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社区首页 >专栏 >Lucene 和 Kibana、ElasticSeach、Spring Data ElasticSearch

Lucene 和 Kibana、ElasticSeach、Spring Data ElasticSearch

作者头像
RendaZhang
发布2020-12-02 10:43:45
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发布2020-12-02 10:43:45
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文章被收录于专栏:Renda

什么是全文检索

数据分类

生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据。

结构化数据 - 行数据,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据;指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。

非结构化数据 - 指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word 文档等磁盘上的文件。

结构化数据搜索

常见的结构化数据也就是数据库中的数据。

在数据库中搜索很容易实现,通常都是使用 SQL 语句进行查询,而且能很快的得到查询结果。

代码语言:javascript
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客户端请求 ----> 连接器

连接器 ----> 缓存区
连接器 ----> 分析器

分析器 ----> 缓存区
分析器 ----> 优化器

优化器 ----> 执行器

Server 层:
- 连接器
- 缓存区
- 分析器
- 优化器
- 执行器

Server 层 ----> 存储引擎(引擎,引擎,引擎)

因为数据库中的数据存储是有规律的,有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的,所以数据库搜索很容易。

数据库底层文件存储的物理方式:硬盘是块状存储,其基本单位是 1kb 每块;磁头每次读取数据,至少扫描一个块的大小。

假如表里一个元组,数据加起来一共 100 b,则一个块可以放十个元组,通俗的说是 10 条数据,DBMS 在查询时,就把每一块的数据读取出来,判断其中是否有对应的数据。

常见的关系型数据,其最基本常见的存储方式:

  • 堆 - 随着文件的插入,不停地往尾部上堆;它地访问路径就是顺序扫描,扫完了才能查到数据。
  • Hash - 文件的 hash 值就是其存储地址。
  • 索引 + 堆 - 对堆文件的某一列,建立 b+ 树索引。

非结构化数据查询方法

1)顺序扫描法 (Serial Scanning)

用户搜索 --> 文件

所谓顺序扫描,比如要找内容包含某一个字符串的文件,就是一个文档一个文档的看,对于每一个文档,从头看到尾,如果此文档包含此字符串,则此文档为我们要找的文件,接着看下一个文件,直到扫描完所有的文件。如利用 windows 的搜索也可以搜索文件内容,只是相当的慢。

2)全文检索 (Full-text Search)

用户通过查询索引库 --> 生成索引 --> 文档

全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方法。这个过程类似于通过字典的目录查字的过程。

将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息,我们称之索引。

例如:字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引,对每一个字的解释是非结构化的,如果字典没有音节表和部首检字表,在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理,比如读音,就比较结构化,分声母和韵母,分别只有几种可以一一列举,于是将读音拿出来按一定的顺序排列,每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音,然后按其指向的页数,便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。

这种先建立索引,再对索引进行搜索的过程就叫全文检索 (Full-Text Search)。虽然创建索引的过程也是非常耗时的,但是索引一旦创建就可以多次使用,全文检索主要处理的是查询,所以耗时间创建索引是值得的。

建立索引 --> 检索索引

如何实现全文检索

可以使用 Lucene 实现全文检索。Lucene 是 apache 下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene 的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。

Lucene 适用场景:

  • 在应用中为数据库中的数据提供全文检索实现。
  • 开发独立的搜索引擎服务、系统

Lucene 的特性:

代码语言:javascript
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1. 稳定、索引性能高。
+ 每小时能够索引 150 GB 以上的数据
+ 对内存的要求小,只需要 1 MB 的堆内存
+ 增量索引和批量索引一样快
+ 索引的大小约为索引文本大小的 20% ~ 30%

2. 高效、准确、高性能的搜索算法。
+ 良好的搜索排序
+ 强大的查询方式支持:短语查询、通配符查询、临近查询、范围查询等
+ 支持字段搜索(如标题、作者、内容)
+ 可根据任意字段排序
+ 支持多个索引查询结果合并
+ 支持更新操作和查询操作同时进行
+ 支持高亮、join、分组结果功能
+ 速度快
+ 可扩展排序模块,内置包含向量空间模型、BM25 模型可选
+ 可配置存储引擎

3. 跨平台。
+ 纯 java 编写
+ 作为 Apache 开源许可下的开源项目,你可以在商业或开源项目中使用
+ Lucene 有多种语言实现版(如 C,C++、Python 等),不仅仅是 JAVA

Lucene 架构:

代码语言:javascript
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Application:
+ 从文件系统、数据库、Web、手动输入获取数据,然后生成索引。
+ 获取用户的 Query,然后查询索引,返回查询结果给用户。

用户 
--职位搜索--> 应用服务器
--SQL--> 结构化数据库

Lucene:
+ 生成索引需要与索引库交互。
+ 查询索引需要与索引库交互。

用户 
--职位搜索--> 应用服务器
--特定API--> Lucene索引库

数据源(网络、数据库、文档)
----> Lucene索引库

全文检索的应用场景

对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索:

  • 单机软件的搜索:word、markdown。
  • 站内搜索:京东、淘宝、拉勾,索引源是数据库。
  • 搜索引擎:百度、Google,索引源是爬虫程序抓取的数据。

Lucene 实现全文检索的流程说明

索引和搜索流程图

代码语言:javascript
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查询索引:
1. 用户查询接口
2. 创建查询
3. 执行查询
4. 渲染结果

用户查询索引 
-----> 索引库

原始文档 
----> 创建索引
--创建索引--> 索引库
--返回结果--> 用户查询索引

创建索引:
1. 获取文档
2. 构建文档对象
3. 分析文档(分词)
4. 创建索引

对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库,索引过程包括:确定原始内容即要搜索的内容 --> 采集文档 --> 创建文档 --> 分析文档 --> 索引文档。

从索引库中搜索内容,搜索过程包括:用户通过搜索界面 --> 创建查询 --> 执行搜索从索引库搜索 --> 渲染搜索结果。

创建索引

核心概念:

Document:

  • 用户提供的源是一条条记录,它们可以是文本文件、字符串或者数据库表的一条记录等等。
  • 一条记录经过索引之后,就是以一个 Document 的形式存储在索引文件中的。
  • 用户进行搜索,也是以 Document 列表的形式返回。

