好久沒寫博文了， 最近項目中使用到了ElaticSearch相關的一些內容， 剛好自己也來做個總結。
現在自己也只能算得上入門， 總結下自己在工作中使用Java操作ES的一些小經驗吧。

本文總共分為三個部分：
一：ES相關基本概念及原理
二：ES使用場景介紹
三：使用Java進行ES的增刪改查及代碼講解

一：ES相關基本概念：
ElasticSearch(簡稱ES)是一個基于Lucene構建的開源、分布式、RESTful的全文本搜索引擎。

不過，ElasticSearch卻也不僅只是一個全文本搜索引擎，它還是一個分布式實時文檔存儲，其中每個field均是被索引的數據且可被搜索；也是一個帶實時分析功能的分布式搜索引擎，并且能夠擴展至數以百計的服務器存儲及處理PB級的數據。

如前所述，ElasticSearch在底層利用Lucene完成其索引功能，因此其許多基本概念源于Lucene。
我們先說說ES的基本概念。

• 索引 Index：對數據的邏輯存儲（倒排索引），不存儲原
  始值。
• 類型 Type：對索引的邏輯分類，可以有?個或多個分類。
• ?檔 Document：基本數據單元，JSON。
• 字段 Filed

關系型數據與ES對比：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

這里再說下ES中很重要的概念--倒排索引。這同樣也是solr，lucene中所使用的索引方式。

例如我們正常的索引：

當我們在關系型數據庫中，都是有id索引的， 我們通過id去查value速度是很快的。
但是如果我們想查value中包含字母b的值呢？特別是數據量很大的時候， 這種以id為索引的方式是不是就不適合了？
那么這里就適合使用倒排索引了：

這里將value進行分詞， 然后將分詞結果拿出來當做索引
跟正向的索引比較，也就是做了一個倒置，這就是倒排索引的思想

二，ES使用場景介紹
1、全文搜索（搜索引擎）
在一組文檔中查找某一單詞所在文檔及位置
2、模糊匹配
通過用戶的輸入去匹配詞庫中符合條件的詞條
3、商品搜索
通過商品的關鍵字去數據源中查找符合條件的商品

在我自己的項目中使用的情況是我有上百萬的文章需要被通過各種條件檢索到， 所以這里就直接使用ES， 現在線上檢索速度都是10ms之內返回。

下面看看ES數據在瀏覽器的展示形式以及可視化界面的搜索：

三：使用Java進行ES的增刪改查及代碼講解
1， 使用ES進行增加和更新操作。

//首先在項目啟動的時候生成esClient， 這個我們公司自己封裝好了的。 @PostConstructpublic void init() {esClient = new ESClient<>(esConfig.getAddress(), esConfig.getCluster(), esConfig.getIndex(),esConfig.getUsername(), esConfig.getPassword(), ES_TYPE_MIXEDDATA, EsMixedDataDto.class);}

上面EsMixedDataDto是自己構建的一個類， ES中保存的字段就是這個類中的所有字段。
接著是增加和更新操作了：

//同步到ES中 articleEsService.upsertDocument(esMixedDataDto);/** * 創建或更新索引 * * @param esMixedDataDto * @return */ public boolean upsertDocument(EsMixedDataDto esMixedDataDto) {return esClient.upsertDocument(esMixedDataDto.getMixId(), esMixedDataDto);}

這個還是調用了系統封裝好的esClient中的insertOrUpdate方法，最后我會把ESClient中所有封裝的方法都貼出來， 其內部就是調用了ES原生的insert或者update方法的。

2，使用ES進行刪除操作

/** * 刪除索引 */ public void deleteIndex(String id) throws Exception{esClient.deleteDocument(id); }

同上，也是使用了esClient中的delete方法，后面我會貼上esClient中所有方法。

3，使用ES進行查詢
3.1 當然ES最重要的還是多維度的查詢， 這里也是我要講的重點。
首先來個最簡單的搜索一篇文章的標題：

//通過關鍵詞來查詢文章集合 public PageResponse<EsMixedDataDto> queryForKeyword(String searchText, boolean highlight, PageRequest pageRequesto) {SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = esClient.prepareSearch().setTypes(ES_TYPE_MIXEDDATA).setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH).setQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(searchText, "title").type(MultiMatchQueryBuilder.Type.BEST_FIELDS)).setFrom(pageRequest.getOffset()).setSize(pageRequest.getLimit()).setExplain(false);if (highlight) {searchRequestBuilder.addHighlightedField("title", 100, 1).setHighlighterPreTags("<font color='red'>").setHighlighterPostTags("</font>");}try {//這里就是給es發送搜索指令了return getMixedData(searchRequestBuilder);} catch (Exception e) {log.error("ES搜索異常！", e.getMessage());throw new RuntimeException(e);} }

