搜索引擎（Elastic Search）

ElasticSearch

版本：6.x，7.x的区别十分大

ElasticSearch：搜索

一个人：Doug Cutting

Lucene

大数据两个问题：存储+计算

Hadoop MapReduce HBase

Lucene是一套信息检索工具包，jar包，不包含搜索引擎系统

包含的：索引结构，读写索引的工具，排序，搜索规则。。。工具类

Lucene和ElasticSearch关系：

ElasticSearch是基于Lucene做了一些封装和增强（上手十分简单）

培养学习兴趣

ElasticSearch概述

ElasticSearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据，es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单

据国际权威的数据库产品评测机构DB Engine的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用

谁在使用

维基百科，类似百度百科，全文检索，高亮，搜索推荐
The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志+社交网络数据，数据分析
Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答
Github（开源代码管理），搜索上千亿行代码
电商网站，检索商品
日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析，ELK技术，elasticSearch+logstash+kibana
商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买
BI系统，商业只能，Business Intelligence
国内：站内搜索（电商，招聘，门户，等），IT系统搜索（OA,CRM,ERP,等等），数据分析（ES热门的一个使用场景）

Solr和ES的对比及选型

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

特点：Solr是一个高性能，采用Java开发，基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。

工作方式：

文档通过Http利用XML 加到一个搜索集合中。查询该集合也是通过http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用性，提供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。

Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。

Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。

Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。”Elasticsearch是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。“相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。

Elasticsearch使用Lucene，并试图通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，如果新文档与注册查询匹配，这对于通知非常有用。另一个特性称为“网关”，处理索引的长期持久性；例如，在服务器崩溃的情况下，可以从网关恢复索引。Elasticsearch支持实时GET请求，适合作为NoSQL数据存储，但缺少分布式事务。

ElasticSearch vs Solr总结

es基本是开箱即用（解压就可以用），非常简单，Solr安装略微复杂一丢丢
Solr利用Zookeeper进行分布式管理，而ElasticSearch自身带有分布式协调管理功能
Solr支持更多格式的数据，比如JSON，XML，CSV，而ElasticSearch仅支持json文件格式
Solr官方提供的功能更多，而ElasticSearch本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑
Solr查询快，但更新索引时慢（即插入查询慢），用于电商等查询多的应用
- ES建立索引块（即查询慢），即实时性查询块，用于facebook新浪等搜索
- Solr时传统搜索应用的有力解决方案，但ElasticSearch更适用于新兴的实时搜索应用
Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而ElasticSearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高

ElasticSearch安装及head插件安装

声明：JDK1.8，最低要求，！ElasticSearch客户端，界面工具

Java开发，ElastciSearch的版本和我们之后对应的Java的核心jar包！版本对应！JDK环境是正常

下载：

官网：https://www.elastic.co/

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

window安装

解压就可以使用
熟悉目录

bin   启动文件
config  配置文件
	log4j2 日志配置文件
	jvm.options  java虚拟机相关的配置
	elasticsearch.yml   elasticsearch配置文件   包括默认端口：9200  跨域
lib  相关jar包
log  日志
modules 功能模块
plugins  插件    ik

启动:双击bin目录下elasticsearch.bat文件，访问http://127.0.0.1:9200/

{
  "name" : "SKY-20180930LIV",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "reLP3eF4QQysmLT1Yw32Xg",
  "version" : {
    "number" : "7.10.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "51e9d6f22758d0374a0f3f5c6e8f3a7997850f96",
    "build_date" : "2020-11-09T21:30:33.964949Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.7.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

安装可视化界面 es head 的插件

下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head/

Running with built in server

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
npm run start
open http://localhost:9100/

可以采用cnpm 命令

解决跨域问题

配置es，在elasticsearch.yml 下新增

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

重启elasticsearch
访问http://localhost:9100/ 连接http://localhost:9200/ 成功

初学，就把es当作一个数据库，（可以建立索引（库），文档（库中的数据））

这个head我们就把它当作数据展示工具，我们后面所有的擦汗寻，Kibana

Kibana的安装

了解ELK

ELK是ElasticSearch，Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称，市面上也被称为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架，像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大，市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es，Logstash是ELK的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等），Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能

市面上很多开发只要提到ELK能够一直说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其他任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性

安装Kibana

Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台，用来搜索，查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据，使用Kibana，可以通过各种图标进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解，它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示ElasticSearch查询动态，设置Kibana非常简单，无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装启动ElasticSearch索引监测