Field:

  • 一个 Document 可以包含多个信息域。例如一篇文章可以包含“标题”、“正文”、“最后修改时间”等信息域,这些信息域就是通过 Field 在 Document 中存储的。
  • Field 有两个属性可选:存储和索引。通过存储属性可以控制是否对这个 Field 进行存储;通过索引属性可以控制是否对该 Field 进行索引。
  • 如果对标题和正文进行全文搜索,要把索引属性设置为真,同时希望能直接从搜索结果中提取文章标题,把标题域的存储属性设置为真;但是由于正文域太大了,为了缩小索引文件大小,可以将正文域的存储属性设置为假,当需要时再直接读取文件;如果只是希望能从搜索结果中提取最后修改时间,不需要对它进行搜索,可以把最后修改时间域的存储属性设置为真,索引属性设置为假。上面的三个域涵盖了两个属性的三种组合,还有一种全为假的没有用到,事实上 Field 不允许那么设置,因为既不存储又不索引的域是没有意义的。

Term:

  • 是搜索的最小单位,它表示文档的一个词语,Term 由两部分组成:它表示的词语和这个词语所出现的 Field 的名称。

以招聘网站的搜索为例,在网站上输入关键字搜索显示的内容不是直接从数据库中来的,而是从索引库中获取的,网站的索引数据需要提前创建的。以下是创建的过程:

  • 获得原始文档 - 就是从 MySQL 数据库中通过 SQL 语句查询需要创建索引的数据。
  • 创建文档对象(Document)- 把查询的内容构建成 lucene 能识别的 Document 对象,获取原始内容的目的是为了索引,在索引前需要将原始内容创建成文档,文档中包括一个一个的域(Field),这个域对应就是表中的列。
  • 注意 - 每个 Document 可以有多个 Field,不同的 Document 可以有不同的 Field,同一个Document 可以有相同的 Field(域名和域值都相同)。每个文档都有一个唯一的编号,就是文档 id。
  • 分析文档 - 将原始内容创建为包含域(Field)的文档(document),需要再对域中的内容进行分析,分析的过程是经过对原始文档提取单词、将字母转为小写、去除标点符号、去除停用词等过程生成最终的语汇单元,可以将语汇单元理解为一个一个的单词。分好的词会组成索引库中最小的单元:term,一个 term 由域名和词组成。
  • 创建索引 - 对所有文档分析得出的语汇单元进行索引,索引的目的是为了搜索,最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到 Document(文档)。
  • 注意 - 创建索引是对语汇单元索引,通过词语找文档,这种索引的结构叫倒排索引结构。倒排索引结构是根据内容(词语)找文档。倒排索引结构也叫反向索引结构,包括索引和文档两部分,索引即词汇表,它的规模较小,而文档集合较大。

倒排索引

倒排索引 Inverted List 记录每个词条出现在哪些文档,及在文档中的位置,可以根据词条快速定位到包含这个词条的文档及出现的位置。

文档:索引库中的每一条原始数据,例如一个商品信息、一个职位信息。

词条:原始数据按照分词算法进行分词,得到的每一个词。

创建倒排索引,分为以下几步:

1)创建文档列表 - Lucene 首先对原始文档数据进行编号 DocID,形成列表,就是一个文档列表。

2)创建倒排索引列表 - 对文档中数据进行分词,得到词条(分词后的一个又一个词)。对词条进行编号,以词条创建索引。然后记录下包含该词条的所有文档编号(及其它信息)。

搜索的过程:当用户输入任意的词条时,首先对用户输入的数据进行分词,得到用户要搜索的所有词条,然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。然后根据这些编号去文档列表中找到文档

查询索引

查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字,从索引(index)中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引,根据索引找到对应的文档

第一步:创建用户接口 - 用户输入关键字的地方。

第二步:创建查询 - 指定查询的域名和关键字。

第三步:执行查询。

第四步:渲染结果(结果内容显示到页面上 关键字需要高亮)。

Lucene 实战

需求说明

生成职位信息索引库,从索引库检索数据。

创建数据库 es,将 sql 脚本导入数据库执行。

代码语言:javascript
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/*!40101 SET NAMES utf8 */;

/*!40101 SET SQL_MODE=''*/;

/*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;
/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;
/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;
/*!40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES, SQL_NOTES=0 */;
CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`es` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET latin1 */;

USE `es`;

/*Table structure for table `job_info` */

DROP TABLE IF EXISTS `job_info`;

CREATE TABLE `job_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键 id',
  `company_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '公司名称',
  `company_addr` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '公司联系方式',
  `company_info` mediumtext COMMENT '公司信息',
  `job_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '职位名称',
  `job_addr` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '工作地点',
  `job_info` mediumtext COMMENT '职位信息',
  `salary_min` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '薪资范围,最小',
  `salary_max` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '薪资范围,最大',
  `url` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '招聘信息详情页',
  `time` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '职位最近发布时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7656 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='招聘信息';

中文分词器使用 IK。

准备开发环境

第一步:创建一个 maven 工程,创建一个 Spring Boot 项目
第二步:导入依赖
代码语言:javascript
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.6.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.renda</groupId>
    <artifactId>lucene-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>lucene-demo</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <properties>
        <java.version>11</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- web 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 测试依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- lombok 工具 -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.4</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <!-- 热部署 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!-- mybatis-plus -->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.3.2</version>
        </dependency>
        <!-- pojo 持久化使用 -->
        <dependency>
            <groupId>javax.persistence</groupId>
            <artifactId>javax.persistence-api</artifactId>
            <version>2.2</version>
        </dependency>
        <!-- mysql 驱动 -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        <!-- 引入 Lucene 核心包及分词器包 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucene</groupId>
            <artifactId>lucene-core</artifactId>
            <version>4.10.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucene</groupId>
            <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
            <version>4.10.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.testng</groupId>
            <artifactId>testng</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- IK 中文分词器 -->
        <dependency>
            <groupId>com.janeluo</groupId>
            <artifactId>ikanalyzer</artifactId>
            <version>2012_u6</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <!-- 编译插件 -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>11</source>
                    <target>11</target>
                    <encoding>utf-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
            <!-- 打包插件 -->
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>repackage</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>
第三步:创建引导类 `com.renda.LuceneDemoApplication`
代码语言:javascript
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package com.renda;

import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.renda.mapper")
public class LuceneDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(LuceneDemoApplication.class, args);
    }

