Utiliser Elasticsearch dans Go : un guide complet
Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse open source populaire qui peut être utilisé pour traiter d'énormes quantités de données. Il prend en charge la recherche en texte intégral, l'analyse en temps réel, la visualisation des données et d'autres fonctions, et convient à divers scénarios d'application. Dans le même temps, le langage Go est un langage de programmation rapide et efficace qui devient de plus en plus populaire parmi les développeurs. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser Elasticsearch pour implémenter des fonctions de recherche et d'analyse en langage Go.
1. Installez et configurez Elasticsearch
Tout d'abord, nous devons installer et configurer Elasticsearch. Dans un environnement Linux, vous pouvez utiliser la ligne de commande pour installer. Une fois l'installation terminée, vous devez modifier le fichier de configuration elasticsearch.yml et configurer des paramètres tels que l'adresse d'écoute et le chemin de stockage des données d'Elasticsearch.
2. Présentez la bibliothèque client Elasticsearch
Le langage Go fournit diverses bibliothèques client Elasticsearch, qui peuvent être introduites via de simples instructions d'importation, telles que :
import "github.com/olivere/elastic"
Ici, nous utilisons la bibliothèque olivere/elastic.
3. Connectez-vous à Elasticsearch
La connexion à Elasticsearch est très simple Il vous suffit de spécifier l'adresse de l'instance Elasticsearch dans le code, par exemple :
client, err := elastic.NewClient( elastic.SetURL("http://localhost:9200"), ) if err != nil { // 处理连接失败的错误 }
Une fois la connexion réussie, nous pouvons utiliser diverses API d'Elasticsearch. pour indexer les données, interroger et analyser.
4. Données d'indexation
Dans Elasticsearch, les données sont stockées sous forme de documents, et chaque document possède un identifiant unique pour les opérations de récupération et de mise à jour. Nous pouvons utiliser l'API Bulk pour indexer plusieurs documents à la fois, par exemple :
// 准备数据 type Book struct { ID string `json:"id"` Title string `json:"title"` Author string `json:"author"` Language string `json:"language"` } books := []Book{ {ID: "1", Title: "The Go Programming Language", Author: "Alan A. A. Donovan, Brian W. Kernighan", Language: "English"}, {ID: "2", Title: "Go Web Programming", Author: "Sau Sheong Chang", Language: "English"}, {ID: "3", Title: "Go in Action", Author: "William Kennedy, Brian Ketelsen, Erik St. Martin", Language: "English"}, } // 使用Bulk API进行索引 bulk := client.Bulk() for _, book := range books { req := elastic.NewBulkIndexRequest().Index("books").Type("doc").Id(book.ID).Doc(book) bulk.Add(req) } response, err := bulk.Do(context.Background()) if err != nil { // 处理错误 }
Dans cet exemple, nous définissons une structure nommée Book, qui contient des champs tels que ID, Titre, Auteur et Langue. Ensuite, nous construisons une tranche de trois objets Book et indexons chaque document un par un à l'aide de l'API Bulk. Parmi eux, les paramètres Index et Type spécifient respectivement le nom de l'index et le nom du type de document, le paramètre Id spécifie l'ID unique du document et le paramètre Doc est l'objet de document réel. Enfin, nous appelons la méthode vrac.Do() pour effectuer l’opération d’indexation.
5. Données de recherche
Pour effectuer des opérations de recherche, vous devez utiliser l'API de recherche, par exemple :
// 准备查询条件 query := elastic.NewBoolQuery().Must( elastic.NewMatchQuery("title", "go programming"), elastic.NewMatchQuery("language", "english"), ) // 构造Search API请求 searchResult, err := client.Search().Index("books").Type("doc").Query(query).Do(context.Background()) if err != nil { // 处理错误 } // 处理Search API响应 var books []Book for _, hit := range searchResult.Hits.Hits { var book Book err := json.Unmarshal(*hit.Source, &book) if err != nil { // 处理解析错误 } books = append(books, book) } fmt.Println(books)
Dans cet exemple, nous avons construit une condition de requête qui nécessite que le champ Titre contienne "go programmation" et le langage. champ doit être "anglais". Ensuite, nous demandons une opération de recherche à l'aide de l'API de recherche, en spécifiant le nom de l'index, le nom du type de document et les critères de requête. Après une exécution réussie, l'objet searchResult renvoyé contient tous les documents correspondants. Nous pouvons parcourir l'élément searchResult.Hits.Hits, analyser les objets du document un par un et les placer dans la tranche des livres.
6. Analyser les données
Pour analyser les données, nous devons utiliser l'API d'agrégation, par exemple :
// 构造Aggregation API请求 aggs := elastic.NewTermsAggregation().Field("author.keyword").Size(10) searchResult, err := client.Search().Index("books").Type("doc").Aggregation("by_author", aggs).Do(context.Background()) if err != nil { // 处理错误 } // 处理Aggregation API响应 aggResult, ok := searchResult.Aggregations.Terms("by_author") if !ok { // 处理无法找到聚合结果的错误 } for _, bucket := range aggResult.Buckets { fmt.Printf("%v: %v ", bucket.Key, bucket.DocCount) }
Dans cet exemple, nous avons construit une condition d'agrégation qui nécessite un regroupement par nom d'auteur (author.keyword) et un comptage de chacun. nombre de documents dans le groupe. Ensuite, nous utilisons l'API d'agrégation pour demander une opération d'agrégation, en spécifiant le nom de l'index, le nom du type de document et les conditions d'agrégation. Après une exécution réussie, l'objet searchResult renvoyé contient tous les résultats de regroupement et statistiques. Nous pouvons accéder à la condition d'agrégation by_author via la méthode searchResult.Aggregations.Terms et parcourir les éléments Buckets pour afficher le numéro de chaque regroupement et document un par un.
Résumé
Dans cet article, nous avons présenté comment utiliser Elasticsearch pour implémenter des fonctions de recherche et d'analyse en langage Go. Nous avons d'abord installé et configuré Elasticsearch et présenté la bibliothèque client olivere/elastic. Nous avons ensuite expliqué comment se connecter à Elasticsearch, indexer des données, rechercher des données et analyser des données. Grâce à ces exemples, vous pouvez rapidement démarrer avec le langage Elasticsearch et Go et découvrir en profondeur leurs fonctions avancées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!