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75-ES-分布式搜索引擎01

作者：互联网

分布式搜索引擎01

0.学习目标

1.初识elasticsearch

1.1.了解ES

想象下 假设 JD上有上千万商品，现在要求你 说出 包含 手机 的商品有哪些（并说出商品ID，商品图片地址，商品价格，商品的名称）？ 也就是说实现JD的搜索的功能你怎么办？

SSM的缺点：
	+ 搜索精度不高
	+ 搜索的速度太慢，主要是正向搜索的方式
可以使用elasticsearch解决上面的问题：
	+分词器 精度提高
	+倒排索引 方式极大提高搜索速度

1.1.1.elasticsearch的作用

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。

官方地址参考如下：

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/2.x/intro.html

例如：

1.1.2.ELK技术栈

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

image-20210720194008781

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

image-20210720194230265

1.1.3.elasticsearch和lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。

image-20210720194547780

elasticsearch的发展历史：

image-20210720195001221

1.1.4.为什么不是其他搜索技术？

目前比较知名的搜索引擎技术排名：

image-20210720195142535

虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头：

image-20210720195306484

1.1.5.总结

什么是elasticsearch？

什么是elastic stack（ELK）？

什么是Lucene？

1.2.倒排索引（原理）

先参考类比图理解。

1.2.1.正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

image-20210720195531539

如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

2）逐行获取数据，比如id为1的数据

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

1.2.2.倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

如图：

image-20210720200457207

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

image-20210720201115192

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，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？

（）类比理解如下：

1637042396226

1.3.es的一些概念

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

索引（索引库）

文档

字段

映射

类型（这个已经去掉了，默认采用_doc来使用）

我们经常会用 MySQL 的知识来理解 es 的一些概念，比如将 es 的 index 类比成 database，将 type 类比成 table，但这个比喻实际上是不准确的。在 MySQL 中，table 之间是相互独立的，每个表有自己的 schema，每个表都可以有相同的列名，同时支持不同的类型，比如表 A 的 age 列是 tinyint，而表 B 的 age 列是 varchar(10)，但在 es 中，相同名字的字段的 mapping 定义必须是一致的，因为在底层 Lucene 只会存一份。

官方文档说明：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html

1.3.1.文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document）就是说ES存储的都是JSON数据存储的，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：

image-20210720202707797

而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

1.3.2.索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

例如：

image-20210720203022172

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）这样的概念，是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

1.3.3.elasticsearch核心概念对比理解

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（DDL） 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

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：

因此在企业中，往往是两者结合使用：

image-20210720203534945

1.4.安装es、kibana

1.4.1.安装

参考课前资料：

image-20210720203805350

1.4.2.分词器

参考课前资料（重要）：

image-20210720203805350

1.4.3.总结

分词器的作用是什么？

IK分词器有几种模式？

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

2.索引库操作

索引库就类似数据库表，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“库”和“表”。就需要编写DDL语句实现创建库和表。之前我们对比理解过 mapping等同于数据库中DDL。

2.1.mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，具体的映射针对的是字段。常见的mapping属性包括：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/mapping-types.html

对于下面的json文档（理解成数据库中的行）：

{
    "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）：

2.2.索引库的CRUD

这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

2.2.1.创建索引库和映射

基本语法：

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": "falsae"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ... 略
    }
  }
}

2.2.2.查询索引库

基本语法：

格式：

GET /索引库名

示例：

image-20210720211019329

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。

语法说明：

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

示例：

image-20210720212357390

2.2.4.删除索引库

语法：

格式：

DELETE /索引库名

在kibana中测试：

image-20210720212123420

2.2.5.总结

索引库操作有哪些？

3.文档操作

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"
    }
}

响应：

image-20210720212933362

注意，文档都会有一个唯一标识，我们把它叫做_id (文档ID) 类似于数据库的一行都会有一个主键来作为唯一标识一样。

3.2.根据ID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}

通过kibana查看数据：

GET /heima/_doc/1

查看结果：

image-20210720213345003

3.3.根据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

示例：

# 根据id删除数据
DELETE /heima/_doc/1

结果：

image-20210720213634918

3.4.根据ID修改文档

修改有两种方式：

3.4.1.修改全部

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

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
}

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"
    }
}

3.4.2.修改部分

增量修改是只修改指定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"
  }
}

3.5.总结

文档操作有哪些？

4.RestClient操作索引

​ 刚才使用的是Kibana这种可视化界面来实现，在实际开放过程中，将来需要用到java代码来实现操作。就像我们学习SQL ，可以在navicat上执行，但是JAVA代码实现操作数据库，不会直接使用，而是需要用到JDBC一样。

