ElasticSearch五：脑裂问题与解决方案、空间向量模型、数据建模、文件路径检索与深分页、SQL、Java API整合ES实现深分页，高亮等操作

目录

 

一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理

boolean model

relevance score算法

vector space model

二、es生产集群部署之针对生产集群的脑裂问题专门定制的重要参数

三、数据建模

案例:设计一个用户document数据类型，其中包含一个地址数据的数组，这种设计方式相对复杂，但是在管理数据时，更加的灵活。

nested object

四、父子关系数据建模

Parent / Child 所支持的查询

使用 has_child 查询

使用 has_parent 查询

使用 parent_id 查询

访问子文档

更新子文档

嵌套对象 v.s 父子文档

五、文件系统数据建模

六、根据关键字分页搜索

使用from和size来进行分页

使用scroll方式进行分页

七、Elasticsearch SQL

SQL与Elasticsearch对应关系

Elasticsearch SQL语法

职位查询案例

将SQL转换为DSL

职位全文检索

通过Elasticsearch SQL方式实现分组统计

Java API操作ES

相关依赖：

使用JavaAPI来操作ES集群

点赞关注加收藏！后续内容看下一篇

ElasticSearch六：搜索模板与suggest search（自动补全）、地图位置检索功能实现、FileBeat与LogSteash使用

---

一、ElasticSearch文档分值_score计算底层原理

 

boolean model

根据用户的query条件，先过滤出包含指定term的doc

query "hello world" -->  hello / world / hello & world
 
bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不包含 / 可能包含
 
doc --> 不打分数 --> 正或反 true or false --> 为了减少后续要计算的doc的数量，提升性能

relevance score算法

简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度

Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法

Term frequency：搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关

搜索请求：hello world
 
 
 
doc1：hello you, and world is very good
 
doc2：hello, how are you

Inverse document frequency：搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，就越不相关

搜索请求：hello world
 
 
 
doc1：hello you, and world is very good
 
doc2：hello, how are you

比如说，在index中有1万条document，hello这个单词在所有的document中，一共出现了1000次；world这个单词在所有的document中，一共出现了100次

Field-length norm：field长度，field越长，相关度越弱

搜索请求：hello world
 
 
 
doc1：{ "title": "hello article", "content": "...... N个单词" }
 
doc2：{ "title": "my article", "content": "...... N个单词，hi world" }

hello world在整个index中出现的次数是一样多的

doc1更相关，title field更短

 

分析一个document上的_score是如何被计算出来的

GET /es_db/_doc/1/_explain
{
  "query": {
    "match": {
      "remark": "java developer"
    }
  }
}

 

 

vector space model

多个term对一个doc的总分数

hello world --> es会根据hello world在所有doc中的评分情况，计算出一个query vector，query向量

hello这个term，给的基于所有doc的一个评分就是3

world这个term，给的基于所有doc的一个评分就是6

[3, 6]

query vector

doc vector，3个doc，一个包含hello，一个包含world，一个包含hello 以及 world

3个doc

doc1：包含hello --> [3, 0]

doc2：包含world --> [0, 6]

doc3：包含hello, world --> [3, 6]

会给每一个doc，拿每个term计算出一个分数来，hello有一个分数，world有一个分数，再拿所有term的分数组成一个doc vector

画在一个图中，取每个doc vector对query vector的弧度，给出每个doc对多个term的总分数

每个doc vector计算出对query vector的弧度，最后基于这个弧度给出一个doc相对于query中多个term的总分数

弧度越大，分数月底; 弧度越小，分数越高

如果是多个term，那么就是线性代数来计算，无法用图表示

 

 

二、es生产集群部署之针对生产集群的脑裂问题专门定制的重要参数

集群脑裂是什么？

所谓脑裂问题，就是同一个集群中的不同节点，对于集群的状态有了不一样的理解，比如集群中存在两个master

如果因为网络的故障，导致一个集群被划分成了两片，每片都有多个node，以及一个master，那么集群中就出现了两个master了。

但是因为master是集群中非常重要的一个角色，主宰了集群状态的维护，以及shard的分配，因此如果有两个master，可能会导致数据异常。

如：

 

节点1在启动时被选举为主节点并保存主分片标记为0P，而节点2保存复制分片标记为0R

现在，如果在两个节点之间的通讯中断了，会发生什么？由于网络问题或只是因为其中一个节点无响应,这是有可能发生的。

 

