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Elasticsearch（二）elasticsearch索引資料與簡單檢索GET一個文件

阿新 • • 發佈：2019-01-26

本文參考elasticsearch權威指南。
是一個學習筆記，按照裡面的示例進行學習，在此記錄跟蹤。

與elasticsearch互動的兩種方式

JAVA API

如果你和我一樣，使用java，在程式碼中你可以使用 Elasticsearch 內建的兩個客戶端：

節點客戶端（Node client）

節點客戶端作為一個非資料節點加入到本地叢集中。換句話說，它本身不儲存任何資料，但是它知道資料在叢集中的哪個節點中，並且可以把請求轉發到正確的節點。

傳輸客戶端（Transport client）

輕量級的傳輸客戶端可以可以將請求傳送到遠端叢集。它本身不加入叢集，但是它可以將請求轉發到叢集中的一個節點上。

兩個 Java 客戶端都是通過 9300 埠並使用本地 Elasticsearch 傳輸 協議和叢集互動。叢集中的節點通過埠 9300 彼此通訊。如果這個埠沒有開啟，節點將無法形成一個叢集。
PS:Java 客戶端作為節點必須和 Elasticsearch 有相同的 主要 版本；否則，它們之前將無法互相理解。即客戶端使用的版本要與伺服器相對應。

推薦使用傳輸客戶端，下面是一個連線客戶端的小例子：

Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "bdrg")//叢集名稱
.put("client.transport.sniff"
 
, true)//sniff功能
            .put("client.transport.ping_timeout","100s")//連線超時
.build();

TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"),9300));//連線IP和PORT

RESTFUL API WITH JSON OVER HTTP

所有其他語言可以使用 RESTful API 通過埠 9200 和 Elasticsearch 進行通訊，你可以用你最喜愛的 web 客戶端訪問 Elasticsearch 。事實上，正如你所看到的，你甚至可以使用 curl 命令來和 Elasticsearch 互動。
Elasticsearch 為以下語言提供了官方客戶端 –Groovy、JavaScript、.NET、 PHP、 Perl、 Python 和 Ruby–還有很多社群提供的客戶端和外掛，所有這些都可以在 Elasticsearch Clients 中找到。

一個 Elasticsearch 請求和任何 HTTP 請求一樣由若干相同的部件組成：

curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

被 < > 標記的部件：
VERB ：
適當的 HTTP 方法 或 謂詞 : GET、POST、PUT、HEAD 或者 DELETE。
PROTOCOL：
http 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一個https 代理）
HOST ：
Elasticsearch 叢集中任意節點的主機名，或者用 localhost 代表本地機器上的節點。
PORT ：
執行 Elasticsearch HTTP 服務的埠號，預設是 9200 。
PATH ：
API 的終端路徑（例如 _count 將返回叢集中文件數量）。Path 可能包含多個元件，例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。
QUERY_STRING ：
任意可選的查詢字串引數 (例如 ?pretty 將格式化地輸出 JSON 返回值，使其更容易閱讀)
BODY ：
一個 JSON 格式的請求體 (如果請求需要的話)

例如，計算叢集中文件的數量，我們可以用這個:

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

Elasticsearch 返回一個 HTTP 狀態碼（例如：200 OK）和（除HEAD請求）一個 JSON 格式的返回值。前面的curl 請求將返回一個像下面一樣的 JSON 體：

{
    "count" : 0,
    "_shards" : {
        "total" : 5,
        "successful" : 5,
        "failed" : 0
    }
}

在返回結果中沒有看到 HTTP 頭資訊是因為我們沒有要求curl顯示它們。想要看到頭資訊，需要結合-i 引數來使用 curl 命令：

curl -i -XGET 'localhost:9200/'

面向文件

假如一個User物件其中包含了另一個地址物件，關係型資料庫不能放在一個地方，需要放在另一張表中。elasticsearch卻吧User包含的地址也放在User當中，因為它根據文件來索引資料。

對文件進行索引、檢索、排序和過濾–而不是對行列資料。這是一種完全不同的思考資料的方式，也是 Elasticsearch 能支援複雜全文檢索的原因。

例如一個JSON 文件，它代表了一個 user 物件：

{
    "email":      "[email protected]",
    "first_name": "John",
    "last_name":  "Smith",
    "info": {
        "bio":         "Eco-warrior and defender of the weak",
        "age":         25,
        "interests": [ "dolphins", "whales" ]
    },
    "join_date": "2014/05/01"
}

雖然原始的 user 物件很複雜，但這個物件的結構和含義在 JSON 版本中都得到了體現和保留。在 Elasticsearch 中將物件轉化為 JSON 並做索引要比在一個扁平的表結構中做相同的事情簡單的多。

