Elasticsearch-Client für Java: Vollständige Anleitung zur Arbeit mit dem Java Client

Elasticsearch-Client für Java: Vollständige Anleitung

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Elasticsearch ist ein leistungsstarkes verteiltes Such- und Analysesystem auf Basis von Apache Lucene. Für die Integration mit Java-Anwendungen bietet Elastic den offiziellen Elasticsearch Java Client (früher bekannt als High-Level REST Client). In diesem Artikel werden wir im Detail erläutern, wie dieser Client für grundlegende Operationen verwendet wird: Verbindung, Indexierung von Dokumenten, CRUD-Operationen und Volltextsuche.

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Was ist der Elasticsearch Java Client?

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Der Elasticsearch Java Client ist eine moderne, typsichere API für die Interaktion mit Elasticsearch aus Java. Er basiert auf einem asynchronen HTTP-Client und unterstützt alle Elasticsearch-Versionen ab 7.x. Die Hauptvorteile sind:

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• Vollständige Unterstützung aller Elasticsearch-APIs (Indizierung, Suche, Aggregationen, Cluster-Verwaltung).
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• Asynchronität und Reaktivität — integrierte Unterstützung für CompletableFuture und reaktive Streams.
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• Typsichere DSL-Abfragen — Minimierung von Fehlern zur Kompilierzeit.
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• Einfache Konfiguration — minimale Anzahl von Abhängigkeiten.
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Installation und Konfiguration

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Um den Client zu einem Maven-Projekt hinzuzufügen, fügen Sie die folgende Abhängigkeit in Ihre pom.xml ein:

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<dependency>\n    <groupId>co.elastic.clients</groupId>\n    <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>\n    <version>8.15.0</version>\n</dependency>

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Für Gradle (build.gradle):

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implementation 'co.elastic.clients:elasticsearch-java:8.15.0'

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Außerdem wird Jackson für die Serialisierung/Deserialisierung von JSON benötigt:

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<dependency>\n    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>\n    <artifactId>jackson-databind</artifactId>\n    <version>2.17.0</version>\n</dependency>

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Erstellung des Clients und Verbindung

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Um den Client zu erstellen, müssen der Host und der Port von Elasticsearch angegeben werden. Beispiel einer Basiskonfiguration:

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import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;\nimport co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;\nimport co.elastic.clients.transport.rest_client.RestClientTransport;\nimport org.apache.http.Header;\nimport org.apache.http.message.BasicHeader;\nimport org.elasticsearch.client.RestClient;\n\npublic class ElasticsearchExample {\n\n    public static ElasticsearchClient createClient() {\n        // Erstellen des Low-Level REST-Clients\n        RestClient restClient = RestClient.builder(\n                new HttpHost("localhost", 9200, "http")\n        ).setDefaultHeaders(new Header[]{\n                new BasicHeader("Content-Type", "application/json")\n        }).build();\n\n        // Transport mit Jackson-Mapper\n        RestClientTransport transport = new RestClientTransport(restClient, new JacksonJsonpMapper());\n\n        // High-Level-Client\n        return new ElasticsearchClient(transport);\n    }\n\n    public static void main(String[] args) throws IOException {\n        ElasticsearchClient client = createClient();\n        System.out.println("Client erfolgreich erstellt!");\n        client.close();\n    }\n}

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Arbeit mit Indizes

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Vor Beginn der Arbeit muss ein Index erstellt werden. Betrachten wir ein Beispiel für die Erstellung eines Index mit Mapping:

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public static void createIndex(ElasticsearchClient client, String indexName) throws IOException {\n    client.indices().create(c -> c\n            .index(indexName)\n            .mappings(m -> m\n                    .properties("title", p -> p.text(t -> t))\n                    .properties("content", p -> p.text(t -> t))\n                    .properties("price", p -> p.double_(d -> d))\n                    .properties("createdAt", p -> p.date(d -> d))\n