golang操作elasticsearch(oliver/elastic使用文档)
文章目录1. 版本2. 连接es3. 索引操作3.1 创建索引3.2 判断索引是否存在3.3 更新索引3.4 删除索引3.5 数据迁移3.6 设置别名4. 数据操作4.1 新增或覆盖数据(单条)4.2 根据id新增或更新数据(单条)4.3 根据id新增或更新数据(批量)4.4 根据条件更新数据4.5 查询5. 查询条件query设置5.1 一个示例match 模糊匹配terms 精确匹配range
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1. 版本
示例运行环境:
go版本: 1.14
es版本: 6.7.0
工具及版本: github.com/olivere/elastic v6.2.35
此文章适合有go基础的人阅读, 因为代码示例中都是部分代码片段而不是完整可执行代码, 需要自行完善
2. 连接es
options := []elastic.ClientOptionFunc{
elastic.SetURL("http://xxxxxxx:9200"),
elastic.SetSniff(true), //是否开启集群嗅探
elastic.SetHealthcheckInterval(10 * time.Second), //设置两次运行状况检查之间的间隔, 默认60s
elastic.SetGzip(false), //启用或禁用gzip压缩
elastic.SetErrorLog(log.New(os.Stderr, "ELASTIC ", log.LstdFlags)), //ERROR日志输出配置
elastic.SetInfoLog(log.New(os.Stdout, "", log.LstdFlags)), //INFO级别日志输出配置
}
options = append(options, elastic.SetBasicAuth(
"xxxx", //账号
"xxxxxxxxxxxxxx", //密码
))
con, err := elastic.NewClient(options...)
下述代码中 conf.ES() 表示con
3. 索引操作
3.1 创建索引
type mi = map[string]interface{}
mapping := mi{
"settings": mi{
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2,
},
"mappings": mi{
"_doc": mi{ //type名
"properties": mi{
"id": mi{ //整形字段, 允许精确匹配
"type": "integer",
},
"name": mi{
"type": "text", //字符串类型且进行分词, 允许模糊匹配
"analyzer": "ik_smart", //设置分词工具
"search_analyzer": "ik_smart",
"fields": mi{ //当需要对模糊匹配的字符串也允许进行精确匹配时假如此配置
"keyword": mi{
"type": "keyword",
"ignore_above": 256,
},
},
},
"date_field": mi{ //时间类型, 允许精确匹配
"type": "date",
},
"keyword_field": mi{ //字符串类型, 允许精确匹配
"type": "keyword",
},
"nested_field": mi{ //嵌套类型
"type": "nested",
"properties": mi{
"id": mi{
"type": "integer",
},
"start_time": mi{ //长整型, 允许精确匹配
"type": "long",
},
"end_time": mi{
"type": "long",
},
},
},
},
},
},
}
indexName := "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" //要创建的索引名
_, err = conf.ES().CreateIndex(indexName).BodyJson(mapping).Do(context.Background())
3.2 判断索引是否存在
//exists true 表示索引已存在
exists, err := conf.ES().IndexExists(indexName).Do(context.Background())
3.3 更新索引
仅支持添加字段, 已有字段无法修改
type mi = map[string]interface{}
mapping := mi{
"properties": mi{
"id": mi{ //整形字段, 允许精确匹配
"type": "integer",
},
},
}
_, err = conf.ES().PutMapping().
Index(indexName).
Type("_doc").
BodyJson(mapping).
Do(context.Background())
3.4 删除索引
_, err = conf.ES().DeleteIndex(indexName).Do(context.Background())
3.5 数据迁移
将一个索引的数据迁移到另一个索引中, 一般用于索引结构发生改变时使用新索引存储数据
type mi = map[string]interface{}
_, err = conf.ES().Reindex().Body(mi{
"source": mi{
"index": oldIndexName,
},
"dest": mi{
"index": newIndexName,
},
}).Do(context.Background())
3.6 设置别名
设置别名后就可以使用别名查询数据
_, err = conf.ES().Alias().Action(
elastic.NewAliasAddAction(oldIndexName).Index(newIndexName),
).Do(context.Background())
4. 数据操作
4.1 新增或覆盖数据(单条)
此操作相同id的数据会被覆盖
_, err = conf.ES().Index().
