Elasticsearch快速入门案例

写在前面的话：读书破万卷，编码如有神
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参考内容：

　　《Elasticsearch顶尖高手系列-快速入门篇》，中华石杉

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主要内容包括：

• es的document数据格式和数据库的关系型数据格式的区别
• 简单的集群管理
• 电商网站商品管理案例背景介绍
• 商品的CRUD操作(document 的CRUD操作 )

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1、es的document数据格式和数据库的关系型数据格式的区别

比如有如下的json:

 {
 "email":"zhangsan@sina.com",
 "first_name":"san",
 "last_name":"zhang",
 "info":{
     "bio":"curious and modest",
     "age":30,
     "interests":["bike","climb"]
     "join_date":"2017/01/01"
 }
 }

es的docuement可以直接用上面的json数据格式来表达。

但是在java中需要两个类来表达：

 public class Employee {

   private String email;
   private String firstName;
   private String lastName;
   private EmployeeInfo info;

 }

 private class EmployeeInfo {

   private String bio; // 性格
   private Integer age;
   private String[] interests; // 兴趣爱好
   private Date joinDate;
 }

可以看出employee对象里面包含了Employee类自己的属性，而且还有一个EmployeeInfo对象。

在数据库中的话，就需要两张表：employee表、employee_info表，将employee对象的数据重新拆开来，变成Employee数据和EmployeeInfo数据

employee表：email，first_name，last_name，join_date，4个字段
employee_info表：bio，age，interests，3个字段；此外还有一个外键字段，比如employee_id，关联着employee表。

我们就明白了es的document数据格式和数据库的关系型数据格式的区别：

• 应用系统的数据结构都是面向对象的，复杂的
• 对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张表，每次查询的时候还得还原回对象格式，相当麻烦
• ES是面向文档的，文档中存储的数据结构，与面向对象的数据结构是一样的，基于这种文档数据结构，es可以提供复杂的索引、全文检索、分析聚合等功能
• es的document用json数据格式来表达

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2、简单的集群管理

（2.1）快速检查集群的健康状况

在Kibana中执行如下命令:　　GET _cat/health?v

 epoch      timestamp cluster                 status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
 1518657893 09:24:53  huobaopaocai-es-cluster yellow          1         1      1   1    0    0        1             0                  -                 50.0%

如何快速的了解集群的健康状态？ green、yellow、red

• green: 每个索引的primary shard和replica shard都是active状态
• yellow: 每个索引的primary shard都是active状态，但是部分replica shard不是active状态，处于不可用状态
• red: 不是所有索引的primary shard都是active状态的，部分索引有数据丢失

为什么现在我们的是处于yellow状态？

　　我们现在就一个笔记本电脑，就启动了一个es进程，相当于就只有一个node。现在es中有一个index，就是kibana自己内置建立的index。由于默认的配置是给每个index分配5个primary shard和5个replica shard，而且primary shard和replica shard不能在同一台机器上（为了容错）。现在kibana自己建立的index是1个primary shard和1个replica shard。当前就一个node，所以只有1个primary shard被分配了和启动了，但是一个replica shard没有第二台机器去启动。

（2.2）快速查看集群中有些索引

在Kibana中执行如下命令:　　GET _cat/indices?v

 health status index   uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
 yellow open   .kibana CaxZ5uJGSJy3rCzv_3RIzQ   1   1          1            0      3.1kb          3.1kb

（2.3）简单的索引操作

创建索引： PUT /test_index?pretty

 {
   "acknowledged": true,
   "shards_acknowledged": true
 }

再次查看索引：

 GET _cat/indices?v

 health status index      uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
 yellow open   .kibana    CaxZ5uJGSJy3rCzv_3RIzQ   1   1          1            0      3.1kb          3.1kb
 yellow open   test_index i2LdlSIqRXCZQCLauVBiRw   5   1          0            0       650b           650b

删除索引： DELETE /test_index?pretty

{
  "acknowledged": true
}

再次查看索引:

 GET _cat/indices?v

 health status index   uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
 yellow open   .kibana CaxZ5uJGSJy3rCzv_3RIzQ   1   1          1            0      3.1kb          3.1kb

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3、电商网站商品管理案例背景介绍

有一个电商网站，需要为其基于ES构建一个后台系统，提供以下功能：

• 对商品信息进行CRUD操作
• 执行简单的结构化查询
• 可以执行简单的全文检索，以及复杂的phrase（短语）检索
• 对于全文检索的结果，可以进行高亮显示
• 对数据进行简单的聚合分析

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4、商品的CRUD操作(document 的CRUD操作 )

（4.1）新增商品：新增文档、建立索引

基本语法格式：

 PUT /index/type/id
 {
   "json数据"
 }

准备三条数据：

 PUT /ecommerce/product/1
 {
     "name" : "gaolujie yagao",
     "desc" :  "gaoxiao meibai",
     "price" :  30,
     "producer" :      "gaolujie producer",
     "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
 }