幾乎所有的語言都有相應的模組可以將任意的資料結構或物件 轉化成 JSON 格式，只是細節各不相同。具體請檢視 serialization 或者 marshalling 這兩個 處理 JSON 的模組。官方 Elasticsearch 客戶端 自動為您提供 JSON 轉化。

下面是一個elasticsearch自動提供json轉化的示例：

XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
                .startObject()
                    .field("vehicleId", "BCAAAD0005")
                .endObject();
String json4 =  builder.string();
System.out.println(json4);

顯示如下：

{"vehicleId":"BCAAAD0005"}

接下來我們學習怎樣操作資料，以一個僱員目錄為例：
我們受僱於 Megacorp 公司，作為 HR 部門新的 “熱愛無人機” （“We love our drones!”）激勵專案的一部分，我們的任務是為此建立一個僱員目錄。該目錄應當能培養僱員認同感及支援實時、高效、動態協作，因此有一些業務需求：
• 支援包含多值標籤、數值、以及全文字的資料
• 檢索任一僱員的完整資訊
• 允許結構化搜尋，比如查詢 30 歲以上的員工
• 允許簡單的全文搜尋以及較複雜的短語搜尋
• 支援在匹配文件內容中高亮顯示搜尋片段
• 支援基於資料建立和管理分析儀表盤

建立僱員文件

也稱索引僱員文件。
第一個業務需求就是儲存僱員資料。 這將會以 僱員文件 的形式儲存：一個文件代表一個僱員。儲存資料到 Elasticsearch 的行為叫做 索引 ，但在索引一個文件之前，需要確定將文件儲存在哪裡。
一個 Elasticsearch 叢集可以 包含多個 索引（類比資料庫） ，相應的每個索引可以包含多個 型別 （類比表）。 這些不同的型別儲存著多個 文件 （類比資料），每個文件又有 多個 屬性 （類比欄位）。

對於僱員目錄，我們將做如下操作：
• 每個僱員索引一個文件，包含該僱員的所有資訊。
• 每個文件都將是 employee 型別 。
• 該型別位於 索引 megacorp 內。
• 該索引儲存在我們的 Elasticsearch 叢集中。
實踐中這非常簡單（儘管看起來有很多步驟），我們可以通過一條命令完成所有這些動作：

PUT /megacorp/employee/1
{
“first_name” : “John”,
“last_name” : “Smith”,
“age” : 25,
“about” : “I love to go rock climbing”,
“interests”: [ “sports”, “music” ]
}

注意，路徑 /megacorp/employee/1 包含了三部分的資訊：
megacorp 索引名稱
employee 型別名稱
1 特定僱員的ID
請求體 —— JSON 文件 —— 包含了這位員工的所有詳細資訊，他的名字叫 John Smith ，今年 25 歲，喜歡攀巖。

很簡單！無需進行執行管理任務，如建立一個索引或指定每個屬性的資料型別之類的，可以直接只索引一個文件。Elasticsearch 預設地完成其他一切，因此所有必需的管理任務都在後臺使用預設設定完成。
進行下一步前，讓我們增加更多的員工資訊到目錄中：
PUT /megacorp/employee/2
{
“first_name” : “Jane”,
“last_name” : “Smith”,
“age” : 32,
“about” : “I like to collect rock albums”,
“interests”: [ “music” ]
}

PUT /megacorp/employee/3
{
“first_name” : “Douglas”,
“last_name” : “Fir”,
“age” : 35,
“about”: “I like to build cabinets”,
“interests”: [ “forestry” ]
}

用客戶端連線的方式完成以上操作的示例

POM檔案

<dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>3.8.1</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>

        <!-- <dependency>
             <groupId>org.elasticsearch</groupId>
             <artifactId>elasticsearch</artifactId>
             <version>2.2.0</version>
        </dependency> -->

         <dependency>
          <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
          <artifactId>transport</artifactId>
          <version>5.3.0</version>
        </dependency> 

        <!-- logger for client -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.9.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.8.6</version>
        </dependency>

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-databind -->
    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
        <artifactId>jackson-databind</artifactId>
        <version>2.8.6</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
        <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
        <version>2.8.6</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.8</version>
    </dependency>



  </dependencies>

其中如果你的elasticsearch伺服器沒有對應的客戶端傳輸org.elasticsearch.client，請使用類似於2.0.0版本的依賴。

initData.java–客戶端連線

public class InitialData {
    private static Logger logger = (Logger) LogManager.getLogger(InitialData.class);
    /**
     * 獲得連線
     * @param clusterName 叢集名稱
     * @param sniff 是否增加嗅探功能
     * @param time 設定超時時間
     * @param ip 連線IP
     * @param port 連線port，傳輸埠一般都是9300
     * @return
     * @throws UnknownHostException 
     */
    public static Client connect(String clusterName,boolean sniff,int time,String ip,int port) throws UnknownHostException {