Index(indexName).
Type("_doc").
// id为字符串, 创建一条此id的数据或覆盖已有此id的记录
// data为结构体或map, 当然结构需要跟索引的mapping类型保持一致
Id(id).BodyJson(data).
Do(context.Background())
4.2 根据id新增或更新数据(单条)
仅更新传入的字段, 而不是像 4.1 进行整条记录覆盖
_, err = conf.ES().Update().
Index(t.index()).
Type("_doc").
Id(id).
// data为结构体或map, 需注意的是如果使用结构体零值也会去更新原记录
Upsert(data).
// true 无则插入, 有则更新, 设置为false时记录不存在将报错
DocAsUpsert(true).
Do(context.Background())
4.3 根据id新增或更新数据(批量)
bulkRequest := conf.ES().Bulk()
// data map[int]interface{}, key为id, value为要更新的数据
for id, v := range data {
doc := elastic.NewBulkUpdateRequest().
Index(t.index()).
Type("_doc").
Id(strconv.Itoa(id)).
Doc(v).
// true 无则插入, 有则更新, 设置为false时记录不存在将报错
DocAsUpsert(true)
bulkRequest.Add(doc)
}
bulkResponse, err := bulkRequest.Do(context.Background())
if err != nil {
return
}
// 获取操作失败的记录
bad := bulkResponse.Failed()
if len(bad) > 0 {
s, _ := jsoniter.MarshalToString(bad)
err = errors.New("部分记录更新失败 " + s)
}
4.4 根据条件更新数据
_, err = conf.ES().UpdateByQuery().
Index(indexName).
Type("_doc").
//查询条件, 详细配置查询条件请查看章节 5
Query(query).
//要执行的更新操作, 详细配置请查看章节 6及7.1
Script(script).
Do(context.Background())
4.5 查询
_, err = conf.ES().Search().
Index(indexName).
//偏移量
From(0).
//返回数据的条数
Size(10).
//指定返回数据的字段(此处指定返回id和name), 全部返回则无需设置
FetchSourceContext(elastic.NewFetchSourceContext(true).Include("id", "name")).
//查询条件, 详细配置查询条件请查看章节 5
Query(query).
//按照id升序排序, 无需排序则可跳过此设置, 多个Sort会按先后顺序依次生效
Sort("id", true).
//自定义排序规则, 详细写法请查看章节 6及7.2
SortBy(sorter).
Do(context.Background())
5. 查询条件query设置
5.1 一个示例
{
"bool": {
"filter": [
{
"nested": {
"path": "nested_field",
"query": {
"range": {
"nested_field.start_time": {
"from": 1581475200,
"include_lower": true,
"include_upper": true,
"to": null
}
}
}
}
},
{
"nested": {
"path": "nested_field",
"query": {
"range": {
"nested_field.end_time": {
"from": null,
"include_lower": true,
"include_upper": true,
"to": 1581481440
}
}
}
}
}
],
"must": {
"terms": {
"id": [
4181,
4175
]
}
}
}
}
实现上述查询条件的go代码如下
query := elastic.NewBoolQuery()
query.Must(elastic.NewTermsQuery("id", []int{4181, 4175}))
query.Filter(elastic.NewNestedQuery(
"nested_field",
// nested_field.start_time >= 1581475200
elastic.NewRangeQuery("nested_field.start_time").Gte(1581475200),
))
query.Filter(elastic.NewNestedQuery(
"nested_field",
// nested_field.start_time <= 1581481440
elastic.NewRangeQuery("nested_field.end_time").Lte(1581481440),
))
5.2 match 模糊匹配
// name字段模糊匹配
elastic.NewMatchQuery("name", val)
5.3 terms 精确匹配
// name字段精确匹配
elastic.NewTermsQuery("name.keyword", val...)