官网：https://www.elastic.co/cn/kibana/

Kibana版本要和Es一致

下载解压

好处：ELK基本上都是拆箱即用

汉化：config/kibana.yml 修改配置最后一行

i18n.locale: "zh-CN"

启动bin目录下 kibana.bat 访问：http://localhost:5601/

访问网页 home 左侧栏 Dev Tools 之后所有的操作都在这里进行编写

ES核心概念理解

概述

在前面的学习中，我们已经掌握了es是什么，同时也把es的服务已经安装启动，那么es 是如何去存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢，我们先来聊聊Elastisearch的相关概念把

集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么

ElasticSearch是面向文档，关系型数据库和elasticsearch客观的对比

Relationl DB	ElasticSearch
数据库（database）	索引（indices）
表（tables）	types
行（rows）	documents
字段（columns）	fields

elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库），每个索引中可以包含多个类型（表），每个类型下又包含多个文档（行），每个文档中又包含多个字段（列）

物理设计

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每份分片可以在集群中的不同服务间迁移

一个人就是一个集群，默认的集群名称就是elasticsearch

逻辑设计

一个索引类型中，包含多个文档，文档1，文档2，当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一个顺序找到它：索引-》类型-》文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档，注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串

文档

文档

就是我们的一条条的记录

之前说elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档, elasticsearch中,文档有几个重要属性:

自我包含, - -篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含key:value !
可以是层次型的，-一个文档中包含自文档,复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象! fastjson进行自动转换!}
灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用,在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。

类型

类型

类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射,比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的 ,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段,比如新增一个字段,那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型, elasticsearch就开始猜,如果这个值是18 ,那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用,别整什么幺蛾子。

索引

索引

就是数据库!

索引是映射类型的容器, elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索|存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计:节点和分片如何工作

一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一-个elasticsearch进程 ,节点可以有多个索引默认的,如果你创建索引,那么索引将会有个5个分片( primary shard ,又称主分片)构成的,每一个主分片会有-一个副本( replica shard ,又称复制分片）

在这里插入图片描述

上图是一个有3个节点的集群,可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同-个节点内,这样有利于某个节点挂掉了,数据也不至于丢失。实际上, 一个分片是- -个Lucene索引, -一个包含倒排索引的文件目录,倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下,就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过,等等,倒排索引是什么鬼?

倒排索引

倒排索引

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构,采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表。例如,现在有两个文档，每个文档包含如下内容:

Study every day， good good up to forever  # 文 档1包含的内容
To forever, study every day，good good up  # 文档2包含的内容
12

为创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens) ,然后创建一一个包含所有不重复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档:

term	doc_1	doc_2
Study	√	x
To	x	x
every	√	√
forever	√	√
day	√	√
study	x	√
good	√	√
every	√	√
to	√	x
up	√	√

现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档

term	doc_1	doc_2
to	√	x
forever	√	√
total	2	1

两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件,现在,这两个包含关键字的文档都将返回。
再来看一个示例,比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构:

博客文章(原始数据)	博客文章(原始数据)	索引列表(倒排索引)	索引列表(倒排索引)
博客文章ID	标签	标签	博客文章ID
1	python	python	1，2，3
2	python	linux	3，4
3	linux，python
4	linux

如果要搜索含有python标签的文章,那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏,然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据,提高效率!

elasticsearch的索引和Lucene的索引对比

在elasticsearch中，索引(库)这个词被频繁使用,这就是术语的使用。在elasticsearch中 ,索引被分为多个分片,每份分片是-个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么,谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢!如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索引。

ik分词器

什么是IK分词器 ?

分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如“我爱狂神”会被分为"我",“爱”,“狂”,“神” ,这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

如果要使用中文,建议使用ik分词器!

IK提供了两个分词算法: ik_ smart和ik_ max_ word ,其中ik_ smart为最少切分, ik_ max_ _word为最细粒度划分!一会我们测试!

什么是IK分词器：

把一句话分词
如果使用中文：推荐IK分词器
两个分词算法：ik_smart（最少切分），ik_max_word（最细粒度划分）

下载https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

下载完毕之后，放入到我们的elasticsearch 插件即可D:\envoronment\elasticsearch-7.10.0\plugins\ik

重启观察ES 闪退记得把压缩包从plugins目录里移除， plugins存在解析不了的文件会闪退

elasticsearch-plugin list 命令可以查看加载了哪些插件

启动使用Kibana测试

访问http://localhost:5601/ 开发工具->控制台

【ik_smart】测试：

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我是社会主义接班人"
}

//输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "社会主义",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "接班人",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    }
  ]
}

