初识elasticsearch
1.1.了解ES
1.1.1.elasticsearch的作用
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
例如：
在GitHub搜索代码
在电商网站搜索商品
在百度搜索答案
在打车软件搜索附近的车
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：
而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。
elasticsearch底层是基于lucene来实现的。
Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。
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2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
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2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。
什么是elasticsearch？
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一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能
什么是elastic stack（ELK）？
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是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch
什么是Lucene？
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是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API
倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。
1.2.1.正向索引
那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：
但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：
1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"
2）逐行获取数据，比如id为1的数据
3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件
4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1
逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。
1.2.2.倒排索引
倒排索引中有两个非常重要的概念：
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文档（
Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息 -
词条（
Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条
创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：
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将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
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创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
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因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引
如图：
1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。
2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。
3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。
4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。
如图：
1.2.3.正向和倒排
那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？
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正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
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而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。
是不是恰好反过来了？
那么两者方式的优缺点是什么呢？
正向索引：
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可以给多个字段创建索引
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根据索引字段搜索、排序速度非常快
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缺点：
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根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。
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优点：
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根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
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缺点：
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只能给词条创建索引，而不是字段
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无法根据字段做排序
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1.3.es的一些概念
elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。
1.3.1.文档和字段
elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：
索引（Index），就是相同类型的文档的集合。
例如：
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所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
-
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
-
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；
数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。
1.3.3.mysql与elasticsearch
我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：
| Elasticsearch | 说明 | |
|---|---|---|
| Table | Index | 索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
| Row | Document | 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
| Column | Field | 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） |
| Schema | Mapping | Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） |
| SQL | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD |
并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：
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Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
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Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中，往往是两者结合使用：
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对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
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对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
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两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性
索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。
我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。
2.1.mapping映射属性
mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：
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type：字段数据类型，常见的简单类型有：
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字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
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数值：long、integer、short、byte、double、float、
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布尔：boolean
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日期：date
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对象：object
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index：是否创建索引，默认为true
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analyzer：使用哪种分词器
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properties：该字段的子字段
例如下面的json文档：
{
"age": 21,
"weight": 52.1,
"isMarried": false,
"info": "Java讲师",
"email": "zy@itcast.cn",
"score": [99.1, 99.5, 98.9],
"name": {
"firstName": "云",
"lastName": "赵"
}
}
-
age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
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email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
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score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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name：类型为object，需要定义多个子属性
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name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。
2.2.1.创建索引库和映射
基本语法：
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请求方式：PUT
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请求路径：/索引库名，可以自定义
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请求参数：mapping映射
格式：
