ElasticSearch实战系列三: ElasticSearch的JAVA API使用教程

墨蓝 2023-06-05 08:18 5阅读 0赞

## 前言 ##

在上一篇中介绍了[ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程—图文详解][ElasticSearch_ ElasticSearch_DSL]，本篇文章就来讲解下 ElasticSearch 6.x官方Java API的使用。

## ElasticSearch JAVA API ##

目前市面上有几种常见的ElasticSearch Java API架包，JestClient、SpringBoot整合的SpringData、Spring整合的ElasticsearchTemplate、Elasticsearch Bboss等一些开源架包，上述这些第三方整合的架包中，基本已经支持日常的使用，除了支持的ES版本会低一些而已。

本文介绍的是ElasticSearch官方的`Java High Level REST Client`的使用，`Java High Level REST Client`是ElasticSearch官方目前推荐使用的，适用于6.x以上的版本，要求JDK在1.8以上，可以很好的在大版本中进行兼容，并且该架包自身也包含`Java Low Level REST Client`中的方法，可以应对一些特需的情况进行特殊的处理， 它对于一些常用的方法封装Restful风格，可以直接对应操作名调用使用即可，支持同步和异步(Async)调用。

这里我们的使用也可以直接对应上一篇文章中的DSL语句使用，这样的话可以非常方便的对照和学习使用。

在对下述进行操作时，我们先来看下Elasticsearch `Java High Level REST Client`的初始化连接写法吧。

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(elasticIp, elasticPort)));

是不是很简单呢，关闭也很简单，client不为空直接close即可！

### 一、新增数据 ###

ElasticSearch可以直接新增数据，只要你指定了index(索引库名称)和type(类型)即可。在新增的时候你可以自己指定主键ID，也可以不指定，由 ElasticSearch自身生成。Elasticsearch `Java High Level REST Client`新增数据提供了三种方法，这里我们就来看一下这三种写法吧。

新增数据代码示例一，通过jsonString进行创建：

String index = "test1";
    	String type = "_doc";
    	// 唯一编号
    	String id = "1";
    	IndexRequest request = new IndexRequest(index, type, id);
    
    	String jsonString = "{" + "\"uid\":\"1234\","+ "\"phone\":\"12345678909\","+ "\"msgcode\":\"1\"," + "\"sendtime\":\"2019-03-14 01:57:04\","
    			+ "\"message\":\"xuwujing study Elasticsearch\"" + "}";
    	request.source(jsonString, XContentType.JSON);
    	IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

新增数据代码示例二，通过map创建,会自动转换成json的数据:

String index = "test1";
    	String type = "_doc";
    	// 唯一编号
    	String id = "1";
    	IndexRequest request = new IndexRequest(index, type, id);
    	Map<String, Object> jsonMap = new HashMap<>();
    	jsonMap.put("uid", 1234);
    	jsonMap.put("phone", 12345678909L);
    	jsonMap.put("msgcode", 1);
    	jsonMap.put("sendtime", "2019-03-14 01:57:04");
    	jsonMap.put("message", "xuwujing study Elasticsearch");
    	request.source(jsonMap);
    	IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

新增数据代码示例三，通过XContentBuilder对象进行创建:

String index = "test1";
    	String type = "_doc";
    	// 唯一编号
    	String id = "1";
    	IndexRequest request = new IndexRequest(index, type, id);
    	XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder();
    	builder.startObject();
    	{
    		builder.field("uid", 1234);
    		builder.field("phone", 12345678909L);
    		builder.field("msgcode", 1);
    		builder.timeField("sendtime", "2019-03-14 01:57:04");
    		builder.field("message", "xuwujing study Elasticsearch");
    	}
    	builder.endObject();
    	request.source(builder);
    	IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

