1、前提
1.1 docker 安装elasticsearch
查询elasticsearch 版本
docker search elasticsearch
将对应的版本拉到本地
docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.0
创建一个网络
docker network create esnet
启动容器
docker run --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 --network esnet -e "discovery.type=single-node" bdaab402b220
1.2这里过后就可以去写go代码 为了直观搞了个可视化工具 ElisticHD 这里使用docker 部署
docker run -p 9800:9800 -d --link es:demo --network esnet -e "discovery.type=single-node" containerize/elastichd
可以试一下界面还是很美观的
2、golang 实现elasticsearch 简单的增删改查
直接上代码:
package main import ( "context" "encoding/json" "fmt" "github.com/olivere/elastic/v7" "reflect" ) var client *elastic.Client var host = "http://ip:port" type Employee struct { FirstName string `json:"first_name"` LastName string `json:"last_name"` Age int `json:"age"` About string `json:"about"` Interests []string `json:"interests"` } //初始化 func init() { //errorlog := log.New(os.Stdout, "APP", log.LstdFlags) var err error //这个地方有个小坑 不加上elastic.SetSniff(false) 会连接不上 client, err = elastic.NewClient(elastic.SetSniff(false), elastic.SetURL(host)) if err != nil { panic(err) } _,_,err = client.Ping(host).Do(context.Background()) if err != nil { panic(err) } //fmt.Printf("Elasticsearch returned with code %d and version %s\n", code, info.Version.Number) _,err = client.ElasticsearchVersion(host) if err != nil { panic(err) } //fmt.Printf("Elasticsearch version %s\n", esversion) } /*下面是简单的CURD*/ //创建 func create() { //使用结构体 e1 := Employee{"Jane", "Smith", 32, "I like to collect rock albums", []string{"music"}} put1, err := client.Index(). Index("megacorp"). Type("employee"). Id("1"). BodyJson(e1). Do(context.Background()) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("Indexed tweet %s to index s%s, type %s\n", put1.Id, put1.Index, put1.Type) //使用字符串 e2 := `{"first_name":"John","last_name":"Smith","age":25,"about":"I love to go rock climbing","interests":["sports","music"]}` put2, err := client.Index(). Index("megacorp"). Type("employee"). Id("2"). BodyJson(e2). Do(context.Background()) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("Indexed tweet %s to index s%s, type %s\n", put2.Id, put2.Index, put2.Type) e3 := `{"first_name":"Douglas","last_name":"Fir","age":35,"about":"I like to build cabinets","interests":["forestry"]}` put3, err := client.Index(). Index("megacorp"). Type("employee"). Id("3"). BodyJson(e3). Do(context.Background()) if err != nil { panic(err) } fmt.Printf("Indexed tweet %s to index s%s, type %s\n", put3.Id, put3.Index, put3.Type) } //查找 func gets() { //通过id查找 get1, err := client.Get().Index("megacorp").Type("employee").Id("2").Do(context.Background()) if err != nil { panic(err) } if get1.Found { fmt.Printf("Got document %s in version %d from index %s, type %s\n", get1.Id, get1.Version, get1.Index, get1.Type) var bb Employee err:=json.Unmarshal(get1.Source,&bb) if err!=nil{ fmt.Println(err) } fmt.Println(bb.FirstName) fmt.Println(string(get1.Source)) } } // //删除 func delete() { res, err := client.Delete().Index("megacorp"). Type("employee"). Id("1"). Do(context.Background()) if err != nil { println(err.Error()) return } fmt.Printf("delete result %s\n", res.Result) } // //修改 func update() { res, err := client.Update(). Index("megacorp"). Type("employee"). Id("2"). Doc(map[string]interface{}{"age": 88}). Do(context.Background()) if err != nil { println(err.Error()) } fmt.Printf("update age %s\n", res.Result) } // ////搜索 func query() { var res *elastic.SearchResult var err error //取所有 res, err = client.Search("megacorp").Type("employee").Do(context.Background()) printEmployee(res, err) //字段相等 q := elastic.NewQueryStringQuery("last_name:Smith") res, err = client.Search("megacorp").Type("employee").Query(q).Do(context.Background()) if err != nil { println(err.Error()) } printEmployee(res, err) //条件查询 //年龄大于30岁的 boolQ := elastic.NewBoolQuery() boolQ.Must(elastic.NewMatchQuery("last_name", "smith")) boolQ.Filter(elastic.NewRangeQuery("age").Gt(30)) res, err = client.Search("megacorp").Type("employee").Query(q).Do(context.Background()) printEmployee(res, err) //短语搜索 搜索about字段中有 rock climbing matchPhraseQuery := elastic.NewMatchPhraseQuery("about", "rock climbing") res, err = client.Search("megacorp").Type("employee").Query(matchPhraseQuery).Do(context.Background()) printEmployee(res, err) //分析 interests aggs := elastic.NewTermsAggregation().Field("interests") res, err = client.Search("megacorp").Type("employee").Aggregation("all_interests", aggs).Do(context.Background()) printEmployee(res, err) } // ////简单分页 func list(size,page int) { if size < 0 || page < 1 { fmt.Printf("param error") return } res,err := client.Search("megacorp"). Type("employee"). Size(size). From((page-1)*size). Do(context.Background()) printEmployee(res, err) } // //打印查询到的Employee func printEmployee(res *elastic.SearchResult, err error) { if err != nil { print(err.Error()) return } var typ Employee for _, item := range res.Each(reflect.TypeOf(typ)) { //从搜索结果中取数据的方法 t := item.(Employee) fmt.Printf("%#v\n", t) } } func main() { create() delete() update() gets() query() list(2,1) }
有一个小坑要注意在代码中已经注释了,如果没有添加就会有下面错误
no active connection found: no Elasticsearch node available
解决
Docker No Elastic Node Aviable
关闭sniff模式;或者设置es的地址为 publish_address
地址
代码设置 sniff 为false
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
暂无“golang操作elasticsearch的实现”评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新动态
2024年11月23日
2024年11月23日
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
- 红馆40·谭咏麟《歌者恋歌浓情30年演唱会》3CD[低速原抓WAV+CUE][1.8G]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[320K/MP3][193.25MB]
- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
- 理想混蛋《Origin Sessions》[320K/MP3][37.47MB]
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]