【ElasticSearch】(四)—— RestClient操作ES
目录编辑一、RestClient操作索引环境搭建1、导入数据2、导入项目3、mapping映射分析4、初始化RestClient1)创建索引库1、代码解读2、完整示例2)删除索引库3)判断索引库是否存在4)总结二、RestClient操作文档1)新增文档1、索引库实体类2、语法说明3、完整代码2)查询文档1、语法说明2、完整代码3)删除文档4)修改文档1、语法说明2、完整代码5)批量导入文档1、
目录
一、RestClient操作索引
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:Elasticsearch Clients | Elastic
其中的Java Rest Client又包括两种:
-
Java Low Level Rest Client
-
Java High Level Rest Client
我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API
环境搭建
1、导入数据
首先数据库数据:
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;
2、导入项目
项目结构如图:
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:
字段名
字段数据类型
是否参与搜索
是否需要分词
如果分词,分词器是什么?
其中:
字段名、字段数据类型,可以参考数据表结构的名称和类型
是否参与搜索要分析业务来判断,例如图片地址,就无需参与搜索
是否分词呢要看内容,内容如果是一个整体就无需分词,反之则要分词
分词器,我们可以统一使用ik_max_word
来看下酒店数据的索引库结构:
PUT /hotel
{
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"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:
location:地理坐标,里面包含精度、纬度
all:一个组合字段,其目的是将多字段的值 利用copy_to合并,提供给用户搜索
地理坐标说明:
copy_to说明:
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。
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,所以我们需要覆盖默认的ES版本:
<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:(ip&端口自定义)
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 com.elasticsearch.hotel;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterAll;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import java.io.IOException;
/**
* @author :jizhibing
* @date :Created in 2022/5/17
* @description:
*/
public class HostIndexTest {
private RestHighLevelClient client;
@BeforeEach
void setUp(){
this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
HttpHost.create("http://localhost:9200")
// HttpHost.create("http://localhost:9200"),
// HttpHost.create("http://localhost:9200")
));
}
@AfterEach
void tearDown() throws IOException {
this.client.close();
}
@Test
void initTest(){
System.out.println(client);
}
}
1)创建索引库
1、代码解读
创建索引库的API如下:
代码分为三步:
1)创建Request对象。因为是创建索引库的操作,因此Request是CreateIndexRequest。
2)添加请求参数,其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长,这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE,让代码看起来更加优雅。
3)发送请求,client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型,封装了所有与索引库操作有关的方法。
2、完整示例
创建一个类,定义mapping映射的JSON字符串常量:
package com.elasticsearch.hotel.constants;
/**
* @author :jizhibing
* @date :Created in 2022/5/17
* @description:
*/
public class HotelConstants {
public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
" \"mappings\": {\n" +
" \"properties\": {\n" +
" \"id\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\"\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" +
" }\n" +
" }\n" +
"}" ;
}
在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中,编写单元测试,实现创建索引:
@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);
}
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:
请求方式从PUT变为DELTE
请求路径不变
无请求参数
所以代码的差异,注意体现在Request对象上。依然是三步走:
1)创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
2)准备参数。这里是无参
3)发送请求。改用delete方法
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);
}
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:
1)创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
2)准备参数。这里是无参
3)发送请求。改用exists方法
@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)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:
初始化RestHighLevelClient
创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
准备DSL( Create时需要,其它是无参)
发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法,xxx是create、exists、delete
二、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:
-
初始化RestHighLevelClient
-
我们的酒店数据在数据库,需要利用IHotelService去查询,所以注入这个接口
package com.elasticsearch.hotel;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.elasticsearch.hotel.constants.HotelConstants;
import com.elasticsearch.hotel.pojo.Hotel;
import com.elasticsearch.hotel.pojo.HotelDoc;
import com.elasticsearch.hotel.service.IHotelService;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
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.Map;
/**
* @author :jizhibing
* @date :Created in 2022/5/17
* @description:
*/
@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
@Autowired
private IHotelService iHotelService ;