【ik_max_word】测试：

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是社会主义接班人"
}
//输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "社会主义",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "社会",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "主义",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "接班人",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "接班",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "人",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 7
    }
  ]
}

ik分词器增加自己的配置

IKAnalyzer.cfg.xml 这是ik的配置文件

<?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">words_location</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>

同级目录下编写ming.dic文件

小小明

配置文件加上ming.dic

<?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">ming.dic</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">words_location</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>

重启ES

IK-smart测试

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我是小小明的Java"
}


//结果
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "小小明",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "的",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 4
    }
  ]
}

命令模式的使用

Rest风格说明

一种软件架构风格，而不是标准。只是提供了一组设计原则和约束条件，它主要用于客户端和服务器交互类的软件，基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制

method	url地址	描述
PUT	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档(指定文档id)
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	通过文档id查询文档
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/_search	查询所有的数据

基础测试

1.创建一个索引

打开elasticsearch-head-master cnpm run start 访问http://localhost:9100

PUT /索引名/类型名(高版本都不写了，都是_doc)/文档id

{

请求体

}

PUT /test1/type1/1
{
  "name": "小明",
  "age": 3
}


输出
#! Deprecation: [types removal] Specifying types in document index requests is deprecated, use the typeless endpoints instead (/{index}/_doc/{id}, /{index}/_doc, or /{index}/_create/{id}).
{
  "_index" : "test1",
  "_type" : "type1",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

elasticsearch-head 查看数据浏览查询

6 个分片中用的 6 个. 1 命中. 耗时 0.003 秒

_index	_type	_id	▲_score	name	age
test1	type1	1	1	小明	3

索引
.apm-agent-configuration
.apm-custom-link
.kibana-event-log-7.10.0-000001
.kibana_1
.kibana_task_manager_1
ilm-history-3-000001
test1
类型
_doc
type1

name 这个字段可以指定类型

类型有

字符串类型

text ， keyword
数值类型

long， integer， short， byte ， double ， float ， half float ， scale float
日期类型

date
布尔值类型

boolean
二进制类型

binary
等。。

指定字段的类型

创建数据库，指定类型

PUT

PUT /test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "long"
      },
      "birthday": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

输出
{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "test2"
}


elasticsearch-head   查看test2

GET获取信息

GET /test2

输出
{
  "test2" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "birthday" : {
          "type" : "date"
        },
        "name" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "include" : {
              "_tier_preference" : "data_content"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "1",
        "provided_name" : "test2",
        "creation_date" : "1605841606533",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "J9mx_MqvQXuwOHzruNOZJA",
        "version" : {
          "created" : "7100099"
        }
      }
    }
  }
}

查看默认信息

如果自己的文档字段没有指定，那么es就会给我们默认配置字段类型

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "小明",
  "age": 13,
  "birth": "1997-01-05"
}

输出
{
  "_index" : "test3",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}



GET tests3


输出
{
  "test3" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "birth" : {
          "type" : "date"
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "include" : {
              "_tier_preference" : "data_content"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "1",
        "provided_name" : "test3",
        "creation_date" : "1605848624347",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "j5AmSRptSyedCvv_1F8LoQ",
        "version" : {
          "created" : "7100099"
        }
      }
    }
  }
}

cat命令

GET _cat/health

输出
1605848900 05:08:20 elasticsearch yellow 1 1 9 9 0 0 3 0 - 75.0%


GET _cat/indices?v

输出
health status index                           uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   test2                           J9mx_MqvQXuwOHzruNOZJA   1   1          0            0       208b           208b
yellow open   test3                           j5AmSRptSyedCvv_1F8LoQ   1   1          1            0      4.3kb          4.3kb
green  open   .apm-custom-link                UgGddpBHRPiPeccPf7M8yQ   1   0          0            0       208b           208b
green  open   .kibana_task_manager_1          lXoM-IAcRQiaiCp8z86lQg   1   0          5          419    225.6kb        225.6kb
green  open   .apm-agent-configuration        6yyXyW4RTKOO_Ezr7zRQ_Q   1   0          0            0       208b           208b
green  open   .kibana-event-log-7.10.0-000001 RMIHiaq1SD6jhHwItvuHFQ   1   0          4            0     21.8kb         21.8kb
green  open   .kibana_1                       wVe3TfboS9e8IMBoduWFGQ   1   0         28            4     10.4mb         10.4mb
yellow open   test1                           20xDDDFYSO-zjZ_3u0oTPg   1   1          1            0        4kb            4kb

修改

put 。会覆盖，没有填写的字段会重置为空

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "小明123",
  "age": 13,
  "birth": "1997-01-05"
}