两个节点都相信对方已经挂了。节点1不需要做什么，因为它本来就被选举为主节点。但是节点2会自动选举它自己为主节点，因为它相信集群的一部分没有主节点了。

在elasticsearch集群，是有主节点来决定将分片平均的分布到节点上的。节点2保存的是复制分片，但它相信主节点不可用了。所以它会自动提升Node2节点为主节点。

 

现在我们的集群在一个不一致的状态了。打在节点1上的索引请求会将索引数据分配在主节点，同时打在节点2的请求会将索引数据放在分片上。在这种情况下，分片的两份数据分开了，如果不做一个全量的重索引很难对它们进行重排序。在更坏的情况下，一个对集群无感知的索引客户端（例如，使用REST接口的）,这个问题非常透明难以发现，无论哪个节点被命中索引请求仍然在每次都会成功完成。问题只有在搜索数据时才会被隐约发现：取决于搜索请求命中了哪个节点，结果都会不同。

 

那么那个参数的作用，就是告诉es直到有足够的master候选节点时，才可以选举出一个master，否则就不要选举出一个master。这个参数必须被设置为集群中master候选节点的quorum数量，也就是大多数。至于quorum的算法，就是：master候选节点数量 / 2 + 1。

比如我们有10个节点，都能维护数据，也可以是master候选节点，那么quorum就是10 / 2 + 1 = 6。

如果我们有三个master候选节点，还有100个数据节点，那么quorum就是3 / 2 + 1 = 2

如果我们有2个节点，都可以是master候选节点，那么quorum是2 / 2 + 1 = 2。此时就有问题了，因为如果一个node挂掉了，那么剩下一个master候选节点，是无法满足quorum数量的，也就无法选举出新的master，集群就彻底挂掉了。此时就只能将这个参数设置为1，但是这就无法阻止脑裂的发生了。

2个节点，discovery.zen.minimum_master_nodes分别设置成2和1会怎么样

综上所述，一个生产环境的es集群，至少要有3个节点，同时将这个参数设置为quorum，也就是2。discovery.zen.minimum_master_nodes设置为2，如何避免脑裂呢？

那么这个是参数是如何避免脑裂问题的产生的呢？比如我们有3个节点，quorum是2.现在网络故障，1个节点在一个网络区域，另外2个节点在另外一个网络区域，不同的网络区域内无法通信。这个时候有两种情况情况：

1. 如果master是单独的那个节点，另外2个节点是master候选节点，那么此时那个单独的master节点因为没有指定数量的候选master node在自己当前所在的集群内，因此就会取消当前master的角色，尝试重新选举，但是无法选举成功。然后另外一个网络区域内的node因为无法连接到master，就会发起重新选举，因为有两个master候选节点，满足了quorum，因此可以成功选举出一个master。此时集群中就会还是只有一个master。
2. 如果master和另外一个node在一个网络区域内，然后一个node单独在一个网络区域内。那么此时那个单独的node因为连接不上master，会尝试发起选举，但是因为master候选节点数量不到quorum，因此无法选举出master。而另外一个网络区域内，原先的那个master还会继续工作。这也可以保证集群内只有一个master节点。

综上所述，集群中master节点的数量至少3台，三台主节点通过在elasticsearch.yml中配置discovery.zen.minimum_master_nodes: 2，就可以避免脑裂问题的产生。

 

三、数据建模

案例:设计一个用户document数据类型，其中包含一个地址数据的数组，这种设计方式相对复杂，但是在管理数据时，更加的灵活。

PUT /user_index
{
"mappings": {
"properties": {
"login_name" : {
"type" : "keyword"
},
"age " : {
"type" : "short"
},
"address" : {
"properties": {
"province" : {
"type" : "keyword"
},
"city" : {
"type" : "keyword"
},
"street" : {
"type" : "keyword"
}
}
}
}
}
}

 

但是上述的数据建模有其明显的缺陷，就是针对地址数据做数据搜索的时候，经常会搜索出不必要的数据，如：在下述数据环境中，搜索一个province为北京，city为天津的用户。

PUT /user_index/_doc/1
{
"login_name" : "jack",
"age" : 25,
"address" : [
{
"province" : "北京",
"city" : "北京",
"street" : "枫林三路"
},
{
"province" : "天津",
"city" : "天津",
"street" : "华夏路"
}
]
}
PUT /user_index/_doc/2
{
"login_name" : "rose",
"age" : 21,
"address" : [
{
"province" : "河北",
"city" : "廊坊",
"street" : "燕郊经济开发区"
},
{
"province" : "天津",
"city" : "天津",
"street" : "华夏路"
}
]
}