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();
}
}
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。
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
因此,我们需要定义一个新的类型,与索引库结构吻合:
package com.elasticsearch.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();
}
}
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:
可以看到与创建索引库类似,同样是三步走:
1)创建Request对象
2)准备请求参数,也就是DSL中的JSON文档
3)发送请求
变化的地方在于,这里直接使用client.xxx()的API,不再需要client.indices()了。
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:
酒店数据来自于数据库,我们需要先查询出来,得到hotel对象
hotel对象需要转为HotelDoc对象
HotelDoc需要序列化为json格式
因此,代码整体步骤如下:
1)根据id查询酒店数据Hotel
2)将Hotel封装为HotelDoc
3)将HotelDoc序列化为JSON
4)创建IndexRequest,指定索引库名和id
5)准备请求参数,也就是JSON文档
6)发送请求
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);
}
2)查询文档
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:
准备Request对象
发送请求
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:
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:
1)准备Request对象。这次是查询,所以是GetRequest
2)发送请求,得到结果。因为是查询,这里调用client.get()方法
3)解析结果,就是对JSON做反序列化
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);
}
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:
1)准备Request对象,因为是删除,这次是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
2)准备参数,无参
3)发送请求。因为是删除,所以是client.delete()方法
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);
}
4)修改文档
1、语法说明
修改我们讲过两种方式:
全量修改:本质是先根据id删除,再新增
增量修改:修改文档中的指定字段值
在RestClient的API中,全量修改与新增的API完全一致,判断依据是ID:
-
如果新增时,ID已经存在,则修改
-
如果新增时,ID不存在,则新增
这里不再赘述,我们主要关注增量修改。
代码示例如图:
与之前类似,也是三步走:
1)准备Request对象。这次是修改,所以是UpdateRequest
2)准备参数。也就是JSON文档,里面包含要修改的字段
3)更新文档。这里调用client.update()方法
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)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:
利用mybatis-plus查询酒店数据
将查询到的酒店数据(Hotel)转换为文档类型数据(HotelDoc)
利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理,实现批量新增文档
1、语法说明
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:
可以看到,能添加的请求包括:
IndexRequest,也就是新增
UpdateRequest,也就是修改
DeleteRequest,也就是删除
因此Bulk中添加了多个IndexRequest,就是批量新增功能了。示例:
其实还是三步走:
1)创建Request对象。这里是BulkRequest
2)准备参数。批处理的参数,就是其它Request对象,这里就是多个IndexRequest
3)发起请求。这里是批处理,调用的方法为client.bulk()方法
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。
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);
}
6)小结
文档操作的基本步骤:
初始化RestHighLevelClient
创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
准备参数(Index、Update、Bulk时需要)
发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法,xxx是index、get、update、delete、bulk
解析结果(Get时需要)
三、RestClient查询进阶
文档的查询基本步骤包括:
-
1)准备Request对象
-
2)准备请求参数
-
3)发起请求
-
4)解析响应
1)快速入门
我们以match_all查询为例
1、发起查询请求
@Test
void testMatchAll() throws IOException {
//1、准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2、准备DSL
request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
//3、发送请求
SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
代码解读:
第一步,创建
SearchRequest
对象,指定索引库名第二步,利用
request.source()
构建DSL,DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
query()
:代表查询条件,利用QueryBuilders.matchAllQuery()
构建一个match_all查询的DSL第三步,利用client.search()发送请求,得到响应
这里关键的API有两个,一个是
request.source()
,其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能:
另一个是QueryBuilders
,其中包含match、term、function_score、bool等各种查询:
2、解析响应
@Test
void testMatchAll() throws IOException {
//1、准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2、准备DSL
request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
//3、发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4、解析响应
handleResponse(response);
}
private void handleResponse(SearchResponse response) {
//4、解析响应
SearchHits searchHits = response.getHits();
//4.1查询总条数
TotalHits totalHits = searchHits.getTotalHits();
System.out.println("总共"+totalHits+"条记录");
//4.2 查看结果数组
SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
//4.3遍历
for (SearchHit hit : hits){
//获取文档source
String source = hit.getSourceAsString();
//反序列号
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(source, HotelDoc.class);
System.out.println("hotelDoc:"+hotelDoc.toString());
}
}
elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串,结构包含:
hits
:命中的结果
total
:总条数,其中的value是具体的总条数值
max_score
:所有结果中得分最高的文档的相关性算分
hits
:搜索结果的文档数组,其中的每个文档都是一个json对象
_source