输出  版本号增加，状态updated
{
  "_index" : "test3",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1
}

post

update方法这种不设置某些值数据不会丢失

POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "name":"212121"
  }
}

输出
#! Deprecation: [types removal] Specifying types in document update requests is deprecated, use the endpoint /{index}/_update/{id} instead.
{
  "_index" : "test3",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 3,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1
}

删除

DELETE /test1

输出

{
  "acknowledged" : true
}

通过DELETE命令实现删除，根据你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录

使用RESTFUL的风格是我们ES推荐大家使用的！

关于文档的基本操作

基本操作

环境搭建

创建数据PUT

PUT /ming/user/1
{
  "name": "小小明",
  "age":23,
  "desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500",
  "tags": ["技术宅","温暖","直男"]
}


PUT /ming/user/2
{
  "name": "张三",
  "age": 3,
  "desc": "法外狂徒",
  "tags": ["交友","旅游","渣男"]
}

PUT /ming/user/3
{
  "name": "的人",
  "age": 22,
  "desc": "嘎嘎嘎",
  "tags": ["靓仔","温暖","唱歌"]
}

PUT /ming/user/4
{
  "name": "小让人",
  "age": 22,
  "desc": "嘎嘎嘎",
  "tags": ["靓仔","温暖","唱歌"]
}

获取数据GET

GET /ming/user/1

#! Deprecation: [types removal] Specifying types in document get requests is deprecated, use the /{index}/_doc/{id} endpoint instead.
{
  "_index" : "ming",
  "_type" : "user",
  "_id" : "1",
  "_version" : 3,
  "_seq_no" : 3,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "小小明",
    "age" : 23,
    "desc" : "一顿操作猛如虎，一看工资2500",
    "tags" : [
      "技术宅",
      "温暖",
      "直男"
    ]
  }
}

更新数据PUT

PUT /ming/user/4
{
  "name": "RR人",
  "age": 22,
  "desc": "嘎嘎嘎",
  "tags": ["靓仔","温暖","唱歌"]
}

POST —update 推荐这种修改方式

POST /ming/user/4/_update
{
  "doc":{
    "name":"众星之子"
  }
}

简单查询GET

GET /ming/user/1


#条件查询
GET /ming/user/_search?q=name:小小明

/ming的索引信息

name是type：text 所以做了分词的查询如果是keyword就不会分词搜索了

{
"version": 4,
"mapping_version": 2,
"settings_version": 1,
"aliases_version": 1,
"routing_num_shards": 1024,
"state": "open",
"settings": {
"index": {
"routing": {
"allocation": {
"include": {
"_tier_preference": "data_content"
}
}
},
"number_of_shards": "1",
"provided_name": "ming",
"creation_date": "1605849881909",
"number_of_replicas": "1",
"uuid": "GxWjNEMzRUeGYkRt_CPzXw",
"version": {
"created": "7100099"
}
}
},
"mappings": {
"user": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
}
}
},
"age": {
"type": "long"
},
"desc": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
}
}
},
"tags": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
},
"aliases": [ ],
"primary_terms": {
"0": 1
},
"in_sync_allocations": {
"0": [
"grtHCw6jTEGFX_0NlXJ7lw"
]
},
"rollover_info": { },
"system": false
}

复杂操作搜索

条件匹配

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小小"
    }
  }
}

过滤

结果过滤，就是只展示列表中某些字段

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小小明"
    }
  },
  "_source": ["name","age"]
  
}

包含

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小小明"
    }
  },
  "_source": {
    "includes": ["name","age"]
  }
  
}

不包含

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小小明"
    }
  },
  "_source": {
    "excludes": ["name","age"]
  }
  
}

排序

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小小明"
    }
  },
  "sort": {
    "age": {
      "order":"asc"
    }
  }
  
}
# desc   降序

分页

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小小明"
    }
  },
  "sort": {
    "age": {
      "order":"asc"
    }
  },
  "from": 0,      
  "size": 1
  
}

from:从第几个数据开始
size：每页数据量

多条件查询

布尔值查询

must(and)

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {
      "name": "小小明"
    }
        }
      ]
    }
  }
}

should(or)

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {
      "name": "小小明"
    }
        }
      ]
    }
  }
}

must_not

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {"match": {
      "name": "小小明"
    }
        }
      ]
    }
  }
}

条件区间

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {
      "name": "小小明"}
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10,
              "lte": 26
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

gt大于
gte大于等于
lte小于
lte小于等于

匹配多个条件

GET /ming/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "旅游 交友 技术宅"
    }
  }
}

