Dieser Artikel stellt hauptsächlich die detaillierte Code-Implementierung der Verwendung von Elasticsearch im Frühjahr vor. Interessierte können sich darüber informieren.
Lassen Sie mich vor der Verwendung von Elasticsearch über einige trockene Informationen sprechen.
1. ES und Solr erscheinen beide als Volltextsuchmaschinen. Bei beiden handelt es sich um Suchserver, die auf Lucene basieren.
2. ES ist kein zuverlässiges Speichersystem, keine Datenbank und es besteht das Risiko, dass Daten verloren gehen.
3. Der Erfolg des Datenschreibens ist nur der Erfolg des Trans-Logs (ähnlich dem Bin-Log von MySQL). Beim Schreiben wird es sofort abgefragtEs ist normal, dass es nicht gefunden werden kann. Denn die Daten befinden sich derzeit möglicherweise noch im Speicher, anstatt in die Speicher-Engine zu gelangen. Ebenso verschwinden Daten nach dem Löschen nicht sofort. Wann kann der Schreibvorgang abgefragt werden? Innerhalb von ES gibt es einen Hintergrundthread, der regelmäßig einen Datenstapel aus dem Speicher in die Speicher-Engine schreibt und die Daten danach sichtbar sind. Standardmäßig wird der Hintergrundthread einmal pro Sekunde ausgeführt. Je häufiger dieser Thread ausgeführt wird, desto geringer ist die Schreibleistung. Je niedriger die Lauffrequenz, desto höher ist die Schreibleistung (nicht unendlich hoch).
4. Derzeit bekannte einzelne ES-Cluster können Daten auf PB-Ebene speichern, dies ist jedoch sehr mühsam. Es besteht kein Druck auf Daten im Terabyte-Bereich.
5. Wenn Sie für den Zugriff das offiziell von ES bereitgestellte JAR-Paket verwenden, benötigen Sie JDK1.7 und höher.
6. Verwenden Sie die entsprechende Version, um auf den ES-Server zuzugreifen. Wenn die ES-Serverversion 1.7 ist, verwenden Sie bitte den ES 1.7-Client. Wenn der ES-Server 2.1 ist, verwenden Sie bitte den 2.1-Client.
7. ES-Index existiert auf dem Dateisystem des Linux-Servers (dahinter befindet sich das Dateisystem, kein verteiltes Dateisystem ähnlich wie HDFS)
8 Der Java-Client ist threadsicher und kann die Lese- und Schreibanforderungen erfüllen. Erstellen Sie nicht jedes Mal einen ES-Client. Wenn Sie bei jedem Zugriff auf ES einen neuen ES-Client erstellen, wird eine Ausnahme ausgelöst.
9. Es wird dringend davon abgeraten, den dynamischen Identifizierungs- und Erstellungsmechanismus von ES zu verwenden, da dieser in vielen Fällen nicht das ist, was Sie benötigen. Der empfohlene Ansatz besteht darin, vor dem Schreiben von Daten sorgfältig Zuordnungen zu erstellen.
10. Es wird dringend empfohlen, Deep Paging in ES zu verwenden. Dies kann dazu führen, dass der Cluster nicht mehr verfügbar ist.
11. ES ist ein statisches Sharding. Sobald die Anzahl der Shards beim Erstellen des Index festgelegt wurde, kann sie später nicht mehr geändert werden.
12. Typ wird in ES bereitgestellt. Viele Leute denken, dass der Typ eine physische Tabelle ist und die Daten eines Typs unabhängig voneinander gespeichert werden Feld innerhalb von ES. Wenn viele Daten in unabhängige Indizes unterteilt werden können, fügen Sie sie daher nicht in einen Index ein und teilen Sie sie nicht mithilfe des Typs auf. Es ist sinnvoll, den Typ nur bei verschachtelten Klassen und Eltern-Kind-Klassen zu verwenden.
13. ES bietet keine Funktionen zur Segmentierung muttersprachlicher chinesischer Wörter. Es gibt chinesische Wortsegmentierungs-Plug-ins von Drittanbietern wie ik usw. Ik ist ein Spielzeug-Wortsegmentierer. Wenn Sie ernsthafte Anforderungen an die Wortsegmentierung haben, segmentieren Sie die Wörter bitte mit einem unabhängigen Wortsegmentierer und schreiben Sie sie in ES, bevor Sie ES verwenden.
