پرش به مطلب اصلی

Nest (اختیاری)

مقدمه

در این فاز با کتاب‌خانه‌ی NEST آشنا می‌شوید.

Nest چیست؟

همان‌طور که احتمالاً در فاز قبل متوجه شدید Elasticsearch با استفاده از REST API قابل استفاده است. با توجه به این موضوع می‌توان در هر زبانی با ساخت یک Http Connection به Elasticsearch درخواست داد و Queryهای مورد نظر را اجرا کرد.

در زبان #C با استفاده از کلاس HttpClient به Elasticsearch متصل شوید و ضمن ساخت یک index این اشخاص را به صورت یکی یکی (بدون استفاده از Bulk API) در آن بارگذاری کنید.

در این قسمت علاوه بر اتصال به Elasticsearch یادگیری نحوه‌ی استفاده از HttpClient نیز مد نظر است.

کلاس HttpClient از واسط IDisposable ارث‌بری می‌کند اما با سایر IDisposableها تفاوت دارد که در این لینک می‌توانید درباره‌ی آن مطالعه کنید.

آشنایی با کتاب‌خانه‌ی NEST

تا این‌جای کار متوجه شدیم که اتصال به Elasticsearch در زبان #C با استفاده از HttpClient امکان‌پذیر است اما استفاده از آن دشوار و زمان‌بر است. کتاب‌خانه‌ی NEST یک رابط سطح بالا برای اتصال به Elasticsearch ارائه می‌دهد که به خاطر ویژگی strongly typed بودن کار با آن به صورت شیءگرا را بسیار ساده می‌کند.

حال می‌خواهیم کاری را که پیش تر انجام دادیم این بار با استفاده از این کتاب‌خانه انجام دهیم.

  1. یک پروژه‌ی سی‌شارپ بسازید و NuGet Package این کتاب‌خانه را در آن اضافه کنید.

  2. با استفاده از تکه کد زیر یک شیء از کلاس ElasticClient ایجاد کنید:

    var uri = new Uri ("http://localhost:9200");
    var connectionSettings = new ConnectionSettings (uri);
    // DebugMode gives you the request in each request to make debuging easier
    // But don't forget to only use it in debugging, because its usage has some overhead
    // and should not be used in production
    connectionSettings.EnableDebugMode();
    var client = new ElasticClient (connectionSettings);
  3. با استفاده از تکه کد زیر از درستی اتصال خود اطمینان حاصل کنید:

    var response = client.Ping();
  4. یک کلاس مدل برای Person ایجاد کنید:

    public class Person 
    {
    [JsonPropertyName("age")]
    public int Age {get;set;}

    [JsonPropertyName("eyeColor")]
    public string EyeColor {get;set;}

    [JsonPropertyName("name")]
    public string Name {get;set;}

    [JsonPropertyName("gender")]
    public string Gender {get;set;}

    [JsonPropertyName("company")]
    public string Company {get;set;}

    [JsonPropertyName("email")]
    public string Email {get;set;}

    [JsonPropertyName("phone")]
    public string Phone {get;set;}

    [JsonPropertyName("address")]
    public string Address{get;set;}

    [JsonPropertyName("about")]
    public string About {get;set;}

    [JsonPropertyName("registration_date")]
    public string RegistrationDate {get;set;}

    [Ignore]
    [JsonPropertyName("latitude")]
    public double Latitude {get;set;}

    [Ignore]
    [JsonPropertyName("longitude")]
    public double Longitude {get;set;}

    private string location = null;
    public string Location
    {
    get
    {
    if (location is null)
    return $"{Latitude},{Longitude}";
    return location;
    }
    set
    {
    location = value;
    }
    }
    }

    در این کلاس به Attributeهای Ignore و JsonPropertyName دقت کنید و علت استفاده از آن‌ها را توضیح دهید.

    هم‌چنین به نحوه‌ی تعریف Location نیز دقت کنید.

  5. با استفاده از کلاس مدل تعریف شده فایل JSON داده‌ها را بخوانید.