精确查找

term查询是直接通过倒排索引指定的词条进程精确查找的

关于分词

term，直接查询精确的
match，会使用分词器解析！（先分析文档，然后通过分析的文档进行查询）

两个类型

text keyword

PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "desc":{
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT /testdb/_doc/1
{
  "name":"李子",
  "desc":"好吃"
}


PUT /testdb/_doc/2
{
  "name":"李一",
  "desc":"好发"
}

PUT /testdb/_doc/3
{
  "name":"李二",
  "desc":"分图发"
}

分析,默认被分词

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "李子树上的李子好吃"
}

输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "李",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "子",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "树",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "上",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "的",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "李",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "子",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "好",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "吃",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 8
    }
  ]
}

keyword 没有被分词

GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "李子树上的李子好吃"
}


输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "李子树上的李子好吃",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    }
  ]
}

精确查询多个值

GET /testdb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"term": {
      "name": "小小明"
    }
        },
        {
          "term": {
            "desc": "好吃"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

自定义高亮，搜索相关的字段可以高亮显示

GET /testdb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"term": {
      "name": "小小明"
    }
        },
        {
          "term": {
            "desc": "好吃"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<a class='hehe'>",
    "post_tags": "</a>",
    "fields": {
      "desc":{}
    }
  }
}


输出
{
  "took" : 5,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.9808291,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "testdb",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.9808291,
        "_source" : {
          "name" : "李子",
          "desc" : "好吃"
        },
        "highlight" : {
          "desc" : [
            "<a class='hehe'>好吃</a>"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

Springboot集成

官网文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

引入依赖

创建一个springboot的项目同时勾选上springboot-web的包以及Nosql的elasticsearch的包

如果没有就手动引入

<!--es客户端-->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.6.2</version>
</dependency>

<!--springboot的elasticsearch服务-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

注意下spring-boot的parent包内的依赖的es的版本是不是你对应的版本

不是的话就在pom文件下写个properties的版本

<!--这边配置下自己对应的版本-->
<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <!--自己定义es版本，保证和本地的一致-->
    <elasticsearch.version>7.10.0</elasticsearch.version>
</properties>

配置客户端

@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http"))
        );
        return client;
    }
}

关于索引的API操作

创建索引

import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

@SpringBootTest
class MingEsApiApplicationTests {

	@Autowired
	@Qualifier("restHighLevelClient")
	private RestHighLevelClient client;


	//测试索引的创建
	@Test
	void testCreateIndex() throws IOException {
		//1.创建索引的请求
		CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ming_index");
		//2客户端执行请求，请求后获得响应
		CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
		System.out.println(response);
	}
}

测试索引是否存在

//测试索引是否存在
@Test
void testExistIndex() throws IOException {
   //1.创建索引的请求
   GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("ming_index");
   //2客户端执行请求，请求后获得响应
   boolean exist =  client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
   System.out.println("测试索引是否存在-----"+exist);
}

删除索引

//删除索引
@Test
void testDeleteIndex() throws IOException {
   DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("ming_index");
   AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
   System.out.println("删除索引--------"+delete.isAcknowledged());
}

关于文档的API操作详情

创建一个实体类

package com.company.pojo;


import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Component
public class User {
    
    private String name;
    private int age;
}

为使数据转化为字符串，引入fastjson

<dependency>
   <groupId>com.alibaba</groupId>
   <artifactId>fastjson</artifactId>
   <version>1.2.74</version>
</dependency>

添加文档

//测试添加文档
   @Test
   void testAddDocument() throws IOException {
      User user = new User("ming",27);
      IndexRequest request = new IndexRequest("ming_index");
      request.id("1");
      //设置超时时间
      request.timeout("1s");
      //将数据放到json字符串
      request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
      //发送请求
      IndexResponse response = client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
      System.out.println("添加文档-------"+response.toString());
      System.out.println("添加文档-------"+response.status());
//        结果
//        添加文档-------IndexResponse[index=lisen_index,type=_doc,id=1,version=1,result=created,seqNo=0,primaryTerm=1,shards={"total":2,"successful":1,"failed":0}]
//        添加文档-------CREATED
   }

判断文档是否存在

//测试文档是否存在
@Test
void testExistDocument() throws IOException {
   //测试文档的 没有index
   GetRequest request= new GetRequest("ming_index","1");
   //没有indices()了
   boolean exist = client.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
   System.out.println("测试文档是否存在-----"+exist);
}