​ 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

其中的Java Rest Client又包括两种：

image-20210720214555863

我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API,以如下的案例作为例子来说明。

4.0.导入Demo工程

如图，例如需求 就是 酒店搜索，数据存储到了MYSQL,需要在ES中实现搜索功能。

1637044603368

整体步骤说明：

1.创建数据库以及表结构 模拟数据

2.通过springboot建立工程（导入依赖，配置yaml 创建启动类）

3.针对ES的映射进行分析（到底需要搜索哪些，在ES中应该使用什么数据类型，是否分词，是否索引，如果要分词分词器是什么）

4.创建索引库
	4.1 配置链接到es中
	4.2 使用restclient的API实现操作

4.0.1.导入数据

首先导入课前资料提供的数据库数据：

image-20210720220400297

数据结构如下：

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

4.0.2.导入项目

然后导入课前资料提供的项目:

image-20210720220503411

项目结构如图：

image-20210720220647541

4.0.3.mapping映射分析

创建索引库，最关键的是mapping映射，而mapping映射要考虑的信息包括：

其中：

来看下酒店数据的索引库结构:

PUT /hotel
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

几个特殊字段说明：

地理坐标说明：

image-20210720222110126

copy_to说明：

image-20210720222221516

4.0.4.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。 可以直接参考工程即可。

分为三步：

1）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7.6.2，所以我们可以覆盖默认的ES版本，当然也可以不用管,如果要改如下：

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <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://localhost:9200")
));

这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：

package cn.itcast.hotel;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.IOException;

public class HotelIndexTest {
    private RestHighLevelClient client;

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

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

4.1.创建索引库

4.1.1.代码解读

创建索引库的API如下：

image-20210720223049408

代码分为三步：

4.1.2.完整示例

在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下，创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量：

package cn.itcast.hotel.constants;

public class HotelConstants {
    public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
            "  \"mappings\": {\n" +
            "    \"properties\": {\n" +
            "      \"id\": {\n" +
            "        \"type\": \"long\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"name\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"address\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"score\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"city\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"starName\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"business\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"location\":{\n" +
            "        \"type\": \"geo_point\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"pic\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"all\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";
}

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

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.12/java-rest-high-create-index.html

@Test
void createHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.准备请求的参数：DSL语句
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

4.2.删除索引库

删除索引库的DSL语句非常简单：

DELETE /hotel

与创建索引库相比：

所以代码的差异，注意体现在Request对象上。依然是三步走：

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

4.3.判断索引库是否存在

判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是：

GET /hotel

因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：

@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 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！");
}

4.4.总结

JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。

索引库操作的基本步骤：

5.RestClient操作文档

为了与索引库操作分离，我们再次参加一个测试类，做两件事情：

package cn.itcast.hotel;

import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    private RestHighLevelClient client;

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

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

5.1.新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。

5.1.1.索引库实体类

数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下：

@Data
@TableName("tb_hotel")
public class Hotel {
    @TableId(type = IdType.INPUT)
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String longitude;
    private String latitude;
    private String pic;
}

与我们的索引库结构存在差异：

​ longitude和latitude需要合并为location,按照ES的要求进行设置，如下图所示我们选择第二种。

1637046121346

因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合，并通过构造函数进行设置。

package cn.itcast.hotel.pojo;

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
    }
}

5.1.2.语法说明

新增文档的DSL语句如下：

POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}

对应的java代码如图：

image-20210720230027240

可以看到与创建索引库类似，同样是三步走：

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

我们导入酒店数据，基本流程一致，但是需要考虑几点变化：

因此，代码整体步骤如下：

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转json
    String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

    // 1.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    // 2.准备Json文档
    request.source(json, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.2.查询文档

5.2.1.语法说明

查询的DSL语句如下：

GET /hotel/_doc/{id}

非常简单，因此代码大概分两步：

不过查询的目的是得到结果，解析为HotelDoc，因此难点是结果的解析。完整代码如下：

image-20210720230811674

可以看到，结果是一个JSON，其中文档放在一个_source属性中，因此解析就是拿到_source，反序列化为Java对象即可。

与之前类似，也是三步走：

5.2.2.完整代码

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
    // 2.发送请求，得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();

    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}

5.3.删除文档

删除的DSL为是这样的：

DELETE /hotel/_doc/{id}

与查询相比，仅仅是请求方式从DELETE变成GET，可以想象Java代码应该依然是三步走：

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.4.修改文档

5.4.1.语法说明

修改我们讲过两种方式：

在RestClient的API中，全量修改与新增的API完全一致，判断依据是ID：

这里不再赘述，我们主要关注增量修改。

代码示例如图：

image-20210720231040875

与之前类似，也是三步走：

5.4.2.完整代码

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
        "price", "952",
        "starName", "四钻"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.5.批量导入文档

案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。

步骤如下：

5.5.1.JAVA代码说明

批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。

其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：

image-20210720232105943

可以看到，能添加的请求包括：

因此Bulk中添加了多个IndexRequest，就是批量新增功能了。示例：

image-20210720232431383

步骤：

我们在导入酒店数据时，将上述代码改造成for循环处理即可。

5.5.2.完整代码

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
    // 批量查询酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();

    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备参数，添加多个新增的Request
    for (Hotel hotel : hotels) {
        // 2.1.转换为文档类型HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 2.2.创建新增文档的Request对象
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5.6.小结

文档操作的基本步骤：

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来源： https://www.cnblogs.com/ofanimon/p/16188430.html