本篇内容介绍了“什么是Elasticsearch组件库”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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在讲解之前，我在这里再次提下全文检索是什么：
全文检索：指以全部文本信息作为检索对象的一种信息检索技术。而我们使用的数据库，如 MySQL，MongoDB 对文本信息检索能力特别是中文检索并没有 ES 强大。所以我们来看下 ES 在项目中是如何来代替 SQL 来工作的。
我使用的 Elasticsearch 服务是 7.4.2 的版本，然后采用官方提供的 Elastiscsearch-Rest-Client 库来操作 ES，而且官方库的 API 上手简单。
该组件库的官方文档地址：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html
另外这个组件库是支持多种语言的：
支持多语言
注意：Elasticsearch Clients 就是指如何用 API 操作 ES 服务的组件库。
可能有同学会提问，Elasticsearch 的组件库中写着 JavaScript API，是不是可以直接在前端访问 ES 服务？可以是可以，但是会暴露 ES 服务的端口和 IP 地址，会非常不安全。所以我们还是用后端服务来访问 ES 服务。
我们这个项目是 Java 项目，自然就是用上面的两种：Java Rest Client 或者 Java API。我们先看下 Java API，但是会发现已经废弃了。如下图所示：
Java API 已经废弃了
所以我们只能用 Java REST Client 了。而它又分成两种：高级和低级的。高级包含更多的功能，如果把高级比作MyBatis的话，那么低级就相当于JDBC。所以我们用高级的 Client。
高级和低级 Client
我们把检索服务单独作为一个服务。就称作 passjava-search 模块吧。
创建 passjava-search 模块。
首先我们在 PassJava-Platform 模块创建一个 搜索服务模块 passjava-search。然后勾选 spring web 服务。如下图所示。
第一步：选择 Spring Initializr，然后点击 Next。
选择 Spring Initializr
第二步：填写模块信息，然后点击 Next。
passjava-search 服务模块
第三步：选择 Web->Spring Web 依赖，然后点击 Next。
参照 ES 官网配置。
进入到 ES 官方网站，可以看到有低级和高级的 Rest Client，我们选择高阶的（High Level Rest Client）。然后进入到高阶 Rest Client 的 Maven 仓库。官网地址如下所示：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.9/index.html
Rest Client 官方文档
加上 Maven 依赖。
对应文件路径：\passjava-search\pom.xml
org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client 7.4.2
配置 elasticsearch 的版本为7.4.2
因加上 Maven 依赖后，elasticsearch 版本为 7.6.2，所以遇到这种版本不一致的情况时，需要手动改掉。
对应文件路径：\passjava-search\pom.xml
7.4.2
刷新 Maven Project 后，可以看到引入的 elasticsearch 都是 7.4.2 版本了，如下图所示：
设置版本为 7.4.2
引入 PassJava 的 Common 模块依赖。
Common 模块是 PassJava 项目独立的出来的公共模块，引入了很多公共组件依赖，其他模块引入 Common 模块依赖后，就不需要单独引入这些公共组件了，非常方便。
对应文件路径：\passjava-search\pom.xml
com.jackson0714.passjava passjava-common 0.0.1-SNAPSHOT
添加完依赖后，我们就可以将搜索服务注册到 Nacos 注册中心了。Nacos 注册中心的用法在前面几篇文章中也详细讲解过，这里需要注意的是要先启动 Nacos 注册中心，才能正常注册 passjava-search 服务。
修改配置文件：src/main/resources/application.properties。配置应用程序名、注册中心地址、注册中心的命名中间。
spring.application.name=passjava-search spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848 spring.cloud.nacos.config.namespace=passjava-search
给启动类添加服务发现注解：@EnableDiscoveryClient。这样 passjava-search 服务就可以被注册中心发现了。
因 Common 模块依赖数据源，但 search 模块不依赖数据源，所以 search 模块需要移除数据源依赖：
exclude = DataSourceAutoConfiguration.class
以上的两个注解如下所示：
@EnableDiscoveryClient@SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)public class PassjavaSearchApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PassjavaSearchApplication.class, args);
}
