开发一个微信小程序多少钱,seo的方式包括,厂房网行业门户网站建设策划方案ppt,宁波网络公司选哪家文章目录 背景在ES中增加数据新建索引删除索引 在ES中查询数据查询数据总数量 项目具体使用#xff08;实战#xff09;引入依赖方式一#xff1a;使用配置类连接对应的es服务器创建配置类编写业务逻辑----根据关键字查询相关的聊天内容在ES中插入数据 总结提升 背景
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最近需要做一个有关查询聊天记录的功能通过资料了解到使用ES可以方便我们快速查询内容。自己进行ES框架的搭建感兴趣的可以看博客进行学习https://blog.csdn.net/weixin_45309155/article/details/132686375?spm1001.2014.3001.5501 ES搭建好之后就是应用了下面就先总结一下关于最近在项目中的应用。
在ES中增加数据
因为在要在项目中进行增加数据。查阅资料需要有索引。所以要先进行索引的创建。这部分是先在postman中调用接口进行创建索引。
新建索引
在postman中使用接口
http://116.XXXXXX:9200/chatIP地址端口号你需要创建的索引名称。请求类型为put 如果创建成功之后就会显示如下代码
{acknowledged: true,shards_acknowledged: true,index: chat
}删除索引
在postman中使用接口
http://116.XXXXXX:9200/chatP地址端口号你需要删除的索引名称。请求类型为delete 如果删除成功会显示代码
{acknowledged: true
}这里需要注意的是当你删除索引的时候如果该索引下有数据内容的话会把对应的数据进行删除。
在ES中查询数据
在postman中使用接口
http://116.XXXXX:9200/chat/_search如果有内容就可以看到相应插入的数据
查询数据总数量
在postman中使用接口
http://116.XXXXX:9200/chat/_count请求类型为get 请求体为
{query: {match_all: {}}
}如果有数据的话会显示数据的总数
项目具体使用实战
引入依赖
dependencygroupIdorg.elasticsearch.client/groupIdartifactIdelasticsearch-rest-high-level-client/artifactIdversion${elasticsearch.version}/version/dependencydependencygroupIdorg.elasticsearch/groupIdartifactIdelasticsearch/artifactIdversion${elasticsearch.version}/version/dependencydependencygroupIdorg.elasticsearch.client/groupIdartifactIdelasticsearch-rest-client-sniffer/artifactIdversion${elasticsearch.version}/version/dependency方式一使用配置类连接对应的es服务器
创建配置类
Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {Beanpublic RestClientBuilder restClientBuilder() {RestHighLevelClient restHighLevelClient new RestHighLevelClient (RestClient.builder(new HttpHost(ES的ip地址,9200,http)));return client;}
}
编写业务逻辑----根据关键字查询相关的聊天内容
这里需要入参需要查询的关键字keyword
public ListMapString, Object search(String userId,String fileName, String keyword) throws IOException {ArrayListMapString, Object resultList new ArrayList();try {if (userId.isEmpty()||fileName.isEmpty()||keyword.isEmpty()){throw new Exception();}// 构建查询条件BoolQueryBuilder boolQueryBuilder QueryBuilders.boolQuery();// 匹配receiver或sender为userId的文档boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.termQuery(receiver, userId));boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.termQuery(sender, userId));// 部分匹配content字段的关键字MatchQueryBuilder contentQueryBuilder QueryBuilders.matchQuery(fileName, keyword);boolQueryBuilder.must(contentQueryBuilder);// 