  6. یک index با mapping مناسب برای این اشخاص تعریف کنید. یک مثال برای تعریف index همراه با mapping در زیر آمده است:

    var index = "my-index";
    var response = client.Indices.Create(index,
    s => s.Settings(settings => settings
    .Setting("max_ngram_diff", 7)
    .Analysis(analysis => analysis
    .TokenFilters(tf => tf
    .NGram("my-ngram-filter", ng => ng
    .MinGram(3)
    .MaxGram(10)))
    .Analyzers(analyzer => analyzer
    .Custom("my-ngram-analyzer", custom => custom
    .Tokenizer("standard")
    .Filters("lowercase", "my-ngram-filter")))))
    .Map<Person>(m => m
    .Properties(pr => pr
    .Text(t => t
    .Name(n => n.About)
    .Fields(f => f
    .Text(ng => ng
    .Name("ngram")
    .Analyzer("my-ngram-analyzer")))))));

    با اجرای این مثال توضیح دهید Mapping تعریف‌شده چه Fieldهایی دارد.

    می‌توانید از این لینک کمک بگیرید.

  7. با استفاده از تکه‌کد زیر (احتمالاً با کمی تغییر) داده‌ها را در index ایجاد شده بریزید:

    var bulkDescriptor = new BulkDescriptor();
    foreach (var person in people)
    {
    bulkDescriptor.Index<Person>(x => x
    .Index(index)
    .Document(person)
    );
    }
    client.Bulk(bulkDescriptor);

اجرای Queryهای جستجو

در این قسمت انواع Queryهایی که در فاز قبل اجرا کردید را روی داده‌ها با استفاده از NEST اجرا کنید. در این راه احتمالاً این لینک به کمک شما می‌آید.

یک مثال به دو صورت در زیر آمده است:

public static void BoolQuerySample1()
{
QueryContainer query = new BoolQuery
{
Must = new List<QueryContainer>
{
new MatchQuery
{
Field = "about",
Query = "Labore"
}
}
};
var response = client.Search<Dictionary<string, object>>(s => s
.Index("my-index")
.Query(q => query));
}

public static void BoolQuerySample2()
{
var response = client.Search<Person>(s => s
.Index("my-index")
.Query(q => q
.Bool(b => b
.Must(must => must
.Match(match => match
.Field(p => p.About)
.Query("Labore"))))));
}

آشنایی با مفهوم Near Real Time

وقتی در Elasticsearch داده‌ای را index می‌کنیم همان لحظه برای جستجو در دسترس نیست. در این باره این لینک را مطالعه کنید.

با توجه به این موضوع برای این که یک سند بارگذاری شده قابل جستجو باشد باید index مورد نظر refresh شود.

آشنایی با Queryهای سیستمی Elasticsearch

هر یک از تکه‌کدهای زیر را اجرا کنید و توضیح دهید خروجی هر کدام چیست؟

var response = client.Cluster.Health();
var response = client.Cat.Nodes();
var response = client.Cat.Indices();

Response Validation

پاسخی که NEST از Elasticsearch دریافت می‌کند در قالب یک IResponse در اختیار ما قرار می‌گیرد که البته از یکی از کلاس‌هایی است که این interface را پیاده‌سازی کرده‌اند. گاهی اوقات اجرای Query با مشکل مواجه می‌شود که این مشکلات در پاسخی که در اختیار ما قرار می‌گیرد یا در قالب Exception و یا در یکی از Propertyهای IResponse توضیح داده می‌شوند. در این لینک در این باره مطالعه کنید و یک Validator برای Responseها پیاده سازی کنید.

پروژه

یک اپلیکیشن به زبان سی‌شارپ بنویسید که مانند فاز یک کار کند با این تفاوت که به جای این که ساخت Index و جستجو را خودتان پیاده‌سازی کنید از امکانات Elasticsearch استفاده کنید. از Response Validatorی که در قسمت قبل نوشتید در این اپلیکیشن استفاده کنید.