}接下来我们添加一个 ES 服务的专属配置类，主要目的是自动加载一个 ES Client 来供后续 ES API 使用，不用每次都 new 一个 ES Client。
配置类：PassJavaElasticsearchConfig.java
核心方法就是 RestClient.builder 方法，设置好 ES 服务的 IP 地址、端口号、传输协议就可以了。最后自动加载了 RestHighLevelClient。
package com.jackson0714.passjava.search.config;import org.apache.http.HttpHost;import org.elasticsearch.client.RestClient;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;/**
* @Author: 公众号 | 悟空聊架构
* @Date: 2020/10/8 17:02
* @Site: www.passjava.cn
* @Github: https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform
*/@Configurationpublic class PassJavaElasticsearchConfig {
@Bean // 给容器注册一个 RestHighLevelClient，用来操作 ES // 参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.9/java-rest-high-getting-started-initialization.html public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
return new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("192.168.56.10", 9200, "http")));
}
}接下来我们测试下 ES Client 是否自动加载成功。
在测试类 PassjavaSearchApplicationTests 中编写测试方法，打印出自动加载的 ES Client。期望结果是一个 RestHighLevelClient 对象。
package com.jackson0714.passjava.search;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;@SpringBootTestclass PassjavaSearchApplicationTests {
@Qualifier("restHighLevelClient")
@Autowired private RestHighLevelClient client;
@Test public void contextLoads() {
System.out.println(client);
}
}运行结果如下所示，打印出了 RestHighLevelClient。说明自定义的 ES Client 自动装载成功。
ES 测试结果
测试方法 testIndexData，省略 User 类。users 索引在我的 ES 中是没有记录的，所以期望结果是 ES 中新增了一条 users 数据。
/**
* 测试存储数据到 ES。
* */@Testpublic void testIndexData() throws IOException {
IndexRequest request = new IndexRequest("users");
request.id("1"); // 文档的 id
//构造 User 对象 User user = new User();
user.setUserName("PassJava");
user.setAge("18");
user.setGender("Man");
//User 对象转为 JSON 数据 String jsonString = JSON.toJSONString(user);
// JSON 数据放入 request 中 request.source(jsonString, XContentType.JSON);
// 执行插入操作 IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response);
}执行 test 方法，我们可以看到控制台输出以下结果，说明数据插入到 ES 成功。另外需要注意的是结果中的 result 字段为 updated，是因为我本地为了截图，多执行了几次插入操作，但因为 id = 1，所以做的都是 updated 操作，而不是 created 操作。
控制台输出结果
我们再来到 ES 中看下 users 索引中数据。查询 users 索引：
GET users/_search
结果如下所示：
查询 users 索引结果
可以从图中看到有一条记录被查询出来，查询出来的数据的 _id = 1，和插入的文档 id 一致。另外几个字段的值也是一致的。说明插入的数据没有问题。
"age" : "18","gender" : "Man","userName" : "PassJava"
示例：搜索 bank 索引，address 字段中包含 big 的所有人的年龄分布 ( 前 10 条 ) 以及平均年龄，以及平均薪资。
我们可以参照官方文档给出的示例来创建一个 SearchRequest 对象，指定要查询的索引为 bank，然后创建一个 SearchSourceBuilder 来组装查询条件。总共有三种条件需要组装：
address 中包含 road 的所有人。
按照年龄分布进行聚合。
计算平均薪资。
代码如下所示，需要源码请到我的 Github/PassJava 上下载。
查询复杂语句示例
将打印出来的检索参数复制出来，然后放到 JSON 格式化工具中格式化一下，再粘贴到 ES 控制台执行，发现执行结果是正确的。
