（0.7）elasticsearch基本概念与基本原理

什么是搜索引擎？

　　常用的搜索网站：百度、谷歌

【1】数据的分类

结构化数据

　　指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。对于结构化数据，我们一般都是可以通过关系型数据库（mysql、oracle）的table的方法存储和搜索，也可以建立索引。通过b-tree等数据结构快速搜索数据

非结构化数据

　　全文数据，指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word等。对于非结构化数据，也即对全文数据的搜索主要有两种方式：顺序扫描法，全文搜索法

顺序扫描法

　　我们可以了解它的大概搜索方式，就是按照顺序扫描的方式查找特定的关键字。比如让你在一篇篮球新闻中，找出“科比”这个名字在那些段落出现过。那你肯定需要从头到尾把文章阅读一遍，然后标出关键字在哪些地方出现过

　　这种方式毋庸置疑是最低效的，如果文章很长，有几万字，等你阅读完这篇新闻找到“科比”这个关键字，那得花多少时间

全文搜索

　　对非结构化数据进行顺序扫描很慢，我们是否可以进行优化？把非结构化数据想办法弄得有一定结构不就好了嘛？将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对这些有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这种方式就构成了全文搜索的基本思路。这部分从非结构化数据提取出的然后重新组织的信息，就是索引。

什么是全文搜索引擎#

　　根据百度百科中的定义，全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每个词，对每个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户。

【2】常见的搜索引擎

Lucene#

  • Lucene是一个Java全文搜索引擎，完全用Java编写。lucene不是一个完整的应用程序，而是一个代码库和API，可以很容易地用于向应用程序添加搜索功能
  • 通过简单的API提供强大的功能
    • 可扩展的高性能索引
    • 强大，准确，高效的搜索算法
    • 跨平台解决方案
  • Apache软件基金会
    • 在Apache软件基金会提供的开源软件项目的Apache社区的支持
    • 但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用Java，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，熟练运用Lucene确实非常复杂

Solr#

  • Solr是一个基于Lucene的Java库构建的开源搜索平台。它以友好的方式提供Apache Lucene的搜索功能。它是一个成熟的产品，拥有强大而广泛的用户社区。它能提供分布式索引，复制，负载均衡以及自动故障转移和恢复。如果它被正确部署然后管理的好，他就能够成为一个高可用，可扩展且容错的搜索引擎
  • 强大功能
    • 全文搜索
    • 突出
    • 分面搜索
    • 实时索引
    • 动态集群
    • 数据库集成
    • NoSQL功能和丰富的文档处理

ElasticSearch

  • ElasticSearch是一个开源，是一个机遇Apache Lucene库构建的Restful搜索引擎
  • ElasticSearch是Solr之后几年推出的。它提供了一个分布式，多租户能力的全文搜索引擎，具有HTTP Web页面和无架构JSON文档。ElasticSearch的官方客户端提供Java、Php、Ruby、Perl、Python、.Net和JavaScript
  • 主要功能
    • 分布式搜索
    • 数据分析
    • 分组和聚合
  • 应用场景
    • 维基百科
    • Stack Overflow
    • GitHub
    • 电商网站
    • 日志数据分析
    • 商品价格监控网站
    • BI系统
    • 站内搜索
    • 篮球论坛

【3】ElasticSearch目录结构介绍

　　

 

 　　

目录结构说明，在配置文件里操作使用
• home目录 ：使用$ES_HOME表示，如上图，就是 /usr/local/elasticsearch
• bin/ : 位置 $ES_HOME/bin，包含了elasticsearch和elasticsearch-plugin等脚本
• conf/ ：位置 $ES_HOME/config，包含了 配置文件 elasticsearch.yml 和 log4j2.properties，使用 path.conf 指定
• data/ ：位置 $ES_HOME/data，包含了每个index/shard的数据文件，可以指定多个位置,使用 path.data 指定
• logs/ : 位置 $ES_HOME/logs，使用 path.logs 指定
• plguins/ : 位置$ES_HOME/plugins
• repo/ ：使用 path.repo指定，没有默认位置，表示共享文件系统repository的位置。可以指定多个位置。
• script/ ：位置$ES_HOME/scripts，使用 path.scripts 指定。

