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全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

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学一学大数据
发布2018-06-08 11:38:50
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发布2018-06-08 11:38:50
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编者注: 【与大牛一起学习,看文末】全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程作者:阮一峰原文地址:http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html

全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)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。

本文从零开始,讲解如何使用 Elastic 搭建自己的全文搜索引擎。每一步都有详细的说明,大家跟着做就能学会。

一、安装

Elastic 需要 Java 8 环境。如果你的机器还没安装 Java,可以参考这篇文章,注意要保证环境变量JAVA_HOME正确设置。

安装完 Java,就可以跟着官方文档安装 Elastic。直接下载压缩包比较简单。

 $ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip
 $ unzip elasticsearch-5.5.1.zip
 $ cd elasticsearch-5.5.1/ 

接着,进入解压后的目录,运行下面的命令,启动 Elastic。

 $ ./bin/elasticsearch 

如果这时报错"max virtual memory areas vm.max*map*count [65530] is too low",要运行下面的命令。

 $ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 

如果一切正常,Elastic 就会在默认的9200端口运行。这时,打开另一个命令行窗口,请求该端口,会得到说明信息。

 $ curl localhost:9200
 {
   "name" : "atntrTf",
   "cluster_name" : "elasticsearch",
   "cluster_uuid" : "tf9250XhQ6ee4h7YI11anA",
   "version" : {
     "number" : "5.5.1",
     "build_hash" : "19c13d0",
     "build_date" : "2017-07-18T20:44:24.823Z",
     "build_snapshot" : false,
     "lucene_version" : "6.6.0"
   },
   "tagline" : "You Know, for Search"
 }

上面代码中,请求9200端口,Elastic 返回一个 JSON 对象,包含当前节点、集群、版本等信息。

按下 Ctrl + C,Elastic 就会停止运行。

默认情况下,Elastic 只允许本机访问,如果需要远程访问,可以修改 Elastic 安装目录的config/elasticsearch.yml文件,去掉network.host的注释,将它的值改成0.0.0.0,然后重新启动 Elastic。

 network.host: 0.0.0.0 

上面代码中,设成0.0.0.0让任何人都可以访问。线上服务不要这样设置,要设成具体的 IP。

二、基本概念

2.1 Node 与 Cluster

Elastic 本质上是一个分布式数据库,允许多台服务器协同工作,每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。

单个 Elastic 实例称为一个节点(node)。一组节点构成一个集群(cluster)。

2.2 Index

Elastic 会索引所有字段,经过处理后写入一个反向索引(Inverted Index)。查找数据的时候,直接查找该索引。

所以,Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index(索引)。它是单个数据库的同义词。每个 Index (即数据库)的名字必须是小写。

下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。

 $ curl -X GET '[http://localhost](http://localhost/):9200/_cat/indices?v' 

2.3 Document

Index 里面单条的记录称为 Document(文档)。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示,下面是一个例子。

 {
   "user": "张三",
   "title": "工程师",
   "desc": "数据库管理"
 }

同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。

2.4 Type

Document 可以分组,比如weather这个 Index 里面,可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫做 Type,它是虚拟的逻辑分组,用来过滤 Document。

不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说,id字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据(比如products和logs)应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。

下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。

 $ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true' 

根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type,7.x 版将会彻底移除 Type。

三、新建和删除 Index

新建 Index,可以直接向 Elastic 服务器发出 PUT 请求。下面的例子是新建一个名叫weather的 Index。

 $ curl -X PUT 'localhost:9200/weather' 

服务器返回一个 JSON 对象,里面的acknowledged字段表示操作成功。

 {
   "acknowledged":true,
   "shards_acknowledged":true
 }

然后,我们发出 DELETE 请求,删除这个 Index。

 $ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather' 