}
第四步:配置 application.yml 文件
代码语言:javascript
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server:
  port: 9000
Spring:
  application:
    name: lagou-lucene
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/es?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC
    username: root
    password: password

# 开启驼峰命名匹配映射
mybatis:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
第五步:创建实体类、Mapper、Service、Controller 等等

实体类 com.renda.pojo.JobInfo

代码语言:javascript
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package com.renda.pojo;

import lombok.Data;
import lombok.ToString;

import javax.persistence.Id;
import javax.persistence.Table;

@Data
@ToString
@Table(name = "job_info")
public class JobInfo {

    @Id
    private long id;
    private String companyName;
    private String companyAddr;
    private String companyInfo;
    private String jobName;
    private String jobAddr;
    private String jobInfo;
    private long salaryMin;
    private long salaryMax;
    private String url;
    private String time;

}

数据层 com.renda.mapper.JobInfoMapper

代码语言:javascript
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public interface JobInfoMapper extends BaseMapper<JobInfo> {
}

服务层

com.renda.service.JobInfoService

代码语言:javascript
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public interface JobInfoService {

    /**
     * 通过id查询
     */
    public JobInfo selectById(long id);

    /**
     * 查询所有
     */
    public List<JobInfo> selectAll();

}

com.renda.service.impl.JobInfoServiceImpl

代码语言:javascript
复制
@Service
public class JobInfoServiceImpl implements JobInfoService {

    @SuppressWarnings("SpringJavaInjectionPointsAutowiringInspection")
    @Autowired
    private JobInfoMapper jobInfoMapper;

    @Override
    public JobInfo selectById(long id) {
        return jobInfoMapper.selectById(id);
    }

    @Override
    public List<JobInfo> selectAll() {
        return jobInfoMapper.selectList(new QueryWrapper<JobInfo>());
    }

}

控制层 com.renda.controller.JobInfoController

代码语言:javascript
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@RestController
@RequestMapping("/jobInfo")
public class JobInfoController {

    @Autowired
    private JobInfoService jobInfoService;

    @RequestMapping("/query/{id}")
    public JobInfo selectById(@PathVariable Long id){
        return jobInfoService.selectById(id);
    }

    @RequestMapping("/query")
    public List<JobInfo> select(){
        return jobInfoService.selectAll();
    }

}

测试类 com.renda.LuceneDemoApplicationTests

代码语言:javascript
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@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class LuceneDemoApplicationTests {
    ...
}

整体结构:

代码语言:javascript
复制
+ src/main/java
  + com.renda.controller
    + JobInfoController
  + com.renda.mapper
    + JobInfoMapper
  + com.renda.pojo
    + JobInfo
  + com.renda.service
    + impl.JobInfoServiceImpl
    + JobInfoService
  + com.renda
    + LuceneDemoApplication
+ src/main/resources
  + static
  + templates
  + application.yml
+ src/test/java
  + com.renda
    + LuceneDemoApplicationTests

创建索引

测试类 com.renda.LuceneDemoApplicationTests

代码语言:javascript
复制
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class LuceneDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private JobInfoService jobInfoService;

    /**
     * 创建索引
     */
    @Test
    public void createIndex() throws Exception {
        // 1.指定索引文件的存储位置,索引具体的表现形式就是一组有规则的文件
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/class/index"));
        // 2.配置版本及其分词器
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
        // 3.创建 IndexWriter 对象,作用就是创建索引
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
        // 先删除已经存在的索引库
        indexWriter.deleteAll();
        // 4.获得索引源 / 原始数据
        List<JobInfo> jobInfoList = jobInfoService.selectAll();
        // 5. 遍历 jobInfoList,每次遍历创建一个 Document 对象
        for (JobInfo jobInfo : jobInfoList) {
            // 创建 Document 对象
            Document document = new Document();
            // 创建 Field 对象,添加到 document 中
            document.add(new LongField("id", jobInfo.getId(), Field.Store.YES));
            // 切分词、索引、存储
            document.add(new TextField("companyName", jobInfo.getCompanyName(), Field.Store.YES));
            document.add(new TextField("companyAddr", jobInfo.getCompanyAddr(), Field.Store.YES));
            document.add(new TextField("companyInfo", jobInfo.getCompanyInfo(), Field.Store.YES));
            document.add(new TextField("jobName", jobInfo.getJobName(), Field.Store.YES));
            document.add(new TextField("jobAddr", jobInfo.getJobAddr(), Field.Store.YES));
            document.add(new TextField("jobInfo", jobInfo.getJobInfo(), Field.Store.YES));
            document.add(new LongField("salaryMin", jobInfo.getSalaryMin(), Field.Store.YES));
            document.add(new LongField("salaryMax", jobInfo.getSalaryMax(), Field.Store.YES));
            document.add(new StringField("url", jobInfo.getUrl(), Field.Store.YES));
            // 将文档追加到索引库中
            indexWriter.addDocument(document);
        }
        // 关闭资源
        indexWriter.close();
        System.out.println("Index was created successfully!");
    }

}

生成的索引目录:D:\class\index

索引 Index:

  • 在 Lucene 中一个索引是放在一个文件夹中的。
  • 同一文件夹中的所有的文件构成一个 Lucene 索引。

段 Segment:

  • 按层次保存了从索引,一直到词的包含关系:索引 (Index) –-> 段 (segment) –-> 文档 (Document) –-> 域 (Field) –-> 词 (Term)。
  • 也即此索引包含了那些段,每个段包含了那些文档,每个文档包含了哪些域,每个域包含了哪些词。
  • 一个索引可以包含多个段,段与段之间是独立的,添加新文档可以生成新的段,不同的段可以合并。
  • 具有相同前缀文件的属同一个段,如 _0
  • segments.gensegments_1 是段的元数据文件,也即它们保存了段的属性信息。
代码语言:javascript
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D:\class\index

