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【Elasticsearch】（Java 版）_elasticsearch-java

网友: 技术文档 2025-07-30 12:39:59

Elasticsearch（Java 版）

文章目录

  • Elasticsearch（Java 版）
    • **1. Elasticsearch 简介**
      • **1.1 什么是 Elasticsearch？**
      • **1.2 核心概念**
    • **2. 安装与配置**
      • **2.1 环境要求**
      • **2.2 安装步骤**
        • **Linux/macOS**
        • **Windows**
      • **2.3 验证安装**
      • **2.4 配置参数**
    • **3. Java 客户端操作**
      • **3.1 引入依赖**
      • **3.2 创建客户端**
      • **3.3 索引操作**
        • **创建索引**
        • **删除索引**
      • **3.4 文档操作**
        • **定义文档类**
        • **插入文档**
        • **查询文档**
        • **更新文档**
        • **删除文档**
      • **3.5 批量操作**
    • **4. 搜索与聚合**
      • **4.1 查询 DSL**
        • **简单匹配查询**
        • **复合查询（Bool Query）**
        • **聚合分析**
    • **5. 性能优化**
      • **5.1 分片与副本策略**
      • **5.2 写入优化**
      • **5.3 查询优化**
    • **6. 集群管理**
      • **6.1 查看集群健康状态**
    • **7. 学习资源**

1. Elasticsearch 简介

1.1 什么是 Elasticsearch？

  • 基于 Apache Lucene 的分布式搜索和分析引擎。
  • 支持近实时（NRT）搜索、结构化查询、全文检索、复杂聚合分析。
  • 适用于日志分析、监控系统、电商搜索、大数据分析等场景。

1.2 核心概念

  • 文档（Document）：数据的基本单元（JSON 格式）。
  • 索引（Index）：文档的集合（类似数据库中的表）。
  • 分片（Shard）：索引的横向拆分，支持分布式存储。
  • 副本（Replica）：分片的副本，提供高可用和负载均衡。
  • 节点（Node）：单个 ES 实例，多个节点组成集群（Cluster）。
  • 倒排索引（Inverted Index）：通过词项（Term）快速定位文档的数据结构。

2. 安装与配置

2.1 环境要求

  • JDK 8 或更高版本。
  • 推荐内存：4GB+，磁盘 SSD。

2.2 安装步骤

Linux/macOS
# 下载 Elasticsearchwget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.10.0-linux-x86_64.tar.gztar -xzf elasticsearch-8.10.0-linux-x86_64.tar.gzcd elasticsearch-8.10.0/# 启动单节点集群./bin/elasticsearch
Windows
  1. 下载 ZIP 包并解压。
  2. 运行 bin\\elasticsearch.bat。

2.3 验证安装

访问 http://localhost:9200，返回 JSON 信息即成功：

{ \"name\": \"node-1\", \"cluster_name\": \"elasticsearch\", \"version\": { ... }}

2.4 配置参数

修改 config/elasticsearch.yml：

cluster.name: my-clusternode.name: node-1network.host: 0.0.0.0http.port: 9200discovery.type: single-node # 单节点模式

3. Java 客户端操作

3.1 引入依赖

在 pom.xml 中添加 Elasticsearch Java 客户端和 Jackson 依赖：

<dependency> <groupId>co.elastic.clients</groupId> <artifactId>elasticsearch-java</artifactId> <version>8.10.0</version></dependency><dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>2.15.2</version></dependency>

3.2 创建客户端

import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;import co.elastic.clients.transport.ElasticsearchTransport;import co.elastic.clients.transport.rest_client.RestClientTransport;import org.apache.http.HttpHost;import org.elasticsearch.client.RestClient;public class ElasticsearchExample { public static void main(String[] args) { // 创建低级客户端，连接到本地 Elasticsearch 实例 RestClient restClient = RestClient.builder( new HttpHost(\"localhost\", 9200) // ES 服务器地址和端口 ).build(); // 创建传输层，使用 Jackson 作为 JSON 处理器 ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport( restClient, new JacksonJsonpMapper() ); // 创建 Elasticsearch Java 客户端 ElasticsearchClient client = new ElasticsearchClient(transport); // 后续操作可以使用 client 对象进行 }}

3.3 索引操作

创建索引
// 创建名为 \"products\" 的索引client.indices().create(c -> c.index(\"products\"));System.out.println(\"索引创建成功！\");
删除索引
// 删除名为 \"products\" 的索引client.indices().delete(c -> c.index(\"products\"));System.out.println(\"索引删除成功！\");