PUT /索引库名称 { "mappings": { "properties": { "字段名":{ "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "字段名2":{ "type": "keyword", "index": "false" }, "字段名3":{ "properties": { "子字段": { "type": "keyword" } } }, // ...略 } } }
PUT /heima { "mappings": { "properties": { "info":{ "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "email":{ "type": "keyword", "index": "false" }, "name":{ "properties": { "firstName": { "type": "keyword" } } }, // ... 略 } } }
2.2.2.查询索引库
基本语法：
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请求方式：GET
-
请求路径：/索引库名
-
请求参数：无
格式
GET /索引库名
倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。
虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。
语法说明：
PUT /索引库名/_mapping { "properties": { "新字段名":{ "type": "integer" } } }
索引库操作有哪些？
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创建索引库：PUT /索引库名
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查询索引库：GET /索引库名
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删除索引库：DELETE /索引库名
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添加字段：PUT /索引库名/_mapping
3.1.新增文档
POST /索引库名/_doc/文档id { "字段1": "值1", "字段2": "值2", "字段3": { "子属性1": "值3", "子属性2": "值4" }, // ... }
示例：
POST /heima/_doc/1 { "info": "Java讲师", "email": "zy@ijjgast.cn", "name": { "firstName": "云", "lastName": "赵" } }
删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
示例：
# 根据id删除数据
DELETE /heima/_doc/1
修改有两种方式：
-
全量修改：直接覆盖原来的文档
-
增量修改：修改文档中的部分字段
3.4.1.全量修改
全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：
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根据指定的id删除文档
-
新增一个相同id的文档
注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。
语法：
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
"字段1": "值1",
"字段2": "值2",
// ... 略
}
示例：
PUT /heima/_doc/1 { "info": "Java讲师", "email": "zy@itcast.cn", "name": { "firstName": "云", "lastName": "赵" } }
增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。
POST /{索引库名}/_update/文档id
{
"doc": {
"字段名": "新的值",
}
}
示例：
POST /heima/_update/1 { "doc": { "email": "ZhaoYun@itcast.cn" } }
文档操作有哪些？
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创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
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查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
-
删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
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修改文档：
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全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
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增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}
-
其中的Java Rest Client又包括两种：
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Java Low Level Rest Client
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Java High Level Rest Client
我们这里介绍的是Java HighLevel Rest Client客户端API
4.0.1.导入数据
数据结构如下：
CREATE TABLE `tb_hotel` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id', `name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称；例：7天酒店', `address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址；例：航头路', `price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格；例：329', `score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分；例：45，就是4.5分', `brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌；例：如家', `city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市；例：上海', `star_name` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级，从低到高分别是：1星到5星，1钻到5钻', `business` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈；例：虹桥', `latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '纬度；例：31.2497', `longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '经度；例：120.3925', `pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片；例:/img/1.jpg', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
创建索引库，最关键的是mapping映射，而mapping映射要考虑的信息包括：
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字段名
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字段数据类型
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是否参与搜索
-
是否需要分词
-
如果分词，分词器是什么？
其中：
-
字段名、字段数据类型，可以参考数据表结构的名称和类型
-
是否参与搜索要分析业务来判断，例如图片地址，就无需参与搜索
-
是否分词呢要看内容，内容如果是一个整体就无需分词，反之则要分词
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分词器，我们可以统一使用ik_max_word
来看下酒店数据的索引库结构:
PUT /hotel { "mappings": { "properties": { "id": { "type": "keyword" }, "name":{ "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "copy_to": "all" }, "address":{ "type": "keyword", "index": false }, "price":{ "type": "integer" }, "score":{ "type": "integer" }, "brand":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "city":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "starName":{ "type": "keyword" }, "business":{ "type": "keyword" }, "location":{ "type": "geo_point" }, "pic":{ "type": "keyword", "index": false }, "all":{ "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" } } } }
-
location：地理坐标，里面包含精度、纬度
-
all：一个组合字段，其目的是将多字段的值 利用copy_to合并，提供给用户搜索
地理坐标说明：
copy_to说明：
4.0.4.初始化RestClient
在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。
分为三步：
1）引入es的RestHighLevelClient依赖：
<dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> </dependency>
2）因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：
<properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version> </properties>
初始化的代码如下：
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200") ));
这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：
package cn.itcast.hotel; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; import java.io.IOException; public class HotelIndexTest { private RestHighLevelClient client; @BeforeEach void setUp() { this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200") )); } @AfterEach void tearDown() throws IOException { this.client.close(); } }
4.1.1.代码解读
创建索引库的API如下：
-
1）创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。
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2）添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE，让代码看起来更加优雅。
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3）发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法。
在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下，创建一个类，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" + "}"; }
在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现创建索引：
@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); }
删除索引库的DSL语句非常简单：
DELETE /hotel
-
请求方式从PUT变为DELTE
-
请求路径不变
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无请求参数
所以代码的差异，注意体现在Request对象上。依然是三步走：
-
1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
-
2）准备参数。这里是无参
-
3）发送请求。改用delete方法