打印出检索参数
用在线工具格式化 JSON 字符串，结果如下所示：
然后我们去掉其中的一些默认参数，最后简化后的检索参数放到 Kibana 中执行。
Kibana Dev Tools 控制台中执行检索语句如下图所示，检索结果如下图所示：
控制台中执行检索语句
找到总记录数：29 条。
第一条命中记录的详情如下：
平均 balance：13136。
平均年龄：26。
地址中包含 Road 的：263 Aviation Road。
和 IDEA 中执行的测试结果一致，说明复杂检索的功能已经成功实现。
而获取命中记录的详情数据，则需要通过两次 getHists() 方法拿到，如下所示：
// 3.1）获取查到的数据。 SearchHits hits = response.getHits(); // 3.2）获取真正命中的结果 SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
我们可以通过遍历 searchHits 的方式打印出所有命中结果的详情。
// 3.3）、遍历命中结果for (SearchHit hit: searchHits) {
String hitStr = hit.getSourceAsString();
BankMember bankMember = JSON.parseObject(hitStr, BankMember.class);
}拿到每条记录的 hitStr 是个 JSON 数据，如下所示：
{
"account_number": 431,
"balance": 13136,
"firstname": "Laurie",
"lastname": "Shaw",
"age": 26,
"gender": "F",
"address": "263 Aviation Road",
"employer": "Zillanet",
"email": "laurieshaw@zillanet.com",
"city": "Harmon",
"state": "WV"}而 BankMember 是根据返回的结果详情定义的的 JavaBean。可以通过工具自动生成。在线生成 JavaBean 的网站如下：
https://www.bejson.com/json2javapojo/new/
把这个 JavaBean 加到 PassjavaSearchApplicationTests 类中：
@ToString@Datastatic class BankMember {
private int account_number;
private int balance;
private String firstname;
private String lastname;
private int age;
private String gender;
private String address;
private String employer;
private String email;
private String city;
private String state;
}然后将 bankMember 打印出来：
System.out.println(bankMember);
bankMember
得到的结果确实是我们封装的 BankMember 对象，而且里面的属性值也都拿到了。
ES 返回的 response 中，年龄分布的数据是按照 ES 的格式返回的，如果想按照我们自己的格式来返回，就需要将 response 进行处理。
如下图所示，这个是查询到的年龄分布结果，我们需要将其中某些字段取出来，比如 buckets，它代表了分布在 21 岁的有 4 个。
ES 返回的年龄分布信息
下面是代码实现：
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
Terms ageAgg1 = aggregations.get("ageAgg");for (Terms.Bucket bucket : ageAgg1.getBuckets()) {
String keyAsString = bucket.getKeyAsString();
System.out.println("用户年龄： " + keyAsString + " 人数：" + bucket.getDocCount());
}最后打印的结果如下，21 岁的有 4 人，26 岁的有 4 人，等等。
打印结果：用户年龄分布
现在来看看平均薪资如何按照所需的格式返回，ES 返回的结果如下图所示，我们需要获取 balanceAvg 字段的 value 值。
ES 返回的平均薪资信息
代码实现：
Avg balanceAvg1 = aggregations.get("balanceAvg");
System.out.println("平均薪资：" + balanceAvg1.getValue());打印结果如下，平均薪资 28578 元。
打印结果：平均薪资
PassJava 这个项目可以用来配置题库，如果我们想通过关键字来搜索题库，该怎么做呢？
类似于百度搜索，输入几个关键字就可以搜到关联的结果，我们这个功能也是类似，通过 Elasticsearch 做检索引擎，后台管理界面和小程序作为搜索入口，只需要在小程序上输入关键字，就可以检索相关的题目和答案。
首先我们需要把题目和答案保存到 ES 中，在存之前，第一步是定义索引的模型，如下所示，模型中有 title 和 answer 字段，表示题目和答案。
"id": {
"type": "long"},"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"},"answer": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"},"typeName": {
"type": "keyword"}上面我们已经定义了索引结构，接着就是在 ES 中创建索引。
在 Kibana 控制台中执行以下语句：