_0.cfe
_0.cfs
_0.si
_1.cfe
_1.cfs
_1.si
segments.gen
segments_1
write.lock

Field 的特性:Document (文档) 是 Field (域) 的承载体,一个 Document 由多个 Field 组成,Field 由名称和值两部分组成,Field 的值是要索引的内容,是要搜索的内容。

  • 是否分词 (tokenized) :
代码语言:javascript
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是: 将 Field 的值进行分词处理,分词的目的是为了索引。如: 商品名称、商品描述。这些内容用户会通过输入关键词进行查询,由于内容多样,需要进行分词处理建立索引。

否: 不做分词处理,如: 订单编号、身份证号, 是一个整体,分词以后就失去了意义,故不需要分词。
  • 是否索引 (indexed)
代码语言:javascript
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是: 将 Field 内容进行分词处理后得到的词 (或整体 Field 内容) 建立索引,存储到索引域。索引的目的是为了搜索。如: 商品名称, 商品描述需要分词建立索引。订单编号、身份证号作为整体建立索引。只要可能作为用户查询条件的词, 都需要索引。

否: 不索引。如: 商品图片路径,不会作为查询条件,不需要建立索引。
  • 是否存储 (stored)
代码语言:javascript
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是: 将 Field 值保存到 Document 中。如: 商品名称, 商品价格。凡是将来在搜索结果页面展现给用户的内容,都需要存储。

否: 不存储。如: 商品描述。内容多格式大,不需要直接在搜索结果页面展现,不做存储。需要的时候可以从关系数据库取。

常用的 Field 类型:

  • StringField(FieldName, FieldValue, Store.YES) - 字符串 - 不可分词 - 默认索引 - 可以开启存储 - 字符串类型 Field,不可分词,作为一个整体进行索引,如身份证号、订单编号;是否需要存储由 Store.YES 或 Store.No 决定。
  • LongField(FieldName, FieldValue, Store.YES) - 数值型代表 - 默认分词 - 默认索引 - 可以开启存储 - Long 数值类型 Field 代表,默认分词并且索引,如价格;是否需要存储由 Store.YES 或 Store.No 决定。
  • StoredField(FieldName, FieldValue) - 重载方法支持多种类型 - 不可分词 - 不可索引 - 默认开启存储 - 构建不同类型的 Field,不分词,不索引,要存储,如商品图片路径。
  • TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO) - 文本类型 - 默认分词 - 默认索引 - 可以开启存储 - 文本类型 Field,默认分词并且索引,是否需要存储由 Store.YES 或 Store.No 决定。

查询索引

com.renda.LuceneDemoApplicationTests

代码语言:javascript
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@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class LuceneDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private JobInfoService jobInfoService;

    ...

    @Test
    public void query() throws Exception {
        // 1.指定索引文件的存储位置,索引具体的表现形式就是一组有规则的文件
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/class/index"));
        // 2.IndexReader 对象
        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        // 3.创建查询对象,IndexSearcher
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
        // 使用 term, 查询公司名称中包含"北京"的所有的文档对象
        Query query = new TermQuery(new Term("companyName", "北京"));
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, );
        // 获得符合查询条件的文档数
        int totalHits = topDocs.totalHits;
        System.out.println("符合条件的文档数:" + totalHits);
        // 获得命中的文档  ScoreDoc封装了文档id信息
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
            // 文档 id
            int docId = scoreDoc.doc;
            // 通过文档 id 获得文档对象
            Document doc = indexSearcher.doc(docId);
            System.out.println("id:" + doc.get("id"));
            System.out.println("companyName:" + doc.get("companyName"));
            System.out.println("companyAddr:" + doc.get("companyAddr"));
            System.out.println("companyInfo:" + doc.get("companyInfo"));
            System.out.println("jobName:" + doc.get("jobName"));
            System.out.println("jobInfo:" + doc.get("jobInfo"));
            System.out.println("*******************************************");
        }
        // 资源释放
        indexReader.close();
    }

}

这里需要使用可以合理分词的分词器,否则中文会一个字一个字地分词,其中最有名的中文分词器是 IKAnalyzer 分词器。

中文分词器的使用

第一步:导入依赖。

代码语言:javascript
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<!-- IK 中文分词器 -->
<dependency>
    <groupId>com.janeluo</groupId>
    <artifactId>ikanalyzer</artifactId>
    <version>2012_u6</version>
</dependency>

第二步:根据需求,可以添加配置文件放入到 resources 文件夹中(可以在配置文件额外加扩展词典和停止词典)。

代码语言:javascript
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IKAnalyzer.cfg.xml
stopword.dic

第三步:创建索引时使用 IKanalyzer。

代码语言:javascript
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Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();

考虑一个问题:一个大型网站中的索引数据会很庞大的,所以使用 Lucene 这种原生的写代码的方式就不合适了,所以需要借助一个成熟的项目或软件来实现,目前比较有名是 solr 和 ElasticSearch。

Elastic Search 介绍和安装

Elasticsearch 是一个需要安装配置的软件。

ELK 技术栈说明:

Elastic 有一条完整的产品线 ELK - Elasticsearch、Logstash、Kibana,前面说的三个就是常说的 ELK 技术栈(开源实时日志分析平台)。

代码语言:javascript
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MySQL ---Logstash数据同步---> ElasticSearch索引库

MySQL ---- MySQL可视化软件

ElasticSearch索引库 ---- Kibana可视化软件

Logstash 的作用就是一个数据收集器,将各种格式各种渠道的数据通过它收集解析之后格式化输出到 Elastic Search ,最后再由 Kibana 提供的比较友好的 Web 界面进行汇总、分析、搜索。

ELK 内部实际就是个管道结构,数据从 Logstash 到 Elastic Search 再到 Kibana 做可视化展示。这三个组件各自也可以单独使用,比如 Logstash 不仅可以将数据输出到 Elastic Search ,也可以到数据库、缓存等。