上述三种方法中，个人推荐第二种，比较容易理解和使用。

### 二、创建索引库 ###

在上述示例中，我们通过直接通过创建数据从而创建了索引库，但是没有创建索引库而通过ES自身生成的这种并不友好，因为它会使用默认的配置，字段结构都是text(text的数据会分词，在存储的时候也会额外的占用空间)，分片和索引副本采用默认值，默认是5和1，ES的分片数在创建之后就不能修改，除非reindex，所以这里我们还是指定数据模板进行创建。  
使用JAVA API 创建索引库的方法和上述中新增数据的一样，有三种方式，不过这里就只介绍一种。

新增索引库的代码示例:

private static void createIndex() throws IOException {
    	String type = "_doc";
    	String index = "test1";
    	// setting 的值
    	Map<String, Object> setmapping = new HashMap<>();
    	// 分区数、副本数、缓存刷新时间
    	setmapping.put("number_of_shards", 10);
    	setmapping.put("number_of_replicas", 1);
    	setmapping.put("refresh_interval", "5s");
    	Map<String, Object> keyword = new HashMap<>();
    	//设置类型
    	keyword.put("type", "keyword");
    	Map<String, Object> lon = new HashMap<>();
    	//设置类型
    	lon.put("type", "long");
    	Map<String, Object> date = new HashMap<>();
    	//设置类型
    	date.put("type", "date");
    	date.put("format", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    
    	Map<String, Object> jsonMap2 = new HashMap<>();
    	Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
    	//设置字段message信息
    	properties.put("uid", lon);
    	properties.put("phone", lon);
    	properties.put("msgcode", lon);
    	properties.put("message", keyword);
    	properties.put("sendtime", date);
    	Map<String, Object> mapping = new HashMap<>();
    	mapping.put("properties", properties);
    	jsonMap2.put(type, mapping);
    
    	GetIndexRequest getRequest = new GetIndexRequest();
    	getRequest.indices(index);
    	getRequest.local(false);
    	getRequest.humanReadable(true);
    	boolean exists2 = client.indices().exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    	//如果存在就不创建了
    	if(exists2) {
    		System.out.println(index+"索引库已经存在!");
    		return;
    	}
    	// 开始创建库
    	CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(index);
    	try {
    		// 加载数据类型
    		request.settings(setmapping);
    		//设置mapping参数
    		request.mapping(type, jsonMap2);
    		//设置别名
    		request.alias(new Alias("pancm_alias"));
    		CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    		boolean falg = createIndexResponse.isAcknowledged();
    		if(falg){
    			System.out.println("创建索引库:"+index+"成功！" );
    		}
    	} catch (IOException e) {
    		e.printStackTrace();
    	}
    
    }

**注：创建索引库的时候，一定要先判断索引库是否存在！！！**  
这里创建索引库的时候顺便也指定了别名（alias），这个别名是一个好东西，使用恰当可以提升查询性能，这里我们留着下次在讲。

### 三、修改数据 ###

ES提供修改API的时候，有两种方式，一种是直接修改，但是若数据不存在会抛出异常，另一种则是存在更新，不存着就插入。相比第一种，第二种会更加好用一些，不过在写入速度上是不如第一种的。

ES修改的代码示例:

private static void update() throws IOException {
    	String type = "_doc";
    	String index = "test1";
    	// 唯一编号
    	String id = "1";
    	UpdateRequest upateRequest = new UpdateRequest();
    	upateRequest.id(id);
    	upateRequest.index(index);
    	upateRequest.type(type);
    
    	// 依旧可以使用Map这种集合作为更新条件
    	Map<String, Object> jsonMap = new HashMap<>();
    	jsonMap.put("uid", 12345);
    	jsonMap.put("phone", 123456789019L);
    	jsonMap.put("msgcode", 2);
    	jsonMap.put("sendtime", "2019-03-14 01:57:04");
    	jsonMap.put("message", "xuwujing study Elasticsearch");
    	upateRequest.doc(jsonMap);
    	// upsert 方法表示如果数据不存在，那么就新增一条
    	upateRequest.docAsUpsert(true);
    	client.update(upateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    	System.out.println("更新成功！");
    
