ElasticSearch-全文检索
简介
全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。
它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它
Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的
接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。
REST API:天然的跨平台。
官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
官方中文:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/foreword_id.html
一、基本概念
1.1、Index(索引)
动词,相当于 MySQL 中的 insert;
名词,相当于 MySQL 中的 Database
1.2、Type(类型)
在 Index(索引)中,可以定义一个或多个类型。
类似于 MySQL 中的 Table;每一种类型的数据放在一起;
1.3、Document(文档)
保存在某个索引(Index)下,某种类型(Type)的一个数据(Document),文档是 JSON 格式的,Document 就像是 MySQL 中的某个 Table 里面的内容;
1.4、倒排索引机制
二、Docker 安装 Es
2.1、下载镜像文件
docker pull elasticsearch:7.4.2 存储和检索数据
docker pull kibana:7.4.2 可视化检索数据
2.2、创建实例
2.2.1、ElasticSearch
mkdir -p /mydata/elasticsearch/config 创建配置文件急夹
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data 创建挂载文件
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 添加配置文件
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/ 保证权限(不然启动es时会启动失败)
创建镜像
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2
访问端口,启动成功则出现提示
以后再外面装好插件重启即可;
特别注意:
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx256m" \ 测试环境下,设置 ES 的初始内存和最大内存,否则导
致过大启动不了 ES
2.2.2、Kibana
docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://c9200 -p 5601:5601 \
-d kibana:7.4.2
http://192.168.56.10:9200 一定改为自己虚拟机的地址
访问端口 http://192.168.56.10:5601 启动成功则出现提示
三、初步检索
3.1、_cat
- GET /_cat/nodes:查看所有节点
- GET /_cat/health:查看 es 健康状况
- GET /_cat/master:查看主节点
- GET /_cat/indices:查看所有索引 show databases;
3.2、索引一个文档(保存,类比mysql相当于添加一条记录)
保存一个数据,保存在哪个索引的哪个类型下,指定用哪个唯一标识
PUT customer/external/1;在 customer 索引下的 external 类型下保存 1 号数据为
PUT customer/external/1
数据
{ "name": "John Doe" }
小结
PUT 和 POST 都可以,
- POST 新增。如果不指定 id,会自动生成 id。指定 id 就会修改这个数据,并新增版本号
- PUT 可以新增可以修改。PUT 必须指定 id;由于 PUT 需要指定 id,我们一般都用来做修改操作,不指定 id 会报错。
3.3、查询文档
GET customer/external/1
结果:
{
"_index": "customer", //在哪个索引
"_type": "external", //在哪个类型
"_id": "1", //记录 id
"_version": 2, //版本号
"_seq_no": 1, //并发控制字段,每次更新就会+1,用来做乐观锁
"_primary_term": 1, //同上,主分片重新分配,如重启,就会变化
"found": true,
"_source": { //真正的内容
"name": "John Doe"
}
}
更新携带 ?if_seq_no=1&if_primary_term=1,如果_seq_no和_primary_term与记录不同则更新失败,起到乐观锁的作用
3.4、更新文档
POST customer/external/1/_update
{
"doc":{
"name": "John Doew"
}
}
或者
POST customer/external/1
{
"name": "John Doe2"
}
或者
PUT customer/external/1
{
"name": "John Doe"
}
- 不同:POST 操作会对比源文档数据,如果相同不会有什么操作,文档 version 不增加
PUT 操作总会将数据重新保存并增加 version 版本;
带_update 对比元数据如果一样就不进行任何操作。
看场景;
对于大并发更新,不带 update;
对于大并发查询偶尔更新,带 update;对比更新,重新计算分配规则。
- 更新同时增加属性
POST customer/external/1/_update
{
"doc": { "name": "Jane Doe", "age": 20 }
}
PUT 和 POST 不带_update 也可以增加属性
3.5、删除文档&索引
DELETE customer/external/1
DELETE customer
3.6、bulk 批量 API
POST customer/external/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name": "John Doe" }
{"index":{"_id":"2"}}
{"name": "Jane Doe" }
语法格式:
{ action: { metadata }}
{ request body }
{ action: { metadata }}
{ request body }
复杂实例:
POST /_bulk
{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}{ "title": "My first blog post" }
