搜索引擎框架之ElasticSearch基礎詳解

来源:https://www.cnblogs.com/WUXIAOCHANG/archive/2019/05/13/10857773.html
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文章大綱 一、搜索引擎框架基礎介紹二、ElasticSearch的簡介三、ElasticSearch安裝（Windows版本）四、ElasticSearch操作客戶端工具--Kibana五、ES的常用命令六、Java連接ElasticSearch進行數據操作七、項目源碼與參考資料下載八、參考文章 一 ...


文章大綱

一、搜索引擎框架基礎介紹
二、ElasticSearch的簡介
三、ElasticSearch安裝（Windows版本）
四、ElasticSearch操作客戶端工具--Kibana
五、ES的常用命令
六、Java連接ElasticSearch進行數據操作
七、項目源碼與參考資料下載
八、參考文章

 

一、搜索引擎框架基礎介紹

相關基礎學習可參考：https://www.cnblogs.com/WUXIAOCHANG/p/10855506.html

二、ElasticSearch的簡介

1. ElasticSearch是什麼

  ElasticSearch是智能搜索，分散式的搜索引擎。是ELK的一個組成,是一個產品，而且是非常完善的產品，ELK代表的是：E就是ElasticSearch，L就是Logstach，K就是kibana
（1）E：EalsticSearch 搜索和分析的功能
（2）L：Logstach 搜集數據的功能，類似於flume（使用方法幾乎跟flume一模一樣），是日誌收集系統
（3）K：Kibana 數據可視化（分析），可以用圖表的方式來去展示，文不如表，表不如圖，是數據可視化平臺

 

  分析日誌的用處：假如一個分散式系統有 1000 台機器，系統出現故障時，我要看下日誌，還得一臺一臺登錄上去查看，是不是非常麻煩？
  但是如果日誌接入了 ELK 系統就不一樣。比如系統運行過程中，突然出現了異常，在日誌中就能及時反饋，日誌進入 ELK 系統中，我們直接在 Kibana 就能看到日誌情況。如果再接入一些實時計算模塊，還能做實時報警功能。
  這都依賴ES強大的反向索引功能，這樣我們根據關鍵字就能查詢到關鍵的錯誤日誌了。

2. 全文檢索與倒排索引

  全文檢索是指電腦索引程式通過掃描文章中的每一個詞，對每一個詞建立一個索引，指明該詞在文章中出現的次數和位置，當用戶查詢時，檢索程式就根據事先建立的索引進行查找，並將查找的結果反饋給用戶的檢索方式。這個過程類似於通過字典中的檢索字表查字的過程。
  全文檢索的方法主要分為按字檢索和按詞檢索兩種。按字檢索是指對於文章中的每一個字都建立索引，檢索時將詞分解為字的組合。對於各種不同的語言而言，字有不同的含義，比如英文中字與詞實際上是合一的，而中文中字與詞有很大分別。按詞檢索指對文章中的詞，即語義單位建立索引，檢索時按詞檢索，並且可以處理同義項等。英文等西方文字由於按照空白切分詞，因此實現上與按字處理類似，添加同義處理也很容易。中文等東方文字則需要切分字詞，以達到按詞索引的目的，關於這方面的問題，是當前全文檢索技術尤其是中文全文檢索技術中的難點，在此不做詳述。
  以前是根據ID查內容，倒排索引之後是根據內容查ID，然後再拿著ID去查詢出來真正需要的東西。

 

3. ElasticSearch的優點

（1）分散式的功能
（2）數據高可用，集群高可用
（3）API更簡單
（4）API更高級。
（5）支持的語言很多
（6）支持PB級別的數據
（7）完成搜索的功能和分析功能
（8）基於Lucene，隱藏了Lucene的複雜性，提供簡單的API
（9）ES的性能比HBase高，咱們的競價引擎最後還是要存到ES中的。
（10）Elasticsearch 也是 Master-slave 架構，也實現了數據的分片和備份。
（11）Elasticsearch 中的索引、類型和文檔的概念比較重要，類似於 MySQL 中的資料庫、表和行
（12）Elasticsearch 一個典型應用就是 ELK 日誌分析系統

