书接上文，学习了JPA形式的使用，咱们今天来看看进阶版ES原生API的使用有何不同

进阶版ES原生API的使用

1. 原理概述

如果有小伙伴去跟过ElasticsearchRepository所封装操作方法的源码的话，会发现底层其实是通过ElasticsearchRestTemplate实现的，再继续跟下去，实质是通过RestHighLevelClient的API来操作ES

由此我们引出了今天的主角:RestHighLevelClient和ElasticsearchRestTemplate。他们分别是ES的默认客户端和对客户端一些公共条件构造封装的模板类。我们知道越底层的代码自由度越高，由于上篇中所封装的Repository不能满足所有场景，所以对于特殊场景的实现需要直接去操作底层的API来实现，这也是我们学习下篇的原因之一。

2. 学习目标

Elasticsearch的DSL语法掌握
熟悉spring boot中的条件构造类,能达到基础DSL语法效果
尝试聚合索引实现

3. Start正文

a.环境搭建及相关配置信息

同上篇一致，可参看SpringBoot中使用Elasticsearch入门教程（上）

b.Elasticsearch的DSL语法学习

如果已学习过可跳过此节。
如果还未学习过，可先学习DSL语法，再结合本文案例理解更深。
由于ES官方对DSL语法已有很详细的文档，此处直接贴上官网链接：

英文版，可选择不同ES版本：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.8/query-dsl.html
中文版，基于ES 2.x 版本，有些内容可能已经过时：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/search-in-depth.html

c.代码示例

创建Document对象

/**
 * <h3>spring-data-elasticsearch-demo</h3>
 * <p></p>
 *
 * @author yingKang
 * @date 2020年6月27日
 */
@Data
@ToString
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(indexName = "demo-use-log2")
public class UseLogTwoDO {

    @Id
    private String id;

    private Integer sortNo;

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String result;

    private Date createTime;
}

demo测试基础DSL语法

首先我们要注入RestHighLevelClient和ElasticsearchRestTemplate类

    /**
     * {@link ElasticsearchRestTemplate} 本质是基于 {@link RestHighLevelClient} 进行封装的一个template，
     * 让我们在使用highLevelClient时减少了一些公共条件构造的冗余代码，操作ES时代码更加简洁明了
     */
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
    /**
     * Java高级Rest客户端是spring提供的默认客户端，低级客户端已被标记过时
     */
    @Autowired
    private RestHighLevelClient highLevelClient;

创建索引实现

示例testCreateIndex1()中，通过ElasticsearchRestTemplate来创建了一个IndexOperations（是从4.0版本开始单独封装对Index的操作类）对象，整体代码简洁；而在testCreateIndex2()中，则需要显示地指定IndexName和setting设置。两者实现的功能一致，但在代码整洁度上却相差较多。

    /**
     * template创建索引
     * 通过参看create源码，可以看到底层对{@link RestHighLevelClient}的调用，
     * 其实同{@link EsSecondDemoTest#testCreateIndex2()}方法一致
     *
     */
    @Test
    void testCreateIndex1() {
        IndexOperations indexOperations = elasticsearchRestTemplate.indexOps(UseLogTwoDO.class);
        if (!indexOperations.exists()) {
            indexOperations.create();
            System.out.println("Create successfully!");
        }else {
            System.out.println("Index has been created!");
        }
    }

    /**
     * client创建索引
     */
    @Test
    void testCreateIndex2() {
        try {
            String indexName = "demo-use-log2";
            CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest(indexName);
            createIndexRequest.settings(getSettings());
            if (!highLevelClient.indices().exists(new GetIndexRequest(indexName), RequestOptions.DEFAULT)) {
                CreateIndexResponse createIndexResponse = highLevelClient.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
                if (createIndexResponse.isAcknowledged()) {
                    System.out.println("Create successfully!");
                }
            }else {
                System.out.println("Index has been created!");
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private static XContentBuilder getSettings() throws IOException {
        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder();
        builder.startObject();
        builder.field("index").startObject()
                .field("number_of_shards", 1)
                .field("number_of_replicas", 0)
                .field("refresh_interval", "30s").endObject();
        builder.endObject();
        return builder;
    }

新增Document

    /**
     * 批量添加
     */
    @Test
    void testAdd() {
        List<IndexQuery> list = new ArrayList<>(100);
        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            IndexQuery indexQuery = new IndexQuery();
            UseLogTwoDO useLogDO = UseLogTwoDO.builder().id(String.valueOf(i)).sortNo(i).result(String.format("我是%d号", i)).createTime(new Date()).build();
            indexQuery.setId(useLogDO.getId());
            indexQuery.setObject(useLogDO);
            list.add(indexQuery);
        }
        List<String> strings = elasticsearchRestTemplate.bulkIndex(list, elasticsearchRestTemplate.getIndexCoordinatesFor(UseLogTwoDO.class));
        System.out.println(strings);
    }

更新Document

在上篇中，我们所实现的更新操作实质是通过覆盖整个Document来完成了，针对我们不需要修改的字段，还需重新赋相同的值，这在实际使用过程中，显然是非人化的。但其实RestHighLevelClient有提供针对Document中单一属性进行修改的方法，要达到这个效果，得使用painless语言来写脚本实现。如示例中的ctx._source.result=params.result表示将result这个属性重新赋值为map中"result"的value，而不会影响其他属性的值。通过ctx._source.xxx可访问Document的xxx属性，若需更新多个属性值，赋值语句吉间使用;连接，painless语言还可实现判断式等复杂脚本，同学们可自行去查阅资料，此处就不再扩展了。