简介

Elastic

Elastic 官网:https://www.elastic.co/cn/

Elastic 有一条完整的产品线:Elasticsearch、Logstash、Kibana 等,前面说的三个就是常说的 ELK 技术栈。

Elasticsearch

Elasticsearch 官网:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

功能:

  • 分布式的搜索引擎 - 百度、Google、站内搜索。
  • 全文检索 = 提供模糊搜索等自动度很高的查询方式,并进行相关性排名,高亮等功能。
  • 数据分析引擎(分组聚合)- 电商网站一周内手机销量 Top 10。
  • 对海量数据进行近乎实时处理 - 水平扩展,每秒钟可处理海量事件,同时能够自动管理索引和查询在集群中的分布方式,以实现极其流畅的操作。

Elastic Search 具备以下特点:

  • 高速、扩展性、最相关的搜索结果。
  • 分布式 - 节点对外表现对等,每个节点都可以作为入门,加入节点自动负载均衡。
  • JSON - 输入输出格式是 JSON。
  • Restful 风格,一切 API 都遵循 Rest 原则,容易上手。
  • 近实时搜索,数据更新在 Elasticsearch 中几乎是完全同步的,数据检索近乎实时。
  • 安装方便 - 没有其它依赖,下载后安装很方便,简单修改几个参数就可以搭建集群。
  • 支持超大数据:可以扩展到 PB 级别的结构化和非结构化数据。
版本

目前 Elasticsearch 最新的版本是 7.x,企业内目前用的比较多是 6.x,以 6.2.4 为例子,需要 JDK 1.8 及以上。

安装和配置

为了快速看到效果可以直接在本地 window 下安装 Elasticsearch,实际开发是在 Linux 中使用,但使用方式是一样的;环境要求:JDK 8 及以上版本。

第一步:解压安装包

把压缩包 elasticsearch-6.2.4.zip 放到一个没有中文没有空格的位置,解压即可。

代码语言:javascript
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\bin            命令,启动,关闭
\config         配置文件
\lib            ES 的 jar 包依赖
\logs           日志
\modules        ES 工作所依赖的一些组件,启动时加载
\plugins        放置一些第三方插件,如 IK 分词器
LICENSE.txt
NOTICE.txt
README.textile
第二步:修改配置文件

1、修改索引数据和日志数据存储的路径 \config\elasticsearch.yml

第 33 行和 37 行,修改完记得把注释打开:

代码语言:javascript
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# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
path.data: e:\class\es\data
#
# Path to log files:
#
path.logs: e:\class\es\logs
#
第三步:启动

进入 bin 目录中直接双击 elasticsearch.bat

如果启动失败,需要修改虚拟机内存的大小,默认为 1 G,可以调小。

在 config 目录下找到 jvm.options 文件 ,修改后如下:

代码语言:javascript
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# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space

-Xms256m
-Xmx256m
  • Xms 是指设定程序启动时占用内存大小。一般来讲,大点,程序会启动的快一点,但是也可能会导致机器暂时间变慢。
  • Xmx 是指设定程序运行期间最大可占用的内存大小。如果程序运行需要占用更多的内存,超出了这个设置值,就会抛出 OutOfMemory 异常。

访问

启动后台部分输出如下:

代码语言:javascript
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[2020-11-08T21:52:33,482][INFO ][o.e.n.Node               ] [G9aQRl_] starting ...
[2020-11-08T21:52:34,307][INFO ][o.e.t.TransportService   ] [G9aQRl_] publish_address {127.0.0.1:9300}, bound_addresses {127.0.0.1:9300}, {[::1]:9300}
[2020-11-08T21:52:37,363][INFO ][o.e.c.s.MasterService    ] [G9aQRl_] zen-disco-elected-as-master ([0] nodes joined), reason: new_master {G9aQRl_}{G9aQRl_qR2KeysskhZY0xQ}{87fblLs1Rci_HVjZVzVlOQ}{127.0.0.1}{127.0.0.1:9300}
[2020-11-08T21:52:37,363][INFO ][o.e.c.s.ClusterApplierService] [G9aQRl_] new_master {G9aQRl_}{G9aQRl_qR2KeysskhZY0xQ}{87fblLs1Rci_HVjZVzVlOQ}{127.0.0.1}{127.0.0.1:9300}, reason: apply cluster state (from master [master {G9aQRl_}{G9aQRl_qR2KeysskhZY0xQ}{87fblLs1Rci_HVjZVzVlOQ}{127.0.0.1}{127.0.0.1:9300} committed version [1] source [zen-disco-elected-as-master ([0] nodes joined)]])
[2020-11-08T21:52:37,426][INFO ][o.e.g.GatewayService     ] [G9aQRl_] recovered [0] indices into cluster_state
[2020-11-08T21:52:37,762][INFO ][o.e.h.n.Netty4HttpServerTransport] [G9aQRl_] publish_address {127.0.0.1:9200}, bound_addresses {127.0.0.1:9200}, {[::1]:9200}
[2020-11-08T21:52:37,762][INFO ][o.e.n.Node               ] [G9aQRl_] started

可以看到绑定了两个端口:

9300 - 集群节点间通讯接口,接收 tcp 协议。

9200 - 客户端访问接口,接收 Http 协议。

在浏览器中访问:http://127.0.0.1:9200

代码语言:javascript
复制
{
  "name" : "G9aQRl_",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "ezpbwfUtTqubgqUGPvJWAg",
  "version" : {
    "number" : "6.2.4",
    "build_hash" : "ccec39f",
    "build_date" : "2018-04-12T20:37:28.497551Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.2.1",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

安装 kibana

什么是 Kibana

Kibana 是一个基于 Node.js 的 Elasticsearch 索引库数据统计工具,可以利用 Elasticsearch 的聚合功能,生成各种图表,如柱形图,线状图,饼;而且还提供了操作 Elasticsearch 索引数据的控制台,并且提供了一定的 API 提示。

安装

因为 Kibana 依赖于 node,需要在 windows 下先安装 Node.js,直接双击运行 node.js 的安装包:node-v10.15.0-x64.msi