14. Der Index in ES wird im Allgemeinen über eine eigene Shard-Zuteilungsstrategie verfügen, um sicherzustellen, dass dieselben Shard-Daten mit ihren eigenen übereinstimmen . Die Replikate werden nicht demselben Knoten zugewiesen. Wenn ein Knoten im Cluster ausfällt, stellt der ES-Master fest, dass der Knoten nicht aktiv ist, wenn er den Knoten über eine bestimmte Strategie anpingt.
ES ist nicht aktiv nach oben Die Fähigkeit von Datum. Bei allen Aktualisierungen wird das alte Dokument zum Löschen markiert und anschließend ein neues Dokument erneut eingefügt.
Okay, zurück zum Thema.
Erstens:
Fügen Sie unsere Frühlingskonfiguration hinzu
<bean id="client" factory-bean="esClientBuilder" factory-method="init" destroy-method="close"/>
<bean id="esClientBuilder" class="com.***.EsClientBuilder">
<property name="clusterName" value="集群名称" />
<property name="nodeIpInfo" value="集群地址" />
</bean>Nach dem Login kopieren
Zweitens:
Schreiben Sie unsere EsClientBuilder-Klasse, um unsere ES-Parameter zu initialisieren
package ***;
import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
public class EsClientBuilder {
private String clusterName;
private String nodeIpInfo;
private TransportClient client;
public Client init(){
//设置集群的名字
Settings settings = Settings.settingsBuilder()
.put("client.transport.sniff", false)
.put("cluster.name", clusterName)
.build();
//创建集群client并添加集群节点地址
client = TransportClient.builder().settings(settings).build();
Map<String, Integer> nodeMap = parseNodeIpInfo();
for (Map.Entry<String,Integer> entry : nodeMap.entrySet()){
try {
client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(entry.getKey()), entry.getValue()));
} catch (UnknownHostException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return client;
}
/**
* 解析节点IP信息,多个节点用逗号隔开,IP和端口用冒号隔开
*
* @return
*/
private Map<String, Integer> parseNodeIpInfo(){
String[] nodeIpInfoArr = nodeIpInfo.split(",");
Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(nodeIpInfoArr.length);
for (String ipInfo : nodeIpInfoArr){
String[] ipInfoArr = ipInfo.split(":");
map.put(ipInfoArr[0], Integer.parseInt(ipInfoArr[1]));
}
return map;
}
public String getClusterName() {
return clusterName;
}
public void setClusterName(String clusterName) {
this.clusterName = clusterName;
}
public String getNodeIpInfo() {
return nodeIpInfo;
}
public void setNodeIpInfo(String nodeIpInfo) {
this.nodeIpInfo = nodeIpInfo;
}
}Nach dem Login kopieren
Abschließend:
Jetzt können wir unsere eigene Serviceklasse schreiben, Diese Klasse kann unsere es über die native API von es (die 2.X-Version, die wir hier zeigen) bedienen.