    /**
     * 更新
     */
    @Test
    void testUpdate() {
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        Map<String, Object> mapDoc = new HashMap<>();
        mapDoc.put("id", "5");
        map.put("result", "我是更新后的5号");
        //使用painless语言和前面的参数创建内嵌脚本
        UpdateQuery updateQuery = UpdateQuery.builder("5").withParams(map).withScript("ctx._source.result=params.result").withLang("painless").withRefresh(UpdateQuery.Refresh.True).build();
        UpdateResponse updateResponse = elasticsearchRestTemplate.update(updateQuery, elasticsearchRestTemplate.getIndexCoordinatesFor(UseLogTwoDO.class));
        System.out.println(updateResponse.getResult());
    }

基础"bool"DSL语法实现

testQuery1()与testQuery2()的查询效果一致，但通过对比，除代码简洁度上不一样，另外testQuery1()将查询结果帮我们封装成了目标对象，但testQuery2()中的返回结果source只能转换成String或者Map，需要我们手动处理。

  /**
   * template查询
   * 查询result一定包含"更新"且sortNo可能大于5的Document
   */
  @Test
  void testQuery1() {
      BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
      //可继续添加其他条件 should,must,must_not,filter，还可嵌套
      boolQueryBuilder.should(rangeQuery("sortNo").gt(5));
      boolQueryBuilder.must(matchQuery("result", "更新"));
      NativeSearchQuery nativeSearchQuery = new NativeSearchQuery(boolQueryBuilder);
      //设置分页
      nativeSearchQuery.setPageable(PageRequest.of(0,3));
      SearchHits<UseLogTwoDO> searchHits = elasticsearchRestTemplate.search(nativeSearchQuery, UseLogTwoDO.class);
      List<SearchHit<UseLogTwoDO>> searchHits1 = searchHits.getSearchHits();
      if (!searchHits1.isEmpty()) {
          searchHits1.forEach(hits -> {
              System.out.println(hits.getContent().toString());
              System.out.println("--------------------------------");
          });
      }
  }

  /**
   * client查询
   */
  @Test
  void testQuery2() {
      SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
      BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
      boolQueryBuilder.should(rangeQuery("sortNo").gt(5));
      boolQueryBuilder.must(matchQuery("result", "更新"));
      searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
      //设置分页
      searchSourceBuilder.from(0).size(3);
      SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
      searchRequest.indices("demo-use-log2");
      searchRequest.source(searchSourceBuilder);
      try {
          SearchResponse response = highLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
          for (org.elasticsearch.search.SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
              String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
              System.out.println(sourceAsString);
          }
      } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
      }
  }

聚合查询尝试

ES拥有强大的聚合功能，可以通过ES的聚合查询快速地得从大数据中获取数据价值。能否熟练使用ES的聚合功能也算是是否掌握ES的标准之一。所以老铁们抽空可以好好研究下官方文档。

    /**
   * 聚合查询，根据createTime字段聚合；可以理解为SQL中的Group By
   */
  @Test
  void testAggregation() {
      NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
      nativeSearchQueryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders
              .terms("aggregationResult")
              .field("createTime"));
      SearchHits<UseLogTwoDO> search = elasticsearchRestTemplate.search(nativeSearchQueryBuilder.build(), UseLogTwoDO.class);
      Aggregations aggregations = search.getAggregations();
      ParsedLongTerms aggregationResult = aggregations.get("aggregationResult");
      aggregationResult.getBuckets().forEach(bucket -> {
          System.out.println(bucket.getKey() + ":" +bucket.getDocCount());
      });
  }

小结

在本节的示例代码中，除了RestHighLevelClient和ElasticsearchRestTemplate的API使用，不知道小伙伴们有这样的疑问没：既然ElasticsearchRestTemplate已经对RestHighLevelClient封装了，那我们还需要用到RestHighLevelClient不？
答案是肯定的，通过示例对比，template在Document结构确定的情况下会很方便，直接创建一个该Document的实体即可；但是在部分场景下Document的结构是不确定，动态的（比如搬移Mysql数据到ES中，每张表的结构是未知的），此时我们就需要使用RestHighLevelClient动态生成Mapping及Setting来满足需求。

总结-笔者有话说

至此，入门教程就结束了，由于篇幅有限，本教程未能涵盖所有场景，且示例代码均为简单场景。但笔者旨在通过本文让读者能快速上手，体会到对ES操作的乐趣，但这并不意味着读者可以少掉对官方文档阅读的过程。只有在明白原理的情况下，我们才能将其灵活使用。

如果你有什么疑问，欢迎留言。

源码地址：https://github.com/Xxianglei/Alei/tree/master/SpringBoot%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8Elasticsearch%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%95%99%E7%A8%8B/spring-data-es-demo1

SpringBoot中使用Elasticsearch入门教程（下）

进阶版ES原生API的使用

1. 原理概述

2. 学习目标

3. Start正文

a.环境搭建及相关配置信息

b.Elasticsearch的DSL语法学习

c.代码示例

总结-笔者有话说

Nginx R31 doc 官方文档-01-nginx 如何安装

java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/lang/text/StrLookup解決過程

org.xml.sax.SAXException: SAX2 driver class org.apache.xerces.parsers.SAXParser not found

TortoiseSVN的bin目錄下缺少svn.exe文件

SQL Server的最大容量規範整理標註（2019）

SpringBoot中使用Elasticsearch入門教程（下）

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結