        //叢集名稱 -- 預設"elasticsearch"
        String cluster = null;
        if(null == clusterName || ("").equals(clusterName.trim())) {
            cluster = "elasticsearch";
        }else {
            cluster = clusterName;
        }

        //是否增加嗅探功能
        //連線超時時間 -- 最小5s
        if(time < 5) {
            time = 5;
        }

        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", cluster)//叢集名稱
                .put("client.transport.sniff", sniff)//sniff功能
                .put("client.transport.ping_timeout",time+"s")//連線超時時限
                .build();
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(ip),port));//連線IP和PORT

        logger.info("連線成功...");
        return client;
    }
}

ClientDemo2 .java–模擬僱員示例

public class ClientDemo2 {

    /*
     * 索引僱員文件,相當於我們傳統資料庫的insert操作
     * 對於僱員目錄，我們將做如下操作：
         每個僱員索引一個文件，包含該僱員的所有資訊。  --doc
         每個文件都將是  employee 型別 。  --type
         該型別位於 索引 megacorp 內。  --index
         該索引儲存在我們的 Elasticsearch 叢集中。 
     */
    private static void insertEmployee (Client client) throws Exception{
        //1.插入第一個員工，員工id為1，插在當前叢集下的megacorp索引（類比資料庫）employee型別（類比表）下
        IndexResponse response = client.prepareIndex("megacorp","employee","1")//index  type  id（表特定僱員）
                .setSource(XContentFactory.jsonBuilder()
                            .startObject()
                                .field("first_name","John")
                                .field("last_name","Smith")
                                .field("age",25)
                                .field("about","I love to go rock climbing")
                                .array("interests", new String[] {"sports","music"})
                            .endObject()).get();
        //索引名稱
        String _index = response.getIndex();
        //鍵入名稱
        String _type = response.getType();
        //檔案ID（生成與否）
        String _id = response.getId();
        //版本（如果這是您首次索引此文件，您將獲得：1）--- 每次執行版本數都會+1
        long _version = response.getVersion();
        // status has stored current instance statement。
        RestStatus status = response.status();
        System.out.println("index:"+_index+";type:"+_type+";id:"+_id+";version:"+_version+";status:"+status);//
        System.out.println(response.getResult().toString());//第一次執行是CREATED,同一個id第二次開始是UPDATED

        //2.插入第二個員工
        //你也可以手工寫入自己的json
        String json ="{"+
                "\"first_name\":\"Jane\","+
                "\"last_name\":\"Smith\","+
                "\"age\":\"32\","+
                "\"about\":\"I like to collect rock albums\","+
                "\"interests\":[\"music\"]"+
           "}";

        IndexResponse response2 = client.prepareIndex("megacorp","employee","2")
            .setSource(json,XContentType.JSON)
            .get();

        System.out.println(response2.getResult().toString());//CREATED

        //3.插入第三個員工,不想獲得結果可以直接呼叫
        client.prepareIndex("megacorp","employee","3")//index  type  id（表特定僱員）
                .setSource(XContentFactory.jsonBuilder()
                    .startObject()
                        .field("first_name","Douglas")
                        .field("last_name","Fir")
                        .field("age",35)
                        .field("about","I like to build cabinets")
                        .array("interests", "forestry")
                    .endObject()).get();
    }


    public static void main(String[] args) {

        // 獲得客戶端連線
        Client client = null;
        try {
            client = InitialData.connect("bdrg", true, 100, "127.0.0.1", 9300);


            // 1.索引僱員文件
            insertEmployee (client);
        } catch (UnknownHostException e) {
            System.out.println("伺服器地址錯誤："+e.getMessage());
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("客戶端操作錯誤："+e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 關閉客戶端
            if(null != client) {
                client.close();
            }
        }


    }


}

可以多次執行，插入操作第一次會執行插入，第二次或以上會執行為更新操作。

結果顯示：
no modules loaded
loaded plugin [org.elasticsearch.index.reindex.ReindexPlugin]
loaded plugin [org.elasticsearch.percolator.PercolatorPlugin]
loaded plugin [org.elasticsearch.script.mustache.MustachePlugin]
loaded plugin [org.elasticsearch.transport.Netty3Plugin]
loaded plugin [org.elasticsearch.transport.Netty4Plugin]
連線成功…
index:megacorp;type:employee;id:1;version:5;status:OK
UPDATED
UPDATED