 

执行的搜索应该如下：

GET /user_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address.province": "北京"
}
},
{
"match": {
"address.city": "天津"
}
}
]
}
}
} 

 

但是得到的结果并不准确，这个时候就需要使用nested object来定义数据建模。

 

nested object

使用nested object作为地址数组的集体类型，可以解决上述问题，document模型如下：

PUT /user_index
{
"mappings": {
"properties": {
"login_name" : {
"type" : "keyword"
},
"age" : {
"type" : "short"
},
"address" : {
"type": "nested", 
"properties": {
"province" : {
"type" : "keyword"
},
"city" : {
"type" : "keyword"
},
"street" : {
"type" : "keyword"
}
}
}
}
}
}

这个时候就需要使用nested对应的搜索语法来执行搜索了，语法如下：

GET /user_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"nested": {
"path": "address",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address.province": "北京"
}
},
{
"match": {
"address.city": "天津"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}

 

虽然语法变的复杂了，但是在数据的读写操作上都不会有错误发生，是推荐的设计方式。

 

其原因是：

普通的数组数据在ES中会被扁平化处理，处理方式如下：（如果字段需要分词，会将分词数据保存在对应的字段位置，当然应该是一个倒排索引，这里只是一个直观的案例）

{
  "login_name" : "jack",
  "address.province" : [ "北京", "天津" ],
  "address.city" : [ "北京", "天津" ]
  "address.street" : [ "枫林三路", "华夏路" ]
}

那么nested object数据类型ES在保存的时候不会有扁平化处理，保存方式如下：所以在搜索的时候一定会有需要的搜索结果。

{
  "login_name" : "jack"
}
{
  "address.province" : "北京",
  "address.city" : "北京"，
  "address.street" : "枫林三路"
}
{
  "address.province" : "天津",
  "address.city" : "天津",
  "address.street" : "华夏路",
}

 

 

四、父子关系数据建模

nested object的建模，有个不好的地方，就是采取的是类似冗余数据的方式，将多个数据都放在一起了，维护成本就比较高

每次更新，需要重新索引整个对象（包括跟对象和嵌套对象）

ES 提供了类似关系型数据库中 Join 的实现。使用 Join 数据类型实现，可以通过 Parent / Child 的关系，从而分离两个对象

父文档和子文档是两个独立的文档

更新父文档无需重新索引整个子文档。子文档被新增，更改和删除也不会影响到父文档和其他子文档。

要点：父子关系元数据映射，用于确保查询时候的高性能，但是有一个限制，就是父子数据必须存在于一个shard中

父子关系数据存在一个shard中，而且还有映射其关联关系的元数据，那么搜索父子关系数据的时候，不用跨分片，一个分片本地自己就搞定了，性能当然高

父子关系

• 定义父子关系的几个步骤
  • 设置索引的 Mapping
  • 索引父文档
  • 索引子文档
  • 按需查询文档

 

设置 Mapping

 

DELETE my_blogs
# 设定 Parent/Child Mapping
PUT my_blogs
{
 
"mappings": {
"properties": {
"blog_comments_relation": {
"type": "join",
"relations": {
"blog": "comment"
}
},
"content": {
"type": "text"
},
"title": {
"type": "keyword"
}
}
}
}

索引父文档

 

PUT my_blogs/_doc/blog1
{
"title":"Learning Elasticsearch",
"content":"learning ELK is happy",
"blog_comments_relation":{
"name":"blog"
}
}
 
PUT my_blogs/_doc/blog2
{
"title":"Learning Hadoop",
"content":"learning Hadoop",
"blog_comments_relation":{
"name":"blog"
}
}

索引子文档

• 父文档和子文档必须存在相同的分片上
  • 确保查询 join 的性能
• 当指定文档时候，必须指定它的父文档 ID
  • 使用 route 参数来保证，分配到相同的分片

 

#索引子文档

PUT my_blogs/_doc/comment1?routing=blog1
{
"comment":"I am learning ELK",
"username":"Jack",
"blog_comments_relation":{
"name":"comment",
"parent":"blog1"
}
}
 