    }

**注:upsert 方法表示如果数据不存在，那么就新增一条，默认是false。**

### 四、删除数据 ###

根据上述的几个操作，想必不用多说，已经知道了是DELETE方法了，那我们就直接开始吧。

ES根据ID删除代码示例:

private static void delete() throws IOException {
    
    	String type = "_doc";
    	String index = "test1";
    	// 唯一编号
    	String id = "1";
    	DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest();
    	deleteRequest.id(id);
    	deleteRequest.index(index);
    	deleteRequest.type(type);
    	// 设置超时时间
    	deleteRequest.timeout(TimeValue.timeValueMinutes(2));
    	// 设置刷新策略"wait_for"
    	// 保持此请求打开，直到刷新使此请求的内容可以搜索为止。此刷新策略与高索引和搜索吞吐量兼容，但它会导致请求等待响应，直到发生刷新
    	deleteRequest.setRefreshPolicy(WriteRequest.RefreshPolicy.WAIT_UNTIL);
    	// 同步删除
    	DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    }

ES根据条件进行删除：

private static void deleteByQuery() throws IOException {
    	String type = "_doc";
    	String index = "test1";
    	DeleteByQueryRequest request = new DeleteByQueryRequest(index,type);
    	// 设置查询条件
    	request.setQuery(QueryBuilders.termsQuery("uid",1234));
    	// 同步执行
    	BulkByScrollResponse bulkResponse = client.deleteByQuery(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

#### 测试结果 ####

示例图:

### 查询语句 ###

几个常用的查询API这里就简单的介绍下用法，然后再直接给出所有的查询语句代码。

#### 查询API ####

*  等值（term查询：QueryBuilders.termQuery(name,value);
 *  多值(terms)查询:QueryBuilders.termsQuery(name,value,value2,value3…);
 *  范围（range)查询：QueryBuilders.rangeQuery(name).gte(value).lte(value);
 *  存在(exists)查询:QueryBuilders.existsQuery(name);
 *  模糊(wildcard)查询:QueryBuilders.wildcardQuery(name,*+value+*);
 *  组合（bool）查询: BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();

#### 查询所有代码示例 ####

private static void allSearch() throws IOException {
        SearchRequest searchRequestAll = new SearchRequest();
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        searchRequestAll.source(searchSourceBuilder);
        // 同步查询
        SearchResponse searchResponseAll = client.search(searchRequestAll, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("所有查询总数:" + searchResponseAll.getHits().getTotalHits());
    }

#### 一般查询代码示例 ####

其实就是等值查询，只不过在里面加入了分页、排序、超时、路由等等设置，并且在查询结果里面增加了一些处理。

private static void genSearch() throws IOException {
        String type = "_doc";
        String index = "test1";
        // 查询指定的索引库
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);
        searchRequest.types(type);
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 设置查询条件
        sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("uid", "1234"));
        // 设置起止和结束
        sourceBuilder.from(0);
        sourceBuilder.size(5);
        sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
        // 设置路由
    //		searchRequest.routing("routing");
        // 设置索引库表达式
        searchRequest.indicesOptions(IndicesOptions.lenientExpandOpen());
        // 查询选择本地分片，默认是集群分片
        searchRequest.preference("_local");
    
        // 排序
        // 根据默认值进行降序排序
    //	sourceBuilder.sort(new ScoreSortBuilder().order(SortOrder.DESC));
        // 根据字段进行升序排序
    //	sourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("id").order(SortOrder.ASC));
    
        // 关闭suorce查询
    //	sourceBuilder.fetchSource(false);
    
