Elasticsearch全文检索引擎

1-内容目标

1. 初识 ElasticSearch

2. 安装 ElasticSearch

3. ElasticSearch 核心概念

4. 操作 ElasticSearch

5. ElasticSearch JavaAPI

2-初识ElasticSearch

2.1-基于数据库查询的问题

2.2-倒排索引

倒排索引：将文档进行分词，形成词条和id的对应关系即为反向索引。

以唐诗为例，所处包含“前”的诗句

正向索引：由《静夜思》–>窗前明月光—>“前”字

反向索引：“前”字–>窗前明月光–>《静夜思》

反向索引的实现就是对诗句进行分词，分成单个的词，由词推据，即为反向索引

“床前明月光”–> 分词

将一段文本按照一定的规则，拆分为不同的词条（term）

2.3-ES存储和查询的原理

index（索引）：相当于mysql的库

映射：相当于mysql 的表结构

**document(文档)**：相当于mysql的表中的数据

数据库查询存在的问题：

1. 性能低：使用模糊查询，左边有通配符，不会走索引，会全表扫描，性能低
2. 功能弱：如果以”华为手机“作为条件，查询不出来数据

Es使用倒排索引，对title 进行分词

1. 使用“手机”作为关键字查询

   生成的倒排索引中，词条会排序，形成一颗树形结构，提升词条的查询速度

2. 使用“华为手机”作为关键字查询

   华为：1,3

   手机：1,2,3

   

2.4-ES概念详解

•ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器

•是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎

•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

•官网：https://www.elastic.co/

应用场景

•搜索：海量数据的查询

•日志数据分析

•实时数据分析

2.5 知识总结

ElasticSearch和Mysql的区别

1. •MySQL有事务性,而ElasticSearch没有事务性,所以你删了的数据是无法恢复的。
2. •ElasticSearch没有物理外键这个特性，,如果你的数据强一致性要求比较高,还是建议慎用

ElasticSearch和MySql分工不同，MySQL负责存储数据，ElasticSearch负责搜索数据。

3-安装ElasticSearch

3.1-ES安装

参见ElasticSearch-ES安装 : https://wtnl.xyz/2020/12/23/Elasticsearch%20%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B/

查看elastic是否启动

ps -ef|grep elastic 

启动

su itheima  # 切换到itheima用户启动
cd /opt/elasticsearch-7.4.0/bin
./elasticsearch #启动

3.2-ES辅助工具安装

参见ElasticSearch-ES安装 : https://wtnl.xyz/2020/12/23/Elasticsearch%20%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B/

启动

nohup ../bin/kibana &  -- 这是后台启动

./kibana --allow-root  --这是前台启动

4-ElasticSearch核心概念

索引（index）

ElasticSearch存储数据的地方，可以理解成关系型数据库中的数据库概念。

映射（mapping）

mapping定义了每个字段的类型、字段所使用的分词器等。相当于关系型数据库中的表结构。

文档（document）

Elasticsearch中的最小数据单元，常以json格式显示。一个document相当于关系型数据库中的一行数据。

倒排索引

一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，对应一个包含它的文档id列表。

类型（type）

一种type就像一类表。如用户表、角色表等。在Elasticsearch7.X默认type为_doc

 \- ES 5.x中一个index可以有多种type。

  \- ES 6.x中一个index只能有一种type。

  \- ES 7.x以后，将逐步移除type这个概念，现在的操作已经不再使用，默认_doc

5-脚本操作ES

5.1-RESTful风格介绍

1.ST（Representational State Transfer），表述性状态转移，是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是RESTful。就是一种定义接口的规范。