在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：
@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); }
判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是：
GET /hotel
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1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
-
2）准备参数。这里是无参
-
3）发送请求。改用exists方法
@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！"); }
JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。
索引库操作的基本步骤：
-
初始化RestHighLevelClient
-
创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
-
准备DSL（ Create时需要，其它是无参）
-
发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete
为了与索引库操作分离，我们再次参加一个测试类，做两件事情：
-
初始化RestHighLevelClient
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我们的酒店数据在数据库，需要利用IHotelService去查询，所以注入这个接口
import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel; import cn.itcast.hotel.service.IHotelService; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import java.io.IOException; import java.util.List; @SpringBootTest public class HotelDocumentTest { @Autowired private IHotelService hotelService; private RestHighLevelClient client; @BeforeEach void setUp() { this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200") )); } @AfterEach void tearDown() throws IOException { this.client.close(); } }
我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。
5.1.1.索引库实体类
数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下：
@TableName("tb_hotel")
public class Hotel {
@TableId(type = IdType.INPUT)
private Long id;
private String name;
private String address;
private Integer price;
private Integer score;
private String brand;
private String city;
private String starName;
private String business;
private String longitude;
private String latitude;
private String pic;
}
-
longitude和latitude需要合并为location
因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合：
import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; @Data @NoArgsConstructor public class HotelDoc { private Long id; private String name; private String address; private Integer price; private Integer score; private String brand; private String city; private String starName; private String business; private String location; private String pic; public HotelDoc(Hotel hotel) { this.id = hotel.getId(); this.name = hotel.getName(); this.address = hotel.getAddress(); this.price = hotel.getPrice(); this.score = hotel.getScore(); this.brand = hotel.getBrand(); this.city = hotel.getCity(); this.starName = hotel.getStarName(); this.business = hotel.getBusiness(); this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude(); this.pic = hotel.getPic(); } }
新增文档的DSL语句如下：
POST /{索引库名}/_doc/1
{
"name": "Jack",
"age": 21
}
对应的java代码如图：
-
1）创建Request对象
-
2）准备请求参数，也就是DSL中的JSON文档
-
3）发送请求
变化的地方在于，这里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了。
-
1）创建Request对象
-
2）准备请求参数，也就是DSL中的JSON文档
-
3）发送请求
变化的地方在于，这里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了。
@Test void testAddDocument() throws IOException { // 1.根据id查询酒店数据 Hotel hotel = hotelService.getById(61083L); // 2.转换为文档类型 HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); // 3.将HotelDoc转json String json = JSON.toJSONString(hotelDoc); // 1.准备Request对象 IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()); // 2.准备Json文档 request.source(json, XContentType.JSON); // 3.发送请求 client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); }
5.2.1.语法说明
查询的DSL语句如下：
GET /hotel/_doc/{id}
非常简单，因此代码大概分两步：
-
准备Request对象
-
发送请求
不过查询的目的是得到结果，解析为HotelDoc，因此难点是结果的解析。完整代码如下：
与之前类似，也是三步走：
-
1）准备Request对象。这次是查询，所以是GetRequest
-
2）发送请求，得到结果。因为是查询，这里调用client.get()方法
-
3）解析结果，就是对JSON做反序列化
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
@Test void testGetDocumentById() throws IOException { // 1.准备Request GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082"); // 2.发送请求，得到响应 GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT); // 3.解析响应结果 String json = response.getSourceAsString(); HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); System.out.println(hotelDoc); }
删除的DSL为是这样的：
DELETE /hotel/_doc/{id}
-
1）准备Request对象，因为是删除，这次是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
-
2）准备参数，无参
-
3）发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
@Test void testDeleteDocument() throws IOException { // 1.准备Request DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083"); // 2.发送请求 client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT); }
5.4.1.语法说明
修改我们讲过两种方式：
-
全量修改：本质是先根据id删除，再新增
-
增量修改：修改文档中的指定字段值
在RestClient的API中，全量修改与新增的API完全一致，判断依据是ID：
-
如果新增时，ID已经存在，则修改
-
如果新增时，ID不存在，则新增
这里不再赘述，我们主要关注增量修改。
代码示例如图：
-
1）准备Request对象。这次是修改，所以是UpdateRequest
-
2）准备参数。也就是JSON文档，里面包含要修改的字段
-
3）更新文档。这里调用client.update()方法
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
@Test void testUpdateDocument() throws IOException { // 1.准备Request UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083"); // 2.准备请求参数 request.doc( "price", "952", "starName", "四钻" ); // 3.发送请求 client.update(request, RequestOptions.DEFAULT); }
案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。
步骤如下：
-
利用mybatis-plus查询酒店数据
-
将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
-
利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档
5.5.1.语法说明
批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。
其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：
-
IndexRequest，也就是新增
-
UpdateRequest，也就是修改
-
DeleteRequest，也就是删除
因此Bulk中添加了多个IndexRequest，就是批量新增功能了。示例：
-
1）创建Request对象。这里是BulkRequest
-
2）准备参数。批处理的参数，就是其它Request对象，这里就是多个IndexRequest
-
3）发起请求。这里是批处理，调用的方法为client.bulk()方法
我们在导入酒店数据时，将上述代码改造成for循环处理即可。
5.5.2.完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：
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@Test void testBulkRequest() throws IOException { // 批量查询酒店数据 List<Hotel> hotels = hotelService.list(); // 1.创建Request BulkRequest request = new BulkRequest(); // 2.准备参数，添加多个新增的Request for (Hotel hotel : hotels) { // 2.1.转换为文档类型HotelDoc HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); // 2.2.创建新增文档的Request对象 request.add(new IndexRequest("hotel") .id(hotelDoc.getId().toString()) .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON)); } // 3.发送请求 client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); }
5.6.小结
文档操作的基本步骤：
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初始化RestHighLevelClient
-
创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
-
准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
-
发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
-
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