5.4 range 范围匹配
// id >= 10, id <= 100
elastic.NewRangeQuery("id").Gte(10).Lte(100)
5.5 nested 嵌套结构查询
elastic.NewNestedQuery(
"nested_field",
query, //此处query中的字段 都需要加上nested_field前缀, 比如 nested_field.id
)
5.6 更多
es query中的每一种查询结构都会有一个对应的go结构体, 此处不再过多赘述
6. script painless语法
6.1 变量
int index = 1;
6.2 if else
if (index == -1) {
// 逻辑
} else {
//
}
6.3 for循环
for (om_cms_id in params.om_cms_ids) {
continue
}
6.4 类型转换
// 数字转字符串
String.valueOf(11)
7. script 实际应用
7.1 更新
数据库中goods_id与omcms的关联关系存储如下
| om_cms_id | goods_id |
|---|---|
| 1 | 1, 2 |
| 2 | 1, 2 |
| 3 | 1 |
| 4 | 4 |
es中goods_id与omcms关联关系存储如下
| goods_id | om_cms_id |
|---|---|
| 1 | [1, 2, 3] |
| 2 | [1, 2, 4] |
当数据库中关联关系发生变换时要对应更新es中数据
- 获取omcms发生变化的记录
- 删除这些omcms在es中与goods的关联关系
- 添加omcms与goods的新关联关系
var goodsOmCmsIds = make(map[int][]int)
var goodsIds []interface{}
var omCmsIds []interface{}
for _, v := range list {
omCmsIds = append(omCmsIds, v.Id)
reg := regexp.MustCompile("^\\d+(,\\d+)*$")
v.Ids = strings.ReplaceAll(v.Ids, "NaN", "0")
if !reg.MatchString(v.Ids) {
fmt.Println("不支持的格式:", v.Ids)
continue
}
err = jsoniter.UnmarshalFromString("["+v.Ids+"]", &v.GoodsIds)
if err != nil {
return
}
for _, goodsId := range v.GoodsIds {
if goodsId == 0 {
continue
}
if _, ok := goodsOmCmsIds[goodsId]; !ok {
goodsIds = append(goodsIds, goodsId)
}
goodsOmCmsIds[goodsId] = append(goodsOmCmsIds[goodsId], v.Id)
}
}
// 查询出omcsm变更导致可能发生变更的所有商品
query := NewBoolQuery().Should(
NewBoolQuery().Must(elastic.NewTermsQuery("id", goodsIds...)),
NewBoolQuery().Must(elastic.NewTermsQuery("om_cms_id", omCmsIds...)),
)
script := elastic.NewScript(`
for (om_cms_id in params.om_cms_ids) {
if (ctx._source.om_cms_id == null) {
continue
}
int index = ctx._source.om_cms_id.indexOf(om_cms_id);
if (index == -1) {
continue
}
ctx._source.om_cms_id.remove(index);
}
if (params.goods_om_cms_ids == null || params.goods_om_cms_ids[ctx._id] == null) {
return
}
for (om_cms_id in params.goods_om_cms_ids[ctx._id]) {
if (ctx._source.om_cms_id == null) {
ctx._source.om_cms_id = [om_cms_id]
} else {
ctx._source.om_cms_id.add(om_cms_id)
}
}
`).Params(map[string]interface{}{
"goods_om_cms_ids": goodsOmCmsIds,
"goods_ids": goodsIds,
"om_cms_ids": omCmsIds,
})
// 使用4.4更行方法
7.2 自定义排序
根据传入的id顺序排序
m := make(map[string]interface{})
// 循环要查询的id, 并转成map, key是id值, value是在原数组种的索引
for index, goodsId := range ids {
m[strconv.Itoa(goodsId)] = index
}
sort := elastic.NewScriptSort(
// params 存储自定义数据
// doc 表示当前记录
elastic.NewScript(`
params.id[String.valueOf(doc['id'].value)]
`).Param("id", m),
"number",
).Order(vv[0] == 1)
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