2.基于HTTP。

3.使用XML格式定义或JSON格式定义。

4.每一个URI代表1种资源。

5.客户端使用GET、POST、PUT、DELETE 4个表示操作方式的动词对服务端资源进行操作：

GET：用来获取资源

POST：用来新建资源（也可以用于更新资源）

PUT：用来更新资源

DELETE：用来删除资源

5.2-操作索引

PUT

http://ip:端口/索引名称

查询

GET http://ip:端口/索引名称  # 查询单个索引信息
GET http://ip:端口/索引名称1,索引名称2...  # 查询多个索引信息
GET http://ip:端口/_all  # 查询所有索引信息

•删除索引

DELETE http://ip:端口/索引名称

•关闭、打开索引

POST http://ip:端口/索引名称/_close  
POST http://ip:端口/索引名称/_open 

5.3-ES数据类型

1. 简单数据类型

• 字符串

聚合：相当于mysql 中的sum（求和）

text：会分词，不支持聚合

keyword：不会分词，将全部内容作为一个词条，支持聚合

• 数值

• 布尔：boolean

• 二进制：binary

• 范围类型

integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range 

• 日期:date

2. 复杂数据类型

•数组：[ ] Nested: nested (for arrays of JSON objects 数组类型的JSON对象)

•对象：{ } Object: object(for single JSON objects 单个JSON对象)

5.4-操作映射

PUT person

GET person
#添加映射
PUT /person/_mapping
{
  "properties":{
    "name":{
      "type":"text"
    },
    "age":{
      "type":"integer"
    }
  }
}

#创建索引并添加映射

 
 #创建索引并添加映射
 PUT /person1
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

GET person1/_mapping

添加字段

#添加字段
PUT /person1/_mapping
{
  "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      }
    }
}

5.5-操作文档

•添加文档，指定id

POST /person1/_doc/2
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京"
}

GET /person1/_doc/1

•添加文档，不指定id

#添加文档，不指定id
POST /person1/_doc/
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京"
}

#查询所有文档
GET /person1/_search

#删除指定id文档
DELETE /person1/_doc/1

6-分词器

6.1分词器-介绍

•IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包

•是一个基于Maven构建的项目

•具有60万字/秒的高速处理能力

•支持用户词典扩展定义

•下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/archive/v7.4.0.zip

安装包在资料文件夹中提供

6.2-ik分词器安装

参见 ik分词器安装 : https://wtnl.xyz/2020/12/23/ik%E5%88%86%E8%AF%8D%E5%99%A8%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B/

执行如下命令时如果出现 打包失败（501码）将maven镜像换成阿里云的

mvn package

/opt/apache-maven-3.1.1/conf/settings.xml

<mirror>
       <id>alimaven</id>
       <name>aliyun maven</name>
       <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
       <mirrorOf>central</mirrorOf>
   </mirror>

6.3-ik分词器使用

IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

1、ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为“乒乓球、乒乓、球、明年、总冠军、冠军。

#方式一ik_max_word
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "乒乓球明年总冠军"
}

ik_max_word分词器执行如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "乒乓球",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "乒乓",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "球",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "明年",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "总冠军",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "冠军",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    }
  ]
}

2、ik_smart
会做最粗粒度的拆分，比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为乒乓球、明年、总冠军。

#方式二ik_smart
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "乒乓球明年总冠军"
}

ik_smart分词器执行如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "乒乓球",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "明年",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "总冠军",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

由此可见 使用ik_smart可以将文本”text”: “乒乓球明年总冠军”分成了【乒乓球】【明年】【总冠军】

这样看的话，这样的分词效果达到了我们的要求。

6.4使用IK分词器-查询文档

•词条查询：term

​ 词条查询不会分析查询条件，只有当词条和查询字符串完全匹配时才匹配搜索

•全文查询：match

​ 全文查询会分析查询条件，先将查询条件进行分词，然后查询，求并集

1.创建索引，添加映射，并指定分词器为ik分词器

注意 : 如果不指定分词器的话 会用默认的分词器 默认的分词器对汉语很不友好

PUT person2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "address": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

2.添加文档

POST /person2/_doc/1
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京海淀区"
}