PUT my_blogs/_doc/comment2?routing=blog2
{
"comment":"I like Hadoop!!!!!",
"username":"Jack",
"blog_comments_relation":{
"name":"comment",
"parent":"blog2"
}
}
 
PUT my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2
{
"comment":"Hello Hadoop",
"username":"Bob",
"blog_comments_relation":{
"name":"comment",
"parent":"blog2"
}
}

 

Parent / Child 所支持的查询

• 查询所有文档
• Parent Id 查询
• Has Child 查询
• Has Parent 查询

 

# 查询所有文档
POST my_blogs/_search
{}
 
#根据父文档ID查看
GET my_blogs/_doc/blog2
 
# Parent Id 查询
POST my_blogs/_search
{
"query": {
"parent_id": {
"type": "comment",
"id": "blog2"
}
}
}
 
# Has Child 查询,返回父文档
POST my_blogs/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "comment",
"query" : {
"match": {
"username" : "Jack"
}
}
}
}
}
 
# Has Parent 查询，返回相关的子文档
POST my_blogs/_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "blog",
"query" : {
"match": {
"title" : "Learning Hadoop"
}
}
}
}
}

 

使用 has_child 查询

• 返回父文档
• 通过对子文档进行查询
  • 返回具体相关子文档的父文档
  • 父子文档在相同的分片上，因此 Join 效率高

 

 

使用 has_parent 查询

• 返回相关性的子文档
• 通过对父文档进行查询
  • 返回相关的子文档

 

使用 parent_id 查询

• 返回所有相关子文档
• 通过对付文档 Id 进行查询
  • 返回所有相关的子文档

 

访问子文档

• 需指定父文档 routing 参数

 

#通过ID ，访问子文档
GET my_blogs/_doc/comment2
 
#通过ID和routing ，访问子文档
GET my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2

 

 

更新子文档

• 更新子文档不会影响到父文档

#更新子文档

PUT my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2
{
"comment": "Hello Hadoop??",
"blog_comments_relation": {
"name": "comment",
"parent": "blog2"
}
}

 

嵌套对象 v.s 父子文档

Nested Object Parent / Child

优点：文档存储在一起，读取性能高、父子文档可以独立更新

缺点：更新嵌套的子文档时，需要更新整个文档、需要额外的内存去维护关系。读取性能相对差

适用场景子文档偶尔更新，以查询为主、子文档更新频繁

 

五、文件系统数据建模

思考一下，github中可以使用代码片段来实现数据搜索。这是如何实现的？

在github中也使用了ES来实现数据的全文搜索。其ES中有一个记录代码内容的索引，大致数据内容如下：

{
  "fileName" : "HelloWorld.java",
  "authName" : "baiqi",
  "authID" : 110,
  "productName" : "first-java",
  "path" : "/com/baiqi/first",
  "content" : "package com.baiqi.first; public class HelloWorld { //code... }"
}

 

我们可以在github中通过代码的片段来实现数据的搜索。也可以使用其他条件实现数据搜索。但是，如果需要使用文件路径搜索内容应该如何实现？这个时候需要为其中的字段path定义一个特殊的分词器。具体如下：

PUT /codes
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"path_analyzer" : {
"tokenizer" : "path_hierarchy"
}
}
}
}, 
"mappings": {
"properties": {
"fileName" : {
"type" : "keyword"
},
"authName" : {
"type" : "text",
"analyzer": "standard",
"fields": {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"authID" : {
"type" : "long"
},
"productName" : {
"type" : "text",
"analyzer": "standard",
"fields": {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"path" : {
"type" : "text",
"analyzer": "path_analyzer", 
"fields": {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"content" : {
"type" : "text",
"analyzer": "standard"
}
}
}
}
 
PUT /codes/_doc/1
{
"fileName" : "HelloWorld.java",
"authName" : "baiqi",
"authID" : 110,
"productName" : "first-java",
"path" : "/com/baiqi/first",
"content" : "package com.baiqi.first; public class HelloWorld { // some code... }"
}
 
