关于golang:goElasticSearch实战篇二

前言

哈喽，everybody，这是go-elastic学习系列教程第二篇文章。上一篇咱们学习了ElasticSearch根底，如果还不懂根底的，能够先看一看上一篇文章，传送门。这一篇咱们开始实战，写了一个小demo，带你们轻松入门ElasticSearch实战开发，再也不必放心es局部的需要开发了。代码已上传github,可自行下载学习。如果能给一个小星星就好啦。好啦，废话不多说，间接开始吧。

github地址：https://github.com/asong2020/…

背景

在开始之前，我先来介绍一下我这个样例的性能：

增加用户信息
更新用户信息
删除用户信息
依据电话查问指定用户
依据昵称、身份、籍贯查问相干用户（查找类似昵称的用户列表、身份雷同的用户列表、同城的用户列表）

1. 创立客户端

在进行开发之前，咱们须要下载一个Es依赖库。

$  go get -u github.com/olivere/elastic/v7

下载好了依赖库，上面咱们开始编写代码，首先咱们须要创立一个client，用于操作ES，先看代码，而后在进行解说：

func NewEsClient(conf *config.ServerConfig) *elastic.Client {
    url := fmt.Sprintf("http://%s:%d", conf.Elastic.Host, conf.Elastic.Port)
    client, err := elastic.NewClient(
        //elastic 服务地址
        elastic.SetURL(url),
        // 设置谬误日志输入
        elastic.SetErrorLog(log.New(os.Stderr, "ELASTIC ", log.LstdFlags)),
        // 设置info日志输入
        elastic.SetInfoLog(log.New(os.Stdout, "", log.LstdFlags)))
    if err != nil {
        log.Fatalln("Failed to create elastic client")
    }
    return client
}

这里创立client是应用的NewClient这个办法进行实现的，在创立时，能够提供ES连贯参数。下面列举的不全，上面给大家介绍一下。

elastic.SetURL(url)用来设置ES服务地址，如果是本地，就是127.0.0.1:9200。反对多个地址，用逗号分隔即可。
elastic.SetBasicAuth("user", "secret")这个是基于http base auth 验证机制的账号密码。
elastic.SetGzip(true)启动gzip压缩
elastic.SetHealthcheckInterval(10*time.Second)用来设置监控查看工夫距离
elastic.SetMaxRetries(5)设置申请失败最大重试次数，v7版本当前已被弃用
elastic.SetSniff(false)容许指定弹性是否应该定期检查集群（默认为true）
elastic.SetErrorLog(log.New(os.Stderr, "ELASTIC ", log.LstdFlags)) 设置谬误日志输入
elastic.SetInfoLog(log.New(os.Stdout, "", log.LstdFlags)) 设置info日志输入

这面这些参数依据本人的应用进行抉择。

2. 创立index及mapping

上一步，咱们创立了client，接下来咱们就要创立对应的索引以及mapping。依据开始介绍的性能，咱们来设计咱们的mapping构造：

mappingTpl = `{
    "mappings":{
        "properties":{
            "id":                 { "type": "long" },
            "username":         { "type": "keyword" },
            "nickname":            { "type": "text" },
            "phone":            { "type": "keyword" },
            "age":                { "type": "long" },
            "ancestral":        { "type": "text" },
            "identity":         { "type": "text" },
            "update_time":        { "type": "long" },
            "create_time":        { "type": "long" }
            }
        }
    }`

索引设计为：index =asong_golang_dream 。

设计好了index及mapping后，咱们开始编写代码进行创立：

func NewUserES(client *elastic.Client) *UserES {
    index := fmt.Sprintf("%s_%s", author, project)
    userEs := &UserES{
        client:  client,
        index:   index,
        mapping: mappingTpl,
    }

    userEs.init()

    return userEs
}

func (es *UserES) init() {
    ctx := context.Background()

    exists, err := es.client.IndexExists(es.index).Do(ctx)
    if err != nil {
        fmt.Printf("userEs init exist failed err is %s\n", err)
        return
    }

    if !exists {
        _, err := es.client.CreateIndex(es.index).Body(es.mapping).Do(ctx)
        if err != nil {
            fmt.Printf("userEs init failed err is %s\n", err)
            return
        }
    }
}

这里咱们首先判断es中是否曾经存在要创立的索引，不存在，调用CreateIndex进行创立。

3. 批量增加

实现所有筹备工作，咱们接下来就该进行数据的增删改查了。目前该索引下是没有数据，咱们先来学习批量增加，增加一些数据，不便前面的应用。

这里批量增加应用的是bulkAPI，bulkAPI容许在单个步骤中进行屡次create、index，update、delete申请。如果你须要索引一个数据流比方日志事件，它能够排队和索引数百或数千批次。bulk 与其余的申请体格式稍有不同，如下所示：

{ action: { metadata }}\n
{ request body        }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body        }\n
...

