正确使用 JavaScript 的 Elasticsearch，第一部分
讲解如何用 JavaScript 创建可投入生产的 Elasticsearch 后端。 探索如何使用 JavaScript 与 Elasticsearch，遵循客户端/服务器最佳实践，搭建包含多个搜索端点的服务器，用于查询 Elasticsearch 文档。
Get hands-on with Elasticsearch: Dive into our sample notebooks in the Elasticsearch Labs repo, start a free cloud trial, or try Elastic on your local machine now.
本文是系列文章的第一篇，介绍如何使用 JavaScript 使用 Elasticsearch。在本系列中，您将学习如何在 JavaScript 环境中使用 Elasticsearch 的基础知识，并回顾创建搜索应用程序的最相关功能和最佳实践。最后，您将了解使用 JavaScript 运行 Elasticsearch 所需的一切。
在第一部分中，我们将回顾
您可以 在这里查看示例的源代码 。
什么是 Elasticsearch Node.js 客户端？
Elasticsearch Node.js 客户端是一个 JavaScript 库，它将 Elasticsearch API 的 HTTP REST 调用放到了 JavaScript 中。这样就能更轻松地处理和使用帮助程序，简化批量编制文档索引等任务。
环境
前端、后端还是无服务器？
要使用 JavaScript 客户端创建搜索应用程序，我们至少需要两个组件：Elasticsearch 集群和运行客户端的 JavaScript 运行时。
JavaScript 客户端支持所有 Elasticsearch 解决方案（云、on-prem 和 Serverless），它们之间没有重大区别，因为客户端内部会处理所有变化，所以你不必担心使用哪一种。
不过，JavaScript 运行时必须从服务器运行，而不能直接从浏览器运行。
这是因为从浏览器调用 Elasticsearch 时，用户可能会获得敏感信息，如集群 API 密钥、主机或查询本身。Elasticsearch 建议永远不要将集群直接暴露在互联网上 ，而是使用一个中间层来抽象所有这些信息，这样用户只能看到参数。您可以在这里了解更多相关信息。
我们建议使用这样的模式：
在这种情况下，客户端只向服务器发送搜索条件和验证密钥，而服务器则完全控制查询和与 Elasticsearch 的通信。
连接客户端
首先，按照以下步骤创建一个 API 密钥。
按照前面的示例，我们将创建一个简单的 Express 服务器，并使用 Node.JS 服务器的客户端连接到该服务器。
我们将使用 NPM 初始化项目，并安装 Elasticsearch 客户端和Express。后者是一个在 Node.js 中调用服务器的库。使用 Express，我们可以通过 HTTP 与后端交互。
让我们初始化项目：
npm init -y
安装依赖项：
npm install @elastic/elasticsearch express split2 dotenv
让我来为你分析一下：
@elastic/elasticsearch：它是 Node.js 的官方客户端
快递：它将使我们能够运行一个轻量级的 nodejs 服务器，以暴露 Elasticsearch
split2： 将文本行分割成数据流。每次处理一行 ndjson 文件时非常有用
dotenv：允许我们使用 .env 管理环境变量文件
创建 .env文件，并添加以下几行：
ELASTICSEARCH_ENDPOINT="Your Elasticsearch endpoint"
ELASTICSEARCH_API_KEY="Your Elasticssearch API"这样，我们就可以使用dotenv 软件包导入这些变量。
创建server.js 文件：
const express = require("express");
const bodyParser = require("body-parser");
const { Client } = require("@elastic/elasticsearch");
require("dotenv").config(); //environment variables setup
const ELASTICSEARCH_ENDPOINT = process.env.ELASTICSEARCH_ENDPOINT;
const ELASTICSEARCH_API_KEY = process.env.ELASTICSEARCH_API_KEY;
const PORT = 3000;
const app = express();
app.listen(PORT, () => {
console.log("Server running on port", PORT);
});
app.use(bodyParser.json());
let esClient = new Client({
node: ELASTICSEARCH_ENDPOINT,
auth: { apiKey: ELASTICSEARCH_API_KEY },
});
app.get("/ping", async (req, res) => {
try {
const result = await esClient.info();
res.status(200).json({
success: true,
clusterInfo: result,
});
} catch (error) {
console.error("Error getting Elasticsearch info:", error);
res.status(500).json({
success: false,
clusterInfo: null,
error: error.message,
});
}
});这段代码设置了一个基本的 Express.js 服务器，该服务器监听端口 3000，并使用 API 密钥进行身份验证，连接到 Elasticsearch 集群。它包括一个 /ping 端点，通过 GET 请求访问时，可使用 Elasticsearch 客户端的.info() 方法查询 Elasticsearch 集群的基本信息。
