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💖 系列专栏：Springcloud微服务
🌠 首发时间：2025年8月24日
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1 初识Elasticsearch

黑马商城作为一个电商项目，商品的搜索肯定是访问频率最高的页面之一。目前的搜索功能是基于数据库的模糊搜索来实现的，存在很多问题。

首先，查询效率较低。由于数据库模糊查询不走索引，在数据量较大的时候，查询性能很差。黑马商城的商品表中仅仅有不到 9 万条数据，基于数据库查询时，搜索接口的表现如图：

改为基于搜索引擎后，查询表现如下：

需要注意的是，数据库模糊查询随着表数据量的增多，查询性能的下降会非常明显，而搜索引擎的性能则不会随着数据增多而下降太多。目前仅 10 万不到的数据量差距就如此明显，如果数据量达到百万、千万、甚至上亿级别，这个性能差距就会变得非常夸张。

其次，功能单一。数据库的模糊搜索功能单一，匹配条件非常苛刻，必须恰好包含用户搜索的关键字。而在搜索引擎中，用户输入出现个别错字，或者用拼音搜索、同义词搜索都能正确匹配到数据。

综上，在面临海量数据的搜索，或者有一些复杂搜索需求的时候，推荐使用专门的搜索引擎来实现搜索功能。

目前全球的搜索引擎技术排名如下：https://db-engines.com/en/ranking/search+engine

排名第一的就是我们今天要学习的 Elasticsearch。

Elasticsearch 是一款非常强大的开源搜索引擎，支持的功能非常多，例如：

• 代码搜索
• 商品搜索
• 解决方案搜索
• 地图搜索

Elasticsearch 的官方网站：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch

1.1 认识和安装

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两部分：

• 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。

1.1.1 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

1. docker run -d: 以分离模式运行容器，这意味着容器将在后台运行。

2. --name es: 为容器指定一个名称 “es”。

3. -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m": 设置环境变量 ES_JAVA_OPTS，为 Elasticsearch 分配最小和最大为 512MB 的内存，默认为 1GB，但是我们的电脑可能承受不了，512MB 是最小需求。

4. -e "discovery.type=single-node": 设置环境变量 discovery.type 为 single-node，表示 Elasticsearch 在单节点模式下运行。

5. -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data: 将主机上的 es-data 目录挂载到容器中的 /usr/share/elasticsearch/data 目录，以便持久化存储 Elasticsearch 的数据。

6. -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins: 将主机上的 es-plugins 目录挂载到容器中的 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录，以便持久化存储 Elasticsearch 的插件。

7. --privileged: 以特权模式运行容器，赋予容器更高的权限。

8. --network hm-net: 将容器连接到 hm-net 网络，使其可以与同一网络中的其他容器通信。

9. -p 9200:9200: 将主机的 9200 端口映射到容器的 9200 端口，用于 HTTP 接口访问 Elasticsearch。

10. -p 9300:9300: 将主机的 9300 端口映射到容器的 9300 端口，用于节点间通信和传输层客户端通信。

11. elasticsearch:7.12.1: 使用 Elasticsearch 7.12.1 镜像来创建容器。

这条命令整体上配置并启动了一个单节点的 Elasticsearch 实例，并且设置了必要的内存分配和端口映射，同时也确保了数据和插件的持久化存储。

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，可以直接使用资料中提供的镜像 tar 包：

具体安装步骤如下：

将 ES 和 Kibana 的 tar 包一起上传到虚拟机：

然后加载镜像：

最后执行上面的命令创建容器：

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：

1.1.2 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

1. docker run -d: 以分离模式运行容器，这意味着容器将在后台运行。

2. --name kibana: 为容器指定一个名称 “kibana”。

3. -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200: 设置环境变量 ELASTICSEARCH_HOSTS，指定 Kibana 连接到 Elasticsearch 服务的地址为 http://es:9200。这里的 es 是在前面运行 Elasticsearch 容器时指定的容器名称。

4. --network=hm-net: 将容器连接到 hm-net 网络，使其可以与同一网络中的其他容器通信。这与之前的 Elasticsearch 容器使用的网络相同，确保 Kibana 能够连接到 Elasticsearch。

5. -p 5601:5601: 将主机的 5601 端口映射到容器的 5601 端口，用于访问 Kibana 的 Web 界面。

6. kibana:7.12.1: 使用 Kibana 7.12.1 镜像来创建容器。

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：

然后选中右上角的 Dev tools，进入开发工具页面：

1.2 倒排索引

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？

倒排索引的概念是相对于 MySQL 这样的正向索引而言的。

1.2.1 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	149
…	…	…

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%';

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。

1.2.2 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
• 因为词条的唯一性，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，如下：

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：

流程描述：

• 用户输入条件 “华为手机” 进行搜索。
• 对用户输入条件分词，得到词条：华为、手机。
• 拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高），即可得到包含词条的文档 id：1、2、3。
• 拿着文档 id 到正向索引中查找具体文档即可（由于 id 也有索引，查询效率也很高）。

