Elasticsearch клиент для Swift (iOS/macOS) — полное руководство

Elasticsearch клиент для Swift (iOS/macOS)

Elasticsearch — это мощная распределённая поисковая и аналитическая система, построенная на Apache Lucene. Для интеграции с мобильными и десктопными приложениями на Swift (iOS/macOS) существует специализированный клиент Elasticsearch Swift. Эта библиотека предоставляет удобный API для выполнения поисковых запросов, индексации данных, агрегаций и управления кластером прямо из приложений Apple.

Основные возможности библиотеки

• Полнотекстовый поиск — поддержка всех типов запросов Elasticsearch (match, term, bool, fuzzy и др.)
• CRUD-операции — создание, чтение, обновление и удаление документов в индексах
• Агрегации — построение сложных аналитических отчётов (terms, range, date_histogram и т.д.)
• Пакетная обработка — bulk-операции для массовой загрузки данных
• Поддержка асинхронности — работа через async/await и Combine
• SSL/TLS и аутентификация — безопасное подключение к кластеру

Установка

Добавьте библиотеку через Swift Package Manager. В Xcode выберите File → Add Packages и введите URL репозитория:

https://github.com/elastic/elasticsearch-swift.git

Либо добавьте зависимость в Package.swift:

dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/elastic/elasticsearch-swift.git", from: "1.0.0")
]

Инициализация клиента

Создайте экземпляр ElasticsearchClient с указанием хоста и порта Elasticsearch:

import Elasticsearch

let client = ElasticsearchClient(
    host: "http://localhost:9200",
    username: "elastic",
    password: "changeme"
)

Для подключения к облачному Elastic Cloud используйте конструктор с URL и API-ключом:

let client = ElasticsearchClient(
    cloudID: "my-cluster:dXM...",
    apiKey: "base64EncodedApiKey"
)

Индексация документов

Создадим простую модель пользователя и проиндексируем её:

struct User: Codable {
    let name: String
    let email: String
    let age: Int
}

let user = User(name: "Алексей", email: "alex@example.com", age: 30)

Task {
    let response = try await client.index(
        index: "users",
        id: "1",
        body: user
    )
    print("Документ создан: \(response.result)")
}

Поиск документов

Поиск пользователей по имени с использованием match-запроса:

let searchQuery: [String: Any] = [
    "query": [
        "match": [
            "name": "Алексей"
        ]
    ]
]

Task {
    let response = try await client.search(
        index: "users",
        body: searchQuery
    )
    
    if let hits = response.hits?.hits {
        for hit in hits {
            if let source = hit.source as? [String: Any] {
                print("Найден: \(source["name"] ?? "")")
            }
        }
    }
}

Агрегации

Построим гистограмму по возрасту пользователей:

let aggregationQuery: [String: Any] = [
    "size": 0,
    "aggs": [
        "age_ranges": [
            "range": [
                "field": "age",
                "ranges": [
                    ["to": 20],
                    ["from": 20, "to": 40],
                    ["from": 40]
                ]
            ]
        ]
    ]
]

Task {
    let response = try await client.search(
        index: "users",
        body: aggregationQuery
    )
    
    if let buckets = response.aggregations?["age_ranges"] as? [String: Any] {
        print("Результаты агрегации: \(buckets)")
    }
}

Обновление и удаление

Обновление возраста пользователя:

let updateBody: [String: Any] = [
    "doc": [
        "age": 31
    ]
]

Task {
    let response = try await client.update(
        index: "users",
        id: "1",
        body: updateBody
    )
    print("Обновлено: \(response.result)")
}

Удаление документа:

Task {
    let response = try await client.delete(
        index: "users",
        id: "1"
    )
    print("Удалено: \(response.result)")
}

Пакетная загрузка (Bulk)

Массовая индексация нескольких документов:

let users = [
    User(name: "Мария", email: "maria@example.com", age: 25),
    User(name: "Иван", email: "ivan@example.com", age: 35)
]