获取文档

//测试获取文档
   @Test
   void testGetDocument() throws IOException {
      GetRequest request= new GetRequest("ming_index","1");
      GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
      System.out.println("测试获取文档-----"+response.getSourceAsString());
      System.out.println("测试获取文档-----"+response);


   }

修改文档

//测试修改文档
   @Test
   void testUpdateDocument() throws IOException {
      User user = new User("李逍遥", 55);
      //修改是id为1的
      UpdateRequest request= new UpdateRequest("ming_index","1");
      request.timeout("1s");
      request.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);

      UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
      System.out.println("测试修改文档-----"+response);
      System.out.println("测试修改文档-----"+response.status());

   }

删除文档

//测试删除文档
@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
   DeleteRequest request= new DeleteRequest("ming_index","1");
   request.timeout("1s");
   DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
   System.out.println("测试删除文档------"+response.status());
}

批量添加文档

//测试批量添加文档
   @Test
   void testBulkAddDocument() throws IOException {
      ArrayList<User> userlist=new ArrayList<User>();
      userlist.add(new User("a",5));
      userlist.add(new User("b",6));
      userlist.add(new User("c",4));
      userlist.add(new User("d",5));
      userlist.add(new User("e",61));
      userlist.add(new User("f",55));

      //批量操作的Request
      BulkRequest request = new BulkRequest();
      request.timeout("1s");

      //批量处理请求
      for (int i = 0; i < userlist.size(); i++) {
         request.add(
               new IndexRequest("ming_index")
                     .id(""+(i+1))
                     .source(JSON.toJSONString(userlist.get(i)),XContentType.JSON)
         );
      }
      BulkResponse response = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
      //response.hasFailures()是否是失败的
      System.out.println("测试批量添加文档-----"+response.hasFailures());

   }

查询文档

	//测试查询文档
	//SearchRequest  搜索请求
	//SearchSourceBuilder  条件构造
	//HighlightBuilder   构建高亮
	//TermQueryBuilder   精确查询
	//MatchAllQueryBuilder
	//xxx QueryBuilder  对应查询的指令
   @Test
   void testSearchDocument() throws IOException {
      SearchRequest request = new SearchRequest("ming_index");
      //构建搜索条件
      SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
      //设置了高亮
      sourceBuilder.highlighter();
      //term name为a的
      TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "a");
      sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
      sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));

      request.source(sourceBuilder);
      SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

      System.out.println("测试查询文档-----"+JSON.toJSONString(response.getHits()));
      System.out.println("=====================");
      for (SearchHit documentFields : response.getHits().getHits()) {
         System.out.println("测试查询文档--遍历参数--"+documentFields.getSourceAsMap());
      }

   }

项目实战

京东搜索：项目构建

新建springboot项目，勾选develop tool ， thymeleaf ， web， Nosql elasticsearch

修改依赖版本呢

<!--这边配置下自己对应的版本-->
<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <!--自己定义es版本，保证和本地的一致-->
    <elasticsearch.version>7.10.0</elasticsearch.version>
</properties>

引入fastjson

<dependency>
   <groupId>com.alibaba</groupId>
   <artifactId>fastjson</artifactId>
   <version>1.2.74</version>
</dependency>

springboot配置文件

server.port=9090
#关闭thymeleaf缓存
spring.thymeleaf.cache=false

前端文件

京东搜索：爬取数据

京东搜索实际请求https://search.jd.com/Search?keyword=java

爬取数据：（获取请求返回的页面信息，筛选出我们想要的数据就可以了）

解析网页jsoup包 tika包下载电影音乐

导入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.jsoup/jsoup -->
<dependency>
   <groupId>org.jsoup</groupId>
   <artifactId>jsoup</artifactId>
   <version>1.13.1</version>
</dependency>

htmlparseUtil
package com.company.utils;

import com.company.pojo.Content;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;

@Component
public class HtmlParseUtil {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        new HtmlParseUtil().parseJD("java").forEach(System.out::println);
    }

    public ArrayList<Content> parseJD(String keywords) throws IOException {
        // 获取请求,前提需要联网，ajax不能获取到！
        String url = "https://search.jd.com/Search?keyword=" + keywords + "&enc=utf-8";
        // 解析网页.（Jsoup返回的Document就是页面对象）
        Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
        // 所有你在js中可以使用的方法
        Element element = document.getElementById("J_goodsList");
        // 获取所有的li元素
        Elements elements = element.getElementsByTag("li");
        // 获取元素中的内容,el代表每一个li标签

        ArrayList<Content> goodsList = new ArrayList<>();

        for (Element el : elements) {
            // 关于这种图片特别多的网站，都是延迟加载的
            String image = el.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");
            String price = el.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
            String title = el.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();

