前言

• 由于本人一直从事Java方面研发，对Java也是尤其热爱，ES官方提供了Java的两种访问API的方式如下，当然，我选择了Java API方式，因此我也开始了API踩坑之路（因为这个SDK文档看起来让人头痛，但是当我一步步理解深入的时候也发现挺简单的）：
• Java API [5.5] — other versions
• Java REST Client [5.5] — other versions

      注（es官方api文档）：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

• 相关文章：

         Elasticsearch 5.5 入门必会（一）

一、Java项目构建

• 客户端调用Maven依赖，客户端我配置的是slf4j+log4j2，配置太多就不贴上来了

  <dependency> 	<groupId>org.elasticsearch</groupId> 	<artifactId>elasticsearch</artifactId> 	<version>5.5.1</version> </dependency> <!-- 这个一定要引入，这是使用transport的jar --> <dependency> 	<groupId>org.elasticsearch.client</groupId> 	<artifactId>transport</artifactId> 	<version>5.5.1</version> </dependency> <!-- es 的jar 对guava有依赖 --> <dependency> 	<groupId>com.google.guava</groupId> 	<artifactId>guava</artifactId> 	<version>18.0</version> </dependency>

   

• Java连接ES 节点代码如下

   Settings settings = Settings.builder()                     //集群名称 					.put("cluster.name", "onesearch")                     //自动嗅探 					.put("client.transport.sniff", true) 					.put("discovery.type", "zen") 					.put("discovery.zen.minimum_master_nodes", 1) 					.put("discovery.zen.ping_timeout", "500ms") 					.put("discovery.initial_state_timeout", "500ms") 					.build(); Client client = new PreBuiltTransportClient(settings) 					.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(ip), 9300));

  启动程序不报错就代表您已经成功和ES建立连接。

 二、Java客户端操作索引数据

• 入门时期看官方文档心中会冒出“麻买皮”三个字，因为官方文档有时候给你一个冷不丁的例子，有时候干脆贴除了Rest方式的JSON代码，万只草泥马没有在奔跑，正在疯狂吃草，Java API方式实际上也是拼装了JSON字符串，然后通过netty去和ES通信，对比http的方式访问的话SDK可以自动嗅探节点还是不错的，一个节点挂了还能用另外一个，http因为制定了单个IP，所以没有这个优势

实例一：我怎样写数据到ES里面去

/** * ES的基本类型可以去官网查看 * 如果您使用map的方式去写入数据并且创建索引，es会自动根据map的value数据类型来自动转换 * 比如age是int，es里面使用有integer，不赘述 * 使用map有个大缺陷(除非自己封装对象保存),当你保存java.util.Date类型进去的时候ES会全部转成UTC来保存 * 这个只能通过后面的api方式定义索引field的一些属性来指定才行 **/ @Test public void createData() { 	Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); 	// map.put("name", "Smith Wang"); 	map.put("name", "Smith Chen"); 	// map.put("age", 20); 	map.put("age", 5); 	// map.put("interests", new String[]{"sports","film"}); 	map.put("interests", new String[] { "reading", "film" }); 	// map.put("about", "I love to go rock music"); 	map.put("about", "I love to go rock climbing");  	IndexResponse response = client.prepareIndex("megacorp", "employee", UUID.randomUUID().toString()) 			.setSource(map).get(); 	System.out.println("写入数据结果=" + response.status().getStatus() + "！id=" + response.getId()); }

•  说明：prepareIndex第一个参数是 index(索引) ，第二个是type(类型)，第三个是记录ID（不推荐使用UUID，后面会说）

    然后在基本查询里面就可以查到你刚刚插入的数据了

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实例二：我怎样从ES中根据字段来查询数据（其实我的实例都是根据Elasticsearch权威指南上翻译过来的，因为书中全部都是rest方式，不是Java api方式）

/**  * match使用，会被分词查询  */ @Test public void match() { 	SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch("megacorp").setTypes("employee") 			.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("about", "rock climbing")); 	System.out.println(requestBuilder.toString());  	SearchResponse response = requestBuilder.execute().actionGet();  	System.out.println(response.status()); 	if (response.status().getStatus() == 200) { 		for (SearchHit hits : response.getHits().getHits()) { 			System.out.println(hits.getSourceAsString()); 		} 	} }