{ "index": { "_index": "website", "_type": "blog" }}
{ "title": "My second blog post" }
{ "update": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"title" : "My updated blog post"} }
bulk API 以此按顺序执行所有的 action(动作)。如果一个单个的动作因任何原因而失败,
它将继续处理它后面剩余的动作。当 bulk API 返回时,它将提供每个动作的状态(与发送
的顺序相同),所以您可以检查是否一个指定的动作是不是失败了。
3.7、样本测试数据
顾客银行账户信息的虚构的 JSON 文档样本。每个文档都有下列的 schema
(模式):
{
"account_number": 0,
"balance": 16623,
"firstname": "Bradshaw",
"lastname": "Mckenzie",
"age": 29,
"gender": "F",
"address": "244 Columbus Place",
"employer": "Euron",
"email": "bradshawmckenzie@euron.com",
"city": "Hobucken",
"state": "CO"
}
https://download.elastic.co/demos/kibana/gettingstarted/shakespeare_6.0.json 导入测试数据
POST bank/account/_bulk
四、进阶检索
4.1、SearchAPI
ES 支持两种基本方式检索 :
- 一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数(uri+检索参数)
- 另一个是通过使用 REST request body 来发送它们(uri+请求体)
4.1.1检索信息
- 一切检索从_search 开始
GET bank/_search | 检索 bank 下所有信息,包括 type 和 docs |
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc | 请求参数方式检索 |
响应结果解释: |
- uri+请求体进行检索
GET bank/_search |
HTTP 客户端工具(POSTMAN),get 请求不能携带请求体,我们变为 post 也是一样的 |
4.2 Query DSL
4.2.1、基本语法格式
Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL(domain-specific language 领域特
定语言)。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面,并且刚开始的时候感觉有点复杂,
真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。
- 一个查询语句的典型结构
{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,... }
}
- 如果是针对某个字段,那么它的结构如下:
{
QUERY_NAME: {
FIELD_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,... }
}
}
GET bank/_search |
|
4.2.2、返回部分字段
GET bank/_search |
4.2.3、match【匹配查询】
- 基本类型(非字符串),精确匹配
GET bank/_search |
match 返回 account_number=20 的 |
- 字符串,全文检索
GET bank/_search |
最终查询出 address 中包含 mill 单词的所有记录 |
- 字符串,多个单词(分词+全文检索)
GET bank/_search |
最终查询出 address 中包含 mill 或者 road 或者 mill road 的所有记录,并给出相关性得分 |
4.2.4、match_phrase【短语匹配】
将需要匹配的值当成一个整体单词(不分词)进行检索
GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "mill road" } } } |
查出 address 中包含 mill road 的所有记录,并给出相关性得分 |
4.2.5、multi_match【多字段匹配】
GET bank/_search |
state 或者 address 包含 mill |
4.2.6、bool【复合查询】
bool 用来做复合查询:
复合语句可以合并 任何 其它查询语句,包括复合语句,了解这一点是很重要的。这就意味
着,复合语句之间可以互相嵌套,可以表达非常复杂的逻辑。
- must:必须达到 must 列举的所有条件
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
},
{
"match": {
"gender": "M"
}
}
]
}
}
}
should:应该达到 should 列举的条件,如果达到会增加相关文档的评分,并不会改变查询的结果。如果 query 中只有 should 且只有一种匹配规则,那么 should 的条件就会被作为默认匹配条件而去改变查询结果
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
},
{
"match": {
"gender": "M"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"address": "lane"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"email": "baluba.com"
}
}
]
}
}
- must_not 必须不是指定的情况
GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "address": "mill" } }, { "match": { "gender": "M" } } ], "should": [ { "match": { "address": "lane" } } ], "must_not": [ { "match": { "email": "baluba.com" } } ] } }
address 包含 mill,并且 gender 是 M,如果 address 里面有 lane 最好不过,但是 email 必须不包含 baluba.com
4.2.7、nested数据类型场景
官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/nested.html
查询数据中有数组嵌套对象时需要使用nested处理
例如
