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Springboot集成Elasticsearch High Level REST Client实现增删改查实战

news 来源：原创 2024/9/23 21:25:19

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什么是High Level REST Client？

Elasticsearch 的 High Level REST Client 是一个用于与 Elasticsearch 进行交互的 Java 客户端库，它提供了比低级别的 REST 客户端更高级别的抽象。High Level REST Client 使用了 OkHttp 库作为底层的 HTTP 客户端，并且提供了自动重试、连接管理和错误处理等功能。它允许开发人员以面向对象的方式构建请求和解析响应，从而简化了与 Elasticsearch 的 REST API 的交互过程。

✔️优点：

  • 易用性：High Level REST Client 提供了丰富的 API，使得常见的 Elasticsearch 操作变得简单直观。
  • 自动重试和错误处理：它能够处理网络故障和重试失败的请求，减少了开发人员需要处理的异常情况。
  • 封装了 JSON 处理：它自动处理了请求和响应的序列化和反序列化，使得开发人员无需直接处理 JSON 字符串。
  • 连接管理：它提供了连接池管理，可以复用连接，提高性能。

❌缺点：

  • 依赖较大：由于其提供了丰富的功能，因此其依赖库和整体大小相对较大。
  • 性能开销：高层面的抽象可能会引入额外的性能开销，尤其是在高并发场景下。

High Level REST Client的核心

索引管理

CreateIndexRequest 和 CreateIndexResponse：用于创建一个新的索引。
GetIndexRequest 和 GetIndexResponse：用于获取索引的元数据。
DeleteIndexRequest 和 DeleteIndexResponse：用于删除一个索引。

文档操作

IndexRequest 和 IndexResponse：用于索引（或更新）一个文档。
UpdateRequest 和 UpdateResponse：用于更新已存在的文档。
GetRequest 和 GetResponse：用于检索一个文档。
DeleteRequest 和 DeleteResponse：用于删除一个文档。

搜索和聚合

SearchRequest 和 SearchResponse：用于执行搜索查询和聚合。
CountRequest 和 CountResponse：用于计算满足给定条件的文档数量。
ScrollRequest 和 ScrollResponse：用于滚动搜索结果，获取大量数据。

批量操作

BulkRequest 和 BulkResponse：用于执行批量操作，如批量索引、更新或删除多个文档。

request.source()等于DSL中query{}

Sprinboot集成High Level REST Client

创建索引

可以使用postman或者谷歌浏览器插件Elasticvue 创建：
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{"article_doc": {"aliases": {},"mappings": {"properties": {"author": {"type": "keyword"},"category": {"type": "keyword"},"content": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"},"createTime": {"type": "date","format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"},"id": {"type": "keyword"},"readCount": {"type": "integer"},"title": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"}}},"settings": {"index": {"routing": {"allocation": {"include": {"_tier_preference": "data_content"}}},"number_of_shards": "1","provided_name": "article_doc","creation_date": "1721725035763","number_of_replicas": "1","uuid": "r55CXBCLSxO8aFWPtL1Niw","version": {"created": "7130299"}}}}
}

添加pom依赖

<dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.14.0</version>
</dependency><dependency><groupId> org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.14.0</version>
</dependency>

编写配置类

@Configuration
public class ElasticsearchConfig {@Value("${elasticsearch.host}")private String host;@Value("${elasticsearch.port}")private int port;/*@Value("${elasticsearch.username}")private String userName;@Value("${elasticsearch.password}")private String password;*//*** 如果@Bean没有指定bean的名称，那么这个bean的名称就是方法名*/@Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient() {return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(host, port, "http")));}}

编写模型

@Data
@TableName("tb_article")
public class Article {private String id;private String author;private String category;private String title;private String content;private Integer readCount;@JSONField(format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Date createTime;
}

编写接口服务类

获取索引结构接口

http://localhost:9000/articleDoc/getMapping
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数据同步接口

/***  批量从数据库导入* @throws IOException*/public void importFromDb() throws IOException {List<Article> articleList = articleService.list();BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();for (Article doc : articleList) {String data = JSON.toJSONString(doc);IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);indexRequest.id(doc.getId()).source(data, XContentType.JSON);bulkRequest.add(indexRequest);}BulkResponse response = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);log.info("批量导入状态：{}, 耗时{}", response.status(), response.getTook().getSeconds());}