Head外掛操作示例

這裡寫圖片描述

再次點選：

這裡寫圖片描述

看我們索引中的資料：

這裡寫圖片描述

我們的interets資料呢？

這裡寫圖片描述

（還可以選擇json格式的，只有table格式的出不來）
它沒有表示成一個欄位顯示出來。也很符合邏輯。

簡單檢索一個文件

目前我們已經在 Elasticsearch 中儲存了一些資料， 接下來就能專注於實現應用的業務需求了。第一個需求是可以檢索到單個僱員的資料。
這在 Elasticsearch 中很簡單。簡單地執行 一個 HTTP GET 請求並指定文件的地址——索引庫、型別和ID。 使用這三個資訊可以返回原始的 JSON 文件：

GET /megacorp/employee/1

返回結果包含了文件的一些元資料，以及 _source 屬性，內容是 John Smith 僱員的原始 JSON 文件：

{
  "_index" :   "megacorp",
  "_type" :    "employee",
  "_id" :      "1",
  "_version" : 1,
  "found" :    true,
  "_source" :  {
      "first_name" :  "John",
      "last_name" :   "Smith",
      "age" :         25,
      "about" :       "I love to go rock climbing",
      "interests":  [ "sports", "music" ]
  }
}

用客戶端連線的方式完成以上操作的示例

接著上一個示例中寫，我們增加一個檢索方法：

main方法中增加呼叫

// 1.索引僱員文件
//insertEmployee(client);

// 2.簡單檢索一個文件  GET
getOneEmployee(client,"megacorp","employee","1");

增加的方法

/* 簡單檢索一個文件  GET
     * 簡單地執行  一個 HTTP GET 請求並指定文件的地址——索引庫、型別和ID。    使用這三個資訊可以返回原始的 JSON 文件：
     * {
          "_index" :   "megacorp",
          "_type" :    "employee",
          "_id" :      "1",
          "_version" : 5,
          "found" :    true,
          "_source" :  {
              "first_name" :  "John",
              "last_name" :   "Smith",
              "age" :         25,
              "about" :       "I love to go rock climbing",
              "interests":  [ "sports", "music" ]
          }
        }
     */
    private static void getOneEmployee(Client client,String index,String type,String id)throws Exception {
        GetResponse response3 = client.prepareGet(index, type, id).execute().actionGet();
        System.out.println(response3.getSourceAsString());//這是_source部分
        //{"first_name":"John","last_name":"Smith","age":25,"about":"I love to go rock climbing","interests":["sports","music"]}
        System.out.println(response3.getIndex()+"--"+response3.getType()+"--"+response3.getId()+"--"+response3.getVersion());
    }

結果顯示：
連線成功…
{“first_name”:”John”,”last_name”:”Smith”,”age”:25,”about”:”I love to go rock climbing”,”interests”:[“sports”,”music”]}
megacorp–employee–1—5

Head外掛操作示例

這裡寫圖片描述

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Kibana簡介： 　　Kibana視覺化介面 Kibana是一個開源的分析和視覺化平臺，設計用於和Elasticsearch一起工作。 你用Kibana來搜尋，檢視，並和儲存在Elasticsearch索引中的資料進行互動。 你可以輕鬆地執行高階資料分析，並且以各種圖示、表格和地圖的形式視覺化資料。 Ki

小微企業阿里雲最佳實踐系列（二）：RDS 資料庫與DMS 資料庫管理（資料管理）

關聯博文小微企業阿里雲最佳實踐系列（一）：ECS 伺服器與 RDS 資料庫 概述 閱讀物件 本博文主要寫給創業團隊、技術團隊人數 < 5 人、沒有專業運維等小微企業作為參考，需要掌握基礎的伺服器管理、軟體開發等經驗。 博文主要內容 在上一篇博文中主要介紹了 ECS 伺服器與 RDS 資料庫，在

ElasticSearch 菜鳥筆記（二）ElasticSearch 安裝

環境 Red Hat 4.4.7-4 ElasticSearch 5.1.1 java 1.8.0_40 環境說明：ElasticSearch 在跳躍到版本號 5.1.1 之後 ，要求 java 版本號至少為 1.8 。

Elasticsearch（二）：使用JAVA API實現簡單查詢、聚合查詢

ES版本：2.3.1 JDK：1.8 所需要的jar包請在ES安裝路徑下的jars包中獲得，不要使用其他的jar否則容易出現版本問題！ 注意：程式碼中TransportClient client=ESLink.getTransportClient()

Elasticsearch（2）：索引詳談

  在上一篇部落格中，介紹了ES中的一些核心概念和ES、Kibana安裝方法。本節開始，我們從索引開始來學習ES的操作方法。   1 建立索引¶   建立一個索引的方法很簡單，在Kibana中執行下行請求即可建立一個名為“i