indexName entspricht dem Datenbanknamen, typeName entspricht dem Tabellennamen
Bitte beachten Sie die Datei EsServiceImpl.Java
package ***;
@Service("esService")
public class EsServiceImpl{
@Autowired
private Client client;
/**
* 用docId获取document
* @param indexName
* @param typeName
* @param docId
*/
private static void getWithId(String indexName, String typeName, String docId) {
//get with id
GetResponse gResponse = client.prepareGet(indexName, typeName, docId).execute().actionGet();
System.out.println(gResponse.getIndex());
System.out.println(gResponse.getType());
System.out.println(gResponse.getVersion());
System.out.println(gResponse.isExists());
Map<String, Object> results = gResponse.getSource();
if(results != null) {
for(String key : results.keySet()) {
Object field = results.get(key);
System.out.println(key);
System.out.println(field);
}
}
}
private static void indexWithBulk(String index, String type) {
//指定索引名称，type名称和documentId(documentId可选，不设置则系统自动生成)创建document
IndexRequest ir1 = new IndexRequest();
String source1 = "{" + "\"user\":\"kimchy\"," + "\"price\":\"6.3\"," + "\"tid\":\"20001\"," + "\"message\":\"Elasticsearch\"" + "}";
ir1.index(index).type(type).id("100").source(source1);
IndexRequest ir2 = new IndexRequest();
String source2 = "{" + "\"user\":\"kimchy2\"," + "\"price\":\"7.3\"," + "\"tid\":\"20002\"," + "\"message\":\"Elasticsearch\"" + "}";
ir2.index(index).type(type).id("102").source(source2);
IndexRequest ir3 = new IndexRequest();
String source3 = "{" + "\"user\":\"kimchy3\"," + "\"price\":\"8.3\"," + "\"tid\":\"20003\"," + "\"message\":\"Elasticsearch\"" + "}";
ir3.index(index).type(type).id("103").source(source3);
BulkResponse response = client.prepareBulk().add(ir1).add(ir2).add(ir3).execute().actionGet();
BulkItemResponse[] responses = response.getItems();
if(responses != null && responses.length > 0) {
for(BulkItemResponse r : responses) {
String i = r.getIndex();
String t = r.getType();
System.out.println(i+","+t);
}
}
}
private static void sumCountSearch(String indexName, String typeName,
String sumField, String countField, String searchField, String searchValue) {
SumBuilder sb = AggregationBuilders.sum("sumPrice").field(sumField);
TermQueryBuilder tb = QueryBuilders.termQuery(searchField, searchValue);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName).setTypes(typeName).setQuery(tb).addAggregation(sb).execute().actionGet();
Map<String, Aggregation> aggMap = sResponse.getAggregations().asMap();
if(aggMap != null && aggMap.size() > 0) {
for(String key : aggMap.keySet()) {
if("sumPrice".equals(key)) {
Sum s = (Sum)aggMap.get(key);
System.out.println(key + "," + s.getValue());
}
else if("countTid".equals(key)) {
StatsBuilder c = (StatsBuilder)aggMap.get(key);
System.out.println(key + "," + c.toString());
}
}
}
}
private static void updateDoc(String indexName, String typeName, String id) throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
updateRequest.index(indexName);
updateRequest.type(typeName);
updateRequest.id(id);
updateRequest.doc(jsonBuilder().startObject().field("gender", "male").endObject());
UpdateResponse resp = client.update(updateRequest).get();
resp.getClass();
}
private static void scrollSearch(String indexName, String typeName, String... ids) {
IdsQueryBuilder qb = QueryBuilders.idsQuery().addIds(ids);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
.setSearchType(SearchType.SCAN)
.setQuery(qb)
.setScroll(new TimeValue(100))
.setSize(50)
.execute()
.actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards+","+timeCost+","+sShards);
while (true) {
SearchHits hits = sResponse.getHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for(int i = 0; i < hitArray.length; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for(String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
sResponse = client.prepareSearchScroll(sResponse.getScrollId()).setScroll(new TimeValue(100)).execute().actionGet();
if (sResponse.getHits().getHits().length == 0) {
break;
}
}
}
private static void deleteDocuments(String string, String string2) {
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(string)
.setTypes(string2)
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.setFrom(0).setSize(60)
.execute()
.actionGet();
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
List<String> ids = new ArrayList<String>(hitArray.length);
for(int i = 0; i < count; i++) {
System.out.println("==================================");
SearchHit hit = hitArray[i];
ids.add(hit.getId());
}
for(String id : ids) {
DeleteResponse response = client.prepareDelete(string, string2, id).execute().actionGet();
}
}
private static void dateRangeSearch(String indexName, String typeName,
String termName, String from, String to) {
// 构建range query
//2015-08-20 12:27:11
QueryBuilder qb = QueryBuilders.rangeQuery(termName).from(from).to(to);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
// 设置search type
// 常用search type用：query_then_fetch
// query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
// 查询的termName和termvalue
.setQuery(qb)
// 设置排序field