            Content content = new Content();
            content.setTitle(title);
            content.setImg(image);
            content.setPrice(price);
            goodsList.add(content);

            System.out.println("=========================");
            System.out.println(image);
            System.out.println(price);
            System.out.println(title);
        }

        return goodsList;
    }
}

config 配置

package com.company.config;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http"))
        );
        return client;
    }

}

pojo下 content类

package com.company.pojo;


import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Content {
    public String title;
    public String img;
    public String price;
}

contentservice

package com.company.service;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.company.pojo.Content;
import com.company.utils.HtmlParseUtil;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.text.Text;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
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.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


@Service
public class ContentService {
    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    
    
    // 1. 解析数据，放进es索引库中
    public Boolean parseContent(String keywords) throws IOException {
        ArrayList<Content> contents = new HtmlParseUtil().parseJD(keywords);
        // 把查询的数据放到到es中
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        bulkRequest.timeout("2m");

        for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {
            bulkRequest.add(
                    new IndexRequest("jd_goods")
                            .source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON));
        }

        BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return bulkResponse.hasFailures();
    }

    // 2.获取数据实现搜索功能
    public List<Map<String, Object>> searchPage(String keyword, int pageNo, int pageSize) throws IOException {
        if (pageNo < 1) {
            pageNo = 1;
        }

        // 条件搜索
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

        // 分页
        sourceBuilder.from(pageNo);
        sourceBuilder.size(pageSize);
        // 精准匹配
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", keyword);
        sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));

        // 执行搜索
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 解析结果
        ArrayList<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
            list.add(hit.getSourceAsMap());
        }
        return list;
    }

    // 3.获取数据，高亮
    public List<Map<String, Object>> searchPageHighlighter(String keyword, int pageNo, int pageSize) throws IOException {
        if (pageNo < 1) {
            pageNo = 1;
        }

        // 条件搜索
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

        // 分页
        sourceBuilder.from(pageNo);
        sourceBuilder.size(pageSize);
        // 精准匹配
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", keyword);
        sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
        // 高亮
        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.field("title");
        highlightBuilder.requireFieldMatch(false);// 关闭多个高亮显示
        highlightBuilder.preTags("<span style='color:red'>");
        highlightBuilder.postTags("</span>");
        sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);

        // 执行搜索
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 解析结果
        ArrayList<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
            // 解析高亮的字段
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            HighlightField title = highlightFields.get("title");
            Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();// 原来的结果
            // 解析高亮的字段
            if (title != null) {
                // 将高亮的字段替换成原来没有高亮的字段
                Text[] fragments = title.fragments();
                String newTitle = "";
                for (Text text : fragments) {
                    newTitle += text;
                }
                map.put("title", newTitle);
            }
            list.add(map);
        }
        return list;
    }
}

controller

package com.company.controller;

import com.company.service.ContentService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@RestController
public class ContentController {

    @Autowired
    private ContentService contentService;

    @GetMapping("/parse/{keyword}")
    public Boolean parse(@PathVariable("keyword") String keyword) throws IOException {
        return contentService.parseContent(keyword);
    }

    @GetMapping("/search/{keyword}/{pageNo}/{pageSize}")
    public List<Map<String, Object>> search(@PathVariable("keyword") String keyword,
                                            @PathVariable("pageNo") int pageNo,
                                            @PathVariable("pageSize") int pageSize, Model model) throws IOException {

        if (pageNo == 0) {
            pageNo = 1;
        }
        System.out.println(keyword + pageNo + pageSize);
        List<Map<String, Object>> list =  contentService.searchPageHighlighter(keyword, pageNo, pageSize);
        return list;
    }

}

京东搜索：前后端交互

npm install vue              #下载vue.js
npm install axios				#下载axios.js

放入static/js下

<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">

<head>
    <meta charset="utf-8"/>
    <title>狂神说Java-ES仿京东实战</title>
    <link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/>
    <script th:src="@{/js/jquery.min.js}"></script>
</head>

<body class="pg">
<div class="page" id="app">
    <div id="mallPage" class=" mallist tmall- page-not-market ">

        <!-- 头部搜索 -->
        <div id="header" class=" header-list-app">
            <div class="headerLayout">
                <div class="headerCon ">
                    <!-- Logo-->
                    <h1 id="mallLogo">
                        <img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt="">
                    </h1>