四、中文分词设置

首先,安装中文分词插件。这里使用的是 ik,也可以考虑其他插件(比如 smartcn)。

 $ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip 

上面代码安装的是5.5.1版的插件,与 Elastic 5.5.1 配合使用。

接着,重新启动 Elastic,就会自动加载这个新安装的插件。

然后,新建一个 Index,指定需要分词的字段。这一步根据数据结构而异,下面的命令只针对本文。基本上,凡是需要搜索的中文字段,都要单独设置一下。

 $ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '
 {
   "mappings": {
     "person": {
       "properties": {
         "user": {
           "type": "text",
           "analyzer": "ik_max_word",
           "search_analyzer": "ik_max_word"
         },
         "title": {
           "type": "text",
           "analyzer": "ik_max_word",
           "search_analyzer": "ik_max_word"
         },
         "desc": {
           "type": "text",
           "analyzer": "ik_max_word",
           "search_analyzer": "ik_max_word"
         }
       }
     }
   }
 }'

上面代码中,首先新建一个名称为accounts的 Index,里面有一个名称为person的 Type。person有三个字段。

  • user
  • title
  • desc

这三个字段都是中文,而且类型都是文本(text),所以需要指定中文分词器,不能使用默认的英文分词器。

Elastic 的分词器称为 analyzer。我们对每个字段指定分词器。

 "user": {
   "type": "text",
   "analyzer": "ik_max_word",
   "search_analyzer": "ik_max_word"
 }

上面代码中,analyzer是字段文本的分词器,search_analyzer是搜索词的分词器。ik_max_word分词器是插件ik提供的,可以对文本进行最大数量的分词。

五、数据操作

5.1 新增记录

向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求,就可以在 Index 里面新增一条记录。比如,向/accounts/person发送请求,就可以新增一条人员记录。

 $ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
 {
   "user": "张三",
   "title": "工程师",
   "desc": "数据库管理"
 }' 

服务器返回的 JSON 对象,会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。

 {
   "_index":"accounts",
   "_type":"person",
   "_id":"1",
   "_version":1,
   "result":"created",
   "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
   "created":true
 }

如果你仔细看,会发现请求路径是/accounts/person/1,最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字,任意字符串(比如abc)都可以。

新增记录的时候,也可以不指定 Id,这时要改成 POST 请求。

 $ curl -X POST 'localhost:9200/accounts/person' -d '
 {
   "user": "李四",
   "title": "工程师",
   "desc": "系统管理"
 }'

上面代码中,向/accounts/person发出一个 POST 请求,添加一个记录。这时,服务器返回的 JSON 对象里面,_id字段就是一个随机字符串。

 {
   "_index":"accounts",
   "_type":"person",
   "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
   "_version":1,
   "result":"created",
   "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
   "created":true
 }

注意,如果没有先创建 Index(这个例子是accounts),直接执行上面的命令,Elastic 也不会报错,而是直接生成指定的 Index。所以,打字的时候要小心,不要写错 Index 的名称。

5.2 查看记录

向/Index/Type/Id发出 GET 请求,就可以查看这条记录。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/1?pretty=true' 

上面代码请求查看/accounts/person/1这条记录,URL 的参数pretty=true表示以易读的格式返回。

返回的数据中,found字段表示查询成功,_source字段返回原始记录。

 {
   "_index" : "accounts",
   "_type" : "person",
   "_id" : "1",
   "_version" : 1,
   "found" : true,
   "_source" : {
     "user" : "张三",
     "title" : "工程师",
     "desc" : "数据库管理"
   }
 }

如果 Id 不正确,就查不到数据,found字段就是false。

 $ curl 'localhost:9200/weather/beijing/abc?pretty=true'
 {
   "_index" : "accounts",
   "_type" : "person",
   "_id" : "abc",
   "found" : false
 }

5.3 删除记录

删除记录就是发出 DELETE 请求。

 $ curl -X DELETE 'localhost:9200/accounts/person/1' 

这里先不要删除这条记录,后面还要用到。

5.4 更新记录

更新记录就是使用 PUT 请求,重新发送一次数据。

 $ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
 {
     "user" : "张三",
     "title" : "工程师",
     "desc" : "数据库管理,软件开发"
 }' 
 
 {
   "_index":"accounts",
   "_type":"person",
   "_id":"1",
   "_version":2,
   "result":"updated",
   "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
   "created":false
 }