GET /codes/_search
{
"query": {
"match": {
"path": "/com"
}
}
}
 
GET /codes/_analyze
{
"text": "/a/b/c/d",
"field": "path"
}
 
############################################################################################################
PUT /codes
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"path_analyzer" : {
"tokenizer" : "path_hierarchy"
}
}
}
}, 
"mappings": {
"properties": {
"fileName" : {
"type" : "keyword"
},
"authName" : {
"type" : "text",
"analyzer": "standard",
"fields": {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"authID" : {
"type" : "long"
},
"productName" : {
"type" : "text",
"analyzer": "standard",
"fields": {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"path" : {
"type" : "text",
"analyzer": "path_analyzer", 
"fields": {
"keyword" : {
"type" : "text",
"analyzer": "standard"
}
}
},
"content" : {
"type" : "text",
"analyzer": "standard"
}
}
}
}
 
GET /codes/_search
{
"query": {
"match": {
"path.keyword": "/com"
}
}
}
 
GET /codes/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"path": "/com"
}
},
{
"match": {
"path.keyword": "/com/baiqi"
}
}
]
}
}
}

参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-pathhierarchy-tokenizer.html

 

六、根据关键字分页搜索

在存在大量数据时，一般我们进行查询都需要进行分页查询。例如：我们指定页码、并指定每页显示多少条数据，然后Elasticsearch返回对应页码的数据。

 

使用from和size来进行分页

在执行查询时，可以指定from（从第几条数据开始查起）和size（每页返回多少条）数据，就可以轻松完成分页。

l from = (page – 1) * size

POST /es_db/_doc/_search
{
"from": 0,
"size": 2,
"query": {
"match": {
"address": "广州天河"
}
}
}

 

使用scroll方式进行分页

前面使用from和size方式，查询在1W条数据以内都是OK的，但如果数据比较多的时候，会出现性能问题。Elasticsearch做了一个限制，不允许查询的是10000条以后的数据。如果要查询1W条以后的数据，需要使用Elasticsearch中提供的scroll游标来查询。

 

在进行大量分页时，每次分页都需要将要查询的数据进行重新排序，这样非常浪费性能。使用scroll是将要用的数据一次性排序好，然后分批取出。性能要比from + size好得多。使用scroll查询后，排序后的数据会保持一定的时间，后续的分页查询都从该快照取数据即可。

 

第一次使用scroll分页查询

此处，我们让排序的数据保持1分钟，所以设置scroll为1m

GET /es_db/_search?scroll=1m
{
"query": {
"multi_match":{
"query":"广州长沙张三",
"fields":["address","name"]
}
},
"size":100
}

 

执行后，我们注意到，在响应结果中有一项：

"_scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAZEWY2VQZXBia1JTVkdhTWkwSl9GaUYtQQ=="

后续，我们需要根据这个_scroll_id来进行查询

 

第二次直接使用scroll id进行查询

GET _search/scroll?scroll=1m
{
"scroll_id":"DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAZoWY2VQZXBia1JTVkdhTWkwSl9GaUYtQQ=="
}

时间参数的单位:

 

七、Elasticsearch SQL

 

Elasticsearch SQL允许执行类SQL的查询，可以使用REST接口、命令行或者是JDBC，都可以使用SQL来进行数据的检索和数据的聚合。

 

Elasticsearch SQL特点：

• 本地集成

Elasticsearch SQL是专门为Elasticsearch构建的。每个SQL查询都根据底层存储对相关节点有效执行。

• 没有额外的要求

不依赖其他的硬件、进程、运行时库，Elasticsearch SQL可以直接运行在Elasticsearch集群上

• 轻量且高效

像SQL那样简洁、高效地完成查询

 

SQL与Elasticsearch对应关系

 

Elasticsearch SQL语法

SELECT select_expr [, ...]
[ FROM table_name ]
[ WHERE condition ]
[ GROUP BY grouping_element [, ...] ]
[ HAVING condition]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [, ...] ]
[ LIMIT [ count ] ]
[ PIVOT ( aggregation_expr FOR column IN ( value [ [ AS ] alias ] [, ...] ) ) ]

 

目前FROM只支持单表

 

职位查询案例

查询职位索引库中的一条数据

format：表示指定返回的数据类型
//1.查询职位信息
 
GET /_sql?format=txt
{
"query":"SELECT * FROM es_db limit 1"
}

除了txt类型，Elasticsearch SQL还支持以下类型，

 

将SQL转换为DSL

GET /_sql/translate
{
"query":"SELECT * FROM es_db limit 1"
}

结果如下：

{
  "size" : 1,
  "_source" : {
    "includes" : [
      "age",
      "remark",
      "sex"
    ],
    "excludes" : [ ]
  },
  "docvalue_fields" : [
    {
      "field" : "address"
    },
    {
      "field" : "book"
    },
    {
      "field" : "name"
    }
  ],
  "sort" : [
    {
      "_doc" : {
        "order" : "asc"
      }
    }
  ]
}

