分布式搜索引擎Elasticsearch讲解专题（二）
今天主要介绍索引库和文档的相关Rest操作，使用PostMan或者Kibbna来进行相关请求接口的调用，实现索引库的创建和维护，文档的添加和维护等。以及使用ES提供的API实现索引库和文档的CRUD操作。
3.索引库操作
索引库就类似数据库表，mAPPing映射就类似表的结构。
我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。
3.1.mAPPing映射属性
mAPPing是对索引库中文档的约束，常见的mAPPing属性包括：
type：字段数据类型，常见的简单类型有：
字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
数值：long、integer、short、byte、double、float、
布尔：boolean
日期：date
对象：object
index：是否创建索引，默认为true,index=true表示均可以参与搜索
analyzer：使用哪种分词器
properties：该字段的子字段
例如下面的json文档：
对应的每个字段映射（mAPPing）：
age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
name：类型为object，需要定义多个子属性
name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
3.2.索引库的CRUD
这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。
3.2.1.创建索引库和映射
基本语法：
请求方式：PUT
请求路径：/索引库名，可以自定义
请求参数：mAPPing映射
格式：
示例：
2.2.2.查询索引库
基本语法：
请求方式：GET
请求路径：/索引库名
请求参数：无
格式：
GET /索引库名
2.2.3.修改索引库
倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mAPPing。
虽然无法修改mAPPing中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mAPPing中，因为不会对倒排索引产生影响。
语法说明：
2.2.4.删除索引库
语法：
请求方式：DELETE
请求路径：/索引库名
请求参数：无
格式：
DELETE /索引库名
2.2.5.总结
索引库操作有哪些？
创建索引库：PUT /索引库名
查询索引库：GET /索引库名
删除索引库：DELETE /索引库名
添加字段：PUT /索引库名/_mAPPing
4.文档操作
4.1.新增文档
语法：
示例：
4.2.查询文档
根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。
语法：
GET /{索引库名称}/_doc/{id}
通过kibana查看数据：
GET /znz/_doc/1
#查询所有文档
GET /znz/_search
4.3.删除文档
删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：
语法：
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
示例：
# 根据id删除数据 DELETE /znz/_doc/1
4.4.修改文档
修改有两种方式：
全量修改：直接覆盖原来的文档
增量修改：修改文档中的部分字段
4.4.1.全量修改
全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：
根据指定的id删除文档
新增一个相同id的文档
注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。
语法：
示例：
4.4.2.增量修改
增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。
语法：
示例：
4.5.总结
文档操作有哪些？
创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
修改文档：
全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}
5.使用API来操作索引库和文档
5.1 创建表结构
5.2 操作索引库
5.2.1 定义其对应的MAPPing映射
为方便引用，我们定义一个常量来存储分析设计的映射结构：
几个特殊字段说明：
location：地理坐标，里面包含精度、纬度
all：一个组合字段，其目的是将多字段的值 利用copy_to合并，提供给用户搜索.其值在查询时不显示。
地理坐标说明：
copy_to说明：copy_to指向的字段字段类型要为：text。
5.2.2 初始化RestClient
在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。
分为三步：
1）引入es的RestHighLevelClient依赖：
2）因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：
3）初始化RestHighLevelClient：
初始化的代码如下：
这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@Before方法中：
5.2.3 创建索引库
代码分为三步：
1）创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。
2）添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE，让代码看起来更加优雅。
3）发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法。
5.2.4.删除索引库
删除索引库的DSL语句非常简单：
DELETE /hotel
与创建索引库相比：
请求方式从PUT变为DELTE
请求路径不变
无请求参数
所以代码的差异，注意体现在Request对象上。依然是三步走：
1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
2）准备参数。这里是无参
3）发送请求。改用delete方法
在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：
5.2.5.判断索引库是否存在
判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是：
GET /hotel
因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：
1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
2）准备参数。这里是无参
3）发送请求。改用exists方法
5.2.5.总结
JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。
索引库操作的基本步骤：
初始化RestHighLevelClient
创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
准备DSL（ Create时需要，其它是无参）
发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete
5.3 操作文档
为了与索引库操作分离，我们再次参加一个测试类，做两件事情：
初始化RestHighLevelClient
我们的酒店数据在数据库，需要利用IHotelService去查询，所以注入这个接口
5.3.1.新增文档
我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。
数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下：
与我们的索引库结构存在差异：
longitude和latitude需要合并为location
因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合：
我们导入酒店数据，基本流程一致，但是需要考虑几点变化：
酒店数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到hotel对象
hotel对象需要转为HotelDoc对象
HotelDoc需要序列化为json格式
因此，代码整体步骤如下：
1）根据id查询酒店数据Hotel
2）将Hotel封装为HotelDoc
3）将HotelDoc序列化为JSON
4）创建IndexRequest，指定索引库名和id
5）准备请求参数，也就是JSON文档
6）发送请求
在项目的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
5.3.2 查询文档
与之前类似，也是三步走：
1）准备Request对象。这次是查询，所以是GetRequest
2）发送请求，得到结果。因为是查询，这里调用client.get()方法
3）解析结果，就是对JSON做反序列化
在项目的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
5.3.3.删除文档
删除的DSL为是这样的：
DELETE /hotel/_doc/{id}
与查询相比，仅仅是请求方式从DELETE变成GET，可以想象Java代码应该依然是三步走：
1）准备Request对象，因为是删除，这次是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
2）准备参数，无参
3）发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法
在项目的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
5.3.4 修改文档
与之前类似，也是三步走：
1）准备Request对象。这次是修改，所以是UpdateRequest
2）准备参数。也就是JSON文档，里面包含要修改的字段
3）更新文档。这里调用client.update()方法
在项目的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
5.3.5.批量导入文档
案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。
步骤如下：
利用mybatis-plus查询酒店数据
将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档
批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。
其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：
可以看到，能添加的请求包括：
IndexRequest，也就是新增
UpdateRequest，也就是修改
DeleteRequest，也就是删除
其实还是三步走：
1）创建Request对象。这里是BulkRequest
2）准备参数。批处理的参数，就是其它Request对象，这里就是多个IndexRequest
3）发起请求。这里是批处理，调用的方法为client.bulk()方法
在项目的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
5.3.6.小结
文档操作的基本步骤：
初始化RestHighLevelClient
创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
解析结果（Get时需要）