安装成功后在任意 DOS 窗口输入:node -v,即可查看到 node 版本。

然后安装 kibana,版本与 Elasticsearch 保持一致,也是 6.2.4。

直接解压安装包即可:kibana-6.2.4-windows-x86_64.zip

配置运行
配置

进入安装目录下的 config 目录,修改 kibana.yml 文件的第 21 行(注释放开)。

确保 elasticsearch 服务器的地址如下:

代码语言:javascript
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elasticsearch.url: "http://localhost:9200"
运行

进入安装目录下的 bin 目录,双击 kibana.bat 启动。

代码语言:javascript
复制
  log   [14:05:55.974] [info][listening] Server running at http://localhost:5601
  log   [14:05:56.031] [info][status][plugin:elasticsearch@6.2.4] Status changed from yellow to green - Ready

可以看到 Kibana 的监听端口是 5601,于是直接访问:http://127.0.0.1:5601

控制台

成功访问 Kibana 后,选择左侧的 DevTools 菜单,即可进入控制台页面。

在页面右侧,就可以输入请求,访问 Elasticsearch 了。

编写 Restful 请求;这里类似于 POST 或者浏览器,可以向 ES 发送请求,但是不用写 ES 的地址,因为在 config/kibana.yml 文件中已经定义了 ES 的地址,剩下的只需要填写对应的 uri 和参数即可:

代码语言:javascript
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GET _search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

点击按钮执行请求,返回执行结果,显示的格式是 JSON,请求格式和响应格式一样都是 JSON 格式:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": []
  }
}

安装 ik 分词器

Lucene 的 IK 分词器早在 2012 年已经没有维护了,现在要使用的是在其基础上维护升级的版本,并且开发为 Elasticsearch 的集成插件了,与 Elasticsearch 一起维护升级,版本也保持一致。

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

安装

1、 解压 elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip 后,将解压后的文件夹拷贝到 elasticsearch-6.2.4\plugins 下,并重命名文件夹为 ik

2、重新启动 ElasticSearch,即可加载 IK 分词器。

测试

在 kibana 控制台输入下面的请求:

代码语言:javascript
复制
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是中国人"
}

运行得到结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": ,
      "end_offset": ,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": ,
      "end_offset": ,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 
    },
    {
      "token": "中国人",
      "start_offset": ,
      "end_offset": ,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 
    },
    {
      "token": "中国",
      "start_offset": ,
      "end_offset": ,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 
    },
    {
      "token": "国人",
      "start_offset": ,
      "end_offset": ,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 
    }
  ]
}

使用 smart 分词:

代码语言:javascript
复制
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我是中国人"
}

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": ,
      "end_offset": ,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": ,
      "end_offset": ,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 
    },
    {
      "token": "中国人",
      "start_offset": ,
      "end_offset": ,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 
    }
  ]
}

安装 Head 插件

简介

elasticsearch-head 是一个界面化的集群操作和管理工具,可以对集群进行傻瓜式操作。可以通过插件把它集成到 es(首选方式),也可以安装成一个独立 webapp。

es-head 主要有三个方面的操作:

  1. 显示集群的拓扑,并且能够执行索引和节点级别操作。
  2. 搜索接口能够查询集群中原始 JSON 或表格格式的检索数据。
  3. 能够快速访问并显示集群的状态。

官方的文档:https://github.com/mobz/elasticsearch-head

安装

基于谷歌浏览器:

1)直接下载压缩包 elasticsearch-head.7z

2)解压。

3)在谷歌浏览器中点击“加载已解压的压缩程序”,找到 elasticsearch-head 文件夹,点击打开即可进行安装。

使用 kibana 对索引库操作

基本概念

节点、集群、分片及副本

1、节点 (node)

一个节点是一个 Elasticsearch 的实例。

在服务器上启动 Elasticsearch 之后,就拥有了一个节点。如果在另一台服务器上启动 Elasticsearch,这就是另一个节点。甚至可以通过启动多个 Elasticsearch 进程,在同一台服务器上拥有多个节点。

2、集群(cluster)

多个协同工作的 Elasticsearch 节点的集合被称为集群。

在多节点的集群上,同样的数据可以在多台服务器上传播。这有助于性能。这同样有助于稳定性,如果每个分片至少有一个副本分片,那么任何一个节点宕机后,Elasticsearch 依然可以进行服务,返回所有数据。

但是它也有缺点:必须确定节点之间能够足够快速地通信,并且不会产生脑裂效应(集群的 2 个部分不能彼此交流,都认为对方宕机了)。

3、分片 (shard)

索引可能会存储大量数据,这些数据可能超过单个节点的硬件限制。例如,十亿个文档的单个索引占用了 1 TB 的磁盘空间,可能不适合单个节点的磁盘,或者可能太慢而无法单独满足来自单个节点的搜索请求。

为了解决此问题,Elasticsearch 提供了将索引细分为多个碎片的功能。创建索引时,只需定义所需的分片数量即可。每个分片本身就是一个功能齐全且独立的“索引”,可以托管在群集中的任何节点上。

分片很重要,主要有两个原因:

  • 它允许水平分割 / 缩放内容量。
  • 它允许跨碎片(可能在多个节点上)分布和并行化操作,从而提高性能 / 吞吐量。

分片如何分布以及其文档如何聚合回到搜索请求中的机制完全由 Elasticsearch 管理,并且对用户是透明的。

在随时可能发生故障的网络 / 云环境中,非常有用,强烈建议使用故障转移机制,以防碎片 / 节点因某种原因脱机或消失。为此,Elasticsearch 允许将索引分片的一个或多个副本制作为所谓的副本分片(简称副本)。

4、副本(replica)

分片处理允许用户推送超过单机容量的数据至 Elasticsearch 集群。副本则解决了访问压力过大时单机无法处理所有请求的问题。

分片可以是主分片,也可以是副本分片,其中副本分片是主分片的完整副本。副本分片用于搜索,或者是在原有的主分片丢失后成为新的主分片。

注意:可以在任何时候改变每个分片的副本分片的数量,因为副本分片总是可以被创建和移除的。这并不适用于索引划分为主分片的数量,在创建索引之前,必须决定主分片的数量。过少的分片将限制可扩展性,但是过多的分片会影响性能。默认设置的5份是一个不错的开始。