這里先說說search_type， 也就是上面setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)的內容：

• query_then_fetch：執?查詢得到對?檔進?排序的所需信息（在所
  有分?上執?），然后在相關分?上查詢?檔實際內容。返回結果的
  最?數量等于size參數的值。
• query_and_fetch：查詢在所有分?上并?執?，所有分?返回等于
  size值的結果數，最終返回結果的最?數量等于size的值乘以分?
  數。分?較多時會消耗過多資源。
• count：只返回匹配查詢的?檔數量。
• scan：?般在需要返回?量結果時使?。在發送第?次請求后，ES
  會返回?個滾動標識符，類似于數據庫中的游標。

我這里使用的是query_then_fetch。

3.2 緊接著說個多條件復雜的查詢：

/** * @param jiaxiaoId: 駕校id * @param title 文章的title關鍵詞 * @param publishStatus 發布狀態 * @param stickStatus 置頂狀態 * @param pageRequest 請求的頁碼和條數 * @param highlight 搜索結果是否高亮顯示 */ public PageResponse<EsMixedDataDto> queryByConditions(Long jiaxiaoId, String title, PageRequest pageRequest, int publishStatus, int stickStatus, boolean highlight) {BoolQueryBuilder booleanQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();booleanQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("jiaxiaoId", jiaxiaoId));if (StringUtils.isNotBlank(title)) {booleanQueryBuilder.must(QueryBuilders.multiMatchQuery(title, "title").type(MultiMatchQueryBuilder.Type.BEST_FIELDS));}//這里是添加是否發布的搜索條件， 默認是只展示已發布的文章if (publishStatus == CommonConstants.DataStatus.INIT_STATUS) {booleanQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("publishStatus", CommonConstants.DataStatus.INIT_STATUS));} else {booleanQueryBuilder.mustNot(QueryBuilders.termQuery("publishStatus", CommonConstants.DataStatus.INIT_STATUS));}//這里是添加是否置頂的搜索條件if (stickStatus == CommonConstants.DataStatus.PUBLISH_STATUS) {booleanQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("stickStatus", CommonConstants.DataStatus.PUBLISH_STATUS));} else if(stickStatus == CommonConstants.DataStatus.INIT_STATUS){booleanQueryBuilder.mustNot(QueryBuilders.termQuery("stickStatus", CommonConstants.DataStatus.PUBLISH_STATUS));}SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = esClient.prepareSearch().setTypes(ES_TYPE_MIXEDDATA).setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH).setQuery(booleanQueryBuilder).setFrom(pageRequest.getOffset()).setSize(pageRequest.getLimit()).addSort("stickStatus", SortOrder.DESC).setExplain(false);if (jiaxiaoId == null) {BoolFilterBuilder filterBuilder = FilterBuilders.boolFilter().must(FilterBuilders.missingFilter("jiaxiaoId"));searchRequestBuilder.setPostFilter(filterBuilder);}if (highlight) {searchRequestBuilder.addHighlightedField("title", 100, 1).setHighlighterPreTags("<font color='red'>").setHighlighterPostTags("</font>");} else {searchRequestBuilder.addSort("publishTime", SortOrder.DESC);}try {return getMixedData(searchRequestBuilder);} catch (Exception e) {log.error("ES搜索異常！", e.getMessage());throw new RuntimeException(e);} }

這里不用的就是使用query和filterBuilder，searchRequestBuilder中可以設置query和postFilter。
Debug到這里， 其實寫的查詢語句最終還是拼接成了一個ES可讀的結構化查詢語句：