OK，这些都是最基本的操作了！看似没有难度

三、通过Java API编写复杂的查询语句

• match phrase短语精准匹配

	/** 	 * matchphrase使用，短语精准匹配      * 不使用matchPhraseQuery会导致 rock climbing被拆分查询 	 */ 	@Test 	public void matchPhrase() { 		SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch("megacorp").setTypes("employee") 				.setQuery(QueryBuilders.matchPhraseQuery("about", "rock climbing")); 		System.out.println(requestBuilder.toString());  		SearchResponse response = requestBuilder.execute().actionGet(); 		System.out.println(response.status()); 		if (response.status().getStatus() == 200) { 			for (SearchHit hits : response.getHits().getHits()) { 				System.out.println(hits.getSourceAsString()); 			} 		} 	}

• 高亮显示

@Test public void highlight() { 	HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder(); 	// highlightBuilder.preTags(FragmentSettings.prefix);//设置前缀 	// highlightBuilder.postTags(FragmentSettings.subfix);//设置后缀 	highlightBuilder.field("about"); 	// highlightBuilder.fragmenter(FragmentSettings.SPAN) 	// .fragmentSize(FragmentSettings.HIGHLIGHT_MAX_WORDS).numOfFragments(5); 	SearchRequestBuilder requestBuilder = client.prepareSearch("megacorp").setTypes("employee") 			.setQuery(QueryBuilders.matchPhraseQuery("about", "rock climbing")).highlighter(highlightBuilder); 	System.out.println(requestBuilder.toString());  	SearchResponse response = requestBuilder.execute().actionGet();  	System.out.println(response.status()); 	if (response.status().getStatus() == 200) { 		for (SearchHit hits : response.getHits().getHits()) { 			System.out.println(hits.getSourceAsString()); 			// 这里使用hight field来覆盖source里面的字段即可 			System.out.println(hits.getHighlightFields()); 		} 	}  }

• 关系型数据的GROUP BY 方式查询

@Test public void aggregation() { 	SearchRequestBuilder searchBuilder = client.prepareSearch("megacorp").setTypes("employee") 			.addAggregation(AggregationBuilders.terms("by_interests").field("interests") 					.subAggregation(AggregationBuilders.terms("by_age").field("age")).size(10)); 	System.out.println(searchBuilder.toString()); 	SearchResponse response = searchBuilder.execute().actionGet();  	if (response.status().getStatus() == 200) { 		for (SearchHit hits : response.getHits().getHits()) { 			System.out.println(hits.getSourceAsString()); 		} 	} 	StringTerms terms = response.getAggregations().get("by_interests"); 	for (StringTerms.Bucket bucket : terms.getBuckets()) { 		System.out.println("-interest:" + bucket.getKey() + "," + bucket.getDocCount()); 		if (bucket.getAggregations() != null && bucket.getAggregations().get("by_age") != null) { 			LongTerms ageTerms = bucket.getAggregations().get("by_age"); 			for (LongTerms.Bucket bucket2 : ageTerms.getBuckets()) { 				System.out.println("--------by age:" + bucket2.getKey() + "," + bucket2.getDocCount()); 			} 		} 	} } 

• GROUP BY 的同时求平均值（求和等）

/** 	 * 聚合类+求平均年龄      * 求和使用AggregationBuilders.sum      * 注意AggregationBuilders.terms("by_interests") by_interests是分组的一个key，返回结果时你根据key反      * 过来取值即可 	 */ 	@Test 	public void aggregationAvg() { 		SearchRequestBuilder searchBuilder = client.prepareSearch("megacorp").setTypes("employee") 				.addAggregation(AggregationBuilders.terms("by_interests").field("interests") 						.subAggregation(AggregationBuilders.avg("avg_age").field("age")).size(10)); 		System.out.println(searchBuilder.toString()); 		SearchResponse response = searchBuilder.execute().actionGet(); 		if (response.status().getStatus() == 200) { 			for (SearchHit hits : response.getHits().getHits()) { 				System.out.println(hits.getSourceAsString()); 			} 		}  		StringTerms terms = response.getAggregations().get("by_interests"); 		for (StringTerms.Bucket bucket : terms.getBuckets()) { 			System.out.println("-interest:" + bucket.getKey() + "," + bucket.getDocCount() + ","); 			InternalAvg agg = bucket.getAggregations().get("avg_age"); 			System.out.println("---------avg age:" + agg.value() + ",count=" + agg.getValueAsString()); 		} 	}