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精确查询

public List<Article> searchByAuthor(String author) {try {// 构建查询条件（注意：termQuery 支持多种格式查询，如 boolean、int、double、string 等，这里使用的是 string 的查询）SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("author", author));SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);searchRequest.source(searchSourceBuilder);// 执行查询，然后处理响应结果SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);// 根据状态和数据条数验证是否返回了数据List<Article> articleList = new ArrayList<>();if (RestStatus.OK.equals(searchResponse.status()) && searchResponse.getHits().getTotalHits().value > 0) {SearchHits hits = searchResponse.getHits();for (SearchHit hit : hits) {Article doc = JSON.parseObject(hit.getSourceAsString(), Article.class);articleList.add(doc);}}return articleList;} catch (IOException e) {log.error("精确查询异常：", e);return null;}}

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全文查询

  • 查全部，
    java MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
    太简单，不再演示。
/***  全文查询*/public List<Article> matchQuery(String keyword) {try {// 构建查询条件SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword,"title","content"));// 创建查询请求对象，将查询对象配置到其中SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);searchRequest.source(searchSourceBuilder);// 执行查询，然后处理响应结果SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);return getArticleListFromSearchResponse(searchResponse);} catch (IOException e) {log.error("全文查询异常", e);return null;}}

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分页查询（带排序）

/***  分页查询* @param page*/public void pageSortQuery(Page<Article> page) {try {// 构建查询条件MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();// 创建查询源构造器SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder);// 设置分页searchSourceBuilder.from((int) ((page.getCurrent()-1)*page.getSize()));searchSourceBuilder.size((int) page.getSize());// 按照阅读量排序searchSourceBuilder.sort("readCount", SortOrder.DESC);// 创建查询请求对象，将查询对象配置到其中SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);searchRequest.source(searchSourceBuilder);// 执行查询，然后处理响应结果SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);// 根据状态和数据条数验证是否返回了数据page.setTotal(getHitTotal(searchResponse));page.setRecords(getArticleListFromSearchResponse(searchResponse));} catch (IOException e) {log.error("分页查询失败", e);}}

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高亮查询✨

public List<Article> highlightQuery(String keyword) {try {MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", keyword);HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder().field("title").preTags("<font color='red'>").postTags("</font>");SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);searchSourceBuilder.size(100);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);List<Article> articleList = new ArrayList<>();if (RestStatus.OK.equals(searchResponse.status()) && searchResponse.getHits().getTotalHits().value > 0) {SearchHits hits = searchResponse.getHits();for (SearchHit hit : hits) {Article doc = JSON.parseObject(hit.getSourceAsString(), Article.class);// 获取高亮的数据HighlightField highlightField = hit.getHighlightFields().get("title");System.out.println("高亮名称：" + highlightField.getFragments()[0].string());// 替换掉原来的数据Text[] fragments = highlightField.getFragments();if (fragments != null && fragments.length > 0) {StringBuilder title = new StringBuilder();for (Text fragment : fragments) {title.append(fragment);}doc.setTitle(title.toString());}articleList.add(doc);}}return articleList;} catch (Exception e) {log.error("高亮查询失败", e);return null;}}

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范围查询

/***  范围查询*  时间文档表达式：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/common-options.html#date-math* @return*/public List<Article> rangeQuery() {try {SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(10000));searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery("createTime").gte("now-2d").includeLower(true).includeUpper(true));SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);return getArticleListFromSearchResponse(searchResponse);} catch (Exception e) {log.error("范围查询失败", e);return null;}}