3.4 文档操作

定义文档类
public class Product { private String name; private double price; private String category; // 构造函数、Getter 和 Setter 方法 public Product(String name, double price, String category) { this.name = name; this.price = price; this.category = category; } // Getter 和 Setter 方法 public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public double getPrice() { return price; } public void setPrice(double price) { this.price = price; } public String getCategory() { return category; } public void setCategory(String category) { this.category = category; }}
插入文档
// 创建一个 Product 对象Product product = new Product(\"Laptop\", 999.99, \"Electronics\");// 将文档插入到 \"products\" 索引中，ID 为 \"1\"client.index(i -> i .index(\"products\") // 指定索引名称 .id(\"1\")  // 指定文档 ID .document(product) // 指定文档内容);System.out.println(\"文档插入成功！\");
查询文档
// 根据 ID 查询文档GetResponse<Product> response = client.get(g -> g .index(\"products\") // 指定索引名称 .id(\"1\"),  // 指定文档 ID Product.class // 指定返回的文档类型);// 获取查询结果Product product = response.source();if (product != null) { System.out.println(\"查询结果：\" + product.getName() + \", \" + product.getPrice());} else { System.out.println(\"未找到文档！\");}
更新文档
// 更新 ID 为 \"1\" 的文档client.update(u -> u .index(\"products\") // 指定索引名称 .id(\"1\")  // 指定文档 ID .doc(new Product(\"Laptop\", 899.99, \"Electronics\")), // 更新后的文档内容 Product.class // 指定文档类型);System.out.println(\"文档更新成功！\");
删除文档
// 删除 ID 为 \"1\" 的文档client.delete(d -> d .index(\"products\") // 指定索引名称 .id(\"1\")  // 指定文档 ID);System.out.println(\"文档删除成功！\");

3.5 批量操作

// 创建批量请求构建器BulkRequest.Builder br = new BulkRequest.Builder();// 添加第一个文档br.operations(op -> op .index(i -> i .index(\"products\") // 指定索引名称 .id(\"2\")  // 指定文档 ID .document(new Product(\"Phone\", 599.99, \"Electronics\")) // 文档内容 ));// 添加第二个文档br.operations(op -> op .index(i -> i .index(\"products\") // 指定索引名称 .id(\"3\")  // 指定文档 ID .document(new Product(\"Tablet\", 299.99, \"Electronics\")) // 文档内容 ));// 执行批量操作client.bulk(br.build());System.out.println(\"批量操作完成！\");

4. 搜索与聚合

4.1 查询 DSL

简单匹配查询
// 查询 \"products\" 索引中 name 字段包含 \"Laptop\" 的文档SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s .index(\"products\") // 指定索引名称 .query(q -> q // 定义查询条件 .match(m -> m // 匹配查询 .field(\"name\") // 指定字段 .query(\"Laptop\") // 查询值 ) ), Product.class // 指定返回的文档类型);// 输出查询结果for (Hit<Product> hit : response.hits().hits()) { System.out.println(\"查询结果：\" + hit.source().getName());}
复合查询（Bool Query）
// 查询 \"products\" 索引中 category 为 \"Electronics\" 且 price 大于等于 500 的文档SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s .index(\"products\") // 指定索引名称 .query(q -> q // 定义查询条件 .bool(b -> b // 布尔查询 .must(m -> m.match(t -> t.field(\"category\").query(\"Electronics\"))) // 必须匹配的条件 .filter(f -> f.range(r -> r.field(\"price\").gte(JsonData.of(500)))) // 过滤条件 ), Product.class // 指定返回的文档类型);// 输出查询结果for (Hit<Product> hit : response.hits().hits()) { System.out.println(\"查询结果：\" + hit.source().getName() + \", \" + hit.source().getPrice());}
聚合分析
// 对 \"products\" 索引中的 price 字段进行平均值聚合SearchResponse<Product> response = client.search(s -> s .index(\"products\") // 指定索引名称 .aggregations(\"avg_price\", a -> a // 定义聚合 .avg(avg -> avg.field(\"price\")) // 计算 price 字段的平均值 ), Product.class // 指定返回的文档类型);// 获取聚合结果double avgPrice = response.aggregations().get(\"avg_price\").avg().value();System.out.println(\"平均价格：\" + avgPrice);

5. 性能优化

5.1 分片与副本策略

  • 分片数在创建索引后不可修改，需提前规划。
  • 副本数可动态调整：PUT /products/_settings { \"number_of_replicas\": 2 }。

5.2 写入优化

  • 使用批量 API 减少请求次数。
  • 调整 refresh_interval 降低刷新频率。

5.3 查询优化

  • 避免通配符查询（*）。
  • 使用 keyword 类型做精确匹配。

6. 集群管理

6.1 查看集群健康状态

// 获取集群健康状态HealthResponse response = client.cluster().health();System.out.println(\"集群状态：\" + response.status());

7. 学习资源

  • 官方文档: https://www.elastic.co/guide
  • 书籍: 《Elasticsearch 权威指南》
  • 在线课程: Udemy 或 Coursera 上的 Elasticsearch 专项课程

通过本文档，您可以系统掌握 Elasticsearch 的核心功能与 Java 客户端操作。建议结合实际项目需求，进一步练习和优化代码。

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