创建搜索请求chat为索引值SearchRequest searchRequest new SearchRequest(chat);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);searchRequest.source(searchSourceBuilder);// 执行搜索SearchResponse searchResponse restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);// 解析结果for (SearchHit documentFields : searchResponse.getHits().getHits()) {MapString, Object sourceAsMap documentFields.getSourceAsMap();Object receiver sourceAsMap.get(receiver);Object sender sourceAsMap.get(sender);if ((receiver ! null receiver.toString().equals(userId)) || (sender ! null sender.toString().equals(userId))) {resultList.add(sourceAsMap);}}return resultList;}catch (Exception e){e.printStackTrace();}return resultList;}在ES中插入数据
public Boolean parseContent() throws IOException {ListSendMessagePojo list queryContent();//需要插入的内容BulkRequest bulkRequest new BulkRequest();for (int i 0; i list.size(); i) {bulkRequest.add(new IndexRequest(chat).source(JSONObject.toJSONString(list.get(i)), XContentType.JSON));}try {BulkResponse bulk restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);return !bulk.hasFailures();}catch (Exception e){e.printStackTrace();}return null;}插入到es时不需要提前定义列名当你什么实体的类型的值时就可以直接按照你的实体名称进行存储。
上面两段业务代码可以根据自己的业务代码进行修改调整。
总结提升
Elasticsearch (ES) 是一个分布式搜索和分析引擎它具有强大的实时数据处理能力。以下是关于ES增加和删除业务场景的总结旨在提升您对ES的理解。
ES的增加业务场景
数据索引和搜索 ES的主要用途之一是将数据索引到Elasticsearch集群中并使用其强大的搜索功能来查询和检索数据。以下是一些使用ES进行数据索引和搜索的业务场景
电子商务网站将商品信息索引并快速搜索实现商品的全文搜索、过滤和排序。 新闻网站将新闻文章索引到ES中通过关键字搜索、相关性排序等功能提供高效的全文搜索服务。 日志分析将日志数据索引到ES利用其强大的搜索和聚合功能来实时分析和监控系统日志。 社交媒体分析将社交媒体数据索引到ES通过搜索和聚合功能来分析用户行为、趋势和情感分析等。 2. 实时数据处理 ES对实时数据处理的支持使其成为处理大规模实时数据流的理想选择。以下是一些使用ES进行实时数据处理的业务场景
监控和告警系统将实时产生的监控指标和日志数据索引到ES中通过实时搜索和聚合功能进行告警和异常检测。 实时日志分析将实时产生的日志数据索引到ES中通过搜索和聚合功能快速分析应用程序或系统的实时日志。 事件处理和通知将实时事件索引到ES中通过实时搜索和推送功能来处理事件并发送通知。 3. 数据聚合和分析 ES提供了强大的聚合和分析功能可以对大规模数据集进行高效的数据挖掘和分析。以下是一些使用ES进行数据聚合和分析的业务场景
业务智能报表利用ES的聚合功能对大规模数据进行聚合和汇总生成业务智能报表和可视化图表。 用户行为分析通过对用户行为数据的聚合和分析提取用户喜好、兴趣和行为模式等信息用于个性化推荐和营销策略。 数据探索和发现通过搜索和聚合功能对数据集进行探索和发现挖掘数据中的潜在模式、关联性和趋势。 ES的删除业务场景
数据清理和过期数据删除 由于ES的索引是基于倒排索引的对于长时间未更新的数据可能会占用不必要的磁盘空间和内存资源。以下是一些使用ES进行数据清理和过期数据删除的业务场景
日志数据清理定期删除旧的日志数据以保持ES集群的性能和存储效率。 缓存数据刷新根据数据的过期时间在ES中实现缓存数据的自动刷新和删除。 2. 数据保护和隐私合规 根据隐私法规和合规要求需要定期删除或销毁某些类型的数据。以下是一些使用ES进行数据保护和隐私合规的业务场景
用户数据删除根据用户的请求或特定时间段删除包含敏感信息的用户数据。 合规数据保留根据法律法规的要求对特定类型的数据进行保留期限管理和数据销毁操作。 总结来说ES的增加和删除功能可以应用于各种业务场景包括数据索引和搜索、实时数据处理、数据聚合和分析以及数据清理和隐私合规。通过充分利用ES的功能可以提升数据的可发现性、实时性和分析能力从而为业务带来更大的价值。
