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前言(为什么要写这篇文章)

首先看过我博客的都应该知道,我去年发了一篇Python封装Elasticsearch的文章。但那是去年了,今年我将我的检索服务后端用Golang全部重写了一波,相当于用Go重构了以前的Python代码,不过我个人感觉Golang的效率还是高于Python的,而且我还加了一些异常判断和处理,这次的代码只会比以前更好更牛逼,为了纪念这一个多月的重构历程,我将关键功能记录下来,方便自己复习和各位兄弟姐妹查看。

使用的Go包

我的Elasticsearch版本是6.3.2,6系列了,现在(2020-05-13)最新版本应该是7,不过新版本和旧版本应该就是少了Type,我的6版本代码,请各位自己自行斟酌使用。
安装指定的Go包 olivere/elastic,现在有官方驱动的包了,但是我这篇文章用的包是 olivere/elastic,所以一切的代码都是以olivere为主。

go get github.com/olivere/elastic

基础的使用(Simple的使用)

接下来我举几个例子来说下这个golang 如何驱动 elasticsearch的

连接Elasticserach

package elasticdb

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/olivere/elastic"
)

func main() {
    //连接127.0.0.1
    client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://127.0.0.1:9200"))
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    //检查健康的状况,ping指定ip,不通报错
    _, _, err = client.Ping(ip).Do(context.Background())
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
}

创建一个index索引

这里我默认你们都有一定的Es基础,其实你把index想成Mysql里面的表就可以了。

//indexname 你可以想成表名
func CreateIndex(indexname string) {
    client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://127.0.0.1:9200"))
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    client.CreateIndex(indexname).Do(context.Background())
}

删除一个index索引

想成删除一张表

//indexname 你可以想成表名
func CreateIndex(indexname string) {
    client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://127.0.0.1:9200"))
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    client.DeleteIndex(indexname).Do(context.Background())
}

往指定的index当中导一条数据

想成往一张表里面导入一条数据,在Golang中,我们可以导入json的字符串,我们也可以导入golang的struct类型,例如

//结构体
type Task struct {
    Taskid  string  `json:"taskid"`
    Taskname  string  `json:"taskname"`
}
//字符串
jsonmsg := `{"taskid":"123456", "taskname":"lwb"}`
//导入数据,你需要index名,index的type,导入的数据
func PutData(index string, typ string, bodyJSON interface{}) bool {
    client, _ := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://127.0.0.1:9200"))
	_, err := client.Index().
		Index(index).
		Type(typ).
		BodyJson(bodyJSON).
		Do(context.Background())
	if err != nil {
		//验证是否导入成功
		fmt.Sprintf("<Put> some error occurred when put.  err:%s", err.Error())
		return false
	}
	return true
}
func main() {
    //json字符串导入
    jsonmsg = `{"taskid":"123456", "taskname":"hahah"}`
    status := PutData("test", "doc", jsonmsg)
    //struct结构体导入
    task := Task{Taskid: "123", Taskname: "hahah"}
    status := PutData("test", "doc", task)
}

删除一条数据

删除数据需要ID,这个ID是个啥玩意儿呢。。。就是咱们不是刚导了一条数据进去么,你可以设置这数据的唯一ID,也可以让Elasticsearch帮你自动生成一个,一般没事儿干谁自己设置啊,还容易重复,一重复就报错。。我在这里把这个删除的方法教给大家,记住这个ID一定是唯一的

func DeleteData(index, typ, id string) {
    client, _ := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://127.0.0.1:9200"))
    _, err := client.Delete().Index(index).Type(typ).Id(id).Do(context.Background())
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
}

高阶使用(条件查询/封装等)

简单讲了一下增删改,现在我们来讲一下高阶用法,高级增删改查吧,其实官方的文档讲的还算是比较清楚,不过我等大中华程序狗的姿势水平。。。至少我是图样图森破,看英文也算是废了九牛二虎之力,算是捋出来了一些高阶用法,顺手自己造了个轮子,现在我就来挑几点来说下吧。

自动选择可用的Es节点

配合olivere的ping机制,可以做一个自动检测Es ip 是否可用的逻辑,这样可以增加我们put,updatge时候的稳定性

自动检测节点Elasticseach的IP是否可用

olivere的Elasticserach sdk 限定了只能用一个ip,类似“http://127.0.0.1:9200”这样,我对原本的逻辑进行了一点改造,改成支持一个ip list,依次检测Es ip 是否可用

package elasticdb

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/olivere/elastic"
)

//Elastic es的连接,
type Elastic struct {
	Client *elastic.Client
	host   string
}

//Connect 基础的连接代码
func Connect(ip string) (*Elastic, error) {
    //引入IP
	client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL(ip))
	if err != nil {
		return nil, err
    }
    //Ping 的方式检查是否可用
	_, _, err = client.Ping(ip).Do(context.Background())
	if err != nil {
		return nil, err
    }
    //输出一个struct类型,可以被继承
	es := &Elastic{
		Client: client,
		host:   ip,
	}
	return es, nil
}

//InitES 初始化Es连接
func InitES() (*Elastic, error) {
    //host是一个列表
    host := []string{"http://10.0.6.245:9200","http://10.0.6.246:9200","http://10.0.6.247:9200"}
    //统计host的数量
    Eslistsnum := len(host)
    //如果为零就不继续接下来的逻辑
	if Eslistsnum == 0 {
		return nil, fmt.Errorf("Cluster Not Es Node")
	}
    //创建新的连接
	for i, ip := range host {
		//判断是不是最后一个节点ip
		if (Eslistsnum - 1) != i {
			es, err := Connect(ip)
			//如果连接出错,则跳过
			if err != nil {
				fmt.Println(err)
				continue
			}
            return es, nil
            //如果是最后一个节点
		} else {
            es, err := Connect(ip)
            //输出错误
			if err != nil {
				return nil, err
			}
			return es, nil
		}
	}
	return nil, nil
}