文档、类型、索引及映射

1、文档 (document)

Elasticsearch 是面向文档的,这意味着索引和搜索数据的最小单位是文档。

在 Elasticsearch 中文档有几个重要的属性:

  • 它是自我包含的,一篇文档同时包含字段和它们的取值。
  • 它可以是层次的。文档中还包含新的文档,字段还可以包含其他字段和取值。例如 “location” 字段可以同时包含 “city” 和 “street“ 两个字段。
  • 它拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。并非所有的文档都需要拥有相同的字段,它们不受限于同一个模式。

2、类型 (type)

类型是文档的逻辑容器,类似于表格是行的容器。在不同的类型中,最好放入不同结构的文档。例如,可以用一个类型定义聚会时的分组,而另一个类型定义人们参加的活动。

3、索引 (index)

索引是映射类型的容器。一个 Elasticsearch 索引是独立的大量的文档集合。每个索引存储在磁盘上的同组文件中,索引存储了所有映射类型的字段,还有一些设置。

4、映射(mapping)

所有文档在写入索引前都将被分析,用户可以设置一些参数,决定如何将输入文本分割为词条,哪些词条应该被过滤掉,或哪些附加处理有必要被调用(比如移除 HTML 标签)。这就是映射扮演的角色:存储分析链所需的所有信息。

Elasticsearch 也是基于 Lucene 的全文检索库,本质也是存储数据,很多概念与 MySQL 类似的。

对比关系:

代码语言:javascript
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索引库 indices ----- Database 数据库
类型 type ---- Table 数据表
文档 Document ----- Row 行
域字段 Field ----- Columns 列 

映射配置 mappings ----- 每个列的约束(类型、长度) 

详细说明:

  • 类型(type)是模拟 mysql 中的 table 概念,一个索引库下可以有不同类型的索引(目前 6.X 以后的版本只能有一个类型),类似数据库中的表概念。数据库表中有表结构,也就是表中每个字段的约束信息;索引库的类型中对应表结构的叫做映射 (mapping) ,用来定义每个字段的约束。
  • 文档(document)存入索引库原始的数据;比如每一条商品信息,就是一个文档。
  • 字段(field)文档中的属性。
  • 映射配置(mappings)字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性。

创建索引库

语法

Elasticsearch 采用 Rest 风格 API,因此其 API 就是一次 http 请求,可以用任何工具发起 http 请求。

创建索引的请求格式:

  • 请求方式:PUT
  • 请求路径:/索引库名
  • 请求参数:json 格式
代码语言:javascript
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{
    "settings": {
        "属性名": "属性值"
    }
}

settings:就是索引库设置,其中可以定义索引库的各种属性,目前可以不设置,都走默认。

使用 kibana 创建

Kibana 的控制台,可以对 http 请求进行简化,示例:

代码语言:javascript
复制
PUT /renda

响应数据:

代码语言:javascript
复制
{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "renda"
}

相当于是省去了 elasticsearch 的服务器地址,而且还有语法提示。

查看索引库

Get 请求可以查看索引信息:

代码语言:javascript
复制
GET /renda

响应数据:

代码语言:javascript
复制
{
  "renda": {
    "aliases": {},
    "mappings": {},
    "settings": {
      "index": {
        "creation_date": "1604847321532",
        "number_of_shards": "5",
        "number_of_replicas": "1",
        "uuid": "ZlK7XTn6S8OIOAdhPCvnxA",
        "version": {
          "created": "6020499"
        },
        "provided_name": "renda"
      }
    }
  }
}

删除索引库

删除索引使用 DELETE请 求:

代码语言:javascript
复制
DELETE /renda

响应信息:

代码语言:javascript
复制
{
  "acknowledged": true
}

再次查看 renda:

代码语言:javascript
复制
GET /renda

响应信息:

代码语言:javascript
复制
{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "index_not_found_exception",
        "reason": "no such index",
        "resource.type": "index_or_alias",
        "resource.id": "renda",
        "index_uuid": "_na_",
        "index": "renda"
      }
    ],
    "type": "index_not_found_exception",
    "reason": "no such index",
    "resource.type": "index_or_alias",
    "resource.id": "renda",
    "index_uuid": "_na_",
    "index": "renda"
  },
  "status": 
}

使用 kibana 对类型及映射操作

有了索引库 ,等于有了数据库中的 database。接下来就需要索引库中的类型了,也就是数据库中的表。创建数据库表需要设置字段约束,索引库也一样,在创建索引库的类型时,需要知道这个类型下有哪些字段,每个字段有哪些约束信息,这就叫做字段映射 (mapping)。

注意:Elasticsearch7.x 取消了索引 type 类型的设置,不允许指定类型,默认为 _doc;但字段仍然是有类型的,还需要设置字段的约束信息,叫做字段映射(mapping)。

字段的约束在 Lucene 中见到过,包括到不限于:

  • 字段的数据类型
  • 是否要存储
  • 是否要索引
  • 是否分词
  • 分词器是什么

创建字段映射

请求方式依然是 PUT:

代码语言:javascript
复制
PUT /索引库名/_mapping/typeName
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "类型",
      "index": true,
      "store": true,
      "analyzer": "分词器"
    }
  }
}

typeName 类型名称:就是前面的 type 的概念,类似于数据库中的表。

字段名:任意填写,下面指定许多属性,例如:

  • type - 类型,可以是 text、keyword、long、short、date、integer、object 等。
  • index - 是否索引,默认为 true。
  • store - 是否存储,默认为 false。
  • analyzer - 分词器,这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器。

发起请求:

代码语言:javascript
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PUT renda/_mapping/goods
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "store": true, 
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
      "type": "keyword", 
      "store": true, 
      "index": false
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
}

响应结果:

代码语言:javascript
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{
  "acknowledged": true
}

上述案例中,就给 renda 这个索引库添加了一个名为 goods 的类型,并且在类型中设置了 3 个字段:

