Elasticsearch-07-Elasticsearch Java API Client-Elasticsearch 8.0 的高阶api
文章目录
- es8 API基础配置和bean注入
- 高阶使用
- 1:引入elasticsearchClient
- 2:查询所有索引
- 3:查询某个索引
- 4:创建索引
- 5:删除指定索引
- 6:查询索引的映射
- 7:创建索引指定映射
- 8:创建文档
- 使用HashMap作为数据存储容器
- 使用自定义类作为数据存储容器
- 使用外部JSON数据创建
- 9: 查询所有文档
- 10:根据ID查询文档
- 11:删除文档
- 12:修改文档
- 全覆盖
- 修改部分文档
- 13:批量操作
- 批量新增
- 批量删除
- 批量更新
- DSL查询
- 1:matchAll查询所有文档
- 2:match 根据字段查询
- 3:多id查询
- 4:term 不分词查询
- 5:范围查询
- 6: 前缀查询
- 7:匹配查询
- //匹配查询
- ?单字符匹配
- 8:模糊查询
- 9:多条件查询
- 10:多字段查询-multiMatch
- 11:高亮显示
- 12:分页查询
- 12-1:使用分页时,最多返回10000条。需要进行设置
- 13:排序
- 14:指定字段查询
- 15:聚合查询-求最大值
- 16:桶聚合查询-劣势 group by
es8 API基础配置和bean注入
Elasticsearch-06-Elasticsearch Java API Client-Elasticsearch 8.0 的基础配置和使用
高阶使用
1:引入elasticsearchClient
通过之前的配置,目前已经将elasticsearchClient 注入了容器中,后续只要引入即可
@AutowiredElasticsearchClient elasticsearchClient;
还不知道怎么注入elasticsearchClient的去看我上篇文章
Elasticsearch-06-Elasticsearch Java API Client-Elasticsearch 8.0 的基础配置和使用
2:查询所有索引
//省略连接...final GetIndexResponse all = client.indices().get(query -> query.index("_all"));System.out.println(all.toString());
//省略关闭...
3:查询某个索引
//查询某个索引final GetIndexResponse products = client.indices().get(query -> query.index("products"));System.err.println(products.toString());
4:创建索引
//查询某个索引是否存在boolean exists = client.indices().exists(query -> query.index("products")).value();System.out.println(exists);if (exists) {System.err.println("索引已存在");} else {final CreateIndexResponse products = client.indices().create(builder -> builder.index("products"));System.err.println(products.acknowledged());}
5:删除指定索引
//删除指定索引boolean exists = client.indices().exists(query -> query.index("products")).value();System.out.println(exists);if (exists) {DeleteIndexResponse response = client.indices().delete(query -> query.index("products"));System.err.println(response.acknowledged());} else {System.err.println("索引不存在");}
6:查询索引的映射
//查询映射信息final GetIndexResponse response = client.indices().get(builder -> builder.index("produces"));System.err.println(response.result().get("produces").mappings());
7:创建索引指定映射
numberOfReplicas(“1”):设置副本
numberOfShards(“1”):设置分片
//创建索引指定映射,分片和副本信息final CreateIndexResponse response = client.indices().create(builder ->builder.settings(indexSetting -> indexSetting.numberOfReplicas("1").numberOfShards("1")).mappings(map -> map.properties("name", propertyBuilder -> propertyBuilder.keyword(keywordProperty -> keywordProperty)).properties("price", propertyBuilder -> propertyBuilder.double_(doubleNumProperty -> doubleNumProperty)).properties("des", propertyBuilder -> propertyBuilder.text(textProperty -> textProperty.analyzer("ik_smart").searchAnalyzer("ik_smart")))).index("produces"));
8:创建文档
使用HashMap作为数据存储容器
//创建文档//1.创建HashMap进行存储数据,文档要对应映射final HashMap<String, Object> doc = new HashMap<>();doc.put("name","辣条");doc.put("age",12);doc.put("id","11111");//2.将文档存入索引中final IndexResponse response = client.index(builder -> builder.index("produces").id(doc.get("id")).document(doc));System.err.println(response.version());
使用自定义类作为数据存储容器
实体类
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Produce {private String id;private String name;private double age;
}
//创建文档final Produce produce = new Produce("123", "小明", 18);final IndexResponse response = client.index(builder -> builder.index("produces").id(produce.getId()).document(produce));System.err.println(response.version());
使用外部JSON数据创建
这里要注意我们需要使用StringReader进行读取时使用replace函数将设置的’改为",当然这在真实的业务中肯定不会有,因为真实业务中一定是标准的JSON数据,无需使用replace进行替换了
//创建文档final StringReader input = new StringReader("{'name':'农夫三拳','price':3.00,'des':'农夫三拳有点甜'}".replace('\'', '"'));final IndexResponse response = client.index(builder -> builder.index("produces").id("44514").withJson(input));System.err.println(response.version());
9: 查询所有文档
final SearchResponse<Object> response = client.search(builder -> builder.index("produces"), Object.class);final List<Hit<Object>> hits = response.hits().hits();hits.forEach(x-> System.err.println(x));
10:根据ID查询文档
使用HashMap对应查询
//查询文档final GetResponse<Map> response = client.get(builder -> builder.index("produces").id("116677"), Map.class);final Map source = response.source();source.forEach((x,y)->{System.err.println(x+":"+y);});
使用自定义类对应查询
