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【Elasticsearch】(Java 版)

Elasticsearch(Java 版)

文章目录

  • Elasticsearch(Java 版)
    • **1. Elasticsearch 简介**
      • **1.1 什么是 Elasticsearch?**
      • **1.2 核心概念**
    • **2. 安装与配置**
      • **2.1 环境要求**
      • **2.2 安装步骤**
        • **Linux/macOS**
        • **Windows**
      • **2.3 验证安装**
      • **2.4 配置参数**
    • **3. Java 客户端操作**
      • **3.1 引入依赖**
      • **3.2 创建客户端**
      • **3.3 索引操作**
        • **创建索引**
        • **删除索引**
      • **3.4 文档操作**
        • **定义文档类**
        • **插入文档**
        • **查询文档**
        • **更新文档**
        • **删除文档**
      • **3.5 批量操作**
    • **4. 搜索与聚合**
      • **4.1 查询 DSL**
        • **简单匹配查询**
        • **复合查询(Bool Query)**
        • **聚合分析**
    • **5. 性能优化**
      • **5.1 分片与副本策略**
      • **5.2 写入优化**
      • **5.3 查询优化**
    • **6. 集群管理**
      • **6.1 查看集群健康状态**
    • **7. 学习资源**

1. Elasticsearch 简介

1.1 什么是 Elasticsearch?

  • 基于 Apache Lucene 的分布式搜索和分析引擎。
  • 支持近实时(NRT)搜索、结构化查询、全文检索、复杂聚合分析。
  • 适用于日志分析、监控系统、电商搜索、大数据分析等场景。

1.2 核心概念

  • 文档(Document):数据的基本单元(JSON 格式)。
  • 索引(Index):文档的集合(类似数据库中的表)。
  • 分片(Shard):索引的横向拆分,支持分布式存储。
  • 副本(Replica):分片的副本,提供高可用和负载均衡。
  • 节点(Node):单个 ES 实例,多个节点组成集群(Cluster)。
  • 倒排索引(Inverted Index):通过词项(Term)快速定位文档的数据结构。

2. 安装与配置

2.1 环境要求

  • JDK 8 或更高版本。
  • 推荐内存:4GB+,磁盘 SSD。

2.2 安装步骤

Linux/macOS
# 下载 Elasticsearch
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.10.0-linux-x86_64.tar.gz
tar -xzf elasticsearch-8.10.0-linux-x86_64.tar.gz
cd elasticsearch-8.10.0/# 启动单节点集群
./bin/elasticsearch
Windows
  1. 下载 ZIP 包并解压。
  2. 运行 bin\elasticsearch.bat

2.3 验证安装

访问 http://localhost:9200,返回 JSON 信息即成功:

{"name": "node-1","cluster_name": "elasticsearch","version": { ... }
}

2.4 配置参数

修改 config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.type: single-node  # 单节点模式

3. Java 客户端操作

3.1 引入依赖

pom.xml 中添加 Elasticsearch Java 客户端和 Jackson 依赖:

<dependency><groupId>co.elastic.clients</groupId><artifactId>elasticsearch-java</artifactId><version>8.10.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId><version>2.15.2</version>
</dependency>

3.2 创建客户端

import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import co.elastic.clients.transport.ElasticsearchTransport;
import co.elastic.clients.transport.rest_client.RestClientTransport;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;public class ElasticsearchExample {public static void main(String[] args) {// 创建低级客户端,连接到本地 Elasticsearch 实例RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200) // ES 服务器地址和端口).build();// 创建传输层,使用 Jackson 作为 JSON 处理器ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(restClient, new JacksonJsonpMapper());// 创建 Elasticsearch Java 客户端ElasticsearchClient client = new ElasticsearchClient(transport);// 后续操作可以使用 client 对象进行}
}

3.3 索引操作

创建索引
// 创建名为 "products" 的索引
client.indices().create(c -> c.index("products"));
System.out.println("索引创建成功!");
删除索引
// 删除名为 "products" 的索引
client.indices().delete(c -> c.index("products"));
System.out.println("索引删除成功!");