 PUT /ecommerce/product/2
 {
     "name" : "jiajieshi yagao",
     "desc" :  "youxiao fangzhu",
     "price" :  25,
     "producer" :      "jiajieshi producer",
     "tags": [ "fangzhu" ]
 }

 PUT /ecommerce/product/3
 {
     "name" : "zhonghua yagao",
     "desc" :  "caoben zhiwu",
     "price" :  40,
     "producer" :      "zhonghua producer",
     "tags": [ "qingxin" ]
 }

执行每条新增语句的结果：

 {
   "_index": "ecommerce",
   "_type": "product",
   "_id": "1",
   "_version": 1,
   "result": "created",
   "_shards": {
     "total": 2,
     "successful": 1,
     "failed": 0
   },
   "created": true
 }

(ps：es会自动建立index和type，不需要提前创建，而且es默认会对document每个field建立倒排索引，让其可以被搜索。)

用java来实现往es中添加docuemnt操作

Elasticsearch - java客户端连接

    @Autowired
    private ElasticsearchConstant elasticsearchConstant;

    /**
     * 新增es的docuemnt
     */
    @Test
    public void createDocumentTest() throws IOException {
        TransportClient client = elasticsearchConstant.getClient();
        IndexResponse response = client.prepareIndex(elasticsearchConstant.getEsIndex(), elasticsearchConstant.getEsType(),"1")
                .setSource(XContentFactory.jsonBuilder()
                        .startObject()
                        .field("name","gaolujie yagao")
                        .field("desc", "gaoxiao meibai")
                        .field("price", 30)
                        .field("producer", "gaolujie producer")
                        .endObject())
                .get();
        LOG.info(String.format("新增es的docuemnt结果: %s",response.toString()));
    }

执行结果:
2018-02-15 11:37:24  INFO [main] (EcommerceTest.java:56) createDocumentTest - 新增es的docuemnt结果: IndexResponse[index=ecommerce,type=product,id=1,version=1,result=created,shards={"total":2,"successful":1,"failed":0}]

（4.2）检索索引：检索文档

基本语法格式：

 GET /index/type/id

用java来实现查询es中docuemnt操作

Elasticsearch - java客户端连接

 @Autowired
 private ElasticsearchConstant elasticsearchConstant;

    /**
      * 查询es的document
      */
     @Test
     public void getDocumentTest() throws IOException{
         TransportClient client = elasticsearchConstant.getClient();
         GetResponse response = client.prepareGet(elasticsearchConstant.getEsIndex(), elasticsearchConstant.getEsType(), "1").get();
         LOG.info(String.format("查询es的docuemnt结果: %s",response.toString()));
     }

 执行结果:
 2018-02-15 11:42:19  INFO [main] (EcommerceTest.java:68) getDocumentTest - 查询es的docuemnt结果: {"_index":"ecommerce","_type":"product","_id":"1","_version":1,"found":true,"_source":{"name":"gaolujie yagao","desc":"gaoxiao meibai","price":30,"producer":"gaolujie producer"}}

（4.3）修改商品：替换文档

(ps:替换方式有一个不好：必须带上所有的field才能去进行信息的修改。)

（4.4）修改商品：更新文档

用java来实现编辑es中的docuement:

Elasticsearch - java客户端连接

 @Autowired
 private ElasticsearchConstant elasticsearchConstant;

     /**
      * 更新es的docuemnt
      * @throws IOException
      */
     @Test
     public void  updateDocument() throws IOException {
         TransportClient client = elasticsearchConstant.getClient();
         UpdateResponse updateResponse = client.prepareUpdate(elasticsearchConstant.getEsIndex(), elasticsearchConstant.getEsType(), "1")
                 .setDoc(jsonBuilder()
                         .startObject()
                         .field("name", "jiaqiang gaolujie yagao")
                         .endObject())
                 .get();
         LOG.info(String.format("更新es的docuemnt结果: %s",updateResponse.toString()));
     }

 运行结果:
 2018-02-15 15:55:13  INFO [main] (EcommerceTest.java:73) updateDocument - 更新es的docuemnt结果: UpdateResponse[index=ecommerce,type=product,id=1,version=2,result=updated,shards=ShardInfo{total=2, successful=1, failures=[]}]

（4.5）删除商品：删除文档

用java来实现删除es中的docuement:

Elasticsearch - java客户端连接

 @Autowired
 private ElasticsearchConstant elasticsearchConstant;

    /**
      * 删除es中的document
      */
     @Test
     public void deleteDocument(){
         TransportClient client = elasticsearchConstant.getClient();
         DeleteResponse response = client.prepareDelete(elasticsearchConstant.getEsIndex(), elasticsearchConstant.getEsType(), "1").get();
         LOG.info(String.format("删除es的docuemnt结果: %s",response.toString()));
     }

 运行结果:
 2018-02-15 16:00:04  INFO [main] (EcommerceTest.java:84) deleteDocument - 删除es的docuemnt结果: DeleteResponse[index=ecommerce,type=product,id=1,version=3,result=deleted,shards=ShardInfo{total=2, successful=1, failures=[]}]