这种格局相似一个无效的单行 JSON 文档流，它通过换行符(\n)连贯到一起。留神两个要点：

每行肯定要以换行符(\n)结尾， 包含最初一行 。这些换行符被用作一个标记，能够无效分隔行。
这些行不能蕴含未本义的换行符，因为他们将会对解析造成烦扰。这意味着这个 JSON 不能应用 pretty 参数打印。

action/metadata 行指定 哪一个文档 做 什么操作 。

action 必须是以下选项之一:

create：如果文档不存在，那么就创立它。

index：创立一个新文档或者替换一个现有的文档。

update：局部更新一个文档

delete：删除一个文档

这里我应用的是index，代码实现如下：

func (es *UserES) BatchAdd(ctx context.Context, user []*model.UserEs) error {
    var err error
    for i := 0; i < esRetryLimit; i++ {
        if err = es.batchAdd(ctx, user); err != nil {
            fmt.Println("batch add failed ", err)
            continue
        }
        return err
    }
    return err
}

func (es *UserES) batchAdd(ctx context.Context, user []*model.UserEs) error {
    req := es.client.Bulk().Index(es.index)
    for _, u := range user {
        u.UpdateTime = uint64(time.Now().UnixNano()) / uint64(time.Millisecond)
        u.CreateTime = uint64(time.Now().UnixNano()) / uint64(time.Millisecond)
        doc := elastic.NewBulkIndexRequest().Id(strconv.FormatUint(u.ID, 10)).Doc(u)
        req.Add(doc)
    }
    if req.NumberOfActions() < 0 {
        return nil
    }
    if _, err := req.Do(ctx); err != nil {
        return err
    }
    return nil
}

写好了代码，接下来咱们就来测试一下，这个程序应用的gin框架，API：http://localhost:8080/api/user/create，运行代码，发送一个申请，测试一下：

$ curl --location --request POST 'http://localhost:8080/api/user/create' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"id": 6,
"username": "asong6",
"nickname": "Golang梦工厂",
"phone": "17897875432",
"age": 20,
"ancestral": "吉林省深圳市",
"identity": "工人"
}'

返回后果：

{
    "code": 0,
    "msg": "success"
}

留神：这里有一个点须要说一下，这里我加了一个for循环是为了做重试机制的，重试机会为3次，超过则返回。

为了确保咱们插入胜利，能够验证一下，发送如下申请：

$ curl --location --request GET 'http://localhost:9200/asong_golang_dream/_search'

4. 批量更新

下面介绍了bulkAPI，批量更新仍然也是采纳的这个办法，action选项为update。实现代码如下：

func (es *UserES) BatchUpdate(ctx context.Context, user []*model.UserEs) error {
    var err error
    for i := 0; i < esRetryLimit; i++ {
        if err = es.batchUpdate(ctx, user); err != nil {
            continue
        }
        return err
    }
    return err
}

func (es *UserES) batchUpdate(ctx context.Context, user []*model.UserEs) error {
    req := es.client.Bulk().Index(es.index)
    for _, u := range user {
        u.UpdateTime = uint64(time.Now().UnixNano()) / uint64(time.Millisecond)
        doc := elastic.NewBulkUpdateRequest().Id(strconv.FormatUint(u.ID, 10)).Doc(u)
        req.Add(doc)
    }

    if req.NumberOfActions() < 0 {
        return nil
    }
    if _, err := req.Do(ctx); err != nil {
        return err
    }
    return nil
}

验证一下：

$ curl --location --request PUT 'http://localhost:8080/api/user/update' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"id": 1,
"username": "asong",
"nickname": "Golang梦工厂",
"phone": "17888889999",
"age": 21,
"ancestral": "吉林省",
"identity": "工人"
}'

后果：

{
    "code": 0,
    "msg": "success"
}

5. 批量删除

批量删除也是采纳的bulkAPI，即action选项为delete。代码实现如下：

func (es *UserES) BatchDel(ctx context.Context, user []*model.UserEs) error {
    var err error
    for i := 0; i < esRetryLimit; i++ {
        if err = es.batchDel(ctx, user); err != nil {
            continue
        }
        return err
    }
    return err
}

func (es *UserES) batchDel(ctx context.Context, user []*model.UserEs) error {
    req := es.client.Bulk().Index(es.index)
    for _, u := range user {
        doc := elastic.NewBulkDeleteRequest().Id(strconv.FormatUint(u.ID, 10))
        req.Add(doc)
    }

    if req.NumberOfActions() < 0 {
        return nil
    }

    if _, err := req.Do(ctx); err != nil {
        return err
    }
    return nil
}

测试一下：

curl --location --request DELETE 'http://localhost:8080/api/user/delete' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"id": 1,
"username": "asong",
"nickname": "Golang梦工厂",
"phone": "17888889999",
"age": 21,
"ancestral": "吉林省",
"identity": "工人"
}'

