前言
哈喽，everybody，这是go-elastic学习系列教程第二篇文章。上一篇我们学习了ElasticSearch基础，如果还不懂基础的，可以先看一看上一篇文章，传送门。这一篇我们开始实战，写了一个小demo，带你们轻松入门ElasticSearch实战开发，再也不用担心es部分的需求开发了。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，直接开始吧。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功能：
- 添加用户信息
- 更新用户信息
- 删除用户信息
- 根据电话查询指定用户
- 根据昵称、身份、籍贯查询相关用户（查找相似昵称的用户列表、身份相同的用户列表、同城的用户列表）
1. 创建客户端
在进行开发之前，我们需要下载一个Es依赖库。
$ go get -u github.com/olivere/elastic/v7下载好了依赖库，下面我们开始编写代码，首先我们需要创建一个client，用于操作ES，先看代码，然后在进行讲解：
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),
// 设置错误日志输出
elastic.SetErrorLog(log.New(os.Stderr, "ELASTIC ", log.LstdFlags)),
// 设置info日志输出
elastic.SetInfoLog(log.New(os.Stdout, "", log.LstdFlags)))
if err != nil {
log.Fatalln("Failed to create elastic client")
}
return client
}这里创建client是使用的NewClient这个方法进行实现的，在创建时，可以提供ES连接参数。上面列举的不全，下面给大家介绍一下。
elastic.SetURL(url)用来设置ES服务地址，如果是本地，就是127.0.0.1:9200。支持多个地址，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)用来设置监控检查时间间隔elastic.SetMaxRetries(5)设置请求失败最大重试次数，v7版本以后已被弃用elastic.SetSniff(false)允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))设置错误日志输出elastic.SetInfoLog(log.New(os.Stdout, "", log.LstdFlags))设置info日志输出
这面这些参数根据自己的使用进行选择。
2. 创建index及mapping
上一步，我们创建了client，接下来我们就要创建对应的索引以及mapping。根据开始介绍的功能，我们来设计我们的mapping结构：
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，我们开始编写代码进行创建：
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
}
}
}这里我们首先判断es中是否已经存在要创建的索引，不存在，调用CreateIndex进行创建。
3. 批量添加
完成一切准备工作，我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，我们先来学习批量添加，添加一些数据，方便后面的使用。
这里批量添加使用的是bulkAPI，bulkAPI允许在单个步骤中进行多次create、index，update、delete请求。如果你需要索引一个数据流比如日志事件，它可以排队和索引数百或数千批次。bulk 与其他的请求体格式稍有不同，如下所示：
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...这种格式类似一个有效的单行 JSON 文档 流 ，它通过换行符(\n)连接到一起。注意两个要点：
- 每行一定要以换行符(
\n)结尾， 包括最后一行 。这些换行符被用作一个标记，可以有效分隔行。 - 这些行不能包含未转义的换行符，因为他们将会对解析造成干扰。这意味着这个 JSON 不 能使用 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，那么就创建它。
index：创建一个新文档或者替换一个现有的文档。
update：部分更新一个文档
delete：删除一个文档
这里我使用的是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，接下来我们就来测试一下，这个程序使用的gin框架，API：http://localhost:8080/api/user/create，运行代码，发送一个请求，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"
}'返回结果：
{
"code": 0,
"msg": "success"
}注意：这里有一个点需要说一下，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。
为了确保我们插入成功，可以验证一下，发送如下请求：
$ curl --location --request GET 'http://localhost:9200/asong_golang_dream/_search'4. 批量更新
上面介绍了bulkAPI，批量更新依然也是采用的这个方法，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"
}'结果：
{
"code": 0,
"msg": "success"
}5. 批量删除
批量删除也是采用的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. 查询
有了数据，我们根据条件查询我们想要的数据了。这里我使用的是bool组合查询，这个查询语法，我在之前的文章也讲解过，不懂得可以先看一下这一篇文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/mV...。
我们先看代码吧：
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，保证至少匹配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
}我们查询之前进行了条件绑定，这个条件通过API进行设定的，根据条件绑定不同query。phone是具有唯一性的，所以我们可以采用精确查询，也就是使用NewTermsQuery进行绑定。Nickname、Identity、Ancestral这些都属于模糊查询，所以我们可以使用匹配查询，用NewMatchQuery进行绑定·。查询的数据我们在根据创建时间进行排序。时间由近到远进行排序。
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
}'这里进行说明一下，使用json来选择不同的条件，需要那个条件就填写json就好了。这个测试的查询条件就是查找出籍贯是吉林省的用户列表，通过num、size限制查询数据量，即第一页，数据量为10。
验证结果：
{
"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，你们可以自己测试一下，添加更多的数据进行测试。
6. 批量查询
在一些场景中，我们需要通过多个ID批量查询文档。es中提供了一个multiGet进行批量查询，不过我这里实现的不是用这个方法。因为用更好的方法可以使用。multiGet批量查询的实现是跟redis的pipeline是一个道理的，缓存所有请求，然后统一进行请求，所以这里只是减少了IO的使用。所以我们可以使用更好的方法，使用search查询，它提供了根据id查询的方法，这个方法是一次请求，完成所有的查询，更高效，所以推荐大家使用这个方法进行批量查询。
代码实现如下：
// 根据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，写好了代码我们进行验证一下吧。
$ curl --location --request GET 'http://localhost:8080/api/user/info?id=1,2,3'验证结果:
{
"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
这一篇到这里就结束了。本文通过一个代码样例，学习使用go进行eslatic开发，本文没有将所有方法都讲全，只是将我们日常使用的一些方法整理出来，供大家入门使用，也可以修改一下使用到项目中呦，以为我在项目中也是这么使用的。如果上面的代码段没有看懂，可以到我的github上下载源代码进行学习，运行整个项目，通过api进行测试。如果觉得有用，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，自己也收集了一本PDF，有需要的小伙可以到自行下载。获取方式：关注公众号：[Golang梦工厂]，后台回复：[微服务]，即可获取。
我翻译了一份GIN中文文档，会定期进行维护，有需要的小伙伴后台回复[gin]即可下载。
我是asong，一名普普通通的程序猿，让我一起慢慢变强吧。我自己建了一个golang交流群，有需要的小伙伴加我vx,我拉你入群。欢迎各位的关注，我们下期见~~~
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