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

什么品牌的手机最受欢迎？
这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/search-aggregations.html

聚合常见的有三类：

**桶（Bucket）**聚合：用来对文档做分组
TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组
**度量（Metric）**聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等
Avg：求平均值
Max：求最大值
Min：求最小值
Stats：同时求max、min、avg、sum等
**管道（pipeline）**聚合：其它聚合的结果为基础做进一步运算

**注意：**参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

DSL实现聚合

与之前的搜索功能类似，我们依然先学习DSL的语法，再学习JavaAPI.

Bucket聚合

例如我们要统计所有商品中共有哪些商品分类，其实就是以分类（category）字段对数据分组。category值一样的放在同一组，属于Bucket聚合中的Term聚合。

基本语法如下：

GET /items/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "category_agg": {
      "terms": {
        "field": "category",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

语法说明：

size：设置size为0，就是每页查0条，则结果中就不包含文档，只包含聚合
aggs：定义聚合
- category_agg：聚合名称，自定义，但不能重复
  - terms：聚合的类型，按分类聚合，所以用term
    - field：参与聚合的字段名称
    - size：希望返回的聚合结果的最大数量

来看下查询的结果：

带条件聚合

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，例如我们统计商品中所有的品牌，结果如下：

可以看到统计出的品牌非常多。

但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

例如，我想知道价格高于3000元的手机品牌有哪些，该怎么统计呢？

我们需要从需求中分析出搜索查询的条件和聚合的目标：

搜索查询条件：
- 价格高于3000
- 必须是手机
聚合目标：统计的是品牌，肯定是对brand字段做term聚合

语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "category": "手机"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 300000
            }
          }
        }
      ]
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brand_agg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

聚合结果如下：

可以看到，结果中只剩下3个品牌了。

Metric聚合

上节课，我们统计了价格高于3000的手机品牌，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的商品做运算，获取每个品牌价格的最小值、最大值、平均值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合，就可以同时获取min、max、avg等结果。

语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "category": "手机"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 300000
            }
          }
        }
      ]
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brand_agg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      },
      "aggs": {
        "stats_meric": {
          "stats": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

query部分就不说了，我们重点解读聚合部分语法。

可以看到我们在brand_agg聚合的内部，我们新加了一个aggs参数。这个聚合就是brand_agg的子聚合，会对brand_agg形成的每个桶中的文档分别统计。

stats_meric：聚合名称
- stats：聚合类型，stats是metric聚合的一种
  - field：聚合字段，这里选择price，统计价格

由于stats是对brand_agg形成的每个品牌桶内文档分别做统计，因此每个品牌都会统计出自己的价格最小、最大、平均值。

结果如下：

另外，我们还可以让聚合按照每个品牌的价格平均值排序：

总结

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

聚合名称
聚合类型
聚合字段

聚合可配置属性有：

size：指定聚合结果数量
order：指定聚合结果排序方式
field：指定聚合字段

RestClient实现聚合

可以看到在DSL中，aggs聚合条件与query条件是同一级别，都属于查询JSON参数。因此依然是利用request.source()方法来设置。

不过聚合条件的要利用AggregationBuilders这个工具类来构造。DSL与JavaAPI的语法对比如下：

聚合结果与搜索文档同一级别，因此需要单独获取和解析。具体解析语法如下：

完整代码

@Test
void testAgg() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.准备请求参数
    BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery()
            .filter(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"))
            .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(300000));
    request.source().query(bool).size(0);
    // 3.聚合参数
    request.source().aggregation(
            AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand").size(5)
    );
    // 4.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 5.解析聚合结果
    Aggregations aggregations = response.getAggregations();
    // 5.1.获取品牌聚合
    Terms brandTerms = aggregations.get("brand_agg");
    // 5.2.获取聚合中的桶
    List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
    // 5.3.遍历桶内数据
    for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
        // 5.4.获取桶内key
        String brand = bucket.getKeyAsString();
        System.out.print("brand = " + brand);
        long count = bucket.getDocCount();
        System.out.println("; count = " + count);
    }
}