3.4 文档操作

定义文档类
public class Product {private String name;private double price;private String category;// 构造函数、Getter 和 Setter 方法public Product(String name, double price, String category) {this.name = name;this.price = price;this.category = category;}// Getter 和 Setter 方法public String getName() { return name; }public void setName(String name) { this.name = name; }public double getPrice() { return price; }public void setPrice(double price) { this.price = price; }public String getCategory() { return category; }public void setCategory(String category) { this.category = category; }
}
插入文档
// 创建一个 Product 对象
Product product = new Product("Laptop", 999.99, "Electronics");// 将文档插入到 "products" 索引中,ID 为 "1"
client.index(i -> i.index("products")  // 指定索引名称.id("1")           // 指定文档 ID.document(product) // 指定文档内容
);
System.out.println("文档插入成功!");
查询文档
// 根据 ID 查询文档
GetResponse<Product> response = client.get(g -> g.index("products")  // 指定索引名称.id("1"),           // 指定文档 IDProduct.class       // 指定返回的文档类型
);// 获取查询结果
Product product = response.source();
if (product != null) {System.out.println("查询结果:" + product.getName() + ", " + product.getPrice());
} else {System.out.println("未找到文档!");
}
更新文档
// 更新 ID 为 "1" 的文档
client.update(u -> u.index("products")  // 指定索引名称.id("1")           // 指定文档 ID.doc(new Product("Laptop", 899.99, "Electronics")), // 更新后的文档内容Product.class       // 指定文档类型
);
System.out.println("文档更新成功!");
删除文档
// 删除 ID 为 "1" 的文档
client.delete(d -> d.index("products")  // 指定索引名称.id("1")           // 指定文档 ID
);
System.out.println("文档删除成功!");

3.5 批量操作

// 创建批量请求构建器
BulkRequest.Builder br = new BulkRequest.Builder();// 添加第一个文档
br.operations(op -> op.index(i -> i.index("products")  // 指定索引名称.id("2")           // 指定文档 ID.document(new Product("Phone", 599.99, "Electronics")) // 文档内容)
);// 添加第二个文档
br.operations(op -> op.index(i -> i.index("products")  // 指定索引名称.id("3")           // 指定文档 ID.document(new Product("Tablet", 299.99, "Electronics")) // 文档内容)
);// 执行批量操作
client.bulk(br.build());
System.out.println("批量操作完成!");

4. 搜索与聚合

4.1 查询 DSL

简单匹配查询
// 查询 "products" 索引中 name 字段包含 "Laptop" 的文档
SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s.index("products")  // 指定索引名称.query(q -> q       // 定义查询条件.match(m -> m   // 匹配查询.field("name")  // 指定字段.query("Laptop") // 查询值)),Product.class      // 指定返回的文档类型
);// 输出查询结果
for (Hit<Product> hit : response.hits().hits()) {System.out.println("查询结果:" + hit.source().getName());
}
复合查询(Bool Query)
// 查询 "products" 索引中 category 为 "Electronics" 且 price 大于等于 500 的文档
SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s.index("products")  // 指定索引名称.query(q -> q       // 定义查询条件.bool(b -> b    // 布尔查询.must(m -> m.match(t -> t.field("category").query("Electronics"))) // 必须匹配的条件.filter(f -> f.range(r -> r.field("price").gte(JsonData.of(500)))) // 过滤条件),Product.class      // 指定返回的文档类型
);// 输出查询结果
for (Hit<Product> hit : response.hits().hits()) {System.out.println("查询结果:" + hit.source().getName() + ", " + hit.source().getPrice());
}
聚合分析
// 对 "products" 索引中的 price 字段进行平均值聚合
SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s.index("products")  // 指定索引名称.aggregations("avg_price", a -> a // 定义聚合.avg(avg -> avg.field("price")) // 计算 price 字段的平均值),Product.class      // 指定返回的文档类型
);// 获取聚合结果
double avgPrice = response.aggregations().get("avg_price").avg().value();
System.out.println("平均价格:" + avgPrice);

5. 性能优化

5.1 分片与副本策略

  • 分片数在创建索引后不可修改,需提前规划。
  • 副本数可动态调整:PUT /products/_settings { "number_of_replicas": 2 }

5.2 写入优化

  • 使用批量 API 减少请求次数。
  • 调整 refresh_interval 降低刷新频率。

5.3 查询优化

  • 避免通配符查询(*)。
  • 使用 keyword 类型做精确匹配。

6. 集群管理

6.1 查看集群健康状态

// 获取集群健康状态
HealthResponse response = client.cluster().health();
System.out.println("集群状态:" + response.status());

7. 学习资源

  • 官方文档: https://www.elastic.co/guide
  • 书籍: 《Elasticsearch 权威指南》
  • 在线课程: Udemy 或 Coursera 上的 Elasticsearch 专项课程

通过本文档,您可以系统掌握 Elasticsearch 的核心功能与 Java 客户端操作。建议结合实际项目需求,进一步练习和优化代码。

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