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在企业环境中，Elasticsearch对文档操作的支持不仅是实现高效搜索的关键，更是数据驱动决策的重要支柱。它通过强大的索引机制和灵活的查询语言，使企业能够实时处理和分析海量文档数据，迅速获取有价值的洞察，从而加速创新、优化运营并提升客户体验。 Elasticsearch让文档管理从简单的存储检索升级为智能信息发掘，成为现代企业不可或缺的数据处理引擎。
目录
文档的CRUD
基于Kibana控制台操作
新增文档
查询文档
修改文档
全量修改
局部修改
删除文档
基于Java REST Client 实现
准备依赖
准备实体类
初始化RestHighLevelClient
查询文档
删除文档
批处理操作文档
elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。
上文中我们有了索引库，接下来就可以向索引库中添加数据了。
Elasticsearch中的数据其实就是JSON风格的文档。操作文档自然保护增、删、改、查等几种常见操作。
文档的CRUD
基于Kibana控制台操作
新增文档
# 新增文档
POST /user/_doc/1
{"info": "我们都会找到好工作","email": "zy@itcast.cn","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}实现效果如下：
查询文档
# 查询文档
GET /user/_doc/1实现效果如下：
修改文档
全量修改
# 全量修改
PUT /user/_doc/1
{"info": "我们都会找到幸福","email": "ZZZ@itcast.cn","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}实现效果如下：
局部修改
# 局部修改Java
POST /user/_update/1
{"doc": {"email": "ZhaoYun@itcast.cn"}
}
实现效果如下：
删除文档
# 删除文档
DELETE /user/_doc/1实现效果如下：
基于Java REST Client 实现
准备依赖
上文导入了es的依赖
<!-- mysql --><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.31</version></dependency><!-- mybatisPlus--><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.5.3.1</version></dependency><!--hutool工具包--><dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.14</version></dependency>
准备一个数据库表（毕竟是测试，就建了一张表）
准备实体类
准备普通实体类Item和引库结构对应的实体类ItemDoc
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)public class Item implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;/*** 商品id*/private Long id;/*** SKU名称*/private String name;/*** 价格（分）*/private Integer price;/*** 库存数量*/private Integer stock;/*** 商品图片*/private String image;/*** 类目名称*/private String category;/*** 品牌名称*/private String brand;/*** 规格*/private String spec;/*** 销量*/private Integer sold;/*** 评论数*/private Integer commentCount;/*** 是否是推广广告，true/false*/@TableField("isAD")private Boolean isAD;/*** 商品状态 1-正常，2-下架，3-删除*/private Integer status;/*** 创建时间*/private LocalDateTime createTime;/*** 更新时间*/private LocalDateTime updateTime;/*** 创建人*/private Long creater;/*** 修改人*/private Long updater;}
@Data
public class ItemDoc {private String id;private String name;private Integer price;private String image;private String category;private String brand;private Integer sold;private Integer commentCount;@TableField("isAD")private Boolean isAD;private LocalDateTime updateTime;}
准备一个ItemMapper
@Mapper
public interface ItemMapper extends BaseMapper<Item> {}创建一个测试类ElasticDocTest
初始化RestHighLevelClient
private RestHighLevelClient client;@Autowiredprivate ItemMapper itemMapper;/*** 初始化ES客户端*/@BeforeEachvoid setUp() {client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://自己的虚拟机地址:9200")));}/*** 关闭ES客户端* @throws IOException*/@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {if (client != null) {client.close();}}/*** 测试连接*/@Testvoid testConnection() {System.out.println("client = " + client);}
测试连接
连接ES客户端成功
新增文档
/*** 新增文档* @throws IOException*/@Testvoid testIndexDoc() throws IOException {// 1.根据id查询商品数据Item item = itemMapper.selectById(11);// 2.转换为文档类型ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class); // 修改类名// 3.将ItemDTO转jsonString doc = JSONUtil.toJsonStr(itemDoc);// 1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("items").id(itemDoc.getId());// 2.准备Json文档request.source(doc, XContentType.JSON);// 3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);}查询文档
/*** 根据id查询文档* @throws IOException*/@Testvoid testGetDocumentById() throws IOException {// 1.准备Request对象GetRequest request = new GetRequest("items").id("11");// 2.发送请求GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3.获取响应结果中的sourceString json = response.getSourceAsString();ItemDoc itemDoc = JSONUtil.toBean(json, ItemDoc.class);System.out.println("itemDoc= " + itemDoc);}实现效果如下:
验证：新增文档和查询文档的成功了
修改文档
/*** 根据id更新文档* @throws IOException*/@Testvoid testUpdateDocument() throws IOException {// 1.准备RequestUpdateRequest request = new UpdateRequest("items", "11");// 2.准备请求参数request.doc("price", 66666,"commentCount", 1);// 3.发送请求client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);}
实现效果如下：（重新查询后与上图对比）
删除文档
/*** 根据id删除文档* @throws IOException*/@Testvoid testDeleteDocument() throws IOException {// 1.准备Request，两个参数，第一个是索引库名，第二个是文档idDeleteRequest request = new DeleteRequest("items", "11");// 2.发送请求client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);}实现效果如下：（重新查询后与上图对比）
批处理操作文档
在之前的测试中，我们都是操作单个文档。而数据库中的商品数据实际会达到数十万条，某些项目中可能达到数百万条。
我们如果要将这些数据导入索引库，肯定不能逐条导入，而是采用批处理方案。
演示批量导入
@Testvoid testLoadItemDoc() throws IOException {// 分页查询商品数据int pageNo = 1;int size = 100;while (true) {// 查询当前页数据Page<Item> page = itemService.lambdaQuery().eq(Item::getStatus, 1).page(new Page<>(pageNo, size));// 获取当前页记录List<Item> items = page.getRecords();// 如果当前页没有数据，退出循环if (CollUtil.isEmpty(items)) {log.info("所有数据已加载完成");break;}log.info("加载第{}页数据，共{}条", pageNo, items.size());// 创建批量请求BulkRequest request = new BulkRequest("items");// 遍历当前页数据，添加到批量请求中for (Item item : items) {ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(item, ItemDoc.class);request.add(new IndexRequest().id(itemDoc.getId()).source(JSONUtil.toJsonStr(itemDoc), XContentType.JSON));}// 发送批量请求client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);// 如果没有下一页数据，退出循环if (!page.hasNext()) {log.info("没有更多数据了");break;}// 翻页pageNo++;}}实现效果如下：（主要我就准备了15条）