.addSort(termName, SortOrder.DESC)
// 设置分页
.setFrom(0).setSize(60).execute().actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards + "," + timeCost + "," + sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for (int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for (String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
private static void dateRangeSearch2(String indexName, String typeName,
String termName, String from, String to) {
// 构建range query
QueryBuilder qb = QueryBuilders.rangeQuery(termName).from(from).to(to);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
// 设置search type
// 常用search type用：query_then_fetch
// query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
// 查询的termName和termvalue
.setQuery(qb)
// 设置排序field
.addSort(termName, SortOrder.DESC)
// 设置分页
.setFrom(0).setSize(60).execute().actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards + "," + timeCost + "," + sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for (int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for (String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
private static void countWithQuery(String indexName, String typeName, String termName, String termValue, String sortField, String highlightField) {
//search result get source
CountResponse cResponse = client.prepareCount(indexName)
.setTypes(typeName)
.setQuery(QueryBuilders.termQuery(termName, termValue))
.execute()
.actionGet();
int tShards = cResponse.getTotalShards();
int sShards = cResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards+","+sShards);
long count = cResponse.getCount();
}
private static void rangeSearchWithOtherSearch(String indexName, String typeName,
String termName, String min, String max, String termQueryField) {
// 构建range query
QueryBuilder qb = QueryBuilders.rangeQuery(termName).from(min).to(max);
TermQueryBuilder tb = QueryBuilders.termQuery(termName, termQueryField);
BoolQueryBuilder bq = boolQuery().must(qb).must(tb);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
// 设置search type
// 常用search type用：query_then_fetch
// query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
// 查询的termName和termvalue
.setQuery(bq)
// 设置排序field
.addSort(termName, SortOrder.DESC)
// 设置分页
.setFrom(0).setSize(60).execute().actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards + "," + timeCost + "," + sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for (int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for (String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
private static void termRangeSearch(String indexName, String typeName,
String termName, String min, String max, String highlightField) {
QueryBuilder qb = QueryBuilders.rangeQuery(termName).from(min).to(max);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
// 设置search type
// 常用search type用：query_then_fetch
// query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
// 查询的termName和termvalue
.setQuery(qb)
// 设置排序field
.addSort(termName, SortOrder.DESC)
//设置高亮field
.addHighlightedField(highlightField)
// 设置分页
.setFrom(0).setSize(60).execute().actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards + "," + timeCost + "," + sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for (int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for (String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
private static void sumOneField(String indexName, String typeName, String fieldName) {
SumBuilder sb = AggregationBuilders.sum("sum").field(fieldName);
//search result get source
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName).setTypes(typeName).addAggregation(sb).execute().actionGet();
Map<String, Aggregation> aggMap = sResponse.getAggregations().asMap();
if(aggMap != null && aggMap.size() > 0) {
for(String key : aggMap.keySet()) {
Sum s = (Sum)aggMap.get(key);
System.out.println(s.getValue());
}
}
}
private static void searchWithTermQueryAndRetureSpecifiedFields(String indexName, String typeName, String termName,String termValue, String sortField, String highlightField,String... fields) {
SearchRequestBuilder sb = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
// 设置search type
// 常用search type用：query_then_fetch
// query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
// 查询的termName和termvalue
.setQuery(QueryBuilders.termQuery(termName, termValue))
// 设置排序field
.addSort(sortField, SortOrder.DESC)
// 设置高亮field
.addHighlightedField(highlightField)
// 设置分页
.setFrom(0).setSize(60);
for (String field : fields) {
sb.addField(field);
}
SearchResponse sResponse = sb.execute().actionGet();
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for (int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, SearchHitField> fm = hit.getFields();
for (String key : fm.keySet()) {
SearchHitField f = fm.get(key);
System.out.println(f.getName());
System.out.println(f.getValue());
}
}
}
private static void searchWithIds(String indexName, String typeName, String sortField, String highlightField, String... ids) {
IdsQueryBuilder qb = QueryBuilders.idsQuery().addIds(ids);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