上面代码中,我们将原始数据从"数据库管理"改成"数据库管理,软件开发"。 返回结果里面,有几个字段发生了变化。

 "_version" : 2,
 "result" : "updated",
 "created" : false

可以看到,记录的 Id 没变,但是版本(version)从1变成2,操作类型(result)从created变成updated,created字段变成false,因为这次不是新建记录。

六、数据查询

6.1 返回所有记录

使用 GET 方法,直接请求/Index/Type/_search,就会返回所有记录。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'
 
 {
   "took":2,
   "timed_out":false,
   "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
   "hits":{
     "total":2,
     "max_score":1.0,
     "hits":[
       {
         "_index":"accounts",
         "_type":"person",
         "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
         "_score":1.0,
         "_source": {
           "user": "李四",
           "title": "工程师",
           "desc": "系统管理"
         }
       },
       {
         "_index":"accounts",
         "_type":"person",
         "_id":"1",
         "_score":1.0,
         "_source": {
           "user" : "张三",
           "title" : "工程师",
           "desc" : "数据库管理,软件开发"
         }
       }
     ]
   }
 }

上面代码中,返回结果的 took字段表示该操作的耗时(单位为毫秒),timed_out字段表示是否超时,hits字段表示命中的记录,里面子字段的含义如下。

  • total:返回记录数,本例是2条。
  • max_score:最高的匹配程度,本例是1.0。
  • hits:返回的记录组成的数组。

返回的记录中,每条记录都有一个_score字段,表示匹配的程序,默认是按照这个字段降序排列。

6.2 全文搜索

Elastic 的查询非常特别,使用自己的查询语法,要求 GET 请求带有数据体。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
 {
   "query" : { "match" : { "desc" : "软件" }}
 }'

上面代码使用 Match 查询,指定的匹配条件是desc字段里面包含"软件"这个词。返回结果如下。

 {
   "took":3,
   "timed_out":false,
   "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
   "hits":{
     "total":1,
     "max_score":0.28582606,
     "hits":[
       {
         "_index":"accounts",
         "_type":"person",
         "_id":"1",
         "_score":0.28582606,
         "_source": {
           "user" : "张三",
           "title" : "工程师",
           "desc" : "数据库管理,软件开发"
         }
       }
     ]
   }
 }

Elastic 默认一次返回10条结果,可以通过size字段改变这个设置。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
 {
   "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
   "size": 1
 }'

上面代码指定,每次只返回一条结果。

还可以通过from字段,指定位移。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
 {
   "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
   "from": 1,
   "size": 1
 }'

上面代码指定,从位置1开始(默认是从位置0开始),只返回一条结果。

6.3 逻辑运算

如果有多个搜索关键字, Elastic 认为它们是or关系。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
 {
   "query" : { "match" : { "desc" : "软件 系统" }}
 }'

上面代码搜索的是软件 or 系统。

如果要执行多个关键词的and搜索,必须使用布尔查询。

 $ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
 {
   "query": {
     "bool": {
       "must": [
         { "match": { "desc": "软件" } },
         { "match": { "desc": "系统" } }
       ]
     }
   }
 }'

七、参考链接

  • ElasticSearch 官方手册 (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html)
  • A Practical Introduction to Elasticsearch (https://www.elastic.co/blog/a-practical-introduction-to-elasticsearch)
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原始发表:2017-08-21,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 一、安装
  • 二、基本概念
    • 2.1 Node 与 Cluster
      • 2.2 Index
        • 2.3 Document
          • 2.4 Type
          • 三、新建和删除 Index
          • 四、中文分词设置
          • 五、数据操作
            • 5.1 新增记录
              • 5.2 查看记录
                • 5.3 删除记录
                  • 5.4 更新记录
                  • 六、数据查询
                    • 6.1 返回所有记录
                      • 6.2 全文搜索
                        • 6.3 逻辑运算
                        • 七、参考链接
                        相关产品与服务
                        Elasticsearch Service
                        腾讯云 Elasticsearch Service(ES)是云端全托管海量数据检索分析服务,拥有高性能自研内核,集成X-Pack。ES 支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群,也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。使用 ES 您可以高效构建信息检索、日志分析、运维监控等服务,它独特的向量检索还可助您构建基于语义、图像的AI深度应用。
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