:文档中的原始数据,也是json对象因此,我们解析响应结果,就是逐层解析JSON字符串,流程如下:
SearchHits
:通过response.getHits()获取,就是JSON中的最外层的hits,代表命中的结果
SearchHits#getTotalHits().value
:获取总条数信息
SearchHits#getHits()
:获取SearchHit数组,也就是文档数组
SearchHit#getSourceAsString()
:获取文档结果中的_source,也就是原始的json文档数据
3、小结
查询的基本步骤是:
创建SearchRequest对象
准备Request.source(),也就是DSL。
① QueryBuilders来构建查询条件
② 传入Request.source() 的 query() 方法
发送请求,得到结果
解析结果(参考JSON结果,从外到内,逐层解析)
2)match查询
全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件,也就是query的部分
因此,Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法:
完整代码如下:
@Test
void testMatch() throws IOException {
//1、准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2、准备DSL
//单字段查询
// request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all","深圳"));
//多字段查询
request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("深圳","city","name"));
//3、发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4、解析响应
handleResponse(response);
}
3)精确查询
精确查询主要是两者:
term:词条精确匹配
range:范围查询
与之前的查询相比,差异同样在查询条件,其它都一样。
查询条件构造的API如下:
@Test
void termQuery() throws IOException {
//1、准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2、准备DSL
//精确查询
request.source().query( QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(500));
//词条查询
//QueryBuilders.termQuery("city","深圳") ;
//范围查询
//QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(500);
//3、发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4、解析响应
handleResponse(response);
}
4)布尔查询
布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询,代码示例如下:
@Test
void boolQuery() throws IOException {
//1、准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2、准备DSL
//创建布尔查询
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
//添加必须条件
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("city","深圳"));
//添加过滤条件
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("score").lte(500));
//精确查询
request.source().query( boolQueryBuilder);
//3、发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4、解析响应
handleResponse(response);
}
5)排序&分页
搜索结果的排序和分页是与query同级的参数,因此同样是使用request.source()来设置。
对应的API如下:
完整代码:
@Test
void pageQuery() throws IOException {
//1、准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//2、准备DSL
//查询
request.source().query( QueryBuilders.matchAllQuery());
//分页
request.source().from(0).size(5);
//价格排序
request.source().sort("price");
//3、发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4、解析响应
handleResponse(response);
}
6)高亮
高亮的代码与之前代码差异较大,有两点:
查询的DSL:其中除了查询条件,还需要添加高亮条件,同样是与query同级。
结果解析:结果除了要解析_source文档数据,还要解析高亮结果
1、高亮请求构建
高亮请求的构建API如下:
完整代码如下:
@Test
void testHighlight() throws IOException {
// 1.准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
// 2.准备DSL
// 2.1.query
request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
// 2.2.高亮
request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
// 3.发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 4.解析响应
handleResponse(response);
}
2、高亮结果解析
高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的,并不在一起。
因此解析高亮的代码需要额外处理:
代码解读:
第一步:从结果中获取source。hit.getSourceAsString(),这部分是非高亮结果,json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象
第二步:获取高亮结果。hit.getHighlightFields(),返回值是一个Map,key是高亮字段名称,值是HighlightField对象,代表高亮值
第三步:从map中根据高亮字段名称,获取高亮字段值对象HighlightField
第四步:从HighlightField中获取Fragments,并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
第五步:用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果
完整代码如下:
private void handleResponse(SearchResponse response) {
// 4.解析响应
SearchHits searchHits = response.getHits();
// 4.1.获取总条数
long total = searchHits.getTotalHits().value;
System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
// 4.2.文档数组
SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
// 4.3.遍历
for (SearchHit hit : hits) {
// 获取文档source
String json = hit.getSourceAsString();
// 反序列化
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
// 获取高亮结果
Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
// 根据字段名获取高亮结果
HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
if (highlightField != null) {
// 获取高亮值
String name = highlightField.getFragments()[0].string();
// 覆盖非高亮结果
hotelDoc.setName(name);
}
}
System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
}
}
更多推荐
所有评论(0)