Dec 13 2021

ElasticSearch基础知识及应用实例

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ElasticSearch基础知识及应用实例

一、简介

ES是基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口全文搜索引擎。同时它还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均是被索引的数据且可被搜索，便于扩展，能在短时间内搜索和分析大量数据。

Lucene是一个Java全文搜索引擎；仅是一个框架，提供代码库和API，并不是完整的应用程序。咱们之前讲的处理分词，构建倒排索引，等等，都是这个叫lucene的做的。那么能不能说这个lucene就是搜索引擎呢？

还不能。lucene只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，而真正使用它还需要一个完善的服务框架搭建起来的应用。好比lucene是类似于jdk，而搜索引擎软件就是tomcat 的。

使用的存储数据的结构是：倒排索引；

常用匹配使用的工具：kibana　可以在客户端操作es结构、参数、数据等等；

二、应用场景

搜索，根据用户输入的关键词进行匹配，从已有的数据库中摘录出相关的记录反馈给用户。

常见的全网搜索引擎，像百度、谷歌这样的。但是除此以外，搜索技术在垂直领域也有广泛的使用，比如淘宝、京东搜索商品，万芳、知网搜索期刊，csdn中搜索问题贴。也都是基于海量数据的搜索。

日志存储，用于K8S嵌入ES做日志存储，用于页面日志内容检索；ELK方案等；

大数据分析存储、应用系统性能分析、安全指标监控等；

三、ES的基本概念

1. elasticsearch的基本概念

cluster	整个elasticsearch 默认就是集群状态，整个集群是一份完整、互备的数据。
node	集群中的一个节点，一般只一个进程就是一个node
shard	分片，即使是一个节点中的数据也会通过hash算法，分成多个片存放，默认是5片。
index	相当于rdbms的database, 对于用户来说是一个逻辑数据库，虽然物理上会被分多个shard存放，也可能存放在多个node中。
type	类似于rdbms的table，但是与其说像table，其实更像面向对象中的class , 同一Json的格式的数据集合。当前使用的ES中建议一个index中只设一个type.
document	类似于rdbms的 row、面向对象里的object
field	相当于字段、属性

2. elasticsearch restful api (DSL)使用kibana进行操作

数据在Java中的格式是一个一个的对象，但是存储到es之中后，能将其之前的一个对象看成是一个JSON结构的数据，或者是一个嵌套的JSON结构。

例如：

#在Java中的结构，存储到es后的结构是JSON //电影实例 public class  Movie {  String id;  String name;  Double dazhongScore;  List<Actor> actorList; } //演员实例 public class Actor{  String id;  String name; }  #存储到ES后的结构如下： {  "id":"1",  "name":"red sea",  "dazhongScore":"8.5",  "actorList":[  {"id":"1","name":"zhangyi"},  {"id":"2","name":"haiqing"},  {"id":"2","name":"zhanghanyu"}  ] }