4. ElasticSearch支持的語言

Curl、java、c#、python、JavaScript、php、perl、ruby

5. ElasticSearch的核心概念

5.1 Node節點
  就是集群中的一臺伺服器

5.2 index 索引（索引庫）
我們為什麼使用ES？因為想把數據存進去，然後再查詢出來。
我們在使用Mysql或者Oracle的時候，為了區分數據，我們會建立不同的資料庫，庫下麵還有表的。
其實ES功能就像一個關係型資料庫，在這個資料庫我們可以往裡面添加數據，查詢數據。
ES中的索引非傳統索引的含義，ES中的索引是存放數據的地方，是ES中的一個概念辭彙
index類似於我們Mysql裡面的一個資料庫 create database user; 好比就是一個索引庫

5.3 type類型
類型是用來定義數據結構的
在每一個index下麵，可以有一個或者多個type，好比資料庫裡面的一張表。
相當於表結構的描述，描述每個欄位的類型。

5.4 document：文檔
文檔就是最終的數據了，可以認為一個文檔就是一條記錄。
是ES裡面最小的數據單元，就好比表裡面的一條數據

5.5 Field 欄位
好比關係型資料庫中列的概念，一個document有一個或者多個field組成。
例如：
朝陽區：一個Mysql資料庫
房子：create database chaoyaninfo
房間：create table people

5.6 shard：分片
一臺伺服器，無法存儲大量的數據，ES把一個index裡面的數據，分為多個shard，分散式的存儲在各個伺服器上面。
kafka：為什麼支持分散式的功能，因為裡面是有topic，支持分區的概念。所以topic A可以存在不同的節點上面。就可以支持海量數據和高併發，提升性能和吞吐量

5.7 replica：副本
  一個分散式的集群，難免會有一臺或者多台伺服器宕機，如果我們沒有副本這個概念。就會造成我們的shard發生故障，無法提供正常服務。
  我們為了保證數據的安全，我們引入了replica的概念，跟hdfs裡面的概念是一個意思。可以保證我們數據的安全。
  在ES集群中，我們一模一樣的數據有多份，能正常提供查詢和插入的分片我們叫做 primary shard，其餘的我們就管他們叫做 replica shard（備份的分片）
  當我們去查詢數據的時候，我們數據是有備份的，它會同時發出命令讓我們有數據的機器去查詢結果，最後誰的查詢結果快，我們就要誰的數據（這個不需要我們去控制，它內部就自己控制了）

5.8 總結
  在預設情況下，我們創建一個庫的時候，預設會幫我們創建5個主分片（primary shrad）和5個副分片（replica shard），所以說正常情況下是有10個分片的。
  同一個節點上面，副本和主分片是一定不會在一臺機器上面的，就是擁有相同數據的分片，是不會在同一個節點上面的。
  所以當你有一個節點的時候，這個分片是不會把副本存在這僅有的一個節點上的，當你新加入了一臺節點，ES會自動的給你在新機器上創建一個之前分片的副本。

 

舉例：
  比如一首詩，有詩題、作者、朝代、字數、詩內容等欄位，那麼首先，我們可以建立一個名叫 Poems 的索引，然後創建一個名叫 Poem 的類型，類型是通過 Mapping 來定義每個欄位的類型。
  比如詩題、作者、朝代都是 Keyword 類型，詩內容是 Text 類型，而字數是 Integer 類型，最後就是把數據組織成 Json 格式存放進去了。

   

