Elasticsearch JavaRestClient版

初始化RestHighLeveClient（必要条件）

<!--Maven配置-->
<!--引入es的RestHignLeveClient依赖-->
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
  <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>
<!--因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本:-->
<properties>
  <java.version>1.8</iava.version>
  <elasticsearch,version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>


//1.初始化RestHighLeveClient
RestHighLeveClient client = new RestHighLeveClient(RestClient.builder(
      //写自己的ES地址
      HttpHost.create("localhost:9200");
))

索引库操作

1.创建索引库（4步）

//2.相当于 PUT /索引名
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("索引库名");
//3.相当于请求体JSON风格
request.source("请求体",XContentType.JSON);
//4.发起请求.indices()包含索引库操作的的所有方法
client.indices().create(request,RequestOptions.DEFAULT);

2.删除索引库（3步）

// 2.相当于 DELETE /索引库名
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("索引库名");

//3.发起请求
client.indices().create(request,RequestOptions.DEFAULT);

3.判断索引库是否存在（3步）

// 2.相当于 GET /索引库名
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("索引库名称");

// 3.发起请求
boolean exists = client.indices.exists(request,RequestOptions.DEFAULT);

//输出查看是否存在，是为true,不是为false
System.out.println(exists);

4.总结：四步走

从这里可以看出，创建索引有四步，其余只有三步

文档操作

1.创建文档（4步）

// 2.相当于POST /索引库名/_doc/文档id
IndexRequest request = new IndexRequest("索引库名").id("文档id");
// 3.准备json文档，也就是文档的内容，请求体
request.source("请求体",XContentType.JSON);
// 4.发送请求
client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);

/**注意：
*如果是请求体是实体对象，请序列化成JSON.toJSONString(请求体)
*文档id在ES默认是keyword，在java中也就是String类型,需要toString()转成字符串
*/

2.删除文档（3步）

// 2.相当于 DELETE /索引库名/_doc/文档id
DeleteRequest request = new DeleteRequest("索引库名","文档id");
// 3.发送请求
client.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);

3.查看文档（4步）

// 2.相当于 GET /索引库名/_doc/文档id
GetRequest request = new GetRequest("索引库名","文档id");
// 3.发送请求
GetResponse response = client.get(request,RequestOptions.DEFAULT)
// 4.解析结果
String json = response.getSourceAsString();
System.out.println(json)

4.增量修改文档(局部更新)（4步）

// 2.相当于 POST /索引库名/ _update/文档id
UpdateRequest request = new UpdateRequest("indexName","文档id");

// 3.准备参数
request.doc(
      "age":18,
      "name":"Rose"
)
// 4.更新文档
client.update(request,RequestOptions.DEFAULT)

5.批量创建文档（4步）

// 2.创建Bulk请求
BulkRequest request = new BulkRequest();
// 3.准备参数，添加多个IndexRequest(),以实体类为例
for(Student student:students){
  Student student = new Student();
  request.add(new IndexRequest("索引库名")
          .id(student.getId())
          .source(JSON.toJSONString(student),XContentType.JSON);)
}
// 4.发送请求
client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT)

6.总结：五步走

Elasticsearch查询语法

1.全文检索（5步）

match_all

// match_all
// 2.准备request
SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名");
// 3.组织DSL参数
request.source.query(QueryBuilders.matchAll());
// 4.发送请求，得到结果
SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);

// 5.解析响应结果
SearchHits searchHits = response.getHits();
// 5.1获取总条数
long total = searchHits.getTotalHits().value;
// 5.2获取文档数组并且遍历
SearHits[] hits = searchHits.getHits();
for(SearchHits hit : hits){
  //获取文档数据源
  String json = hit.getSourceAaString();
  //反序列化
  HoteDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json,HoteDoc.class);
}

System.out.println(response);

match

//在match_all第5行修改
QueryBuilders.matchQuery("要查询的字段","查询的内容");

multi_match

//在match_all第5行修改
QueryBuilders.multiMatchQuery("要查询的内容","被查询的字段","被查询的字段");

2.精确查找

term

//在match_all第5行修改
QueryBuilders.termQuery("查询字段","被查询的内容")

range

//在match_all第5行修改
QueryBuilders.rangeQuery("被查询字段").get(100).lte(150)

3.复合查询

Bool Query（5步）

// 2.准备request
SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名");
// 3.复合条件
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
boolQuery.must();
boolQuery.filter();
// 3.1组织DSL参数
request.source.query(boolQuery);
// 4.发送请求，得到结果
SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);

// 5.解析结果

function score（广告置顶）

// 2.准备request
SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名");

// 3.复合条件
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery = 
        QueryBuilders.functionScoreQuery(
            //原始查询
            QueryBuilders.matchAll();
            //function
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                    //过滤条件
                    QueryBuilders.termQuery("查询字段","被查询的内容")
                    //算分函数
                    ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)
            )
        )
// 3.1组织DSL参数
request.source.query(functionScoreQuery);

// 4.发送请求，得到结果
SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);

排序（sort）

// 普通字段排序
request.source.sort("要排序的字段",排序方式);

// 地理坐标距离排序
request.source.sort(SortBuilders
          .geoDistanceSort("geo_point类型字段",new GeoPoint("经度,纬度"))
          .order(SortOrder.ASC)
          .unit(DistanceUnit.KILOMETERS)
)

分页（from/size）

request.source.from(0).size(5);

高亮（highlight）

// 2.准备request
SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名");
// 3.准备DSL查询出来的字段
request.source.query(QueryBuilders.matchQuery("要查询的字段","查询的内容"))
// 3.1对查询出来的字段高亮显示
request.source.highlighter(new HighlightBuilder().field("要高亮的字段")
              .requireFieldMatch(false)//是否需要与查询字段匹配
)
// 4.发送请求
SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);

//高亮结果的处理
// 5.解析响应结果
SearchHits searchHits = response.getHits();
// 5.1获取总条数
long total = searchHits.getTotalHits().value;
// 5.2获取文档数组并且遍历
SearHits[] hits = searchHits.getHits();
for(SearchHits hit : hits){
  //获取文档数据源
  String json = hit.getSourceAaString();
  //反序列化
  HoteDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json,HoteDoc.class);
  //获取高亮结果
  Map<String,HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
  if(!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)){
    //根据字段获取高亮结果
    HighlightFields highlightField = highlightFields.get("name");
    if(highlightField != null){
      highlightField.getFragments()[0].string();
      hotelDoc.setName(name);
    }
  }
}

总结