如果查询成功，会以 JSON 格式返回群集信息；否则会返回错误信息。服务器还使用 body-parser 中间件来处理 JSON 请求体。
运行文件，启动服务器：
node server.js
答案应该是这样的
Server running on port 3000现在，让我们查阅端点/ping ，检查 Elasticsearch 集群的状态。
curl http://localhost:3000/ping
{
"success": true,
"clusterInfo": {
"name": "instance-0000000000",
"cluster_name": "61b7e19eec204d59855f5e019acd2689",
"cluster_uuid": "BIfvfLM0RJWRK_bDCY5ldg",
"version": {
"number": "9.0.0",
"build_flavor": "default",
"build_type": "docker",
"build_hash": "112859b85d50de2a7e63f73c8fc70b99eea24291",
"build_date": "2025-04-08T15:13:46.049795831Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "10.1.0",
"minimum_wire_compatibility_version": "8.18.0",
"minimum_index_compatibility_version": "8.0.0"
},
"tagline": "You Know, for Search"
}
}编制文件索引
一旦连接起来，我们就可以使用语义_文本（用于语义搜索）和文本（用于全文查询）等映射对文档进行索引。有了这两种字段类型，我们还可以进行混合搜索。
我们将创建一个新的load.js 文件来生成映射并上传文件。
Elasticsearch 客户端
我们首先需要对客户端进行实例化和身份验证：
const { Client } = require("@elastic/elasticsearch");
const ELASTICSEARCH_ENDPOINT = "cluster/project_endpoint";
const ELASTICSEARCH_API_KEY = "apiKey";
const esClient = new Client({
node: ELASTICSEARCH_ENDPOINT,
auth: { apiKey: ELASTICSEARCH_API_KEY },
});语义映射
我们将创建一个包含兽医院数据的索引。我们将保存主人、宠物和访问详情的信息。
我们要进行全文搜索的数据，如名称和描述，将以文本形式存储。类别中的数据，如动物的种类或品种，将以关键字的形式存储。
此外，我们还将把所有字段的值复制到一个 semantic_text 字段中，以便也能针对这些信息运行语义搜索。
const INDEX_NAME = "vet-visits";
const createMappings = async (indexName, mapping) => {
try {
const body = await esClient.indices.create({
index: indexName,
body: {
mappings: mapping,
},
});
console.log("Index created successfully:", body);
} catch (error) {
console.error("Error creating mapping:", error);
}
};
await createMappings(INDEX_NAME, {
properties: {
owner_name: {
type: "text",
copy_to: "semantic_field",
},
pet_name: {
type: "text",
copy_to: "semantic_field",
},
species: {
type: "keyword",
copy_to: "semantic_field",
},
breed: {
type: "keyword",
copy_to: "semantic_field",
},
vaccination_history: {
type: "keyword",
copy_to: "semantic_field",
},
visit_details: {
type: "text",
copy_to: "semantic_field",
},
semantic_field: {
type: "semantic_text",
},
},
});批量助手
客户端的另一个优势是，我们可以使用批量助手来分批建立索引。通过批量辅助器，我们可以轻松处理并发、重试等问题，以及如何处理通过函数成功或失败的每个文档。
该助手的一个吸引人的特点是可以使用数据流。该功能允许您逐行发送文件，而不是将整个文件存储在内存中并一次性发送到 Elasticsearch。
要将数据上传到 Elasticsearch，请在项目根目录下创建名为 data.ndjson 的文件，并添加以下信息（也可以从此处下载包含数据集的文件）：
{"owner_name":"Alice Johnson","pet_name":"Buddy","species":"Dog","breed":"Golden Retriever","vaccination_history":["Rabies","Parvovirus","Distemper"],"visit_details":"Annual check-up and nail trimming. Healthy and active."}
{"owner_name":"Marco Rivera","pet_name":"Milo","species":"Cat","breed":"Siamese","vaccination_history":["Rabies","Feline Leukemia"],"visit_details":"Slight eye irritation, prescribed eye drops."}