//设置search type
//常用search type用：query_then_fetch
//query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
//查询的termName和termvalue
.setQuery(qb)
//设置排序field
.addSort(sortField, SortOrder.DESC)
//设置高亮field
.addHighlightedField(highlightField)
//设置分页
.setFrom(0).setSize(60)
.execute()
.actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards+","+timeCost+","+sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for(int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for(String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
/**
* 在index:indexName, type:typeName中做通配符查询
* @param indexName
* @param typeName
* @param termName
* @param termValue
* @param sortField
* @param highlightField
*/
private static void wildcardSearch(String indexName, String typeName, String termName, String termValue, String sortField, String highlightField) {
QueryBuilder qb = QueryBuilders.wildcardQuery(termName, termValue);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
//设置search type
//常用search type用：query_then_fetch
//query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
//查询的termName和termvalue
.setQuery(qb)
//设置排序field
// .addSort(sortField, SortOrder.DESC)
//设置高亮field
// .addHighlightedField(highlightField)
//设置分页
.setFrom(0).setSize(60)
.execute()
.actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards+","+timeCost+","+sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for(int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for(String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
/**
* 在index:indexName, type:typeName中做模糊查询
* @param indexName
* @param typeName
* @param termName
* @param termValue
* @param sortField
* @param highlightField
*/
private static void fuzzySearch(String indexName, String typeName, String termName, String termValue, String sortField, String highlightField) {
QueryBuilder qb = QueryBuilders.fuzzyQuery(termName, termValue);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
//设置search type
//常用search type用：query_then_fetch
//query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
//查询的termName和termvalue
.setQuery(qb)
//设置排序field
.addSort(sortField, SortOrder.DESC)
//设置高亮field
.addHighlightedField(highlightField)
//设置分页
.setFrom(0).setSize(60)
.execute()
.actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards+","+timeCost+","+sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for(int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for(String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
/**
* 在index:indexName, type:typeName中做区间查询
* @param indexName
* @param typeName
* @param termName
* @param min
* @param max
* @param highlightField
*/
private static void numericRangeSearch(String indexName, String typeName,
String termName, double min, double max, String highlightField) {
// 构建range query
QueryBuilder qb = QueryBuilders.rangeQuery(termName).from(min).to(max);
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
// 设置search type
// 常用search type用：query_then_fetch
// query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
// 查询的termName和termvalue
.setQuery(qb)
// 设置排序field
.addSort(termName, SortOrder.DESC)
//设置高亮field
.addHighlightedField(highlightField)
// 设置分页
.setFrom(0).setSize(60).execute().actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards + "," + timeCost + "," + sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for (int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for (String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
/**
* 在索引indexName, type为typeName中查找两个term：term1(termName1, termValue1)和term2(termName2, termValue2)
* @param indexName
* @param typeName
* @param termName1
* @param termValue1
* @param termName2
* @param termValue2
* @param sortField
* @param highlightField
*/
private static void searchWithBooleanQuery(String indexName, String typeName, String termName1, String termValue1,
String termName2, String termValue2, String sortField, String highlightField) {
//构建boolean query
BoolQueryBuilder bq = boolQuery().must(termQuery(termName1, termValue1)).must(termQuery(termName2, termValue2));
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
//设置search type
//常用search type用：query_then_fetch
//query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
//查询的termName和termvalue
.setQuery(bq)
//设置排序field
.addSort(sortField, SortOrder.DESC)
//设置高亮field
.addHighlightedField(highlightField)
//设置分页
.setFrom(0).setSize(60)
.execute()
.actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
System.out.println(tShards+","+timeCost+","+sShards);
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for(int i = 0; i < count; i++) {
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for(String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
/**
* 在索引indexName, type为typeName中查找term(termName, termValue)
* @param indexName
* @param typeName
* @param termName
* @param termValue
* @param sortField
* @param highlightField
*/
private static void searchWithTermQuery(String indexName, String typeName, String termName, String termValue, String sortField, String highlightField) {