6. 查问

有了数据，咱们依据条件查问咱们想要的数据了。这里我应用的是bool组合查问，这个查问语法，我在之前的文章也解说过，不懂得能够先看一下这一篇文章：

https://mp.weixin.qq.com/s/mV…。

咱们先看代码吧：

func (r *SearchRequest) ToFilter() *EsSearch {
    var search EsSearch
    if len(r.Nickname) != 0 {
        search.ShouldQuery = append(search.ShouldQuery, elastic.NewMatchQuery("nickname", r.Nickname))
    }
    if len(r.Phone) != 0 {
        search.ShouldQuery = append(search.ShouldQuery, elastic.NewTermsQuery("phone", r.Phone))
    }
    if len(r.Ancestral) != 0 {
        search.ShouldQuery = append(search.ShouldQuery, elastic.NewMatchQuery("ancestral", r.Ancestral))
    }
    if len(r.Identity) != 0 {
        search.ShouldQuery = append(search.ShouldQuery, elastic.NewMatchQuery("identity", r.Identity))
    }

    if search.Sorters == nil {
        search.Sorters = append(search.Sorters, elastic.NewFieldSort("create_time").Desc())
    }

    search.From = (r.Num - 1) * r.Size
    search.Size = r.Size
    return &search
}

func (es *UserES) Search(ctx context.Context, filter *model.EsSearch) ([]*model.UserEs, error) {
    boolQuery := elastic.NewBoolQuery()
    boolQuery.Must(filter.MustQuery...)
    boolQuery.MustNot(filter.MustNotQuery...)
    boolQuery.Should(filter.ShouldQuery...)
    boolQuery.Filter(filter.Filters...)

    // 当should不为空时，保障至多匹配should中的一项
    if len(filter.MustQuery) == 0 && len(filter.MustNotQuery) == 0 && len(filter.ShouldQuery) > 0 {
        boolQuery.MinimumShouldMatch("1")
    }

    service := es.client.Search().Index(es.index).Query(boolQuery).SortBy(filter.Sorters...).From(filter.From).Size(filter.Size)
    resp, err := service.Do(ctx)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    if resp.TotalHits() == 0 {
        return nil, nil
    }
    userES := make([]*model.UserEs, 0)
    for _, e := range resp.Each(reflect.TypeOf(&model.UserEs{})) {
        us := e.(*model.UserEs)
        userES = append(userES, us)
    }
    return userES, nil
}

咱们查问之前进行了条件绑定，这个条件通过API进行设定的，依据条件绑定不同query。phone是具备唯一性的，所以咱们能够采纳准确查问，也就是应用NewTermsQuery进行绑定。Nickname、Identity、Ancestral这些都属于含糊查问，所以咱们能够应用匹配查问，用NewMatchQuery进行绑定·。查问的数据咱们在依据创立工夫进行排序。工夫由近到远进行排序。

代码量不是很多，看一篇就能懂了，我接下来测试一下：

$ curl --location --request POST 'http://localhost:8080/api/user/search' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "nickname": "",
    "phone": "",
    "identity": "",
    "ancestral": "吉林省",
    "num": 1,
    "size":10
}'

这里进行阐明一下，应用json来抉择不同的条件，须要那个条件就填写json就好了。这个测试的查问条件就是查找出籍贯是吉林省的用户列表，通过num、size限度查问数据量，即第一页，数据量为10。

验证后果：

{
    "code": 0,
    "data": [
        {
            "id": 6,
            "username": "asong6",
            "nickname": "Golang梦工厂",
            "phone": "17897875432",
            "age": 20,
            "ancestral": "吉林省吉林市",
            "identity": "工人",
            "update_time": 1599905564941,
            "create_time": 1599905564941
        },
        {
            "id": 2,
            "username": "asong2",
            "nickname": "Golang梦工厂",
            "phone": "17897873456",
            "age": 20,
            "ancestral": "吉林省吉林市",
            "identity": "学生",
            "update_time": 1599905468869,
            "create_time": 1599905468869
        },
        {
            "id": 1,
            "username": "asong1",
            "nickname": "Golang梦工厂",
            "phone": "17897870987",
            "age": 20,
            "ancestral": "吉林省吉林市",
            "identity": "工人",
            "update_time": 1599900090160,
            "create_time": 1599900090160
        }
    ],
    "msg": "success"
}