 

 

 

职位全文检索

需求

检索address包含广州和name中包含张三的用户。

MATCH函数

在执行全文检索时，需要使用到MATCH函数。

MATCH(
    field_exp,   
    constant_exp 
    [, options]) 

field_exp：匹配字段

constant_exp：匹配常量表达式

实现

GET /_sql?format=txt
{
"query":"select * from es_db where MATCH(address, '广州') or MATCH(name, '张三') limit 10"
}

通过Elasticsearch SQL方式实现分组统计

基于Elasticsearch SQL方式实现

GET /_sql?format=txt
{
"query":"select age, count(*) as age_cnt from es_db group by age"
}

这种方式要更加直观、简洁。

 

Elasticsearch SQL目前的一些限制

目前Elasticsearch SQL还存在一些限制。例如：不支持JOIN、不支持较复杂的子查询。所以，有一些相对复杂一些的功能，还得借助于DSL方式来实现。（SQL插件收费）

 

Java API操作ES

Demo代码：

Java API整合ES实现深分页，高亮等操作.zip

相关依赖：

<dependencies>
    <!-- ES的高阶的客户端API -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>7.6.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-core</artifactId>
        <version>2.11.1</version>
    </dependency>
    <!-- 阿里巴巴出品的一款将Java对象转换为JSON、将JSON转换为Java对象的库 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.62</version>
    </dependency>
    <dependency>
    <groupId>junit</groupId>
    <artifactId>junit</artifactId>
    <version>4.12</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.testng</groupId>
        <artifactId>testng</artifactId>
        <version>6.14.3</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
  
</dependencies>

 

 

使用JavaAPI来操作ES集群

初始化连接

使用的是RestHighLevelClient去连接ES集群，后续操作ES中的数据

private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
 
    public JobFullTextServiceImpl() {
        // 建立与ES的连接
        // 1. 使用RestHighLevelClient构建客户端连接。
        // 2. 基于RestClient.builder方法来构建RestClientBuilder
        // 3. 用HttpHost来添加ES的节点
        RestClientBuilder restClientBuilder = RestClient.builder(
              new HttpHost("192.168.21.110", 9200, "http")
            , new HttpHost("192.168.21.111", 9200, "http")
            , new HttpHost("192.168.21.112", 9200, "http"));
        restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
    }

 

添加职位数据到ES中

 

* 使用IndexRequest对象来描述请求

* 可以设置请求的参数：设置ID、并设置传输ES的数据——注意因为ES都是使用JSON（DSL）来去操作数据的，所以需要使用一个FastJSON的库来将对象转换为JSON字符串进行操作

@Override
public void add(JobDetail jobDetail) throws IOException {
    //1.	构建IndexRequest对象，用来描述ES发起请求的数据。
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(JOB_IDX);
 
    //2.	设置文档ID。
    indexRequest.id(jobDetail.getId() + "");
 
    //3.	使用FastJSON将实体类对象转换为JSON。
    String json = JSONObject.toJSONString(jobDetail);
 
    //4.	使用IndexRequest.source方法设置文档数据，并设置请求的数据为JSON格式。
    indexRequest.source(json, XContentType.JSON);
 
    //5.	使用ES High level client调用index方法发起请求，将一个文档添加到索引中。
    restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
}

 

查询/删除/搜索/分页

 
* 新增：IndexRequest
* 更新：UpdateRequest
* 删除：DeleteRequest
* 根据ID获取：GetRequest
* 关键字检索：SearchRequest

 

@Override
public JobDetail findById(long id) throws IOException {
    // 1.	构建GetRequest请求。
    GetRequest getRequest = new GetRequest(JOB_IDX, id + "");
 
    // 2.	使用RestHighLevelClient.get发送GetRequest请求，并获取到ES服务器的响应。
    GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
    // 3.	将ES响应的数据转换为JSON字符串
    String json = getResponse.getSourceAsString();
 
    // 4.	并使用FastJSON将JSON字符串转换为JobDetail类对象
    JobDetail jobDetail = JSONObject.parseObject(json, JobDetail.class);
 
    // 5.	记得：单独设置ID
    jobDetail.setId(id);
 
    return jobDetail;
}

 