                    <div class="header-extra">

                        <!--搜索-->
                        <div id="mallSearch" class="mall-search">
                            <form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix">
                                <fieldset>
                                    <legend>天猫搜索</legend>
                                    <div class="mallSearch-input clearfix">
                                        <div class="s-combobox" id="s-combobox-685">
                                            <div class="s-combobox-input-wrap">
                                                <input v-model="keyword" type="text" autocomplete="off" value="dd" id="mq"
                                                       class="s-combobox-input" aria-haspopup="true">
                                            </div>
                                        </div>
                                        <button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button>
                                    </div>
                                </fieldset>
                            </form>
                            <ul class="relKeyTop">
                                <li><a>狂神说Java</a></li>
                                <li><a>狂神说前端</a></li>
                                <li><a>狂神说Linux</a></li>
                                <li><a>狂神说大数据</a></li>
                                <li><a>狂神聊理财</a></li>
                            </ul>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>

        <!-- 商品详情页面 -->
        <div id="content">
            <div class="main">
                <!-- 品牌分类 -->
                <form class="navAttrsForm">
                    <div class="attrs j_NavAttrs" style="display:block">
                        <div class="brandAttr j_nav_brand">
                            <div class="j_Brand attr">
                                <div class="attrKey">
                                    品牌
                                </div>
                                <div class="attrValues">
                                    <ul class="av-collapse row-2">
                                        <li><a href="#"> 狂神说 </a></li>
                                        <li><a href="#"> Java </a></li>
                                    </ul>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </form>

                <!-- 排序规则 -->
                <div class="filter clearfix">
                    <a class="fSort fSort-cur">综合<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">人气<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">新品<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">销量<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">价格<i class="f-ico-triangle-mt"></i><i class="f-ico-triangle-mb"></i></a>
                </div>

                <!-- 商品详情 -->
                <div class="view grid-nosku">

                    <div class="product" v-for="result in results">
                        <div class="product-iWrap">
                            <!--商品封面-->
                            <div class="productImg-wrap">
                                <a class="productImg">
                                    <img :src="result.img">
                                </a>
                            </div>
                            <!--价格-->
                            <p class="productPrice">
                                <em>{{result.price}}</em>
                            </p>
                            <!--标题-->
                            <p class="productTitle">
                                <a> {{result.title}} </a>
                            </p>
                            <!-- 店铺名 -->
                            <div class="productShop">
                                <span>店铺： 狂神说Java </span>
                            </div>
                            <!-- 成交信息 -->
                            <p class="productStatus">
                                <span>月成交<em>999笔</em></span>
                                <span>评价 <a>3</a></span>
                            </p>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>


<!--前端使用vue,实现前后端分离-->
<script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script>
<script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script>

<script>

    new Vue({
        el: '#app',
        data: {
            keyword: '',//搜索的关键字
            results: []  //搜索的结果
        },
        methods: {
            searchKey(){
                var keyword = this.keyword;
                console.log(keyword)
                //对接后端的接口
                axios.get("search/"+keyword+"/1/10").then(response=>{
                   console.log(response);
                   this.results = response.data;   //绑定数据
                })
            }
        }
    });
</script>

</body>
</html>

京东搜索：高亮

// 3.获取数据，高亮
public List<Map<String, Object>> searchPageHighlighter(String keyword, int pageNo, int pageSize) throws IOException {
    if (pageNo < 1) {
        pageNo = 1;
    }

    // 条件搜索
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

    // 分页
    sourceBuilder.from(pageNo);
    sourceBuilder.size(pageSize);
    // 精准匹配
    TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", keyword);
    sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
    sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
    // 高亮
    HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
    highlightBuilder.field("title");
    highlightBuilder.requireFieldMatch(false);// 关闭多个高亮显示
    highlightBuilder.preTags("<span style='color:red'>");
    highlightBuilder.postTags("</span>");
    sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);

    // 执行搜索
    searchRequest.source(sourceBuilder);
    SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

    // 解析结果
    ArrayList<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
    for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
        // 解析高亮的字段
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        HighlightField title = highlightFields.get("title");
        Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();// 原来的结果
        // 解析高亮的字段
        if (title != null) {
            // 将高亮的字段替换成原来没有高亮的字段
            Text[] fragments = title.fragments();
            String newTitle = "";
            for (Text text : fragments) {
                newTitle += text;
            }
            map.put("title", newTitle);
        }
        list.add(map);
    }
    return list;
}

高亮，前端解析

<p class="productTitle">
    <a v—html="result.title"></a>
</p>

posted @ 2021-09-02 21:42 hudiaoyu2 阅读(41) 评论(0) 编辑收藏举报

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更新数据PUT

POST —update 推荐这种修改方式

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