3.3 最后貼上最重要的一個類ESClient.java, 這是我們針對于ElasticSearch封裝的一個類。

public class ESClient<T> {private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(ESClient.class);private static final String DEFAULT_ANALYZER = "ik_smart";private static final DozerBeanMapper dozerBeanMapper = new DozerBeanMapper();private final Client client;private String index;private Class<T> clazz;private String type;private BulkProcessor bulkProcessor;private List<String> serverHttpAddressList = Lists.newArrayList();private Map<String, JSONObject> sqlJsonMap = Maps.newHashMap();/** * 初始化一個連接ElasticSearch的客戶端 * * @param addresses ES服務器的Transport地址和端口的列表，多個服務器用逗號分隔，例如 localhost:9300,localhost:9300,... * @param clusterName 集群名稱 * @param index 索引名稱，這里應該使用項目名稱 * @param username 用戶名稱 * @param password 用戶密碼 * @param type 索引類型 * @param clazz 存儲類 */public ESClient(String addresses, String clusterName, String index,String username, String password, String type, Class<T> clazz) {if (StringUtils.isBlank(addresses)) {throw new RuntimeException("沒有給定的ES服務器地址。");}this.index = index;this.type = type;this.clazz = clazz;// 獲得鏈接地址對象列表List<InetSocketTransportAddress> addressList = Lists.transform(Splitter.on(",").trimResults().omitEmptyStrings().splitToList(addresses),new Function<String, InetSocketTransportAddress>() {@Overridepublic InetSocketTransportAddress apply(String input) {String[] addressPort = input.split(":");String address = addressPort[0];Integer port = Integer.parseInt(addressPort[1]);serverHttpAddressList.add(address + ":" + 9200);return new InetSocketTransportAddress(address, port);}});// 建立關于ES的配置ImmutableSettings.Builder builder = ImmutableSettings.settingsBuilder().put("cluster.name", clusterName).put("client.transport.sniff", false);if (StringUtils.isNotBlank(username)) {builder.put("shield.user", username + ":" + password);}Settings settings = builder.build();// 生成原生客戶端TransportClient transportClient = new TransportClient(settings);for (InetSocketTransportAddress address : addressList) {transportClient.addTransportAddress(address);}client = transportClient;bulkProcessor = BulkProcessor.builder(client, new BulkProcessor.Listener() {@Overridepublic void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {}@Overridepublic void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, BulkResponse response) {}@Overridepublic void afterBulk(long executionId, BulkRequest request, Throwable failure) {throw new RuntimeException(failure);}}).build();}/** * 初始化連接ElasticSearch的客戶端 * * @param client 原生客戶端 * @param index 索引名稱 * @param type 類型 * @param clazz 存儲類 */public ESClient(Client client, String index, String type, Class<T> clazz) {this.client = client;this.index = index;this.type = type;this.clazz = clazz;}/** * 向ES發送存儲請求，將一個對象存儲到服務器。 * * @param id 該對象的id * @param t 存儲實例 * @return 是否存儲成功 */public boolean indexDocument(String id, T t) {return indexDocument(id, type, t);}/** * 向ES發送存儲請求，將一個對象存儲到服務器。 * * @param t 存儲實例 * @return 返回存儲之后在ES服務器內生成的隨機ID */public String indexDocument(T t) {IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex(index, type).setSource(toJSONString(t)).execute().actionGet();return indexResponse.getId();}/** * 向ES發送存儲請求，將一個對象存儲到服務器，這個方法允許用戶手動指定該對象的存儲類型名稱 * * @param id 對象id * @param type 存儲類型 * @param t 存儲實例 * @return 是否存儲成功 */public boolean indexDocument(String id, String type, T t) {IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex(index, type, id).setSource(toJSONString(t)).execute().actionGet();return true;}/** * 向ES發送批量儲存請求, 請求不會馬上提交,而是會等待到達bulk設置的閾值后進行提交.