final GetResponse<Produce> response1 = client.get(builder -> builder.index("produces").id("aabbcc123"), Produce.class);final Produce source1 = response1.source();System.err.println(source1.toString());
11:删除文档
final GetResponse<Produce> response1 = client.get(builder -> builder.index("produces").id("aabbcc123"), Produce.class);final Produce source1 = response1.source();System.err.println(source1.toString());
12:修改文档
全覆盖
//修改文档(覆盖)final Produce produce = new Produce("ccaabb123", "旺仔摇滚洞", "旺仔摇滚洞乱摇乱滚", 10.23D);final UpdateResponse<Produce> response = client.update(builder -> builder.index("produces").id("aabbcc123").doc(produce), Produce.class);System.err.println(response.shards().successful());
修改部分文档
区别在于我们需要设置.docAsUpsert(true)表明是修改部分而不是覆盖
//修改文档(部分修改)
// final Produce produce = new Produce("ccaabb123", "旺仔摇滚洞", "旺仔摇滚洞乱摇乱滚", 10.23D);final Produce produce = new Produce();produce.setName("旺仔摇不动");final UpdateResponse<Produce> response = client.update(builder -> builder.index("produces").id("aabbcc123").doc(produce).docAsUpsert(true), Produce.class);System.err.println(response.shards().successful());
13:批量操作
批量新增
produceList.add(produce1);produceList.add(produce2);produceList.add(produce3);//构建BulkRequestfinal BulkRequest.Builder br = new BulkRequest.Builder();for (Produce produce : produceList) {br.operations(op->op.index(idx->idx.index("produces").id(produce.getSku()).document(produce)));}final BulkResponse response = client.bulk(br.build());
批量删除
List<BulkOperation> bulkOperations = new ArrayList<>();// 向集合中添加需要删除的文档id信息for (int i = 0; i < dto.getIds().size(); i++) {int finalI = i;bulkOperations.add(BulkOperation.of(b -> b.delete((d -> d.index(dto.getIndex()).id(dto.getIds().get(finalI))))));}// 调用客户端的bulk方法,并获取批量操作响应结果BulkResponse response = client.bulk(e -> e.index(dto.getIndex()).operations(bulkOperations));
批量更新
JSONObject jsonObject = new JSONObject();jsonObject.put("id", deleteIds);jsonObject.put("status", 1);BulkRequest.Builder br = new BulkRequest.Builder();for (String deleteId : deleteIds) {br.operations(op -> op.update(idx ->idx.index(EsIndexConstants.opinion_information).id(deleteId).action(a -> a.doc(jsonObject)//局部修改.docAsUpsert(true)//局部修改))).refresh(Refresh.True);}BulkRequest bulkRequest = br.build();BulkResponse result = null;try {result = elasticsearchClient.bulk(bulkRequest);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
DSL查询
1:matchAll查询所有文档
//matchAllfinal SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.matchAll(v->v)), Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
2:match 根据字段查询
//简单query方式查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.match(t ->t.field("name").query("龙虎万精油"))), Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
3:多id查询
//多ID查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.ids(sid->sid.values("1000","1001"))), Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
4:term 不分词查询
//term不分词条件查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder -> builder.index("produces").query(q -> q.term(t -> t.field("name").value("风油精"))), Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
5:范围查询
//范围查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.range(r ->r.field("price").gt(JsonData.of(5D)).lt(JsonData.of(15D)))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
6: 前缀查询
final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.prefix(p->p.field("name").value("六"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
7:匹配查询
//匹配查询
final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.wildcard(w->w.field("name").value("风*"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
?单字符匹配
//匹配查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.wildcard(w->w.field("name").value("风?精"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
8:模糊查询
//模糊查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.fuzzy(f->f.field("name").value("六仙花露水"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
9:多条件查询
使用bool关键字配合must,should,must_not
- must:所有条件必须同时成立
- must_not:所有条件必须同时不成立
- should:所有条件中成立一个即可
//多条件final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q ->q.bool(b ->b.must(t ->t.term(v ->v.field("name").value("旺仔摇不动"))).must(t2 ->t2.term(v2 ->v2.field("price").value(0.0D))))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