PUT question
{
"mappings" : {
"properties": {
"id": {
"type": "long" },
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart" },
"answer": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart" },
"typeName": {
"type": "keyword" }
}
}
}执行结果如下所示：
创建 question 索引
我们可以通过以下命令来查看 question 索引是否在 ES 中：
GET _cat/indices
执行结果如下图所示：
查看 ES 中所有的索引
上面我们定义 ES 的索引，接着就是定义索引对应的模型，将数据存到这个模型中，然后再存到 ES 中。
ES 模型如下，共四个字段：id、title、answer、typeName。和 ES 索引是相互对应的。
@Datapublic class QuestionEsModel {
private Long id;
private String title;
private String answer;
private String typeName;
}当我们在后台创建题目或保存题目时，先将数据保存到 mysql 数据库，然后再保存到 ES 中。
如下图所示，在管理后台创建题目时，触发保存数据到 ES 。
第一步，保存数据到 mysql 中，项目中已经包含此功能，就不再讲解了，直接进入第二步：保存数据到 ES 中。
而保存数据到 ES 中，需要将数据组装成 ES 索引对应的数据，所以我用了一个 ES model，先将数据保存到 ES model 中。
这里的关键代码时 copyProperties，可以将 question 对象的数据取出，然后赋值到 ES model 中。不过 ES model 中还有些字段是 question 中没有的，所以需要单独拎出来赋值，比如 typeName 字段，question 对象中没有这个字段，它对应的字段是 question.type，所以我们把 type 取出来赋值到 ES model 的 typeName 字段上。如下图所示：
用 model 来组装数据
我在 passjava-search 微服务中写了一个保存题目的 api 用来保存数据到 ES 中。
保存数据到 ES
然后在 passjava-question 微服务中调用 search 微服务的保存 ES 的方法就可以了。
// 调用 passjava-search 服务，将数据发送到 ES 中保存。searchFeignService.saveQuestion(esModel);
我们可以通过 kibana 的控制台来查看 question 索引中的文档。通过以下命令来查看：
GET question/_search
执行结果如下图所示，有一条记录：
另外大家有没有疑问：可以重复更新题目吗？
答案是可以的，保存到 ES 的数据是幂等的，因为保存的时候带了一个类似数据库主键的 id。
我们已经将数据同步到了 ES 中，现在就是前端怎么去查询 ES 数据中，这里我们还是使用 Postman 来模拟前端查询请求。
请求参数我定义了三个：
keyword：用来匹配问题或者答案。
id：用来匹配题目 id。
pageNum：用来分页查询数据。
这里我将这三个参数定义为一个类：
@Datapublic class SearchParam {
private String keyword; // 全文匹配的关键字 private String id; // 题目 id private Integer pageNum; // 查询第几页数据}返回的 response 我也定义了四个字段：
questionList：查询到的题目列表。
pageNum：第几页数据。
total：查询到的总条数。
totalPages：总页数。
定义的类如下所示：
@Datapublic class SearchQuestionResponse {
private List questionList; // 题目列表 private Integer pageNum; // 查询第几页数据 private Long total; // 总条数 private Integer totalPages; // 总页数} 调用 ES 的查询 API 时，需要构建查询参数。
组装查询参数的核心代码如下所示：
组装查询参数
第一步：创建检索请求。
第二步：设置哪些字段需要模糊匹配。这里有三个字段：title，answer，typeName。
第三步：设置如何分页。这里分页大小是 5 个。
第四步：调用查询 api。
ES 返回的数据是 ES 定义的格式，真正的数据被嵌套在 ES 的 response 中，所以需要格式化返回的数据。
核心代码如下图所示：
格式化 ES 返回结果
第一步：获取查到的数据。
第二步：获取真正命中的结果。
第三步：格式化返回的数据。
第四步：组装分页参数。
我们现在想要验证 title 字段是否能匹配到，传的请求参数 keyword = 111，匹配到了 title = 111 的数据，且只有一条。页码 pageNum 我传的 1，表示返回第一页数据。如下图所示：
测试匹配 title
我们现在想要验证 answer 字段是否能匹配到，传的请求参数 keyword = 测试答案，匹配到了 title = 测试答案的数据，且只有一条，说明查询成功。如下图所示：
测试匹配 answer
我们现在想要匹配题目 id 的话，需要传请求参数 id，而且 id 是精确匹配。另外 id 和 keyword 是取并集，所以不能传 keyword 字段。
请求参数 id = 5，返回结果也是 id =5 的数据，说明查询成功。如下图所示：
测试 id 匹配
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