Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,用于实时搜索、分析和存储大规模数据
。它基于Apache Lucene库构建,提供了一个简单而强大的分布式搜索解决方案。
Elasticsearch具有以下特点:
由于其强大的功能和易于使用的特点,Elasticsearch被广泛应用于各种场景,包括企业搜索、日志分析、安全分析、商业智能等。
在Java中,RestClient是一种用于与RESTful API进行通信的客户端库或框架,可以用来操作ES,这些客户端的本质就是组装DSL语句,通过http请求发给ES
相关代码我上传到网盘里面了
链接:https://pan.baidu.com/s/1b6kMtGWL7FAK0f6R-3kyqA
提取码:lsyu
引入依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.12.1</version>
</dependency>
统一版本
在properties里面加上下面的代码
<elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
下面我们新创建一个单元测试类HotelIndexTest
写入下面的测试代码
package cn.itcast.hotel;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class HotelIndexTest {
private RestHighLevelClient client;
@Test
void testInit(){
System.out.println(client);
}
@BeforeEach
void setUp() {
this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
HttpHost.create("http://192.168.125.131:9200")
));
}
//用完后销毁
@AfterEach
void tearDown() throws Exception {
this.client.close();
}
}
至此,初始化完成
新建一个类,写入下面的代码,用来定义mapping映射的JSON字符串常量:
package cn.itcast.hotel.constants;
public class HotelConstants {
public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
" \"mappings\": {\n" +
" \"properties\": {\n" +
" \"id\": {\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"name\":{\n" +
" \"type\": \"text\",\n" +
" \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
" \"copy_to\": \"all\"\n" +
" },\n" +
" \"address\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\",\n" +
" \"index\": false\n" +
" },\n" +
" \"price\":{\n" +
" \"type\": \"integer\"\n" +
" },\n" +
" \"score\":{\n" +
" \"type\": \"integer\"\n" +
" },\n" +
" \"brand\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\",\n" +
" \"copy_to\": \"all\"\n" +
" },\n" +
" \"city\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\",\n" +
" \"copy_to\": \"all\"\n" +
" },\n" +
" \"starName\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"business\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"location\":{\n" +
" \"type\": \"geo_point\"\n" +
" },\n" +
" \"pic\":{\n" +
" \"type\": \"keyword\",\n" +
" \"index\": false\n" +
" },\n" +
" \"all\":{\n" +
" \"type\": \"text\",\n" +
" \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
" }\n" +
" }\n" +
" }\n" +
"}";
}
我们继续使用上面的测试类,新建一个测试对象,代码如下
@Test
void createHotelIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
// 2.准备请求的参数:DSL语句
request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
// 3.发送请求
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
代码分为三步:
我们运行一下上面的测试代码,然后去浏览器看一下效果
注意不要导错包了,我们测试类使用中的包是
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
查询到了结果
我们继续使用上面的测试类,加入下面的代码
@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
// 2.发送请求
client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
我们继续使用上面的测试类,加入下面的代码
@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
// 2.发送请求
boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 3.输出
System.err.println(exists ? "索引库已经存在!" : "索引库不存在!");
}
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