<br/> * 最后客戶端需要調用{@link #flushBulk()}方法. * * @param id 對象id * @param t 存儲實例 * @return 成功表示放入到bulk成功, 可能會拋出runtimeException */ public boolean indexDocumentBulk(String id, T t) { return indexDocumentBulk(id, type, t); } /** * 向ES發送批量存儲請求，將一個對象存儲到服務器，這個方法允許用戶手動指定該對象的存儲類型名稱 * * @param id 對象id * @param type 存儲類型 * @param t 存儲實例 * @return 成功表示放入到bulk成功, 可能會拋出runtimeException * @see #indexDocument(String, Object) */ public boolean indexDocumentBulk(String id, String type, T t) { IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(index, type, id).source(toJSONString(t)); bulkProcessor.add(indexRequest); return true; } /** * 向ES發送批量存儲請求, 請求不會馬上提交,而是會等待到達bulk設置的閾值后進行提交.<br/> * 最后客戶端需要調用{@link #flushBulk()}方法. * * @param t 存儲實例 * @return 成功表示放入到bulk成功, 可能會拋出runtimeException */ public boolean indexDocumentBulk(T t) { IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(index, type).source(toJSONString(t)); bulkProcessor.add(indexRequest); return true; } public boolean indexDocumentBulk(List<T> list) { for (T t : list) { indexDocumentBulk(t); } return true; } /** * 向ES發送批量存儲請求, 允許傳入一個Function, 用來從對象中獲取ID. * * @param list 對象列表 * @param idFunction 獲取ID * @return 成功表示放入到bulk成功, 可能會拋出runtimeException */ public boolean indexDocumentBulk(List<T> list, Function<T, String> idFunction) { for (T t : list) { indexDocumentBulk(idFunction.apply(t), t); } return true; } /** * 向ES發送更新文檔請求，將一個對象更新到服務器，會替換原有對應ID的數據。 * * @param id id * @param t 存儲對象 * @return 是否更新成功 */ public boolean updateDocument(String id, T t) { return updateDocument(id, type, t); } /** * 向ES發送更新文檔請求，將一個對象更新到服務器，會替換原有對應ID的數據。 * * @param id id * @param type 存儲類型 * @param t 存儲對象 * @return 是否更新成功 */ public boolean updateDocument(String id, String type, T t) { client.prepareUpdate(index, type, id).setDoc(toJSONString(t)) .execute().actionGet(); return true; } /** * 向ES發送批量更新請求 * * @param id 索引ID * @param t 存儲對象 * @return 成功表示放入到bulk成功, 可能會拋出runtimeException */ public boolean updateDocumentBulk(String id, T t) { UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(index, type, id).doc(toJSONString(t)); bulkProcessor.add(updateRequest); return true; } /** * 向ES發送upsert請求, 如果該document不存在將會新建這個document, 如果存在則更新. * * @param id id * @param t 存儲對象 * @return 是否執行成功 */ public boolean upsertDocument(String id, T t) { return upsertDocument(id, type, t); } /** * 向ES發送upsert請求, 如果該document不存在將會新建這個document, 如果存在則更新. * * @param id id * @param type 存儲類型 * @param t 存儲對象 * @return 是否執行成功 */ public boolean upsertDocument(String id, String type, T t) { client.prepareUpdate(index, type, id).setDocAsUpsert(true).setDoc(toJSONString(t)) .execute().actionGet(); return true; } /** * 向ES發送批量upsert的請求. * * @param id id * @param t 儲存對象 * @return 是否執行成功 */ public boolean upsertDocumentBulk(String id, T t) { UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(index, type, id) .doc(toJSONString(t)); updateRequest.docAsUpsert(true); bulkProcessor.add(updateRequest); return true; } /** * 向ES發送獲取指定ID文檔的請求 * * @param id id * @return 搜索引擎實例 * @throws Exception */ public T getDocument(String id) throws Exception { try { GetResponse getResponse = client.prepareGet(index, type, id) .execute().actionGet(); if (getResponse.getSource() == null) { return null; } JSONObject jsonObject = new JSONObject(getResponse.getSource()); T t = clazz.newInstance(); toObject(t, jsonObject); return t; } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } } /** * 向ES發送刪除指定ID文檔的請求 * * @param id id * @return 是否刪除成功 * @throws Exception */ public boolean deleteDocument(String id) throws Exception { return deleteDocument(id, type); } /** * 向ES發送刪除指定ID文檔的請求 * * @param id id * @param type 存儲類型 * @return 是否刪除成功 * @throws Exception */ public boolean deleteDocument(String id, String type) throws Exception { DeleteResponse deleteResponse = client.prepareDelete(index, type, id) .execute().actionGet(); return