 

【4】ES的核心概念

前言#

　　传统数据库查询数据的操作步骤是这样的：建立数据库->建表->插入数据->查询

NRT(Near Realtime)近实时

　　

 

默认是1秒批处理提交一次，非实时；

如果检测到ES 最近没有查询，那么则可能会30秒批处理同步一次增删改操作

索引(index)#

　　一个索引可以理解成一个关系型数据库

类型(type)#

　　一个type就像一类表，比如user表、order表

　　注意

　　　　1、ES 5.X中一个index可以有多种type

　　　　2、ES 6.X中一个index只能有一种type

　　　　3、ES 7.X以后已经移除type这个概念

映射(mapping)#

　　mapping定义了每个字段的类型等信息。相当于关系型数据库中的表结构

文档(document)#

　　一个document相当于关系型数据库中的一行记录

字段(field)#

　　相当于关系型数据库表的字段

集群(cluster)#

　　集群由一个或多个节点组成，一个集群由一个默认名称“elasticsearch”

节点(node)#

　　集群的节点，一台机器或者一个进程

分片和副本(shard)#

  • 副本是分片的副本。分片有主分片(primary Shard)和副本分片(replica Shard)之分
  • 一个Index数据在屋里上被分布在多个主分片中，每个主分片只存放部分数据
  • 每个主分片可以有多个副本，叫副本分片，是主分片的复制

elasticsearch与数据库的类比

关系型数据库（比如Mysql）非关系型数据库（Elasticsearch）
数据库Database 索引Index
表Table 类型Type
数据行Row 文档Document
数据列Column 字段Field
约束 Schema 映射Mapping

 

【5】RESTful风格的介绍

介绍#

  •  RESTful是一种架构的规范与约束、原则，符合这种规范的架构就是RESTful架构
  • 先看REST是什么意思，英文Representational state transfer表述性状态转移，其实就是对资源的标书性状态转移，即通过HTTP动词来实现资源的状态扭转
  • 资源是REST系统的核心概念。所有的设计都是以资源为中心
  • elasticsearch使用RESTful风格api来设计的

方法#

action 描述
HEAD 只获取某个资源的头部信息
GET 获取资源
POST 创建或更新资源
PUT 创建或更新资源
DELETE 删除资源 
GET /user:列出所有的⽤户
POST /user:新建⼀个⽤户
PUT /user:更新某个指定⽤户的信息
DELETE /user/ID:删除指定⽤户

调试工具：Postman工具(推荐)

　　

 【6】什么是分词器#

  • 将用户输入的一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语的一种工具
  • example：The best 3-points shooter is Curry!

常用的英文内置分词器#

  1. standard analyzer：除了数字、字母、下划线外，其他字符都是分隔符；
  2. simple analyzer：simple分析器当他遇到只要不是字母的字符，就将文本解析成term（搜索词项），而且所有的term都是小写的（即不是字符的就是分隔符）
  3. whitespace analyzer：空格为分隔符
  4. stop analyzer：与simple 一样，但 stopwords预定义的停止词列表，比如(ths,a,an,this,of,at)等等 ，即遇到这些词，会把他们同当成分隔符
  5. language analyzer：根据语言区分
  6. pattern analyzer：用正则表达式将文本分割成sterms，默认的正则表达式是\W+

常用中文分词器（需要额外装插件）

smart

IK

如何测试？

ip/_analyze

　　

 

 

三大数据类型#

  • 核心数据类型
  • 复杂数据类型
  • 专用数据类型

【1/3】核心数据类型#

字符串#

  • text：用于全文索引，该类型的字段将通过分词器进行分词
  • keyword：不分词，只能搜索该字段的完整的值

数值型#

  • long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float

布尔#

  • boolean

二进制#

  • binary：该类型的字段把值当做经过base64编码的字符串，默认不存储，且不可搜索

范围类型#

  1. 范围类型表示值是一个范围，而不是一个具体的值
  2. integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range
  3. 比如age类型是integer_range，那么值可以是{"gte":20,"lte":40}；搜索"term":{"age":21}可以搜索该值