        String[] includeFields = new String[]{"title", "user", "innerObject.*"};
        String[] excludeFields = new String[]{"_type"};
        // 包含或排除字段
    //	sourceBuilder.fetchSource(includeFields, excludeFields);
    
        searchRequest.source(sourceBuilder);
    	System.out.println("普通查询的DSL语句:"+sourceBuilder.toString());
        // 同步查询
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
        // HTTP状态代码、执行时间或请求是否提前终止或超时
        RestStatus status = searchResponse.status();
        TimeValue took = searchResponse.getTook();
        Boolean terminatedEarly = searchResponse.isTerminatedEarly();
        boolean timedOut = searchResponse.isTimedOut();
    
        // 供关于受搜索影响的切分总数的统计信息，以及成功和失败的切分
        int totalShards = searchResponse.getTotalShards();
        int successfulShards = searchResponse.getSuccessfulShards();
        int failedShards = searchResponse.getFailedShards();
        // 失败的原因
        for (ShardSearchFailure failure : searchResponse.getShardFailures()) {
            // failures should be handled here
        }
        // 结果
        searchResponse.getHits().forEach(hit -> {
            Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();
            System.out.println("普通查询的结果:" + map);
        });
        System.out.println("\n=================\n");
    }

#### 或查询 ####

其实这个或查询也是bool查询中的一种，这里的查询语句相当于SQL语句中的

> SELECT \* FROM test1 where (uid = 1 or uid =2) and phone = 12345678919

代码示例:

private static void orSearch() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        searchRequest.indices("test1");
        searchRequest.types("_doc");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder2 = new BoolQueryBuilder();
     
          /**
         *  SELECT * FROM test1 where (uid = 1234 or uid =12345)  and phone = 12345678909
         * */
        boolQueryBuilder2.should(QueryBuilders.termQuery("uid", 1234));
        boolQueryBuilder2.should(QueryBuilders.termQuery("uid", 12345));
        boolQueryBuilder.must(boolQueryBuilder2);
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("phone", "12345678909"));
        searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
        System.out.println("或查询语句:" + searchSourceBuilder.toString());
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        // 同步查询
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
        searchResponse.getHits().forEach(documentFields -> {
    
            System.out.println("查询结果:" + documentFields.getSourceAsMap());
        });
    
    }

#### 模糊查询 ####

相当于SQL语句中的like查询。

private static void likeSearch() throws IOException {
        String type = "_doc";
        String index = "test1";
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        searchRequest.indices(index);
        searchRequest.types(type);
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
    
       /**
         *  SELECT * FROM p_test where  message like '%xu%';
         * */
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.wildcardQuery("message", "*xu*"));
        searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
        System.out.println("模糊查询语句:" + searchSourceBuilder.toString());
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        // 同步查询
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        searchResponse.getHits().forEach(documentFields -> {
            System.out.println("模糊查询结果:" + documentFields.getSourceAsMap());
        });
        System.out.println("\n=================\n");
    }

#### 多值查询 ####

也就是相当于SQL语句中的in查询。

private static void inSearch() throws IOException {
            String type = "_doc";
            String index = "test1";
            // 查询指定的索引库
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index,type);
            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            /**
             *  SELECT * FROM p_test where uid in (1,2)
             * */
            // 设置查询条件
            sourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("uid", 1, 2));
            searchRequest.source(sourceBuilder);
      		System.out.println("in查询的DSL语句:"+sourceBuilder.toString());
            // 同步查询
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            // 结果
            searchResponse.getHits().forEach(hit -> {
                Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();
                String string = hit.getSourceAsString();
                System.out.println("in查询的Map结果:" + map);
                System.out.println("in查询的String结果:" + string);
            });
    
            System.out.println("\n=================\n");
        }

#### 存在查询 ####

判断是否存在该字段，用法和SQL语句中的exist类似。

private static void existSearch() throws IOException {
        String type = "_doc";
        String index = "test1";
        // 查询指定的索引库
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);
        searchRequest.types(type);
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    
        // 设置查询条件
         sourceBuilder.query(QueryBuilders.existsQuery("msgcode"));
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        System.out.println("存在查询的DSL语句:"+sourceBuilder.toString());
        // 同步查询
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        // 结果
        searchResponse.getHits().forEach(hit -> {
            Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();
            String string = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("存在查询的Map结果:" + map);
            System.out.println("存在查询的String结果:" + string);
        });
        System.out.println("\n=================\n");
    }