四、通过Java API进行索引操作

• 下面是官方给出的创建索引，并且指定字段类型的操作，这里很“麻买皮”

	@Test 	public void createIndexInfo() { 		client.admin().indices().prepareCreate("megacorp") 				.setSettings(Settings.builder().put("index.number_of_shards", 4).put("index.number_of_replicas", 1)) 				.addMapping("employee", 						"{\n" + "  \"properties\": {\n" + "    \"age\": {\n" + "      \"type\": \"integer\"\n" 								+ "    },\n" + "    \"name\": {\n" + "      \"type\": \"text\"\n" + "    },\n" 								+ "    \"interests\": {\n" + "      \"type\": \"text\",\n" 								+ "      \"fielddata\": true\n" + "    },\n" + "    \"about\": {\n" 								+ "      \"type\": \"text\"\n" + "    }\n" + "  }\n" + "}", 						XContentType.JSON) 				.get(); 	}

• 当然，官方也给出了一个比较优雅的解决方案（XContentBuilder），如下

XContentBuilder mapping = JsonXContent.contentBuilder() .startObject() 	.startObject("productIndex") 		.startObject("properties") 			.startObject("title").field("type", "string").field("store", "yes").endObject() 			.startObject("description").field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject() 			.startObject("price").field("type", "double").endObject() 			.startObject("onSale").field("type", "boolean").endObject() 			.startObject("type").field("type", "integer").endObject() 			.startObject("createDate").field("type", "date").endObject() 		.endObject() 	.endObject() .endObject();   相当于：  { 	{ 		"productIndex":{ 			"properties": { 				"title":{ 					"type":"string", 					"store":"yes" 				} 			},             .. 		} 	} }

总的来说，这种解决方式会比拼接字符串好一点，不会感觉很low

• 完整的API方式创建索引（这里麻烦凑合看下，因为我做了一个从关系数据库抽取数据写到ES的完整操作），看一下重点关注代码行即可，我其实做了XML相关的改造，将数据库字段映射成ES字段操作，您先关注简单的创建流程

@Test 	public void createIndexWithXML() throws Exception {         //重点关注代码行 		IndicesExistsRequestBuilder indices = client.admin().indices().prepareExists("test"); 		List<SqlMappingConfig> mappingList = ElasticXMLReader.getSearchInfoList(); 		//重点关注代码行 		if(!indices.execute().actionGet().isExists()) {             //重点关注代码行 			XContentBuilder builder = JsonXContent.contentBuilder(); 			builder.startObject().startObject("properties"); 			SqlMappingConfig mapping = mappingList.get(0); 			for(Column column : mapping.getSearchInfo().getColumns()) { 				builder.startObject(column.getAttriMap().get("index-column")); 					for(Entry<String, String> entry : column.getAttriMap().entrySet()) { 						if(!entry.getKey().equals("index-column") &&  !entry.getKey().equals("sql-column")) { 							builder.field(entry.getKey().equals("data-type")?"type":entry.getKey(), entry.getValue()); 						} 					} 				builder.endObject(); 			} 			builder.endObject().endObject();              //重点关注代码行 			PutMappingRequest mappingRequest = Requests.putMappingRequest(mapping.getSearchInfo().getIndex()).type(mapping.getSearchInfo().getType()); 			mappingRequest.source(builder); 			             //重点关注代码行 			CreateIndexResponse response = client.admin().indices().prepareCreate(mapping.getSearchInfo().getIndex()) 					.setSettings(Settings.builder().put("index.number_of_shards", 8).put("index.number_of_replicas", 1)) 					.addMapping(mapping.getSearchInfo().getType(), mappingRequest.source(),XContentType.JSON).execute().actionGet(); 			 			System.out.println(response.isAcknowledged()); 		} 	}

最后

     很多人有洁癖，喜欢用纯SDK代码方式来操作API，我也踩了无数的坑，上面的代码都是我一步步试出来的，之前加了一个es的学习群，但是不知道是不是我问的问题太简单了，在里面问问题都没有人指导，后来很遗憾的退出了那个群。不过很感谢那个群，我学到了一个东西，就是Elasticsearch-sql工具，这个工具支持关系型数据库的语句转 es的查询参数，很方便! 通过生成的json参数，可以反过来照抄来写Java代码（虽然很别扭，但是已经很不错了）

     后面我会写一篇关于关系型数据库的查询语句 变成 ES Java代码的样例出来，还请关注