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Java_ElasticSearch(ES)——分布式搜索引擎

news 2026/5/12 17:29:41

介绍：

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由Elastic公司开发。它构建在Apache Lucene搜索引擎库之上，提供了一个强大的全文搜索和分析引擎，它结合kibana、Logstash、Beats，是一整套技术栈，被叫做ELK，适用于各种用例，包括文本搜索、日志分析、实时数据分析、监控和报警等。

官网：

官网地址：Elastic — The Search AI Company | Elastic，目前最新的版本是8.x.x，国内大多使用6.x.x和7.x.x。

优势：

elasticsearch具备以下优势：

**·**支持分布式。可水平拓展

**·**提供Restful接口，可被任何语言调用

es在处理海量数据搜索时，速度非常的快，是因为它底层采用倒排索引。

★倒排索引：

首先介绍一下正向索引：

倒排索引：

总结：

IK分词器：

上述配置文件即表示添加扩展词典ext.dic，它就会在当前配置文件所在的目录中找这个文件。

总结：

基础概念：

与MySQL对比：

索引库操作

Mapping映射属性：

索引库操作：

总结：

文档处理：

CRUD：

新增：

查找、删除：

修改：

全量修改：

这种方式在文档id不存在时，就会相当于一个新增操作。

增量修改：

批量处理：

JavaRestClient：

客户端初始化：

商品表Mapping映射：

以商品表举例：

在kibana中写出即为：

PUT /items { "mappings": { "properties": { "id": { "type":"keyword" }, "name":{ "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "price":{ "type": "integer" }, "image":{ "type": "keyword", "index": false }, "category":{ "type": "keyword" }, "brand":{ "type": "keyword" }, "sold":{ "type": "integer" }, "comment_count":{ "type": "integer", "index": false }, "isAD":{ "type": "boolean" }, "update_time":{ "type": "date" } }

索引库操作：

创建索引库的JavaAPI与Restful接口API对比：

操作步骤：

代码演示：

class ItemTest { private RestHighLevelClient client; @BeforeEach void setUp() { // 初始化 RestHighLevelClient 对象 client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.178.130:9200") )); } @AfterEach void tearDown() throws IOException { client.close(); } @Test void testCreateIndex() throws IOException { //1.准备Request对象 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("items"); //2.准备请求参数 request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON); //3.发送请求 client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); } @Test void testGetIndex() throws IOException { //1.准备Request对象 GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("items"); //2.发送请求 boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println("exists: " + exists); } @Test void testDeleteIndex() throws IOException { //1.准备Request对象 DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("items"); //2.发送请求 client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT); } private static final String MAPPING_TEMPLATE = "{ " + " "mappings": { " + " "properties": { " + " "id": { " + " "type":"keyword" " + " }, " + " "name":{ " + " "type": "text", " + " "analyzer": "ik_smart" " + " }, " + " "price":{ " + " "type": "integer" " + " }, " + " "image":{ " + " "type": "keyword", " + " "index": false " + " }, " + " "category":{ " + " "type": "keyword" " + " }, " + " "brand":{ " + " "type": "keyword" " + " }, " + " "sold":{ " + " "type": "integer" " + " }, " + " "comment_count":{ " + " "type": "integer", " + " "index": false " + " }, " + " "isAD":{ " + " "type": "boolean" " + " }, " + " "update_time":{ " + " "type": "date" " + " } " + "} " + "} " + "}"; }

文档操作：

新增文档：

运行代码：

@SpringBootTest(properties = "spring.profiles.active=local") class ESDocTest { private RestHighLevelClient client; @Autowired private IItemService itemService; @BeforeEach void setUp() { // 初始化 RestHighLevelClient 对象 client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.178.130:9200") )); } @AfterEach void tearDown() throws IOException { client.close(); } @Test void testIndexDoc() throws IOException { //获取数据 Item item = itemService.getById(317578L); ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class); //创建request对象 IndexRequest request = new IndexRequest("item").id(itemDoc.getId()); //准备JSON文档 request.source(JSONUtil.toJsonStr(itemDoc), XContentType.JSON); //发送请求 client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); } }