elasticsearch入門及查詢操作(附腦圖)

ES客戶端操作 ---Apollo配置中心

1.引入jar包

<!-- es -->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>5.6.4</version>
</dependency>

<!-- transport客戶端 -->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>transport</artifactId>
    <version>5.6.4</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.netty</groupId>
    <artifactId>netty-all</artifactId>
    <version>4.1.13.Final</version>
</dependency>

2.Apollo上部署

 <!-- es -->
<bean class="........EsBuildersServiceUtil">
    <property name="clusterName" value="${es.cluster.name}"></property>
    <property name="hosts" value="${es.hosts}"></property>
</bean>


<apollo:config namespaces="......, es, ........" />

EsBuildersServiceUtil的API 略

public class EsBuildersServiceUtil {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EsBuildersServiceUtil.class);
    
    /**es客戶端*/
    private static volatile Client client;
    /**集群名稱*/
    private static String clusterName;
    /**
     * 配置中心配置的為ip:port
     */
    private static String hosts;

/**用volatile和synchronized來滿足雙重檢查鎖機制------- 單例模式*/

    public static Client getESClient() {
        if (client != null) {
            return client;
        }
        synchronized (EsBuildersServiceUtil.class) {
            if (client == null) {
                System.setProperty("es.set.netty.runtime.available.processors", "false");
                Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", clusterName).build();
                try {
                    TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(settings);
                    String[] hostsArr = hosts.split(",");
                    for (String s : hostsArr) {
                        String[] ipPort = s.split(":");
                        client = transportClient.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(
                                InetAddress.getByName(ipPort[0]), Integer.parseInt(ipPort[1])));
                    }
                } catch (UnknownHostException e) {
                    throw new RuntimeException("init elasticsearch client UnknownHostException", e);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException("init elasticsearch client exception", e);
                }
            }
        }
        return client;
    }

分頁查詢es的數(shù)據(jù)
一開始使用了from+size分頁查詢丽声,但未注意到這種方式的兩個缺點
1)每次查詢都從第一條開始查詢瞻讽,所以分頁的偏移值越大,執(zhí)行分頁查詢時間就會越長悍及。
2)查詢默認不能超過一萬條安券,因為size的大小不能超過index.max_result_window這個參數(shù)的設置悉盆,默認就是10000
PUT _settings
{
"index": {
"max_result_window": "10000000"
}
}
最終我使用了scroll分頁方式,如果數(shù)據(jù)量很大的情況下使用上性能更好典唇,但是也有不靈活和加大內存镊折,消耗CPU等缺點

from+size常規(guī)查詢
部分代碼 如下:

@Service
public class MembershipDataCardInfoServiceImpl {
    public MembershipDataCardInfoResponse queryWidFromES(MembershipDataCardInfoRequest membershipCardInfoRequest) {
        try {
            /* 組裝參數(shù) */
            QueryBuilder builder = getMembershipCardInfo(membershipCardInfoRequest);
            /* 分頁查詢es */
            SearchResponse searchResponse = EsBuildersServiceUtil.queryWithPage(
                    MembershipDataConstant.ES_INDEX_NAME_MEMBERCARD, MembershipDataConstant.ES_TYPE_NAME_MEMBERCARD,
                    builder, (membershipCardInfoRequest.getPageNo() - 1) * membershipCardInfoRequest.getPageSize(),
                    membershipCardInfoRequest.getPageSize());
            SearchHits hits = searchResponse.getHits();
            List<MembershipCardInfoVo> membershipCardInfoVos = new ArrayList<>();
            if (hits.getTotalHits() > 0) {
                for (SearchHit hit : hits.getHits()) {
                    if (null != hit.getSource() && null != hit.getSource().get(MembershipDataConstant.ES_RETURN_FIELD)
                            && null != hit.getSource().get(MembershipDataConstant.ES_RETURN_FIELD_PID)) {
                        membershipCardInfoVo = new MembershipCardInfoVo();
                        membershipCardInfoVo.setPid(Long.parseLong(hit.getSource()
                      .get(MembershipDataConstant.ES_RETURN_FIELD_PID).toString()));
                       membershipCardInfoVos.add(membershipCardInfoVo);
                    }
                }
            }
        membershipCardInfoResponse.setMembershipCardInfoVos(membershipCardInfoVos);
            return membershipCardInfoResponse;
        } catch (Exception e) {
            throw new MembershipDataException(MembershipDataErrorCode.ES_CARD_INFO_ERROR);
        }
    }

    public QueryBuilder getMembershipCardInfo(MembershipDataCardInfoRequest membershipCardInfoRequest) {
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("pid", membershipCardInfoRequest.getPid()));
        boolQueryBuilder.must(
                QueryBuilders.termQuery("memberCardTemplateId", membershipCardInfoRequest.getMemberCardTemplateId()));
        return boolQueryBuilder;
    }
}

scroll深查詢 以scrollId為游標,記錄查詢位置
部分代碼如下:

public MembershipDataCardInfoResponse queryWidScrollFromES(MembershipDataCardInfoRequest param, Client client) {
        MembershipDataCardInfoResponse dataCardInfoResponse=null;
        SearchResponse response=null;
        try {
            /* 1.組裝參數(shù) */
            QueryBuilder builder = getMembershipCardInfo(param);
            if(param.getScrollId()==null) {
                /*2.無scrollId介衔,第一次查詢*/
                response = client.prepareSearch(MembershipDataConstant.ES_INDEX_NAME_MEMBERCARD)
                        .setTypes(MembershipDataConstant.ES_TYPE_NAME_MEMBERCARD)
                        .setQuery(builder)
                        .setSize(param.getPageSize())
                        .setScroll(new TimeValue(scrollTime)).execute().actionGet();
            }else{
                /*3.帶scrollId查詢*/
                response = client.prepareSearchScroll(param.getScrollId())
                        .setScroll(new TimeValue(scrollTime)).execute().actionGet();
            }
            dataCardInfoResponse=searchScrollWid(response);
        } catch (Exception e) {
            throw new MembershipDataException(MembershipDataErrorCode.ES_CARD_INFO_ERROR);
        }
        return dataCardInfoResponse;
    }