5.9 ElasticSearch配置文件詳解
配置文件位於%ES_HOME%/config/elasticsearch.yml文件中，用Editplus打開它，你便可以進行配置。
所有的配置都可以使用環境變數，例如：
node.rack: ${RACK_ENV_VAR}
表示環境變數中有一個RACK_ENV_VAR變數。
下麵列舉一下elasticsearch的可配置項：

 1. 集群名稱，預設為elasticsearch：
cluster.name: elasticsearch
        2. 節點名稱，es啟動時會自動創建節點名稱，但你也可進行配置：
node.name: "Franz Kafka"
        3. 是否作為主節點，每個節點都可以被配置成為主節點，預設值為true：
node.master: true
        4. 是否存儲數據，即存儲索引片段，預設值為true：
node.data: true
        master和data同時配置會產生一些奇異的效果：
        1) 當master為false，而data為true時，會對該節點產生嚴重負荷；
        2) 當master為true，而data為false時，該節點作為一個協調者；
        3) 當master為false，data也為false時，該節點就變成了一個負載均衡器。
        你可以通過連接http://localhost:9200/_cluster/health或者http://localhost:9200/_cluster/nodes，或者使用插件http://github.com/lukas-vlcek/bigdesk或http://mobz.github.com/elasticsearch-head來查看集群狀態。
        5. 每個節點都可以定義一些與之關聯的通用屬性，用於後期集群進行碎片分配時的過濾：
node.rack: rack314
        6. 預設情況下，多個節點可以在同一個安裝路徑啟動，如果你想讓你的es只啟動一個節點，可以進行如下設置：
node.max_local_storage_nodes: 1
        7. 設置一個索引的碎片數量，預設值為5：
index.number_of_shards: 5
        8. 設置一個索引可被覆制的數量，預設值為1：
index.number_of_replicas: 1
        當你想要禁用公佈式時，你可以進行如下設置：
index.number_of_shards: 1
index.number_of_replicas: 0
        這兩個屬性的設置直接影響集群中索引和搜索操作的執行。假設你有足夠的機器來持有碎片和複製品，那麼可以按如下規則設置這兩個值：
        1) 擁有更多的碎片可以提升索引執行能力，並允許通過機器分發一個大型的索引；
        2) 擁有更多的複製器能夠提升搜索執行能力以及集群能力。
        對於一個索引來說，number_of_shards只能設置一次，而number_of_replicas可以使用索引更新設置API在任何時候被增加或者減少。
        ElasticSearch關註載入均衡、遷移、從節點聚集結果等等。可以嘗試多種設計來完成這些功能。
        可以連接http://localhost:9200/A/_status來檢測索引的狀態。
        9. 配置文件所在的位置，即elasticsearch.yml和logging.yml所在的位置：
path.conf: /path/to/conf
        10. 分配給當前節點的索引數據所在的位置：
path.data: /path/to/data
        可以可選擇的包含一個以上的位置，使得數據在文件級別跨越位置，這樣在創建時就有更多的自由路徑，如：
path.data: /path/to/data1,/path/to/data2
        11. 臨時文件位置：
path.work: /path/to/work
        12. 日誌文件所在位置：
path.logs: /path/to/logs
        13. 插件安裝位置：
path.plugins: /path/to/plugins
        14. 插件托管位置，若列表中的某一個插件未安裝，則節點無法啟動：
plugin.mandatory: mapper-attachments,lang-groovy
        15. JVM開始交換時，ElasticSearch表現並不好：你需要保障JVM不進行交換，可以將bootstrap.mlockall設置為true禁止交換：
bootstrap.mlockall: true
        請確保ES_MIN_MEM和ES_MAX_MEM的值是一樣的，並且能夠為ElasticSearch分配足夠的內在，併為系統操作保留足夠的記憶體。
        16. 預設情況下，ElasticSearch使用0.0.0.0地址，併為http傳輸開啟9200-9300埠，為節點到節點的通信開啟9300-9400埠，也可以自行設置IP地址：
network.bind_host: 192.168.0.1
        17. publish_host設置其他節點連接此節點的地址，如果不設置的話，則自動獲取，publish_host的地址必須為真實地址：
network.publish_host: 192.168.0.1
        18. bind_host和publish_host可以一起設置：
network.host: 192.168.0.1
        19. 可以定製該節點與其他節點交互的埠：
transport.tcp.port: 9300
        20. 節點間交互時，可以設置是否壓縮，轉為為不壓縮：
transport.tcp.compress: true
        21. 可以為Http傳輸監聽定製埠：
http.port: 9200
        22. 設置內容的最大長度：
http.max_content_length: 100mb
        23. 禁止HTTP
http.enabled: false
        24. 網關允許在所有集群重啟後持有集群狀態，集群狀態的變更都會被保存下來，當第一次啟用集群時，可以從網關中讀取到狀態，預設網關類型（也是推薦的）是local：
gateway.type: local
        25. 允許在N個節點啟動後恢復過程：
gateway.recover_after_nodes: 1
        26. 設置初始化恢復過程的超時時間：
gateway.recover_after_time: 5m
        27. 設置該集群中可存在的節點上限：
gateway.expected_nodes: 2
        28. 設置一個節點的併發數量，有兩種情況，一種是在初始複蘇過程中：
cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 4
        另一種是在添加、刪除節點及調整時：
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2
        29. 設置複蘇時的吞吐量，預設情況下是無限的：
indices.recovery.max_size_per_sec: 0
        30. 設置從對等節點恢復片段時打開的流的數量上限：
indices.recovery.concurrent_streams: 5
        31. 設置一個集群中主節點的數量，當多於三個節點時，該值可在2-4之間：
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
        32. 設置ping其他節點時的超時時間，網路比較慢時可將該值設大：
discovery.zen.ping.timeout: 3s
http://elasticsearch.org/guide/reference/modules/discovery/zen.html上有更多關於discovery的設置。
        33. 禁止當前節點發現多個集群節點，預設值為true：
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
        34. 設置新節點被啟動時能夠發現的主節點列表（主要用於不同網段機器連接）：