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布尔查询（BooleanQuery）

bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：

must：多个查询条件必须完全匹配，相当于关系型数据库中的 and。
should：至少有一个查询条件匹配，相当于关系型数据库中的 or。
must_not： 多个查询条件的相反匹配，相当于关系型数据库中的 not。
filter：过滤满足条件的数据。
range：条件筛选范围。
gt：大于，相当于关系型数据库中的 >。
gte：大于等于，相当于关系型数据库中的 >=。
lt：小于，相当于关系型数据库中的 <。
lte：小于等于，相当于关系型数据库中的 <=。

public List<Article> highlightQuery(String keyword) {try {MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", keyword);HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder().field("title").preTags("<font color='red'>").postTags("</font>");SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);searchSourceBuilder.size(100);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);List<Article> articleList = new ArrayList<>();if (RestStatus.OK.equals(searchResponse.status()) && searchResponse.getHits().getTotalHits().value > 0) {SearchHits hits = searchResponse.getHits();for (SearchHit hit : hits) {Article doc = JSON.parseObject(hit.getSourceAsString(), Article.class);// 获取高亮的数据HighlightField highlightField = hit.getHighlightFields().get("title");System.out.println("高亮名称：" + highlightField.getFragments()[0].string());// 替换掉原来的数据Text[] fragments = highlightField.getFragments();if (fragments != null && fragments.length > 0) {StringBuilder title = new StringBuilder();for (Text fragment : fragments) {title.append(fragment);}doc.setTitle(title.toString());}articleList.add(doc);}}return articleList;} catch (Exception e) {log.error("高亮查询失败", e);return null;}}

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聚合查询

在使用Elasticsearch时，更多会用到聚合操作，它类似SQL中的groupby操作。ES的聚合查询是先查出结果，然后对结果使用聚合函数做处理，常用的操作有：avg：求平均、max：最大值、min：最小值、sum：求和等。

在ES中聚合分为指标聚合和分桶聚合：

Metric 指标聚合：指标聚合对一个数据集求最大、最小、和、平均值等
Bucket 分桶聚合：除了有上面的聚合函数外，还可以对查询出的数据进行分组group by，再在组上进行游标聚合。

  • Metric 指标聚合
/***  指标查询*/public int metricQuery() {try {MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder);AggregationBuilder mostPopular = AggregationBuilders.max("mostPopular").field("readCount");searchSourceBuilder.aggregation(mostPopular);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//            log.info("查询结果：{}", JSON.toJSONString(searchResponse));Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();ParsedMax max = aggregations.get("mostPopular");return (int) max.getValue();} catch (Exception e) {log.error("指标查询失败", e);return -1;}}

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  • Bucket 分桶聚合

根据文章分类，统计文章数量。

/***  分桶聚合* @return*/public Map<String,Object> bucketQuery() {try {// 构建查询条件MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();// 创建查询源构造器SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder);// 根据商品分类进行分组查询TermsAggregationBuilder categoryGroup = AggregationBuilders.terms("categoryGroup").field("category");searchSourceBuilder.aggregation(categoryGroup);// 创建查询请求对象，将查询对象配置到其中SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(Constant.ARTICLE_INDEX);searchRequest.source(searchSourceBuilder);// 执行查询，然后处理响应结果SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();ParsedStringTerms agg = aggregations.get("categoryGroup");Map<String,Object> resultMap = new HashMap<>();for (Terms.Bucket bucket : agg.getBuckets()) {resultMap.put(bucket.getKeyAsString(), bucket.getDocCount());}return resultMap;} catch (Exception e) {log.error("分桶聚合查询失败", e);return null;}}

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为什么8.0版本要弃用？

在 Elasticsearch 8.0 版本中，High Level REST Client 被标记为弃用，主要是因为以下几个原因：

  • 维护成本：High Level REST Client 的维护成本较高，因为它需要随着 Elasticsearch 的发展而持续更新，以保持与 REST API 的兼容性。
  • 性能考量：为了提高性能和减少内存消耗，Elasticsearch 开发团队决定移除一些高成本的组件，High Level REST Client 因其封装层次较多而成为目标之一。
  • 替代方案：Elasticsearch 推出了新的 Java API Client，这是一个更轻量级、更高效的选择，它直接使用了 Elasticsearch 的内部协议，从而提供了更好的性能和更低的延迟。
    新的 Java API Client 能够更好地利用 Elasticsearch 的内部机制，减少序列化和反序列化的开销，同时也提供了更细粒度的控制和更高的灵活性。因此，Elasticsearch 推荐用户迁移到新的 Java API Client 上。

所以后续我会再整理个新的Java API Client 用法。与时俱进。

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用到的时候再来看，收获更大。

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