或者创建BoolQuery.Builder,以便进行业务判断是否增加查询条件
List<FieldValue> fieldValues = new ArrayList<>();fieldValues.add(FieldValue.of(10));fieldValues.add(FieldValue.of(100));BoolQuery.Builder boolQuery = new BoolQuery.Builder();boolQuery.must(t->t.terms(v->v.field("label").terms(term->term.value(fieldValues))));boolQuery.must(t->t.match(f->f.field("name").query("旺仔")));SearchResponse<Object> search = elasticsearchClient.search(builder -> builder.index("my_test_index").query(q->q.bool(boolQuery.build())),Object.class);
10:多字段查询-multiMatch
//多字段查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q->q.multiMatch(qs->qs.query("蚊虫叮咬 辣眼睛").fields("name","des"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
11:高亮显示
我们注意要设置前缀和后缀
//高亮显示final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q -> q.match(v -> v.field("name").query("风油精"))).highlight(h -> h.preTags("<span>").postTags("<span>").fields("name", hf -> hf)),Produce.class);System.err.println(response.toString());
12:分页查询
我们使用match_all进行全部搜索的时候使用size关键字设置每一页的大小,使用from关键字设置页码
from的计算公式:(页码-1)*size
//分页查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q->q.matchAll(v->v)).size(2).from(0),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
12-1:使用分页时,最多返回10000条。需要进行设置
//分页查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q->q.matchAll(v->v)).size(2).from(0).trackTotalHits(t->t.enabled(true)),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
13:排序
使用sort关键字指定需要进行排序的字段设置排序类型即可,我们这里会使用到SortOrder枚举类来进行指定排序方式
desc:降序
asc:升序
//排序final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q->q.matchAll(v->v)).sort(builder1 -> builder1.field(f->f.field("price").order(SortOrder.Asc))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
14:指定字段查询
使用_source关键字在数组中设置需要展示的字段
值得注意的是在source方法中需要我们写filter去指定是include包含或是exclude去除xx字段
//指定字段查询final SearchResponse<Produce> response = client.search(builder ->builder.index("produces").query(q->q.matchAll(v->v)).source(s->s.filter(v->v.includes("price","des"))),Produce.class);System.err.println(response.hits().hits());
15:聚合查询-求最大值
SearchResponse<Object> search = elasticsearchClient.search(builder ->builder.index("my_test_index").from(0).size(1).aggregations("aa", t ->t.max(f->f.field("type"))), Object.class);EsResult esResult = EsUtils.searchAnalysis(search);Aggregate aa = esResult.getAggregations().get("aa");LongTermsAggregate lterms = aa.lterms();Buckets<LongTermsBucket> buckets = lterms.buckets();List<LongTermsBucket> array = buckets.array();
16:桶聚合查询-劣势 group by
SearchResponse<JSONObject> search = elasticsearchClient.search(builder ->builder.index(EsIndexConstants.article_info).query(t->t.range(f->f.field("create_time").gte(JsonData.of(startDate)).lte(JsonData.of(endDate)))).from(0).size(1).aggregations("countValue", t ->t.terms(f -> f.field("ata_type.keyword"))), JSONObject.class);
Aggregate countValue = search .getAggregations().get("countValue");
List<StringTermsBucket> array = countValue.sterms().buckets().array();
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本文原创作者:姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权&am…...
元组(Tuple)详解——c#
在C#中,元组(Tuple) 是一种轻量级的数据结构,用于将多个值组合成一个单一的对象。元组非常适合在不需要定义新类或结构体的情况下,临时存储和传递多个相关的值。 C# 中的元组有两种形式: 传统元组…...
Maven工具基础知识(一)
第一章、Maven概述 一、概述 官网地址:Welcome to Apache Maven – Maven Maven是一个基于Java的项目管理工具,专注于项目构建、依赖管理和项目信息标准化。其核心目标 是简化开发流程,通过标准化项目结构和自动化构建流程ÿ…...
AI模型的构建过程是怎样的(下)
你好,我是舒旻。 上节课,我们讲了一个模型构建的前 2 个环节,模型设计和特征工程。今天,我们继续来讲模型构建的其他 3 个环节,说说模型训练、模型验证和模型融合中,算法工程师的具体工作内容,以及 AI 产品经理需要掌握的重点。 模型训练 模型训练是通过不断训练、验证…...
力扣hot100_二叉树
二叉树的建立与遍历 #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std;// 定义二叉树节点 struct TreeNode {int val;TreeNode* left;TreeNode* right;TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} };// 函数&…...
如何制作Windows系统盘、启动盘?(MediaCreationTool_22H2)
文章目录 每日一句正能量前言一、准备工作二、制作启动盘后记 每日一句正能量 每个在你生命里出现的人,都有原因。喜欢你的人给你温暖关心。你喜欢的人让你学会爱和付出,不喜欢你的人让你自省成长。你不喜欢的人教会你宽容尊重,没有人是偶然出…...
分布式光伏发电的发展现状与前景
分布式光伏发电的发展现状与前景 1、分布式光伏发电的背景2、分布式光伏发电的分类2.1、集中式光伏发电2.1.1、特点、原则2.1.2、优点2.1.3、缺点 2.2、分布式光伏发电2.2.1、特点、原则2.2.2、优点2.2.3、缺点 2.3、对比 3、分布式光伏发电的现状4、分布式光伏发电的应用场景4…...
【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例
在软件开发过程中,测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。 然而,软件系统的复杂性不断增加,手动编写测试用例的工作量变得异常庞大,且容易出错。 DeepSeek基于人工智能和机器学习,它能够依据软件的需求和设计文…...