虽然要先查询倒排索引，再查询正向索引，但是无论是词条、还是文档 id 都建立了索引，所以查询速度非常快，无需全表扫描。

1.2.3 正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

• 正向索引是最传统的，根据 id 索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
• 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到包含词条的文档的id，然后根据 id 获取文档，是根据词条找文档的过程。

正向索引

• 优点：
  • 可以给多个字段创建索引
  • 根据索引字段搜索、排序速度非常快
• 缺点：
  • 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描

倒排索引

• 优点：
  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
• 缺点：
  • 只能给词条创建索引，而不是字段
  • 无法根据字段做排序

1.3 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分词器就是这样的一个中文分词算法。

1.3.1 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
  

• 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
  

  

  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即可。

• 找到资中料提供的 ik 分词器插件压缩包，对其解压：

  

  将其上传至虚拟机的 /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录，然后，重启 es 容器：

  

  docker restart es
  

1.3.2 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": "让老百姓过上更加幸福的生活"
}

可以看到，标准分词器只能将 1 个字分为 1 个词条，无法正确对中文进行分词。

我们再测试IK分词器：

智能语义切分模式：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "让老百姓过上更加幸福的生活"
}

最细粒度切分模式：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "让老百姓过上更加幸福的生活"
}

相比于第一种模式，这种模式会分得更细。

1.3.3 拓展词典

随着互联网的发展，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”，“奥利给” 等。

IK分词器无法对这些词汇分词，测试一下：

可以看到，IK分词器无法正确分词。想要正确地进行分词，IK分词器的词库也需要不断地更新，因此IK分词器中提供了扩展词汇的功能。

具体步骤如下：

1. 打开IK分词器 config 目录：

   
   注意，如果是在线安装的，默认是没有 config 目录的，需要把资料中提供的压缩包中的 config 上传至对应目录。

2. 在IK分词器的 config 目录新建一个 ext.dic，可以复制现有的文件然后改下名字即可，然后在其中添加你要拓展的词汇：

   

3. 在同目录下的 IKAnalyzer.cfg.xml 文件中配置文件内容，将我们创建的拓展词典添加进去，它会根据文件名去 config 目录下寻找对应的文件：

   

4. 进入虚拟机中的 config 目录，将刚刚修改的文件拖动上传到虚拟机，覆盖之前的文件：

   

5. 重启 es 容器

再次测试，已经能够正确地分词：

1.3.4 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

1.4 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。

1.4.1 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。

比如下面这个表：

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	299

{
    "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）。

1.4.2 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：

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：

• 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引
• 所有用户的文档，可以组织在一起，称为用户的索引
• 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。同样，索引库中也有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

1.4.3 mysql与elasticsearch

我们统一地把 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

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

2 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。

2.1 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

例如下面的 json 文档：

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

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	是否参与分词	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	☑	☐
firstName	keyword	字符串，但是不分词	☑	☐
lastName	keyword	字符串，但是不分词	☑	☐

2.2 索引库的CRUD

由于 Elasticsearch 采用的是 Restful 风格的 API，因此其请求方式和路径相对都比较规范，而且请求参数也都采用 JSON 风格。

一般，我们约定：查询使用 GET，新增使用 POST，修改使用 PUT，删除使用 DELETE。

我们直接基于 Kibana 的 DevTools 来编写请求做测试，由于有语法提示，会非常方便。

2.2.1 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
    }
  }
}

示例：

PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

添加成功：

2.2.2 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

2.2.3 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"
    }
  }
}

添加新字段成功：

查询：

2.2.4 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

3 文档操作

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，操作文档包含增、删、改、查等几种常见操作。

3.1 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"
    }
}

3.2 查询文档

根据 Restful 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

3.3 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

示例：

DELETE /heima/_doc/1

3.4 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

3.4.1 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，也就是从修改操作变成新增操作。

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：

执行第 2 次时，得到的反馈则是 updated：

3.4.2 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"
  }
}

查询一下：

3.5 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"}}

3.6 总结

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}}

4 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。

由于 ES 目前最新版本 8.8，提供了全新版本的客户端，老版本的客户端已经被标记为过时。而我们采用的是 7.12 版本，因此只能使用老版本客户端，找不到直接搜索 Java REST Client 也行：

点击进去，然后选择 7.12 版本，High Level Rest Client 版本：

将其下载好后，后续我们就可以在程序中导入依赖使用，以此来连接到虚拟机中的 Elasticsearch。

4.1 初始化RestClient

在 Elasticsearch 提供的 API 中，与 Elasticsearch 的一切交互都封装在一个名为 RestHighLevelClient 的类中，必须先完成这个类对象的初始化，建立与 Elasticsearch 的连接。