PUT my_index/_doc/1
{
"group" : "fans",
"user" : [
{
"first" : "John",
"last" : "Smith"
},
{
"first" : "Alice",
"last" : "White"
}
]
}
|
在ES中扁平化处理

如果不使用nested声明类型,则为text类型
则会查出错误数据
因此可以修改类型为nested解决
4.3 分词
一个 tokenizer(分词器)接收一个字符流,将之分割为独立的 tokens(词元,通常是独立的单词),然后输出 tokens 流。例如,whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 "Quick brown fox!" 分割为 [Quick, brown, fox!]。该 tokenizer(分词器)还负责记录各个 term(词条)的顺序或 position 位置(用于 phrase 短语和 word proximity 词近邻查询),以及 term(词条)所代表的原始 word(单词)的 start(起始)和 end(结束)的 character offsets(字符偏移量)(用于高亮显示搜索的内容)。Elasticsearch 提供了很多内置的分词器,可以用来构建 custom analyzers(自定义分词器)。
4.3.1 安装ik分词器
注意:不能用默认 elasticsearch-plugin install xxx.zip 进行自动安装
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?after=v6.4.2 对应 es 版本安装
进入 es 容器内部 plugins 目录 |
unzip 下载的文件 |
rm –rf *.zip |
mv elasticsearch/ ik |
可以确认是否安装好了分词器 |
4.3.2 测试分词器
默认 | ik_smart | ik_max_word |
POST _analyze |
POST _analyze |
POST _analyze |
请观察结果
能够看出不同的分词器,分词有明显的区别,所以以后定义一个索引不能再使用默
认的 mapping 了,要手工建立 mapping, 因为要选择分词器。
4.3.3 自定义词库
修改/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/中的 IKAnalyzer.cfg.xml
/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict"></entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">http://192.168.128.130/fenci/myword.txt</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
按照标红的路径利用 nginx 发布静态资源,按照请求路径,创建对应的文件夹以及文件,放在
nginx 的 html 下
然后重启 es 服务器,重启 nginx。
在 kibana 中测试分词效果
五、Elasticsearch-Rest-Client
1)、9300:TCP
- spring-data-elasticsearch:transport-api.jar;
- springboot 版本不同, transport-api.jar 不同,不能适配 es 版本 7.x 已经不建议使用,8 以后就要废弃
2)、9200:HTTP
- JestClient:非官方,更新慢
- RestTemplate:模拟发 HTTP 请求,ES 很多操作需要自己封装,麻烦
- HttpClient:同上
- Elasticsearch-Rest-Client:官方 RestClient,封装了 ES 操作,API 层次分明,上手简单
最终选择 Elasticsearch-Rest-Client(elasticsearch-rest-high-level-client)
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html
1、SpringBoot 整合
<dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>7.4.2</version> </dependency>
2、配置
@Bean RestHighLevelClient client() { RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("192.168.56.10", 9200, "http")); return new RestHighLevelClient(builder); }
3、使用
具体使用参考官网API介绍
查询
@Test
void test1() throws IOException {
Product product = new Product();
product.setSpuName("华为");
product.setId(10L);
IndexRequest request = new IndexRequest("product").id("20")
.source("spuName","华为","id",20L);
try {
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(request.toString());IndexResponse response2 = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (ElasticsearchException e) {
if (e.status() == RestStatus.CONFLICT) {
}
}
}
六、附录-安装 nginx(自定义分词时要使用)
随便启动一个 nginx 实例,只是为了复制出配置
docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10
将容器内的配置文件拷贝到当前目录:docker container cp nginx:/etc/nginx .
别忘了后面的点
修改文件名称:mv nginx conf 把这个 conf 移动到/mydata/nginx 下
终止原容器:docker stop nginx
执行命令删除原容器:docker rm $ContainerId
创建新的 nginx;执行以下命令
docker run -p 80:80 --name nginx \
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \
-d nginx:1.10
给 nginx 的 html 下面放的所有资源可以直接访问;
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