POST /person2/_doc/2
{
  "name":"李四",
  "age":18,
  "address":"北京朝阳区"
}

POST /person2/_doc/3
{
  "name":"王五",
  "age":18,
  "address":"北京昌平区"
}

3.查询映射

GET person2

4.查看分词效果

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "北京海淀"
}

5.词条查询：term

查询person2中匹配到”北京”两字的词条

GET /person2/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": {
        "value": "北京"
      }
    }
  }
}

6.全文查询：match

​ 全文查询会分析查询条件，先将查询条件进行分词，然后查询，求并集

GET /person2/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address":"北京昌平"
    }
  }
}

7-ElasticSearch JavaApi-

7.1SpringBoot整合ES

①搭建SpringBoot工程

②引入ElasticSearch相关坐标

<!--引入es的坐标-->
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
            <version>7.4.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
            <version>7.4.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>7.4.0</version>
        </dependency>

③测试

ElasticSearchConfig

@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix="elasticsearch")
public class ElasticSearchConfig {

    private String host;

    private int port;

    public String getHost() {
        return host;
    }

    public void setHost(String host) {
        this.host = host;
    }

    public int getPort() {
        return port;
    }

    public void setPort(int port) {
        this.port = port;
    }
    @Bean
    public RestHighLevelClient client(){
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                new HttpHost(host,port,"http")
        ));
    }
}

application.properties

elasticsearch.host=192.168.80.131  -- 映射的地址
elasticsearch.port=9200  -- 映射的端口号

ElasticsearchDay01ApplicationTests

注意：使用@Autowired注入RestHighLevelClient 如果报红线，则是因为配置类所在的包和测试类所在的包，包名不一致造成的

@SpringBootTest
class ElasticsearchDay01ApplicationTests {

    @Autowired
    RestHighLevelClient client;

    /**
     * 测试
     */
    @Test
    void contextLoads() {

        System.out.println(client);
    }
}

拓展知识

使用spring-boot-starter-data-elasticsearch整合es

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

spring.elasticsearch.rest.uris=http://192.168.111.135:9200

package com.example.esdemo;

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;

@Document(indexName = "user_haha")
public class User {
    @Id
    private String id;
    private String username;
    private String address;

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    public String getAddress() {
        return address;
    }

    public void setAddress(String address) {
        this.address = address;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
}

package com.example.esdemo;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchRestTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.IndexOperations;

@SpringBootTest(classes = EsDemoApplication.class)
public class EsDemoApplicationTests {

//    @Test
//    void contextLoads() {
//    }
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
    @Test
    public void t(){
        elasticsearchRestTemplate.indexOps(User.class).create();
    }

    @Test
    public void sava(){
        User user = new User();
        user.setAddress("aa");
        user.setId("222");
        user.setUsername("huojintao");
        elasticsearchRestTemplate.save(user);
    }

}

7.2-创建索引

1.添加索引

/**
     * 添加索引
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void addIndex() throws IOException {
       //1.使用client获取操作索引对象
        IndicesClient indices = client.indices();
        //2.具体操作获取返回值
        //2.1 设置索引名称
        CreateIndexRequest createIndexRequest=new CreateIndexRequest("itheima");

        CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //3.根据返回值判断结果
        System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());
    }

2.添加索引，并添加映射

/**
    * 添加索引，并添加映射
    */
   @Test
   public void addIndexAndMapping() throws IOException {
      //1.使用client获取操作索引对象
       IndicesClient indices = client.indices();
       //2.具体操作获取返回值
       //2.具体操作，获取返回值
       CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("itcast");
       //2.1 设置mappings
       String mapping = "{\n" +
               "      \"properties\" : {\n" +
               "        \"address\" : {\n" +
               "          \"type\" : \"text\",\n" +
               "          \"analyzer\" : \"ik_max_word\"\n" +
               "        },\n" +
               "        \"age\" : {\n" +
               "          \"type\" : \"long\"\n" +
               "        },\n" +
               "        \"name\" : {\n" +
               "          \"type\" : \"keyword\"\n" +
               "        }\n" +
               "      }\n" +
               "    }";
       // 版本不同 选择不同 createIndexRequest.mapping(mapping,XContentType.JSON);
       
        createIndexRequest.mapping("_doc",mapping, XContentType.JSON);

       CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
       //3.根据返回值判断结果
       System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());
   }

7.3-查询、删除、判断索引

查询索引

   

/**
 * 查询索引
 */
@Test
public void queryIndex() throws IOException {
    IndicesClient indices = client.indices();

    GetIndexRequest getRequest=new GetIndexRequest("itcast");
    GetIndexResponse response = indices.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    Map<String, MappingMetaData> mappings = response.getMappings();
    //iter 提示foreach
    for (String key : mappings.keySet()) {
        System.out.println(key+"==="+mappings.get(key).getSourceAsMap());
    }
}

   
   

删除索引

/**
    * 删除索引
    */
   @Test
   public void deleteIndex() throws IOException {
        IndicesClient indices = client.indices();
       DeleteIndexRequest deleteRequest=new DeleteIndexRequest("itheima");
       AcknowledgedResponse delete = indices.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
       System.out.println(delete.isAcknowledged());

   }

索引是否存在

/**
    * 索引是否存在
    */
   @Test
   public void existIndex() throws IOException {
       IndicesClient indices = client.indices();

       GetIndexRequest getIndexRequest=new GetIndexRequest("itheima");
       boolean exists = indices.exists(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);


       System.out.println(exists);

   }
   

7.4-添加文档

1.添加文档,使用map作为数据

@Test
   public void addDoc1() throws IOException {
       Map<String, Object> map=new HashMap<>();
       map.put("name","张三");
       map.put("age","18");
       map.put("address","北京二环");
       IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id("1").source(map);
       IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
       System.out.println(response.getId());
   }

2.添加文档,使用对象作为数据

@Test
public void addDoc2() throws IOException {
    Person person=new Person();
    person.setId("2");
    person.setName("李四");
    person.setAge(20);
    person.setAddress("北京三环");
    String data = JSON.toJSONString(person);
    IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id(person.getId()).source(data,XContentType.JSON);
    IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.getId());
}

package com.example.esdemo;

public class Person {
    private String id;
    private String name;
    private int age;
    private String address;

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    public String getAddress() {
        return address;
    }

    public void setAddress(String address) {
        this.address = address;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "id='" + id + '\'' +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                ", address='" + address + '\'' +
                '}';
    }
}

<dependency>
         <groupId>com.alibaba</groupId>
         <artifactId>fastjson</artifactId>
         <version>1.2.4</version>
     </dependency>

7.5-修改、查询、删除文档

1.修改文档：添加文档时，如果id存在则修改，id不存在则添加

/**
 * 修改文档：添加文档时，如果id存在则修改，id不存在则添加
 */

@Test
public void UpdateDoc() throws IOException {
    Person person=new Person();
    person.setId("2");
    person.setName("李四");
    person.setAge(20);
    person.setAddress("北京三环车王");

    String data = JSON.toJSONString(person);

    IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id(person.getId()).source(data,XContentType.JSON);
    IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.getId());
}

2.根据id查询文档

/**
 * 根据id查询文档
 */
@Test
public void getDoc() throws IOException {

    //设置查询的索引、文档
    GetRequest indexRequest=new GetRequest("itcast","2");

    GetResponse response = client.get(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.getSourceAsString());
}

3.根据id删除文档

/**
     * 根据id删除文档
     */
    @Test
    public void delDoc() throws IOException {

        //设置要删除的索引、文档
        DeleteRequest deleteRequest=new DeleteRequest("itcast","1");

        DeleteResponse response = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getId());
    }