SearchResponse sResponse = client.prepareSearch(indexName)
.setTypes(typeName)
//设置search type
//常用search type用：query_then_fetch
//query_then_fetch是先查到相关结构，然后聚合不同node上的结果后排序
.setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
//查询的termName和termvalue
.setQuery(QueryBuilders.termQuery(termName, termValue))
//设置排序field
// .addSort(sortField, SortOrder.DESC)
//设置高亮field
// .addHighlightedField(highlightField)
//设置分页
.setFrom(0).setSize(60)
.execute()
.actionGet();
int tShards = sResponse.getTotalShards();
long timeCost = sResponse.getTookInMillis();
int sShards = sResponse.getSuccessfulShards();
SearchHits hits = sResponse.getHits();
long count = hits.getTotalHits();
SearchHit[] hitArray = hits.getHits();
for(int i = 0; i < count; i++) {
System.out.println("==================================");
SearchHit hit = hitArray[i];
Map<String, Object> fields = hit.getSource();
for(String key : fields.keySet()) {
System.out.println(key);
System.out.println(fields.get(key));
}
}
}
/**
* 用java的map构建document
*/
private static void indexWithMap(String indexName, String typeName) {
Map<String, Object> json = new HashMap<String, Object>();
//设置document的field
json.put("user","kimchy2");
json.put("postDate",new Date());
json.put("price",6.4);
json.put("message","Elasticsearch");
json.put("tid","10002");
json.put("endTime","2015-08-25 09:00:00");
//指定索引名称，type名称和documentId(documentId可选，不设置则系统自动生成)创建document
IndexResponse response = client.prepareIndex(indexName, typeName, "2").setSource(json).execute().actionGet();
//response中返回索引名称，type名称，doc的Id和版本信息
String index = response.getIndex();
String type = response.getType();
String id = response.getId();
long version = response.getVersion();
boolean created = response.isCreated();
System.out.println(index+","+type+","+id+","+version+","+created);
}
/**
* 用java字符串创建document
*/
private static void indexWithStr(String indexName, String typeName) {
//手工构建json字符串
//该document包含user, postData和message三个field
String json = "{" + "\"user\":\"kimchy\"," + "\"postDate\":\"2013-01-30\"," + "\"price\":\"6.3\"," + "\"tid\":\"10001\"," + "}";
//指定索引名称，type名称和documentId(documentId可选，不设置则系统自动生成)创建document
IndexResponse response = client.prepareIndex(indexName, typeName, "1")
.setSource(json)
.execute()
.actionGet();
//response中返回索引名称，type名称，doc的Id和版本信息
String index = response.getIndex();
String type = response.getType();
String id = response.getId();
long version = response.getVersion();
boolean created = response.isCreated();
System.out.println(index+","+type+","+id+","+version+","+created);
}
private static void deleteDocWithId(String indexName, String typeName, String docId) {
DeleteResponse dResponse = client.prepareDelete(indexName, typeName, docId).execute().actionGet();
String index = dResponse.getIndex();
String type = dResponse.getType();
String id = dResponse.getId();
long version = dResponse.getVersion();
System.out.println(index+","+type+","+id+","+version);
}
/**
* 创建索引
* 注意：在生产环节中通知es集群的owner去创建index
* @param client
* @param indexName
* @param documentType
* @throws IOException
*/
private static void createIndex(String indexName, String documentType) throws IOException {
final IndicesExistsResponse iRes = client.admin().indices().prepareExists(indexName).execute().actionGet();
if (iRes.isExists()) {
client.admin().indices().prepareDelete(indexName).execute().actionGet();
}
client.admin().indices().prepareCreate(indexName).setSettings(Settings.settingsBuilder().put("number_of_shards", 1).put("number_of_replicas", "0")).execute().actionGet();
XContentBuilder mapping = jsonBuilder()
.startObject()
.startObject(documentType)
// .startObject("_routing").field("path","tid").field("required", "true").endObject()
.startObject("_source").field("enabled", "true").endObject()
.startObject("_all").field("enabled", "false").endObject()
.startObject("properties")
.startObject("user")
.field("store", true)
.field("type", "string")
.field("index", "not_analyzed")
.endObject()
.startObject("message")
.field("store", true)
.field("type","string")
.field("index", "analyzed")
.field("analyzer", "standard")
.endObject()
.startObject("price")
.field("store", true)
.field("type", "float")
.endObject()
.startObject("nv1")
.field("store", true)
.field("type", "integer")
.field("index", "no")
.field("null_value", 0)
.endObject()
.startObject("nv2")
.field("store", true)
.field("type", "integer")
.field("index", "not_analyzed")
.field("null_value", 10)
.endObject()
.startObject("tid")
.field("store", true)
.field("type", "string")
.field("index", "not_analyzed")
.endObject()
.startObject("endTime")
.field("type", "date")
.field("store", true)
.field("index", "not_analyzed")
.field("format", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ")
.endObject()
.startObject("date")
.field("type", "date")
.endObject()
.endObject()
.endObject()
.endObject();
client.admin().indices()
.preparePutMapping(indexName)
.setType(documentType)
.setSource(mapping)
.execute().actionGet();
}
}Nach dem Login kopieren
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