后续我们可以采用继承的方法调用Es的client的连接,这个在后面我就不详细说了,聪明的你,看代码一定能整明白,再整不明白,你就直接上Git拷贝我的代码就得了。

条件查询

以前我写过一个Python的Elasticsearch Sdk,那里面的查询基本都用了query,简单来说,就是你,给Es的api发一个query,es给你返回一个查询结果。这里我会举几个常用的条件查询例子,然后用golang封装一波。
这里我先定义一下数据结构,假设我们的Elasticsearch中,有一个叫做Task的index(索引),其中存储着很多task的运行日志,它们的数据格式如下:

{
    "taskid": "081c255b-936c-11ea-8001-000000000000",
    "starttime": "2020/05/13 18:38:21",
    "endtime": "2020/05/13 18:38:47",
    "name": "cifs01",
    "status": 1,
    "count": 365
}

我们现在要做的就是围绕task这个index和其中的数据做条件查找的例子,我说的很明白了吧?开工了!

查询时间范围/年龄大小的条件查询方法

在业务需求中,我们经常会检索各种各样的数据,其中,范围查找应该是用的比较多的,所以我把它放到了最前面。

type Task struct {
	TaskID    string `json:"taskid"`
	StartTime string `json:"starttime"`
	EndTime   string `json:"endtime"`
	Name      string `json:"name"`
	Status    int    `json:"status"`
	Count     int    `json:"count"`
}
//查找时间范围大于2020/05/13 18:38:21,并且小于2020/05/14 18:38:21的数据
func (Es *Elastic) FindTime() {
    var typ Task
    boolQ := elastic.NewBoolQuery()
    //生成查询语句,筛选starttime字段,查找大于2020/05/13 18:38:21,并且小于2020/05/14 18:38:21的数据
    boolQ.Filter(elastic.NewRangeQuery("starttime").Gte("2020/05/13 18:38:21"), elastic.NewRangeQuery("starttime").Lte("2020/05/14 18:38:21"))
    res, _ := Es.Client.Search("task").Type("doc").Query(boolQ).Do(context.Background())
        //从搜索结果中取数据的方法
        for _, item := range res.Each(reflect.TypeOf(typ)) {
            if t, ok := item.(Task); ok {
                fmt.Println(t)
            }
        }
}

查询包含关键字的查询方法

我们经常遇到那种,搜那么一两个字,让你展示所有包含这一两个字的结果,就像百度,你搜个"开发",就能搜出来例如"软件开发","硬件开发"等。接下来咱们也实现一个这个功能

//查找包含"cifs"的所有数据
func (Es *Elastic) FindKeyword() {
    //因为不确定cifs如何出现,可能是cifs01,也可能是01cifs,所以采用这种方法
    keyword := "cifs"
    keys := fmt.Sprintf("name:*%s*", keyword)
    boolQ.Filter(elastic.NewQueryStringQuery(keys))
     res, _ := Es.Client.Search("task").Type("doc").Query(boolQ).Do(context.Background())
        //从搜索结果中取数据的方法
        for _, item := range res.Each(reflect.TypeOf(typ)) {
            if t, ok := item.(Task); ok {
                fmt.Println(t)
            }
        }
}

多条件查询

如果说我们现在不仅仅需要找到符合时间的,也需要找到符合关键字的查询,那么就需要在查询条件上做文章。

func (Es *Elastic) FindAll() {
    //因为不确定cifs如何出现,可能是cifs01,也可能是01cifs,所以采用这种方法
    keyword := "cifs"
    keys := fmt.Sprintf("name:*%s*", keyword)
    boolQ.Filter(elastic.NewRangeQuery("starttime").Gte("2020/05/13 18:38:21"), elastic.NewRangeQuery("starttime").Lte("2020/05/14 18:38:21"), elastic.NewQueryStringQuery(keys))
	res, err := Es.Client.Search("task").Type("doc").Query(boolQ).Do(context.Background())
        //从搜索结果中取数据的方法
        for _, item := range res.Each(reflect.TypeOf(typ)) {
            if t, ok := item.(Task); ok {
                fmt.Println(t)
            }
        }
}

统计数量/多条件统计数量

有些时候我们需要去统计符合查询条件的结果数量,做统计用,这里也有直接可用的Sdk

func (Es *Elastic) GetTaskLogCount() (int, error) {
	boolQ := elastic.NewBoolQuery()
	boolQ.Filter(elastic.NewRangeQuery("starttime").Gte("2020/05/13 18:38:21"), elastic.NewRangeQuery("starttime").Lte("2020/05/14 18:38:21"))
	//统计count
	count, err := Es.Client.Count("task").Type("doc").Query(boolQ).Do(context.Background())
	if err != nil {
		return 0, nil
	}
	return int(count), nil
}

总结

我这边完成了几个查询/导入的基础功能,当然,我的代码大部分都放置在了github当中
放置在: https://github.com/Alexanderklau/Go_poject/tree/master/Go-Elasticdb/Elasticsearch_sdk
最近项目比较忙,我打算月中写一篇我开发的时候使用的一些Go特性,或者高级用法。如果喜欢的话麻烦Star我!最近压力颇大,想要换一个地方生活,所以也要准备离开了。如果大家有什么问题,可以直接给我提问,我看到了就会帮助大家的。

posted on 2020-05-14 12:25  Yemilice  阅读(4548)  评论(2编辑  收藏  举报