目前我的数据量没有那么大，所以只有三条数据，你们能够本人测试一下，增加更多的数据进行测试。

6. 批量查问

在一些场景中，咱们须要通过多个ID批量查问文档。es中提供了一个multiGet进行批量查问，不过我这里实现的不是用这个办法。因为用更好的办法能够应用。multiGet批量查问的实现是跟redis的pipeline是一个情理的，缓存所有申请，而后对立进行申请，所以这里只是缩小了IO的应用。所以咱们能够应用更好的办法，应用search查问，它提供了依据id查问的办法，这个办法是一次申请，实现所有的查问，更高效，所以举荐大家应用这个办法进行批量查问。

代码实现如下：

// 依据id 批量获取
func (es *UserES) MGet(ctx context.Context, IDS []uint64) ([]*model.UserEs, error) {
    userES := make([]*model.UserEs, 0, len(IDS))
    idStr := make([]string, 0, len(IDS))
    for _, id := range IDS {
        idStr = append(idStr, strconv.FormatUint(id, 10))
    }
    resp, err := es.client.Search(es.index).Query(
        elastic.NewIdsQuery().Ids(idStr...)).Size(len(IDS)).Do(ctx)

    if err != nil {
        return nil, err
    }

    if resp.TotalHits() == 0 {
        return nil, nil
    }
    for _, e := range resp.Each(reflect.TypeOf(&model.UserEs{})) {
        us := e.(*model.UserEs)
        userES = append(userES, us)
    }
    return userES, nil
}

好啦，写好了代码咱们进行验证一下吧。

$ curl --location --request GET 'http://localhost:8080/api/user/info?id=1,2,3'

验证后果:

{
    "code": 0,
    "data": [
        {
            "id": 1,
            "username": "asong",
            "nickname": "Golang梦工厂",
            "phone": "88889999",
            "age": 18,
            "ancestral": "广东省深圳市",
            "identity": "工人"
        },
        {
            "id": 2,
            "username": "asong1",
            "nickname": "Golang梦工厂",
            "phone": "888809090",
            "age": 20,
            "ancestral": "吉林省吉林市",
            "identity": "学生"
        },
        {
            "id": 3,
            "username": "asong2",
            "nickname": "Golang梦工厂",
            "phone": "88343409090",
            "age": 21,
            "ancestral": "吉林省吉林市",
            "identity": "学生"
        }
    ],
    "msg": "success"
}

总结

这一篇到这里就完结了。本文通过一个代码样例，学习应用go进行eslatic开发，本文没有将所有办法都讲全，只是将咱们日常应用的一些办法整理出来，供大家入门应用，也能够批改一下应用到我的项目中呦，认为我在我的项目中也是这么应用的。如果下面的代码段没有看懂，能够到我的github上下载源代码进行学习，运行整个我的项目，通过api进行测试。如果感觉有用，给个小星星呗！！！

github地址：https://github.com/asong2020/…

结尾给大家发一个小福利吧，最近我在看[微服务架构设计模式]这一本书，讲的很好，本人也收集了一本PDF，有须要的小伙能够到自行下载。获取形式：关注公众号：[Golang梦工厂]，后盾回复：[微服务]，即可获取。

我翻译了一份GIN中文文档，会定期进行保护，有须要的小伙伴后盾回复[gin]即可下载。

我是asong，一名普普通通的程序猿，让我一起缓缓变强吧。我本人建了一个golang交换群，有须要的小伙伴加我vx,我拉你入群。欢送各位的关注，咱们下期见~~~

举荐往期文章：

go-ElasticSearch入门看这一篇就够了(一)
面试官：go中for-range应用过吗？这几个问题你能解释一下起因吗
学会wire依赖注入、cron定时工作其实就这么简略！
据说你还不会jwt和swagger-饭我都不吃了带着实际我的项目我就来了
把握这些Go语言个性，你的程度将进步N个品位(二)
go实现多人聊天室，在这里你想聊什么都能够的啦！！！
grpc实际-学会grpc就是这么简略
go规范库rpc实际
2020最新Gin框架中文文档 asong又捡起来了英语，用心翻译
基于gin的几种热加载形式
boss: 这小子还不会应用validator库进行数据校验，开了～～～

关于golang:goElasticSearch实战篇二

前言

背景

1. 创立客户端

2. 创立index及mapping

3. 批量增加

4. 批量更新

5. 批量删除

6. 查问

6. 批量查问

总结

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1. 创立客户端

2. 创立index及mapping

3. 批量增加

4. 批量更新

5. 批量删除

6. 查问

6. 批量查问

总结

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