日期-date#

　　由于json类型没有date类型，所以es通过识别字符串是否符合format定义的格式来判断是否为date类型

　　format默认为：strict_date_optional_time || epoch_millis

　　格式

　　　　"2022-01-01" "2022/01/01 12:10:30" 这种字符串格式

　　从开始纪元（1970年1月1日0点）开始的毫秒数

 
PUT 192.168.199.170:9200/nba/_mapping

{
    "properties": {
        "name": {
            "type": "text"
        },
        "team_name": {
            "type": "text"
        },
        "position": {
            "type": "text"
        },
        "play_year": {
            "type": "long"
        },
        "jerse_no": {
            "type": "keyword"
        },
        "title": {
            "type": "text"
        },
        "date": {
            "type": "date"
        }
    }
}
 
 
POST 192.168.199.170:9200/nba/_doc/4

{
    "name": "蔡x坤",
    "team_name": "勇⼠",
    "position": "得分后卫",
    "play_year": 10,
    "jerse_no": "31",
    "title": "打球最帅的明星",
    "date": "2020-01-01"
}
 
 
POST 192.168.199.170:9200/nba/_doc/5

{
    "name": "杨超越",
    "team_name": "猴急",
    "position": "得分后卫",
    "play_year": 10,
    "jerse_no": "32",
    "title": "打球最可爱的明星",
    "date": 1610350870
}
 
 
POST 192.168.199.170:9200/nba/_doc/6

{
    "name": "吴亦凡",
    "team_name": "湖⼈",
    "position": "得分后卫",
    "play_year": 10,
    "jerse_no": "33",
    "title": "最会说唱的明星",
    "date": 1641886870000
}
 

【2/3】复杂数据类型#

数据类型 Array#

  • ES中没有专门的数据类型，直接使用[]定义接口，数组中所有的值必须是同一种数据类型，不支持混合数据类型的数组
  • 字符串数组["one","two"]
  • 整数数组[1,2]
  • Object对象数组[{"name":"alex","age":18},{"name":"tom","age":18}]

对象类型Object#

 
POST 192.168.199.170:9200/nba/_doc/8

{
    "name": "吴亦凡",
    "team_name": "湖⼈",
    "position": "得分后卫",
    "play_year": 10,
    "jerse_no": "33",
    "title": "最会说唱的明星",
    "date": "1641886870",
    "array": [
        "one",
        "two"
    ],
    "address": {
        "region": "China",
        "location": {
            "province": "GuangDong",
            "city": "GuangZhou"
        }
    }
}
 

索引方式

"address.region": "China",
"address.location.province": "GuangDong",
"address.location.city": "GuangZhou"
 
POST 192.168.199.170:9200/nba/_search

{
    "query": {
        "match": {
            "address.region": "china"
        }
    }
}
 

【3/3】专用数据类型#

IP类型#

　　IP类型的字段用于存储IPv4和IPv6的地址，本质上是一个长整形字段

POST 192.168.199.170:9200/nba/_mapping

{
    "properties": {
        "name": {
            "type": "text"
        },
        "team_name": {
            "type": "text"
        },
        "position": {
            "type": "text"
        },
        "play_year": {
            "type": "long"
        },
        "jerse_no": {
            "type": "keyword"
        },
        "title": {
            "type": "text"
        },
        "date": {
            "type": "date"
        },
        "ip_addr": {
            "type": "ip"
        }
    }
}
 
 
PUT 192.168.199.170:9200/nba/_doc/9

{
    "name": "吴亦凡",
    "team_name": "湖⼈",
    "position": "得分后卫",
    "play_year": 10,
    "jerse_no": "33",
    "title": "最会说唱的明星",
    "ip_addr": "192.168.1.1"
}
 
 
POST 192.168.199.170:9200/nba/_search

{
    "query": {
        "term": {
            "ip_addr": "192.168.0.0/16"
        }
    }
}

 

【参考文档】

本文概念转自，同增删查改基本使用也强烈推荐参考该文：https://www.cnblogs.com/chenyanbin/p/13419497.html

 

posted @ 2021-03-10 16:49  郭大侠1  阅读(310)  评论(0)  编辑  收藏  举报