@Override
public void update(JobDetail jobDetail) throws IOException {
    // 1.	判断对应ID的文档是否存在
    // a)	构建GetRequest
    GetRequest getRequest = new GetRequest(JOB_IDX, jobDetail.getId() + "");
 
    // b)	执行client的exists方法，发起请求，判断是否存在
    boolean exists = restHighLevelClient.exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
    if(exists) {
        // 2.	构建UpdateRequest请求
        UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(JOB_IDX, jobDetail.getId() + "");
 
        // 3.	设置UpdateRequest的文档，并配置为JSON格式
        updateRequest.doc(JSONObject.toJSONString(jobDetail), XContentType.JSON);
 
        // 4.	执行client发起update请求
        restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    }
}

 

@Override
public void deleteById(long id) throws IOException {
    // 1.	构建delete请求
    DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest(JOB_IDX, id + "");
 
    // 2.	使用RestHighLevelClient执行delete请求
    restHighLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
}

 

@Override
public List<JobDetail> searchByKeywords(String keywords) throws IOException {
    // 1.构建SearchRequest检索请求
    // 专门用来进行全文检索、关键字检索的API
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(JOB_IDX);
 
    // 2.创建一个SearchSourceBuilder专门用于构建查询条件
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
 
    // 3.使用QueryBuilders.multiMatchQuery构建一个查询条件（搜索title、jd），并配置到SearchSourceBuilder
    MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(keywords, "title", "jd");
 
    // 将查询条件设置到查询请求构建器中
    searchSourceBuilder.query(multiMatchQueryBuilder);
 
    // 4.调用SearchRequest.source将查询条件设置到检索请求
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
    // 5.执行RestHighLevelClient.search发起请求
    SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHit[] hitArray = searchResponse.getHits().getHits();
 
    // 6.遍历结果
    ArrayList<JobDetail> jobDetailArrayList = new ArrayList<>();
 
    for (SearchHit documentFields : hitArray) {
        // 1)获取命中的结果
        String json = documentFields.getSourceAsString();
 
        // 2)将JSON字符串转换为对象
        JobDetail jobDetail = JSONObject.parseObject(json, JobDetail.class);
 
        // 3)使用SearchHit.getId设置文档ID
        jobDetail.setId(Long.parseLong(documentFields.getId()));
 
        jobDetailArrayList.add(jobDetail);
    }
 
    return jobDetailArrayList;
}

 

@Override
public Map<String, Object> searchByPage(String keywords, int pageNum, int pageSize) throws IOException {
    // 1.构建SearchRequest检索请求
    // 专门用来进行全文检索、关键字检索的API
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(JOB_IDX);
 
    // 2.创建一个SearchSourceBuilder专门用于构建查询条件
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
 
    // 3.使用QueryBuilders.multiMatchQuery构建一个查询条件（搜索title、jd），并配置到SearchSourceBuilder
    MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(keywords, "title", "jd");
 
    // 将查询条件设置到查询请求构建器中
    searchSourceBuilder.query(multiMatchQueryBuilder);
 
    // 每页显示多少条
    searchSourceBuilder.size(pageSize);
    // 设置从第几条开始查询
    searchSourceBuilder.from((pageNum - 1) * pageSize);
 
    // 4.调用SearchRequest.source将查询条件设置到检索请求
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
    // 5.执行RestHighLevelClient.search发起请求
    SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHit[] hitArray = searchResponse.getHits().getHits();
 
    // 6.遍历结果
    ArrayList<JobDetail> jobDetailArrayList = new ArrayList<>();
 
    for (SearchHit documentFields : hitArray) {
        // 1)获取命中的结果
        String json = documentFields.getSourceAsString();
 
        // 2)将JSON字符串转换为对象
        JobDetail jobDetail = JSONObject.parseObject(json, JobDetail.class);
 
        // 3)使用SearchHit.getId设置文档ID
        jobDetail.setId(Long.parseLong(documentFields.getId()));
 
        jobDetailArrayList.add(jobDetail);
    }
 
    // 8.	将结果封装到Map结构中（带有分页信息）
    // a)	total -> 使用SearchHits.getTotalHits().value获取到所有的记录数
    // b)	content -> 当前分页中的数据
    long totalNum = searchResponse.getHits().getTotalHits().value;
    HashMap hashMap = new HashMap();
    hashMap.put("total", totalNum);
    hashMap.put("content", jobDetailArrayList);
 
 
    return hashMap;
}

 