2.1 对数据的操作，基本的命令（执行命令的窗口在kibana的页面中，的Dev Tools下的Console中运行）

1)  查看es中有哪些索引 GET /_cat/indices?v #注意 es中会默认存在一个名为.kibana的索引 2）删除一个索引 DELETE /index名称 例如：DELETE /movie_index 3）新增document数据，新增一条数据，命令格式：PUT /index/type/document_id 换行 {数据的JSON结构} 例如： PUT /movie_index/movie/1 { "id":1,  "name":"red sea",  "dazhongScore":8.5,  "actorList":[  {"id":1,"name":"zhang yi"},  {"id":2,"name":"hai qing"},  {"id":3,"name":"zhang han yu"}  ] } 及时执行上面这个新建的命令之前没有创建index和type，也能创建数据成功，因为es会根据插入数据的内容 自动创建对应index和type的mapping文件格式，自动解析数据中的字段内容；所以，在日常的使用中如果数据的 字段数量很多，可以只指定几个特别用来检索字段的mapping类型和分词方式等，其他的字段可以不指定类型，让 es自行去创建对应的完整的mapping格式。 4）直接通过es存储数据的id进行查找。格式：GET /index_name/type_name/document_id 例如：GET/movie_index/movie/1 5）修改—整体替换，和新增没有区别，都是指定id进行的操作，如下： PUT /movie_index/movie/1 { "id":1,  "name":"red sea ddd",  "dazhongScore":9.5,  "actorList":[  {"id":1,"name":"zhang yi 1"},  {"id":2,"name":"hai qing 1"},  {"id":3,"name":"zhang han yu 1"}  ] } 6) 修改—某个字段, 格式：POST movie_index/movie/1/_update 换行 {json数据} POST movie_index/movie/1/_update {  "doc": {  "dazhongScore":"7.0"  } } 7）删除一个document数据， 格式： DELETE index_name/type_name/document_id 例如：DELETE movie_index/movie/3 8) 搜索type全部数据和结果讲解， 格式：GET index_name/type_name/_search 当前es在 没有指定查询多少条数据的时候，那es默认在kibana中展示10条数据。如果需要指定查询数量需要设置参数。 from和size两个参数。 例如：GET movie_index/movie/_search 结果字段含义： {  "took": 2,    //耗费时间 毫秒  "timed_out": false, //是否超时  "_shards": {  "total": 5,   //发送给全部5个分片  "successful": 5,  "skipped": 0,  "failed": 0  },  "hits": {  "total": 3,  //命中3条数据  "max_score": 1,   //最大评分  "hits": [  // 结果  {  "_index": "movie_index",  "_type": "movie",  "_id": 2,  "_score": 1,  "_source": {  "id": "2",  "name": "operation meigong river",  "doubanScore": 8.0,  "actorList": [  {  "id": "1",  "name": "zhang han yu"  }  ]  } } 9）按条件查询全部： GET movie_index/movie/_search {  "query":{  "match_all": {}  } } 10）按分词查询，分词匹配： GET movie_index/movie/_search {  "query":{  "match": {"name":"red"}  } } 11）按分词子属性查询 GET movie_index/movie/_search {  "query":{  "match": {"actorList.name":"zhang"}  } } 12）短语匹配 match phrase,按短语查询，不再利用分词技术，直接用短语在原始数据中匹配 GET movie_index/movie/_search {  "query":{  "match_phrase": {"name":"red sea"}  } } 13) fuzzy查询(模糊查询), 校正匹配分词，当一个单词都无法准确匹配，es通过一种算法对非常接近的单词也给与一定的评分， 能够查询出来，但是消耗更多的性能。 GET movie_index/movie/_search {  "query":{  "fuzzy": {"name":"rad"}  } } 14）过滤--查询前过滤 GET movie_index/movie/_search {  "query":{  "bool":{  "filter":[ {"term": {  "actorList.id": "1"  }},  {"term": {  "actorList.id": "3"  }}  ],  "must":{"match":{"name":"red"}}  }  } } 15） 过滤--按范围过滤 GET movie_index/movie/_search {  "query": {  "bool": {  "filter": {  "range": {  "dazhongScore": {"gte": 8}  }  }  }  } } 关于范围操作符： gt  大于；lt   小于；gte  大于等于；lte    小于等于 16) 排序 GET movie_index/movie/_search {  "query":{  "match": {"name":"red sea"}  }  , "sort": [  {  "dazhongScore": {  "order": "desc"  }  }  ] } 17) 分页查询, es使用默认分页查询的时候，默认一次获取数据10000条，如果超过10000那就会在代码中报错， 需要设置对应的查询数量，设置参数max_result_window, 执行命令： GET /movie_index/_settings  ——查看参数 PUT /movie_index/_settings   ——设置参数 {"max_result_window":1000000} GET movie_index/movie/_search {  "query": { "match_all": {} },  "from": 1,  "size": 1 } 18）指定查询的字段，查询展示字段限制，只展示自己想要的字段 GET movie_index/movie/_search {  "query": { "match_all": {} },  "_source": ["name", "dazhongScore"] } 19) 高亮显示 GET movie_index/movie/_search {  "query":{  "match": {"name":"red sea"}  },  "highlight": {  "fields": {"name":{} }  } } 20） 聚合查询 GET movie_index/movie/_search {  "aggs": {  "groupby_actor": {  "terms": {  "field": "actorList.name.keyword"  }  }  } } 其中的aggs代表的统计，terms表示精确匹配多个字段；groupby_actor表示按actor进行分组； 21）每个演员参演电影的平均分是多少，并按评分排序 GET movie_index/movie/_search {  "aggs": {  "groupby_actor_id": {  "terms": {  "field": "actorList.name.keyword" ,  "order": {  "avg_score": "desc"  }  },  "aggs": {  "avg_score":{  "avg": {  "field": "dazhongScore"  }  }  }  }  } } 22）关于mapping文件的信息 之前说type可以理解为table，那每个字段的数据类型是如何定义的呢，查看看mapping命令： GET index_name/type_name/_mapping 实际上每个type中的字段是什么数据类型，由mapping定义。 但是如果没有设定mapping系统会自动，根据一条数据的格式来推断出应该的数据格式。 true/false → boolean 1020  →  long 20.1 → double “2018-02-01” → date “hello world” → text +keyword 默认只有text会进行分词，keyword是不会分词的字符串。 mapping除了自动定义，还可以手动定义，但是只能对新加的、没有数据的字段进行定义。一旦有了数据就无法再做修改了。 注意：虽然每个Field的数据放在不同的type下,但是同一个名字的Field在一个index下只能有一种mapping定义。

2.2 使用Java语言进行dsl组装

#引入的jar包依赖 <dependency>  <groupId>org.elasticsearch</groupId>  <artifactId>elasticsearch</artifactId>  <version>6.3.2</version> </dependency> <dependency>  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>  <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>  <version>6.3.2</version> </dependency>