#### 范围查询 ####

和SQL语句中<>使用方法一样,其中gt是大于，lt是小于，gte是大于等于，lte是小于等于。

private static void rangeSearch() throws IOException{
        String type = "_doc";
        String index = "test1";
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);
        searchRequest.types(type);
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    
        // 设置查询条件
        sourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery("sendtime").gte("2019-01-01 00:00:00").lte("2019-12-31 23:59:59"));
        searchRequest.source(sourceBuilder);
         System.out.println("范围查询的DSL语句:"+sourceBuilder.toString());
        // 同步查询
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        // 结果
        searchResponse.getHits().forEach(hit -> {
            String string = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("范围查询的String结果:" + string);
        });
        System.out.println("\n=================\n");
    }

#### 正则查询 ####

ES可以使用正则进行查询，查询方式也非常的简单，代码示例如下：

private static void regexpSearch() throws IOException{
        String type = "_doc";
        String index = "test1";
        // 查询指定的索引库
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);
        searchRequest.types(type);
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 设置查询条件
        sourceBuilder.query(QueryBuilders.regexpQuery("message","xu[0-9]"));
        searchRequest.source(sourceBuilder);
    	 System.out.println("正则查询的DSL语句:"+sourceBuilder.toString());
        // 同步查询
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        // 结果
        searchResponse.getHits().forEach(hit -> {
            Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();
            String string = hit.getSourceAsString();
            System.out.println("正则查询的Map结果:" + map);
            System.out.println("正则查询的String结果:" + string);
        });
    