 

使用scroll分页方式查询

> * 第一次查询，不带scroll_id，所以要设置scroll超时时间
> * 超时时间不要设置太短，否则会出现异常
> * 第二次查询，SearchSrollRequest

@Override
public Map<String, Object> searchByScrollPage(String keywords, String scrollId, int pageSize) throws IOException {
    SearchResponse searchResponse = null;
 
    if(scrollId == null) {
        // 1.构建SearchRequest检索请求
        // 专门用来进行全文检索、关键字检索的API
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(JOB_IDX);
 
        // 2.创建一个SearchSourceBuilder专门用于构建查询条件
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
 
        // 3.使用QueryBuilders.multiMatchQuery构建一个查询条件（搜索title、jd），并配置到SearchSourceBuilder
        MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(keywords, "title", "jd");
 
        // 将查询条件设置到查询请求构建器中
        searchSourceBuilder.query(multiMatchQueryBuilder);
 
        // 每页显示多少条
        searchSourceBuilder.size(pageSize);
 
        // 4.调用SearchRequest.source将查询条件设置到检索请求
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
        //--------------------------
        // 设置scroll查询
        //--------------------------
        searchRequest.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(5));
 
        // 5.执行RestHighLevelClient.search发起请求
        searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
    }
    // 第二次查询的时候，直接通过scroll id查询数据
    else {
        SearchScrollRequest searchScrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId);
        searchScrollRequest.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(5));
 
        // 使用RestHighLevelClient发送scroll请求
        searchResponse = restHighLevelClient.scroll(searchScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    }
 
    //--------------------------
    // 迭代ES响应的数据
    //--------------------------
 
    SearchHit[] hitArray = searchResponse.getHits().getHits();
 
    // 6.遍历结果
    ArrayList<JobDetail> jobDetailArrayList = new ArrayList<>();
 
    for (SearchHit documentFields : hitArray) {
        // 1)获取命中的结果
        String json = documentFields.getSourceAsString();
 
        // 2)将JSON字符串转换为对象
        JobDetail jobDetail = JSONObject.parseObject(json, JobDetail.class);
 
        // 3)使用SearchHit.getId设置文档ID
        jobDetail.setId(Long.parseLong(documentFields.getId()));
 
        jobDetailArrayList.add(jobDetail);
    }
 
    // 8.	将结果封装到Map结构中（带有分页信息）
    // a)	total -> 使用SearchHits.getTotalHits().value获取到所有的记录数
    // b)	content -> 当前分页中的数据
    long totalNum = searchResponse.getHits().getTotalHits().value;
    HashMap hashMap = new HashMap();
    hashMap.put("scroll_id", searchResponse.getScrollId());
    hashMap.put("content", jobDetailArrayList);
 
    return hashMap;
}

 

高亮查询

配置高亮选项
 

// 设置高亮
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("title");
highlightBuilder.field("jd");
highlightBuilder.preTags("<font color='red'>");
highlightBuilder.postTags("</font>");

需要将高亮的字段拼接在一起，设置到实体类中

// 设置高亮的一些文本到实体类中
// 封装了高亮
Map<String, HighlightField> highlightFieldMap = documentFields.getHighlightFields();
HighlightField titleHL = highlightFieldMap.get("title");
HighlightField jdHL = highlightFieldMap.get("jd");
 
if(titleHL != null) {
 // 获取指定字段的高亮片段
 Text[] fragments = titleHL.getFragments();
 // 将这些高亮片段拼接成一个完整的高亮字段
 StringBuilder builder = new StringBuilder();
 for(Text text : fragments) {
     builder.append(text);
 }
 // 设置到实体类中
 jobDetail.setTitle(builder.toString());
}
 
if(jdHL != null) {
 // 获取指定字段的高亮片段
 Text[] fragments = jdHL.getFragments();
 // 将这些高亮片段拼接成一个完整的高亮字段
 StringBuilder builder = new StringBuilder();
 for(Text text : fragments) {
     builder.append(text);
 }
 // 设置到实体类中
 jobDetail.setJd(builder.toString());
}

 

点赞关注加收藏！后续内容看下一篇

ElasticSearch六：搜索模板与suggest search（自动补全）、地图位置检索功能实现、FileBeat与LogSteash使用

https://blog.csdn.net/Xx__WangQi/article/details/115100350