在客戶端操作ES

創(chuàng)建索引
http://localhost:9200/test_data_userinfo/

{
    "settings": {
        "number_of_shards": "5",
        "number_of_replicas": "1" 
    },
    "mappings": {   
        "novel": {       
            "properties": {
                "name": {
                    "type": "text"
                },
                "author": {
                    "type": "keyword"
                },
                "word_count": {
                    "type": "integer"
                },
                "publish_date": {
                    "type": "date"  
                }
            }
        }
    }
}

插入
指定id插入數(shù)據(jù)
PUT 路徑是:服務ip:端口/索引名/類型名/id
http://localhost:9200/test_data_userinfo/novel/insert_3/

{
    "name": "神雕俠侶",
    "author": "金庸",
    "word_count": "88888888",
    "publish_date": "2019-04-17"
}

不指定id插入數(shù)據(jù)
POST 路徑是:服務ip:端口/索引名/類型名/ 不能指定id恨胚,插入成功后會返回id
http://localhost:9200/test_data_userinfo/novel/

{
    "name": "紅樓夢",
    "author": "曹雪芹",
    "word_count": "88888888",
    "publish_date":"2019-04-17"
}

修改
POST 路徑為:服務ip:端口/索引名/類型名/要修改的數(shù)據(jù)的id/
http://localhost:9200/test_data_userinfo/novel/insert_1/

{
    "name": "紅樓夢",
    "author": "曹雪芹",
    "word_count": "88888888",
    "publish_date": "2019-04-17"
}

刪除
DELETE 直接使用delete請求,指定索引炎咖,類型赃泡,id即可刪除
http://localhost:9200/test_data_userinfo/novel/insert_1/

TIM圖片20190426112954.png
最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市乘盼,隨后出現(xiàn)的幾起案子升熊,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖蹦肴,帶你破解...
    沈念sama閱讀 221,635評論 6 515
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件僚碎,死亡現(xiàn)場離奇詭異,居然都是意外死亡阴幌,警方通過查閱死者的電腦和手機勺阐,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 94,543評論 3 399
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來矛双,“玉大人渊抽,你說我怎么就攤上這事∫楹觯” “怎么了懒闷?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 168,083評論 0 360
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長栈幸。 經(jīng)常有香客問我愤估,道長,這世上最難降的妖魔是什么速址? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 59,640評論 1 296
  • 正文 為了忘掉前任玩焰,我火速辦了婚禮,結果婚禮上芍锚,老公的妹妹穿的比我還像新娘昔园。我一直安慰自己蔓榄,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 68,640評論 6 397
  • 文/花漫 我一把揭開白布默刚。 她就那樣靜靜地躺著甥郑,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪荤西。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上澜搅,一...
    開封第一講書人閱讀 52,262評論 1 308
  • 那天,我揣著相機與錄音邪锌,去河邊找鬼店展。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛秃流,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播柳弄,決...
    沈念sama閱讀 40,833評論 3 421
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼舶胀,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了碧注?” 一聲冷哼從身側響起嚣伐,我...
    開封第一講書人閱讀 39,736評論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎萍丐,沒想到半個月后轩端,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 46,280評論 1 319
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡逝变,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 38,369評論 3 340
  • 正文 我和宋清朗相戀三年基茵,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片壳影。...
    茶點故事閱讀 40,503評論 1 352
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡拱层,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出宴咧,到底是詐尸還是另有隱情根灯,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 36,185評論 5 350
  • 正文 年R本政府宣布掺栅,位于F島的核電站烙肺,受9級特大地震影響,放射性物質發(fā)生泄漏氧卧。R本人自食惡果不足惜桃笙,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,870評論 3 333
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望假抄。 院中可真熱鬧怎栽,春花似錦丽猬、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 32,340評論 0 24
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至强饮,卻和暖如春由桌,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背邮丰。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,460評論 1 272
  • 我被黑心中介騙來泰國打工行您, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人剪廉。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 48,909評論 3 376
  • 正文 我出身青樓娃循,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親斗蒋。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子捌斧,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 45,512評論 2 359

推薦閱讀更多精彩內容

  • 一、環(huán)境搭建 軟件版本: Linux:centos7 64bit JDK:1.8.0 elasticsearch:...
    lailai900201閱讀 3,581評論 0 12
  • 一. ES安裝 1.1 本地安裝 下載對應系統(tǒng)的安裝包 下載地址 前臺啟動cd elasticsearch-<ve...
    cvanly閱讀 18,328評論 0 7
  • 一泉沾、MySQL優(yōu)化 MySQL優(yōu)化從哪些方面入手: (1)存儲層(數(shù)據(jù)) 構建良好的數(shù)據(jù)結構捞蚂。可以大大的提升我們S...
    寵辱不驚丶歲月靜好閱讀 2,440評論 1 8
  • MYSQL 基礎知識 1 MySQL數(shù)據(jù)庫概要 2 簡單MySQL環(huán)境 3 數(shù)據(jù)的存儲和獲取 4 MySQL基本操...
    Kingtester閱讀 7,820評論 5 116
  • Swift1> Swift和OC的區(qū)別1.1> Swift沒有地址/指針的概念1.2> 泛型1.3> 類型嚴謹 對...
    cosWriter閱讀 11,111評論 1 32