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:port", "host3[portX-portY]"]

       35.設置是否可以通過正則或者_all刪除或者關閉索引

action.destructive_requires_name 預設false 允許 可設置true不允許

三、ElasticSearch安裝（Windows版本）

1. 安裝前準備

ElasticSearch是一個基於Lucene構建的開源，分散式，RESTful搜索引擎，而Lucene的開發語言是Java，所以電腦上面需要配置好jdk才能運行es資料庫。

2. 在官網下載安裝包

地址https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

3. 解壓到本地，在cmd中運行elasticsearch.bat文件

 

4. 啟動測試

在瀏覽器中輸入：http://localhost:9200/

 

如果出現上圖所示內容，表示ElasticSearch啟動成功。中小型項目直接使用即可，大型項目還是要調一調參數的。

四、ElasticSearch操作客戶端工具--Kibana

1. 為什麼要使用Kibana

為了方便我們去操作ES，如果不安裝去操作ES很麻煩，需要通過shell命令的方式。

2. 下載Kibana

地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

 

3. 安裝並啟動

直接解壓即可，進入bin目錄下，本文為G:\myProgram\kibana\kibana-6.3.2-windows-x86_64\bin 的cmd，執行kibana

 

不需要配置任何參數，自動識別localhost，在瀏覽器中輸入 http://localhost:5601

 

點擊下麵按鈕，進行ES命令操作

     

五、ElasticSearch的常用命令

1. CURD操作

1.1 GET _cat/health 查看集群的健康狀況

 

溫馨提示：green代表是健康的，yellow表示亞健康，red表示異常。

1.2 GET _all 查詢所有數據

 

1.3 PUT wxc_index 增加一個wxc_index的index庫

 

1.4 GET _cat/indices 查詢ES中所有的index

 