{"owner_name":"Sandra Lee","pet_name":"Pickles","species":"Guinea Pig","breed":"Mixed","vaccination_history":[],"visit_details":"Loss of appetite, recommended dietary changes."}
{"owner_name":"Jake Thompson","pet_name":"Luna","species":"Dog","breed":"Labrador Mix","vaccination_history":["Rabies","Bordetella"],"visit_details":"Mild ear infection, cleaning and antibiotics given."}
{"owner_name":"Emily Chen","pet_name":"Ziggy","species":"Cat","breed":"Mixed","vaccination_history":["Rabies","Feline Calicivirus"],"visit_details":"Vaccination update and routine physical."}
{"owner_name":"Tomás Herrera","pet_name":"Rex","species":"Dog","breed":"German Shepherd","vaccination_history":["Rabies","Parvovirus","Leptospirosis"],"visit_details":"Follow-up for previous leg strain, improving well."}
{"owner_name":"Nina Park","pet_name":"Coco","species":"Ferret","breed":"Mixed","vaccination_history":["Rabies"],"visit_details":"Slight weight loss; advised new diet."}
{"owner_name":"Leo Martínez","pet_name":"Simba","species":"Cat","breed":"Maine Coon","vaccination_history":["Rabies","Feline Panleukopenia"],"visit_details":"Dental cleaning. Minor tartar buildup removed."}
{"owner_name":"Rachel Green","pet_name":"Rocky","species":"Dog","breed":"Bulldog Mix","vaccination_history":["Rabies","Parvovirus"],"visit_details":"Skin rash, antihistamines prescribed."}
{"owner_name":"Daniel Kim","pet_name":"Mochi","species":"Rabbit","breed":"Mixed","vaccination_history":[],"visit_details":"Nail trimming and general health check. No issues."}我们使用 split2 对文件行进行流式处理，而批量助手则将它们发送到 Elasticsearch。
const { createReadStream } = require("fs");
const split = require("split2");
const indexData = async (filePath, indexName) => {
try {
console.log(`Indexing data from ${filePath} into ${indexName}...`);
const result = await esClient.helpers.bulk({
datasource: createReadStream(filePath).pipe(split()),
onDocument: () => {
return {
index: { _index: indexName },
};
},
onDrop(doc) {
console.error("Error processing document:", doc);
},
});
console.log("Bulk indexing successful elements:", result.items.length);
} catch (error) {
console.error("Error indexing data:", error);
throw error;
}
};
await indexData("./data.ndjson", INDEX_NAME);上面的代码读取 .ndjson文件，并使用helpers.bulk 方法将每个 JSON 对象批量索引到指定的 Elasticsearch 索引中。它使用createReadStream 和split2 对文件进行流式处理，为每个文件设置索引元数据，并记录处理失败的文件。完成后，它会记录成功索引的项目数。
除indexData 功能外，您还可以使用 Kibana 直接通过用户界面上传文件，并使用上传数据文件用户界面。
我们运行文件，将文件上传到 Elasticsearch 集群。
node load.js
Creating mappings for index vet-visits...
Index created successfully: { acknowledged: true, shards_acknowledged: true, index: 'vet-visits' }
Indexing data from ./data.ndjson into vet-visits...