具体分为三步：

1. 由于我们的搜索功能是在 item-service 中，所以需要在 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，在父工程的 pom.xml 中加入：

   <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

   初始化代码如下：

   RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
           HttpHost.create("http://192.168.150.128:9200")
   ));
   

   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://192.168.150.128:9200")
           ));
       }
   
       @Test
       void testConnect() {
           System.out.println(client);
       }
   
       @AfterEach
       void tearDown() throws IOException {
           this.client.close();
       }
   }
   

   测试一下连接，成功：

   

4.2 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。

4.2.1 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，索引库所需字段如下：

根据上表，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"
      }
    }
  }
}

4.2.2 创建索引

创建索引库的 API 如下：

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 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
• 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：

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 IndexTest {

    private RestHighLevelClient client;

    @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" +
            "}";


    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.128:9200")
        ));
    }

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

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

执行通过，我们去 Kibana 测试是否能够查询到：

4.3 删除索引库

删除索引库的请求非常简单，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：

• 创建 Request 对象。这次是 DeleteIndexRequest 对象
• 准备参数。这里是无参，因此省略
• 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);
}

删除索引后，就查询不到了：

4.4 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：

• 创建 Request 对象。这次是 GetIndexRequest 对象
• 准备参数。这里是无参，直接省略
• 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！");
}

因为刚刚删除了，所以索引库自然不存在：

4.5 总结

JavaRestClient 操作 Easticsearch 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 的 indices().xxx() 方法，xxx 是 create、exists、delete

5 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 DocumentTest，做两件事情：

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

package com.hmall.item.es;

import com.hmall.item.service.IItemService;
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.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

@SpringBootTest(properties = "spring.profiles.active=local")
public class DocumentTest {

    private RestHighLevelClient client;

    @Autowired
    private IItemService itemService;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.128:9200")
        ));
    }

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

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与索引库结构对应的实体。

在 item-service 模块的 com.hmall.item.domain.po 包中定义一个新的 PO：

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 Java API 如下：

可以看到与索引库操作的 API 非常类似，同样是三步走：

• 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
• 准备请求参数，本例中就是 Json 文档
• 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
• ItemDoc 需要序列化为 json 格式

因此，代码整体步骤如下：

• 根据 id 查询商品数据 Item
• 将 Item 封装为 ItemDoc
• 将 ItemDoc 序列化为 JSON
• 创建 IndexRequest，指定索引库名和 id
• 准备请求参数，也就是 JSON 文档
• 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ItemDoc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);
}

执行该测试方法后，测试一下，在 Kibana 已经能够查询到新增文档：

5.2 查询文档

我们以根据 id 查询文档为例。

5.2.1 语法说明

查询的请求语句如下：

GET /{索引库名}/_doc/{id}

与之前的流程类似，代码大概分两步：

• 创建 Request 对象
• 准备请求参数，这里是无参，直接省略
• 发送请求

不过查询的目的是得到结果，解析为 ItemDoc，还要再加一步对结果的解析。示例代码如下：

可以看到，响应结果是一个 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。

其它代码与之前类似，流程如下：

• 准备 Request 对象。这次是查询，所以是 GetRequest
• 发送请求，得到结果。因为是查询，这里调用 client.get() 方法
• 解析结果，就是对 JSON 做反序列化

5.2.2 完整代码

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request对象
    GetRequest request = new GetRequest("items").id("100002644680");
    // 2.发送请求
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.获取响应结果中的source
    String json = response.getSourceAsString();
    
    ItemDoc itemDoc = JSONUtil.toBean(json, ItemDoc.class);
    System.out.println("itemDoc= " + ItemDoc);
}

5.3 删除文档

删除的请求语句如下：

DELETE /{索引库名}/_doc/{id}

与查询相比，仅仅是请求方式从 DELETE 变成 GET，可以想象 Java 代码应该依然是两步走：

• 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
• 准备参数，无参，直接省略
• 发送请求。因为是删除，所以是 client.delete() 方法

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("items", "100002644680");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.4 修改文档

关于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。

5.4.1 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：

• 准备 Request 对象。这次是修改，所以是 UpdateRequest
• 准备参数。也就是 JSON 文档，里面包含要修改的字段
• 更新文档。这里调用 client.update() 方法

5.4.2 完整代码

@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", 66666,
            "commentCount", 1
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5 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 Java API 批量导入
  • 需要编码，但基于 Java API，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

5.5.1 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

因此在 Bulk 中添加多个 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);
}

5.5.2 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。

@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++;
    }
}

5.6 总结

文档操作的基本步骤：

• 初始化 RestHighLevelClient
• 创建 XxxRequest
  • XXX 是 Index、Get、Update、Delete、Bulk
• 准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
• 发送请求
  • 调用 RestHighLevelClient#.xxx() 方法，xxx 是 index、get、update、delete、bulk
• 解析结果（Get时需要）