deleteResponse.isFound(); } /** * 向ES發送搜索文檔的請求，返回分頁結果 * * @param searchText 搜索內容 * @return 分頁結果 * @throws Exception */ public PageResponse<T> searchDocument(String searchText) throws Exception { PageRequest pageRequest = WebContext.get().page(); SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index) .setTypes(type) .setQuery(QueryBuilders.matchQuery("_all", searchText)) .setFrom(pageRequest.getOffset()) .setSize(pageRequest.getLimit()) .setFetchSource(true); return searchDocument(searchRequestBuilder); } /** * 向ES發送搜索文檔的請求，返回列表結果 * * @param searchText 搜索內容 * @param start 起始位置 * @param size 獲取數據大小 * @return 返回數據列表 * @throws Exception */ public List<T> searchDocument(String searchText, int start, int size) throws Exception { SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index) .setTypes(type) .setQuery(QueryBuilders.matchQuery("_all", searchText)) .setFrom(start) .setSize(size) .setFetchSource(true); PageResponse<T> pageResponse = searchDocument(searchRequestBuilder); return pageResponse.getItemList(); } /** * 向ES發送搜索文檔的請求，返回列表結果 * * @param searchText 搜索內容 * @param type 類型 * @param start 起始位置 * @param size 數據大小 * @return 返回數據列表 * @throws Exception */ public List<T> searchDocument(String searchText, String type, int start, int size) throws Exception { SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index) .setTypes(type) .setQuery(QueryBuilders.matchQuery("_all", searchText)) .setFrom(start) .setSize(size) .setFetchSource(true); PageResponse<T> pageResponse = searchDocument(searchRequestBuilder); return pageResponse.getItemList(); } /** * 向ES發送搜索文檔的請求，返回分頁結果 * * @param searchRequestBuilder 搜索構造器 * @return 分頁結果 * @throws Exception */ public PageResponse<T> searchDocument(SearchRequestBuilder searchRequestBuilder) throws Exception { SearchResponse searchResponse = search(searchRequestBuilder); return searchResponseToPageResponse(searchResponse); } /** * 獲得scrollId對應的數據. 請查看{@link #getScrollId(SearchRequestBuilder, int, int)}.<br/> * 可以反復調用該方法, 直到返回數據為0. * * @param scrollId 給定的scrollId * @param keepSeconds scroll數據保留時間 * @return 分頁結果 * @throws Exception */ public PageResponse<T> scrollSearchDocument(String scrollId, int keepSeconds) throws Exception { return searchResponseToPageResponse(scrollSearch(scrollId, keepSeconds)); } /** * 向ES發送搜索請求，然后直接返回原始結果。 * * @param searchRequestBuilder 搜索構造器 * @return 返回結果 */ public SearchResponse search(SearchRequestBuilder searchRequestBuilder) { return searchRequestBuilder.setTypes(type).execute().actionGet(); } /** * 向ES發送搜索請求，然后直接返回原始結果。 * * @param searchRequestBuilder 搜索構造器 * @param type 類型 * @return 返回結果 */ @Deprecated public SearchResponse search(SearchRequestBuilder searchRequestBuilder, String type) { return searchRequestBuilder.setTypes(type).execute().actionGet(); } /** * 通過scrollId獲得數據.請查看{@link #getScrollId(SearchRequestBuilder, int, int)}.<br/> * 可以反復調用該方法, 直到返回數據為0. * * @param scrollId 給定的scrollId * @param keepSeconds scroll繼續保留的時間, 建議60秒 * @return 返回獲取的數據 */ public SearchResponse scrollSearch(String scrollId, int keepSeconds) { return client.prepareSearchScroll(scrollId).setScroll(new TimeValue(keepSeconds * 1000)) .execute().actionGet(); } /** * 提供搜索構造器來獲得搜索scrollId, 這個scrollId用作{@link #scrollSearch(String, int)} * 和{@link #scrollSearchDocument(String, int)}的參數. <br/> * 當需要獲取大量數據的時候, 請使用scrollSearch來進行. * * @param searchRequestBuilder 搜索構造器 * @param keepSeconds scroll搜索保留時間, 建議60秒 * @param sizePerShard 每次每個分片獲取的尺寸 * @return 返回scrollId, 用于scrollSearch方法. */ public String getScrollId(SearchRequestBuilder searchRequestBuilder, int keepSeconds, int sizePerShard) { SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.setSearchType(SearchType.SCAN) .setScroll(new TimeValue(keepSeconds * 1000)) .setSize(sizePerShard).execute().actionGet(); return searchResponse.getScrollId(); } /** * 返回搜索指定內容后，總共ES找到匹配的數據量。 * * @param searchText 搜索內容 * @return 搜索結果數據量 */ @Deprecated public long countSearchResult(String searchText) { CountRequestBuilder countRequestBuilder = client.prepareCount(index) .setTypes(type) .setQuery(QueryBuilders.matchQuery("_all", searchText)); return countSearchResult(countRequestBuilder); } /** * 返回搜索指定內容后，總共ES找到匹配的數據量。 * * @param searchText 搜索內容 * @param type 類型 * @return 搜索結果數據量 */ @Deprecated public long countSearchResult(String searchText, String type) { CountRequestBuilder countRequestBuilder = client.prepareCount(index) .setTypes(type) .setQuery(QueryBuilders.matchQuery("_all", searchText)); return countSearchResult(countRequestBuilder); } /** * 返回搜索指定內容后，總共ES找到匹配的數據量。 * * @param countRequestBuilder 計數請求構造器實例 * @return 搜索結果數據量 * @see #prepareCount() */ @Deprecated public long countSearchResult(CountRequestBuilder countRequestBuilder) { return countRequestBuilder.execute().actionGet().getCount(); } /** * 用默認的分詞器進行文本分詞。 * * @param docText 給定的文本 * @param order 是否使用排序，如果使用排序，則相同分詞會被合并，并且出現次數最高的排在返回列表最頭部。 * @return 分詞器將文本分詞之后的詞語列表 */ public List<String> analyzeDocument(String docText, boolean order) { List<AnalyzeToken> tokenList = analyzeDocument(docText, DEFAULT_ANALYZER); if (order) { // 如果是使用排序，按照分詞出現次數進行排序，并且會合并相同的分詞。 // 構造分詞Map，key為分詞，value為出現次數。 Map<String, Integer> tokenMap = Maps.newHashMap(); for (AnalyzeToken token : tokenList) { if (tokenMap.get(token.getTerm()) == null) { tokenMap.put(token.getTerm(), 1); } else { tokenMap.put(token.getTerm(), tokenMap.get(token.getTerm()) + 1); } } // 將分詞Map進行排序 List<Map.Entry<String, Integer>> tokenSortList = Ordering.from(new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() { @Override public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) { return o2.getValue().compareTo(o1.getValue()); } }).sortedCopy(tokenMap.entrySet()); // 返回分詞列表。 return Lists.transform(tokenSortList, new Function<Map.Entry<String, Integer>, String>() { @Override public String apply(Map.Entry<String, Integer> input) { return input.getKey(); } }); } else { // 返回所有分詞結果 return Lists.transform(tokenList, new Function<AnalyzeToken, String>() { @Override public String apply(AnalyzeToken input) { return input.getTerm(); } }); } } /** * 用指定分詞器來分析給定的文本 * * @param docText 給定的文本 * @param analyzer 指定的分析器 * @return 分詞器將文本分詞之后的詞語列表 */ public List<AnalyzeToken> analyzeDocument(String docText, String analyzer) { AnalyzeResponse analyzeResponse = client.admin().indices().prepareAnalyze(index, docText) .setAnalyzer(analyzer) .execute().actionGet(); return analyzeResponse.getTokens(); } /** * 獲得一個搜索請求構造器的實例，通過這個實例，可以進行查詢相關操作。<br/> * 使用這個方法{@link ESClient#searchDocument(SearchRequestBuilder)}進行查詢。 * <pre> * prepareSearch("telepathy") * .setTypes("article") * .setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH) * .setQuery(QueryBuilders.matchQuery("_all", searchText)) * .setFrom(pageRequest.getLimit() * (pageRequest.getPage() - 1)) * .setSize(pageRequest.getLimit()) * .setExplain(true) * .addHighlightedField("title", 100, 1) * .setFetchSource(new String[]{}, new String[]{}); * </pre> * * @return 搜索請求構造器實例 */ public SearchRequestBuilder prepareSearch() { return client.prepareSearch(index); } /** * 獲得一個計數請求構造器的實例，通過這個實例可以進行查詢選項的構造。 * * @return 計數請求構造器實例 * @see #prepareSearch() */ @Deprecated public CountRequestBuilder prepareCount() { return client.prepareCount(index); } /** * 獲得一個Document的term vector (doc frequency, positions, offsets) * * @return TermVectorResponse * @see #termVector() */ public ActionFuture<TermVectorResponse> termVector(TermVectorRequest request) { return client.termVector(request); } /** * 將SQL轉換成ES的JSON查詢對象. * * @param sql 給定的SQL * @return JSON對象 */ public JSONObject convertSqlToJSON(String sql) { if (sqlJsonMap.get(sql) != null) { return sqlJsonMap.get(sql); } List<String> addresses = Lists.newArrayList(serverHttpAddressList); while (addresses.size() > 0) { String sqlPluginUrl = "http://" + addresses.remove(RandomUtils.nextInt(0, addresses.size())) + "/_sql/_explain"; try { JSONObject json = JSONObject.parseObject( MucangHttpClient.getDefault().httpPostBody(sqlPluginUrl, sql, "text/plain") ); sqlJsonMap.put(sql, json); return json; } catch (Exception e) { LOG.error("調用elasticsearch-sql插件時遇到錯誤, 原因:{}", e); } } throw new RuntimeException("調用elasticsearch-sql插件多次失敗, 請檢查服務器或者插件功能是否正常."); } /** * 用SQL語句進行搜索. 使用${keyName}的方式代表需要替換的字符串(需要替換的字符串請用雙引號或者單引號引起來, 否則插件不能解析)<br/> * 例如: select * from table where mediaId="${mediaId}"<br/> * * @param sql 指定的SQL * @param kvPairs 替換鍵值對 * @return 搜索結果 * @throws Exception */ public SearchResponse searchSql(String sql, final Map<String, String> kvPairs) throws Exception { JSONObject jsonQuery = convertSqlToJSON(sql); PropertyPlaceholderHelper propertyPlaceholderHelper = new PropertyPlaceholderHelper("${", "}"); String queryString = propertyPlaceholderHelper.replacePlaceholders( jsonQuery.toJSONString(), new PropertyPlaceholderHelper.PlaceholderResolver() { @Override public String resolvePlaceholder(String placeholderName) { if (StringUtils.isBlank(kvPairs.get(placeholderName))) { return ""; } else { return kvPairs.get(placeholderName); } } }); SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = prepareSearch() .setSource(XContentFactory.jsonBuilder().value(JSONObject.parseObject(queryString))); return search(searchRequestBuilder); } /** * 將給定的對象轉換成JSON字符串，如果有特殊需求，可以覆蓋該方法。 * * @param t 給定的對象 * @return JSON字符串 */ public String toJSONString(T t) { return JSON.toJSONString(t); } /** * 將給定的Map里面的值注入到目標對象。如果有特殊需求，可以覆蓋該方法。 * * @param t 目標對象 * @param map 給定的map * @throws Exception */ public void toObject(T t, Map<String, ?> map) throws Exception { dozerBeanMapper.map(map, t); } /** * 將BulkProcessor的緩沖內容進行立即提交. */ public void flushBulk() { this.bulkProcessor.flush(); } public BulkProcessor getBulkProcessor() { return bulkProcessor; } public void setBulkProcessor(BulkProcessor bulkProcessor) { this.bulkProcessor = bulkProcessor; } public PageResponse<T> searchResponseToPageResponse(SearchResponse searchResponse) throws Exception { PageResponse<T> pageResponse = new PageResponse<>(); for (SearchHit searchHit : searchResponse.getHits().getHits()) { // 將結果實例化成對應的類型實例 T t = this.clazz.newInstance(); Map<String, Object> hitMap; if (searchHit.getSource() != null) { hitMap = searchHit.getSource(); } else { hitMap = Maps.newHashMap(Maps.transformValues(searchHit.getFields(), new Function<SearchHitField, Object>() { @Override public Object apply(SearchHitField input) { return input.getValues(); } } )); } for (HighlightField highlightField : searchHit.getHighlightFields().values()) { hitMap.put(highlightField.getName(), StringUtils.join(highlightField.getFragments(), "...")); } // 將數據轉換成對應的實例 toObject(t, hitMap); pageResponse.getItemList().add(t); } pageResponse.setTotal(searchResponse.getHits().getTotalHits()); return pageResponse; } /** * 關閉native的鏈接. */ public void close() { IOUtils.closeQuietly(bulkProcessor); this.client.close(); }}

如果有問題大家可以留言一起交流， 我也是一個es初學者。

分類: 工作經驗,全文檢索 標簽: ElasticSearch

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ElasticSearch初体验之使用Java进行最基本的增删改查的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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