Bulk indexing completed. Total documents: 10, Failed: 0在 Elasticsearch 中搜索数据
回到server.js 文件，我们将创建不同的端点来执行词法、语义或混合搜索。
简而言之，这些类型的搜索并不相互排斥，而是取决于您需要回答的问题类型。
查询类型 | 用例 | 问题示例 |
|---|---|---|
词法查询 | 问题中的单词或词根很可能出现在索引文件中。问题与文件之间的标记相似性。 | 我在找一件蓝色运动 T 恤。 |
语义查询 | 问题中的词语不可能出现在文件中。问题与文件之间的概念相似性。 | 我在寻找适合寒冷天气穿的衣服。 |
混合搜索 | 问题包含词汇和/或语义成分。问题与文档之间的标记和语义相似性。 | 我想为海滩婚礼找一件 S 码的礼服。 |
问题的词汇 部分很可能是标题和说明的一部分，或者是类别名称，而语义 部分则是与这些领域相关的概念。蓝色可能是一个类别名称或描述的一部分，海滩婚礼不太可能是，但可以与亚麻服装在语义上相关。
词法查询 (/search/lexic?q=<query_term>)
词法搜索也称全文搜索，是指基于标记的相似性进行搜索；也就是说，经过分析后，将返回包含搜索标记的文档。
您可以点击此处查看我们的词法搜索实践教程。
app.get("/search/lexic", async (req, res) => {
const { q } = req.query;
const INDEX_NAME = "vet-visits";
try {
const result = await esClient.search({
index: INDEX_NAME,
size: 5,
body: {
query: {
multi_match: {
query: q,
fields: ["owner_name", "pet_name", "visit_details"],
},
},
},
});
res.status(200).json({
success: true,
results: result.hits.hits
});
} catch (error) {
console.error("Error performing search:", error);
res.status(500).json({
success: false,
results: null,
error: error.message,
});
}
});我们测试：修剪指甲
curl http://localhost:3000/search/lexic?q=nail%20trimming请回答：
{
"success": true,
"results": [
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "-RY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 2.7075968,
"_source": {
"pet_name": "Mochi",
"owner_name": "Daniel Kim",
"species": "Rabbit",
"visit_details": "Nail trimming and general health check. No issues.",
"breed": "Mixed",
"vaccination_history": []
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "8BY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 2.560356,
"_source": {
"pet_name": "Buddy",
"owner_name": "Alice Johnson",
"species": "Dog",
"visit_details": "Annual check-up and nail trimming. Healthy and active.",
"breed": "Golden Retriever",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Parvovirus",
"Distemper"
]
}
}
]
}语义查询 (/search/semantic?q=<query_term>)
语义搜索与词汇搜索不同，它通过矢量搜索找到与搜索词含义相似的结果。
您可以点击这里查看我们的语义搜索实践教程。
app.get("/search/semantic", async (req, res) => {
const { q } = req.query;
const INDEX_NAME = "vet-visits";
try {
const result = await esClient.search({
index: INDEX_NAME,
size: 5,
body: {
query: {
semantic: {
field: "semantic_field",
query: q
},
},
},
});
res.status(200).json({
success: true,
results: result.hits.hits,
});
} catch (error) {
console.error("Error performing search:", error);
res.status(500).json({
success: false,
results: null,
error: error.message,
});
}
});我们进行测试：谁做了修脚？
curl http://localhost:3000/search/semantic?q=Who%20got%20a%20pedicure?请回答：
{
"success": true,
"results": [
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "-RY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 4.861466,
"_source": {
"owner_name": "Daniel Kim",
"pet_name": "Mochi",
"species": "Rabbit",
"breed": "Mixed",
"vaccination_history": [],
"visit_details": "Nail trimming and general health check. No issues."