1.5 DELETE /wxc_index 刪除一個wxc_index的index庫

 

1.6 插入一條數據

 

溫馨提示：
（1）shop代表庫名，product代表表名，1代碼數據序號
（2）我們插入數據的時候，如果我們的語句中指明瞭index和type，如果ES裡面不存在，預設幫我們自動創建

1.7 查詢數據
使用語法：GET /index/type/id

 

1.8 修改數據

 

1.9 刪除數據

 

1.10 現在查看所有數據，類似於全表掃描

 

took：耗費了6毫秒
shards：分片的情況
hits：獲取到的數據的情況
total：3 總的數據條數
max_score：1 所有數據裡面打分最高的分數
_index:"ecommerce" index名稱
_type:"product" type的名稱
_id:"2" id號
_score:1 分數，這個分數越大越靠前出來，百度也是這樣。除非是花錢。否則匹配度越高越靠前

 

2. DSL語言

ES最主要是用來做搜索和分析的。所以DSL還是對於ES很重要的
案例：我們要進行全表掃描使用DSL語言，查詢所有的商品

 

溫馨提示：使用match_all 可以查詢到所有文檔，是沒有查詢條件下的預設語句。

案例：查詢所有名稱裡面包含chenyi的商品，同時按價格進行降序排序
如上圖所示，name為dior chenyi的數據會在ES中進行倒排索引分詞的操作，這樣的數據也會被查詢出來。

 

match查詢是一個標準查詢，不管你需要全文本查詢還是精確查詢基本上都要用到它。
下麵我們按照價格進行排序：因為不屬於查詢的範圍了。所以要寫一個 逗號

 

這樣我們的排序就完成了

案例：實現分頁查詢
條件：根據查詢結果（包含chenyi的商品），再進行每頁展示2個商品

 

案例：進行全表掃面，但返回指定欄位的數據

 

案例：搜索名稱裡面包含chenyi的，並且價格大於250元的商品
相當於 select * form product where name like %chenyi% and price >250;
因為有兩個查詢條件，我們就需要使用下麵的查詢方式
如果需要多個查詢條件拼接在一起就需要使用bool
bool 過濾可以用來合併多個過濾條件查詢結果的布爾邏輯，它包含以下操作符：
must :: 多個查詢條件的完全匹配,相當於 and。
must_not :: 多個查詢條件的相反匹配，相當於 not。
should :: 至少有一個查詢條件匹配, 相當於 or。
這些參數可以分別繼承一個過濾條件或者一個過濾條件的數組

 

3. 聚合分析

案例：對商品名稱裡面包含chenyi的，計算每個tag下商品的數量

 

案例：查詢商品名稱裡面包含chenyi的數據，並且按照tag進行分組，計算每個分組下的平均價格

 

案例：查詢商品名稱裡面包含chenyi的數據，並且按照tag進行分組，計算每個分組下的平均價格，按照平均價格進行降序排序

 

六、Java連接ElasticSearch進行數據操作

1. 創建maven項目

       

創建後項目結構如下：

 

2. pom.xml添加maven依賴

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.wxc</groupId>
    <artifactId>com-elasticsearch</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>javax.servlet</groupId>
            <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
            <version>3.1.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>transport</artifactId>
            <version>5.6.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.6.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-api</artifactId>
            <version>2.6.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.google.code.gson</groupId>
            <artifactId>gson</artifactId>
            <version>2.8.5</version>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

3. 新建包，並創建測試類

新建com.wxc.es包

 

com.wxc.es包下新建測試類EsUtils.java

package com.wxc.es;

import com.google.gson.JsonObject;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexResponse;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.mapping.put.PutMappingResponse;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.IndicesAdminClient;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;

import static org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.jsonBuilder;

public class EsUtils {

    public final static String HOST = "127.0.0.1";

    public final static int PORT = 9300;//http請求的埠是9200，客戶端是9300

    private TransportClient client = null;