        System.out.println("\n=================\n");
    }

#### 查询测试结果 ####

> 所有查询总数:6  
> 普通查询的DSL语句:\{“from”:0,“size”:5,“timeout”:“60s”,“query”:\{“term”:\{“uid”:\{“value”:“1234”,“boost”:1.0\}\}\}\}
> 
> =================
> 
> 或查询语句:\{“query”:\{“bool”:\{“must”:\[\{“bool”:\{“should”:\[\{“term”:\{“uid”:\{“value”:1234,“boost”:1.0\}\}\},\{“term”:\{“uid”:\{“value”:12345,“boost”:1.0\}\}\}\],“adjust\_pure\_negative”:true,“boost”:1.0\}\},\{“term”:\{“phone”:\{“value”:“12345678909”,“boost”:1.0\}\}\}\],“adjust\_pure\_negative”:true,“boost”:1.0\}\}\}  
> 或查询结果:\{msgcode=1, uid=12345, phone=12345678909, message=qq, sendtime=2019-03-14 01:57:04\}
> 
> =================
> 
> 模糊查询语句:\{“query”:\{“bool”:\{“must”:\[\{“wildcard”:\{“message”:\{“wildcard”:“*xu*”,“boost”:1.0\}\}\}\],“adjust\_pure\_negative”:true,“boost”:1.0\}\}\}  
> 模糊查询结果:\{msgcode=2, uid=12345, phone=123456789019, sendtime=2019-03-14 01:57:04, message=xuwujing study Elasticsearch\}  
> 模糊查询结果:\{uid=123456, phone=12345678909, message=xu1, sendtime=2019-03-14 01:57:04\}
> 
> =================
> 
> 存在查询的DSL语句:\{“query”:\{“exists”:\{“field”:“msgcode”,“boost”:1.0\}\}\}  
> 存在查询的Map结果:\{msgcode=2, uid=12345, phone=123456789019, sendtime=2019-03-14 01:57:04, message=xuwujing study Elasticsearch\}  
> 存在查询的String结果:\{“uid”:12345,“phone”:123456789019,“msgcode”:2,“sendtime”:“2019-03-14 01:57:04”,“message”:“xuwujing study Elasticsearch”\}  
> 存在查询的Map结果:\{msgcode=1, uid=12345, phone=12345678909, message=qq, sendtime=2019-03-14 01:57:04\}  
> 存在查询的String结果:\{“uid”:“12345”,“phone”:“12345678909”,“message”:“qq”,“msgcode”:“1”,“sendtime”:“2019-03-14 01:57:04”\}
> 
> =================
> 
> 范围查询的DSL语句:\{“query”:\{“range”:\{“sendtime”:\{“from”:“2019-01-01 00:00:00”,“to”:“2019-12-31 23:59:59”,“include\_lower”:true,“include\_upper”:true,“boost”:1.0\}\}\}\}  
> 范围查询的String结果:\{“uid”:12345,“phone”:123456789019,“msgcode”:2,“sendtime”:“2019-03-14 01:57:04”,“message”:“xuwujing study Elasticsearch”\}  
> 范围查询的String结果:\{“uid”:“123456”,“phone”:“12345678909”,“message”:“xu1”,“sendtime”:“2019-03-14 01:57:04”\}  
> 范围查询的String结果:\{“uid”:“12345”,“phone”:“12345678909”,“message”:“qq”,“msgcode”:“1”,“sendtime”:“2019-03-14 01:57:04”\}
> 
> =================
> 
> 正则查询的DSL语句:\{“query”:\{“regexp”:\{“message”:\{“value”:“xu\[0-9\]”,“flags\_value”:65535,“max\_determinized\_states”:10000,“boost”:1.0\}\}\}\}  
> 正则查询的Map结果:\{uid=123456, phone=12345678909, message=xu1, sendtime=2019-03-14 01:57:04\}  
> 正则查询的String结果:\{“uid”:“123456”,“phone”:“12345678909”,“message”:“xu1”,“sendtime”:“2019-03-14 01:57:04”\}
> 
> =================
> 
> 组合查询的DSL语句:\{“query”:\{“bool”:\{“must”:\[\{“term”:\{“uid”:\{“value”:12345,“boost”:1.0\}\}\},\{“term”:\{“msgcode”:\{“value”:1,“boost”:1.0\}\}\}\],“adjust\_pure\_negative”:true,“boost”:1.0\}\}\}  
> 组合查询的String结果:\{“uid”:“12345”,“phone”:“12345678909”,“message”:“qq”,“msgcode”:“1”,“sendtime”:“2019-03-14 01:57:04”\}
> 
> =================

## 其它 ##

参考ES官方文档：  
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html

关于SpringBoot集成ElasticSearch和JestClient的使用可以查看这篇文章：[SpringBoot整合ElasticSearch实现多版本的兼容][SpringBoot_ElasticSearch]

关于ElasticSearch Java API的选择，如果ElasticSearch版本在6.x以前的话，推荐使用JestClient。如果是6.x之后并且有意升级到7.x的话，那么直接使用ES官方的`Java High Level REST Client`，因为在7.x之后将直接会舍弃`Transport client`的连接方式，目前Spring和SpringBoot集成的ES就是使用该方式(不知后续是否会做调整)。

本篇文章的代码已收录在本人的[java-study][]项目中，若有兴趣，欢迎star、fork和issues。  
项目地址:https://github.com/xuwujing/java-study

[ElasticSearch实战系列][ElasticSearch]:  
[ElasticSearch实战系列一: ElasticSearch集群+Kinaba安装教程][ElasticSearch_ ElasticSearch_Kinaba]  
[ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程—图文详解][ElasticSearch_ ElasticSearch_DSL]

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[ElasticSearch_ ElasticSearch_DSL]: https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/11567053.html
[SpringBoot_ElasticSearch]: https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/8998168.html
[java-study]: https://github.com/xuwujing/java-study
[ElasticSearch]: https://www.cnblogs.com/xuwujing/tag/elasticsearch/
[ElasticSearch_ ElasticSearch_Kinaba]: https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/11385255.html