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "8BY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 4.7152824,
"_source": {
"pet_name": "Buddy",
"owner_name": "Alice Johnson",
"species": "Dog",
"visit_details": "Annual check-up and nail trimming. Healthy and active.",
"breed": "Golden Retriever",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Parvovirus",
"Distemper"
]
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "9RY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 1.6717153,
"_source": {
"pet_name": "Rex",
"owner_name": "Tomás Herrera",
"species": "Dog",
"visit_details": "Follow-up for previous leg strain, improving well.",
"breed": "German Shepherd",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Parvovirus",
"Leptospirosis"
]
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "9xY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 1.5600781,
"_source": {
"pet_name": "Simba",
"owner_name": "Leo Martínez",
"species": "Cat",
"visit_details": "Dental cleaning. Minor tartar buildup removed.",
"breed": "Maine Coon",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Feline Panleukopenia"
]
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "-BY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 1.2696637,
"_source": {
"pet_name": "Rocky",
"owner_name": "Rachel Green",
"species": "Dog",
"visit_details": "Skin rash, antihistamines prescribed.",
"breed": "Bulldog Mix",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Parvovirus"
]
}
}
]
}混合查询 (/search/hybrid?q=<query_term>)
混合搜索允许我们将语义搜索和词法搜索结合起来，从而获得两全其美的效果：既能获得标记搜索的精确性，又能获得语义搜索的意义接近性。
app.get("/search/hybrid", async (req, res) => {
const { q } = req.query;
const INDEX_NAME = "vet-visits";
try {
const result = await esClient.search({
index: INDEX_NAME,
body: {
retriever: {
rrf: {
retrievers: [
{
standard: {
query: {
bool: {
must: {
multi_match: {
query: q,
fields: ["owner_name", "pet_name", "visit_details"],
},
},
},
},
},
},
{
standard: {
query: {
bool: {
must: {
semantic: {
field: "semantic_field",
query: q,
},
},
},
},
},
},
],
},
},
size: 5,
},
});
res.status(200).json({
success: true,
results: result.hits.hits,
});
} catch (error) {
console.error("Error performing search:", error);
res.status(500).json({
success: false,
results: null,
error: error.message,
});
}
});我们以 "谁做了修脚或牙科治疗？"
curl http://localhost:3000/search/hybrid?q=who%20got%20a%20pedicure%20or%20dental%20treatment响应：
{
"success": true,
"results": [
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "9xY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 0.032522473,
"_source": {
"pet_name": "Simba",
"owner_name": "Leo Martínez",
"species": "Cat",
"visit_details": "Dental cleaning. Minor tartar buildup removed.",
"breed": "Maine Coon",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Feline Panleukopenia"
]
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "-RY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 0.016393442,
"_source": {
"pet_name": "Mochi",
"owner_name": "Daniel Kim",
"species": "Rabbit",
"visit_details": "Nail trimming and general health check. No issues.",
"breed": "Mixed",
"vaccination_history": []
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "8BY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 0.015873017,
"_source": {
"pet_name": "Buddy",
"owner_name": "Alice Johnson",
"species": "Dog",
"visit_details": "Annual check-up and nail trimming. Healthy and active.",
"breed": "Golden Retriever",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Parvovirus",
"Distemper"
]
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "9RY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 0.015625,
"_source": {
"pet_name": "Rex",
"owner_name": "Tomás Herrera",
"species": "Dog",
"visit_details": "Follow-up for previous leg strain, improving well.",
"breed": "German Shepherd",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Parvovirus",
"Leptospirosis"
]
}
},
{
"_index": "vet-visits",
"_id": "8xY6RJYBLe2GoFQ6-9n9",
"_score": 0.015384615,
"_source": {
"pet_name": "Luna",
"owner_name": "Jake Thompson",
"species": "Dog",
"visit_details": "Mild ear infection, cleaning and antibiotics given.",
"breed": "Labrador Mix",
"vaccination_history": [
"Rabies",
"Bordetella"
]
}
}
]
}结论
在本系列的第一部分中，我们介绍了如何按照客户端/服务器最佳实践设置环境并创建带有不同搜索端点的服务器，以查询 Elasticsearch 文档。查看我们系列的第二部分，您将了解生产最佳实践以及如何在无服务器环境中运行 Elasticsearch Node.js 客户端。
常见问题
什么是 Node.js 客户端？
Node.js 客户端是一个 JavaScript 库，用于将 Elasticsearch API 的 HTTP REST 调用封装成 JavaScript 接口。它还提供了一些辅助方法，可简化批量索引文档等任务。
为何应使用服务器端的 Node.js 环境，而不是在前端直接调用 Elasticsearch？
安全性是其主要优势。在后端环境（例如使用 Express 的 Node.js）中运行客户端，可避免集群 API 密钥、端点 URL 及内部查询逻辑等敏感信息暴露在浏览器端。
在 Node.js 中使用 Elasticsearch “Bulk Helper” 有哪些优势？
在 Node.js 中使用 Elasticsearch “Bulk Helper” 有哪些优势？ 批量索引：它自动处理按组而非逐个对文档进行索引的复杂性。 流式支持：借助 split2 等工具，您可以对 .ndjson 等文件进行流式读取并按行处理。。这样一来，无需将整个数据集加载到服务器内存即可处理海量文件。