    /**
     * 測試Elasticsearch客戶端連接
     * @Title: test1
     * @author sunt
     * @date 2017年11月22日
     * @return void
     * @throws UnknownHostException
     */
    @SuppressWarnings("resource")
    @Test
    public void test1() throws UnknownHostException {
        //創建客戶端
        TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddresses(
                new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(HOST),PORT));

        System.out.println("Elasticsearch connect info:" + client.toString());

        //關閉客戶端
        client.close();
    }


    /**
     * 獲取客戶端連接信息
     * @Title: getConnect
     * @author sunt
     * @date 2017年11月23日
     * @return void
     * @throws UnknownHostException
     */
    @SuppressWarnings({ "resource", "unchecked" })
    @Before
    public void getConnect() throws UnknownHostException {
        client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddresses(
                new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(HOST),PORT));
        System.out.println("連接信息:" + client.toString());
    }

    /**
     * 關閉連接
     * @Title: closeConnect
     * @author sunt
     * @date 2017年11月23日
     * @return void
     */
    @After
    public void closeConnect() {
        if(null != client) {
            System.out.println("執行關閉連接操作...");
            client.close();
        }
    }

    /**
     * 創建索引庫
     * @Title: addIndex1
     * @author sunt
     * @date 2017年11月23日
     * @return void
     * 需求:創建一個索引庫為：msg消息隊列,類型為：tweet,id為1
     * 索引庫的名稱必須為小寫
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void addIndex1() throws IOException {
        IndexResponse response = client.prepareIndex("msg", "tweet", "1").setSource(XContentFactory.jsonBuilder()
                .startObject().field("userName", "張三")
                .field("sendDate", new Date())
                .field("msg", "你好李四")
                .endObject()).get();

        System.out.println("索引名稱:" + response.getIndex() + "\n類型:" + response.getType()
                + "\n文檔ID:" + response.getId() + "\n當前實例狀態:" + response.status());
    }

    /**
     * 根據索引名稱，類別，文檔ID 刪除索引庫的數據
     * @Title: deleteData
     * @author sunt
     * @date 2017年11月23日
     * @return void
     */
    @Test
    public void deleteData() {
        DeleteResponse deleteResponse = client.prepareDelete("msg", "tweet", "1").get();

        System.out.println("deleteResponse索引名稱:" + deleteResponse.getIndex() + "\n deleteResponse類型:" + deleteResponse.getType()
                + "\n deleteResponse文檔ID:" + deleteResponse.getId() + "\n當前實例deleteResponse狀態:" + deleteResponse.status());
    }

    /**
     * 更新索引庫數據
     * @Title: updateData
     * @author sunt
     * @date 2017年11月23日
     * @return void
     */
    @Test
    public void updateData() {

        JsonObject jsonObject = new JsonObject();

        jsonObject.addProperty("userName", "王五");
        jsonObject.addProperty("sendDate", "2008-08-08");
        jsonObject.addProperty("msg","你好,張三，好久不見");

        UpdateResponse updateResponse = client.prepareUpdate("msg", "tweet", "1")
                .setDoc(jsonObject.toString(),XContentType.JSON).get();

        System.out.println("updateResponse索引名稱:" + updateResponse.getIndex() + "\n updateResponse類型:" + updateResponse.getType()
                + "\n updateResponse文檔ID:" + updateResponse.getId() + "\n當前實例updateResponse狀態:" + updateResponse.status());
    }

    /**
     * 添加索引:傳入json字元串
     * @Title: addIndex2
     * @author sunt
     * @date 2017年11月23日
     * @return void
     */
    @Test
    public void addIndex2() {
        String jsonStr = "{" +
                "\"userName\":\"張三\"," +
                "\"sendDate\":\"2017-11-30\"," +
                "\"msg\":\"你好李四\"" +
                "}";
        IndexResponse response = client.prepareIndex("weixin", "tweet").s
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