  • title - 商品标题
  • images - 商品图片
  • price - 商品价格

并且给这些字段设置了一些属性,至于这些属性对应的含义,后面会详细介绍。

查看映射关系

查看某个索引库中的所有类型的映射语法:

代码语言:javascript
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GET /索引库名/_mapping

如果要查看某个类型映射,可以再路径后面跟上类型名称:

代码语言:javascript
复制
GET /索引库名/_mapping/类型名

示例请求:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_mapping/goods

响应:

代码语言:javascript
复制
{
  "renda": {
    "mappings": {
      "goods": {
        "properties": {
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false,
            "store": true
          },
          "price": {
            "type": "float"
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "store": true,
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    }
  }
}

映射属性详解

1)type

Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富:

代码语言:javascript
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核心类型: 
字符串类型 - text,keyword - 结构化搜索,全文文本搜索、聚合、排序等
整数类型 - integer,long,short,byte - 字段的长度越短,索引和搜索的效率越高
浮点类型 - double,float,half_float,scaled_float
逻辑类型 - boolean
日期类型 - date
范围类型 - range
二进制类型 - binary 
  该 binary 类型接受二进制值作为 Base64 编码的字符串。
  该字段默认情况下不存储(store),并且不可搜索。

复合类型:
数组类型 - array
对象类型 - object - 用于单个 JSON 对象
嵌套类型 - nested - 用于 JSON 对象数组

地理类型:
地理坐标类型 - geo_point - 纬度/经度积分
地理地图 - geo_shape - 用于多边形等复杂形状

特殊类型:
IP 类型 - ip - 用于 IPv4 和 IPv6 地址
范围类型 - completion - 提供自动完成建议
令牌计数类型 - token_count - 计算字符串中令牌的数量

String 类型分两种:

  • text:使用文本数据类型的字段,它们会被分词,文本字段不用于排序,很少用于聚合,如文章标题、正文。
  • keyword:关键字数据类型,用于索引结构化内容的字段,不会被分词,必须完整匹配的内容,如邮箱,身份证号;支持聚合。

这两种类型都是比较常用的,但有的时候,对于一个字符串字段,可能希望两种都支持,此时,可以利用其多字段特性。

代码语言:javascript
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"properties": {
    "title":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "fields": {
            "sort": {
                "type": "keyword"
            }
        },
        "index": true
    }
}

Numerical:数值类型,分两类

  • 基本数据类型:longintergershortbytedoublefloathalf_float
  • double 双精度 64 位
  • float 单精度 32 位
  • half_float 半精度 16 位
  • 浮点数的高精度类型:scaled_float。带有缩放因子的缩放类型浮点数,依靠一个 long 数字类型通过一个固定的 (double 类型) 缩放因数进行缩放;需要指定一个精度因子,比如 10 或 100。Elasticsearch 会把真实值乘以这个因子后存储,取出时再还原。

Date:日期类型,Elasticsearch 可以对日期格式化为字符串存储,但是建议存储为毫秒值,存储为 long,节省空间。

Array:数组类型

  • 进行匹配时,任意一个元素满足,都认为满足。
  • 排序时,如果升序则用数组中的最小值来排序,如果降序则用数组中的最大值来排序。
代码语言:javascript
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字符串数组:["one", "two"]
整数数组:[1, 2]
数组的数组:[1, [2, 3]],等价于 [1,2,3]
对象数组:[{"name": "Mary", "age": 12}, {"name": "John", "age": 10}]

Object:对象,JSON 文档本质上是分层的 - 文档包含内部对象,内部对象本身还包含内部对象。

代码语言:javascript
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{
    "region": "US",
    "manager.age": ,
    "manager.name ": "John Smith"
}

索引方法如下:

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "region": { "type": "keyword" },
            "manager": {
                "properties": {
                    "age": { "type": "integer" },
                    "name": { "type": "text" }
                }
            }
        }
    }
}

如果存储到索引库的是对象类型,例如上面的 manager,会把 manager 编成两个字段:manager.namemanager.age

IP 地址:

代码语言:javascript
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PUT my_index
{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "ip_addr": {
                    "type": "ip"
                }
            }
        }
    }
}

PUT my_index/_doc/
{
    "ip_addr": "192.168.1.1"
}

GET my_index/_search
{
    "query": {
        "term": {
            "ip_addr": "192.168.0.0/16"
        }
    }
}
2)index

index 影响字段的索引情况。

  • true:字段会被索引,则可以用来进行搜索过滤。默认值就是 true,只有当某一个字段的 index 值设置为 true 时,检索 ES 才可以作为条件去检索。
  • false:字段不会被索引,不能用来搜索。

index 的默认值就是 true,也就是说不进行任何配置,所有字段都会被索引。

但是有些字段是不希望被索引的,比如商品的图片信息 URL,就需要手动设置 index 为 false。

3)store

是否将数据进行额外存储。

在 lucene 中,如果一个字段的 store 设置为 false,那么在文档列表中就不会有这个字段的值,用户的搜索结果中不会显示出来。

但是在 Elasticsearch 中,即便 store 设置为 false,也可以搜索到结果。

原因是 Elasticsearch 在创建文档索引时,会将文档中的原始数据备份,保存到一个叫做 _source 的属性中。而且我们可以通过过滤 _source 来选择哪些要显示,哪些不显示。

如果设置 store 为 true,就会在 _source 以外额外存储一份数据,多余,因此一般都会将 store 设置为 false,事实上,store 的默认值就是 false。

在某些情况下,这对 store 某个领域可能是有意义的。例如,如果文档包含一个 title ,一个 date 和一个非常大的 content 字段,则可能只想检索 the title 和 the date 而不必从一个大 _source 字段中提取这些字段:

代码语言:javascript
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PUT my_index
{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "title": {
                    "type": "text",
                    "store": true 
                },
                "date": {
                    "type": "date",
                    "store": true 
                },
                "content": {
                    "type": "text"
                }
            }
        }
    }
}
4)boost

网站权重:是指搜索引擎给网站(包括网页)赋予一定的权威值,对网站(含网页)权威的评估评价。一个网站权重越高,在搜索引擎所占的份量越大,在搜索引擎排名就越好。提高网站权重,不但利于网站(包括网页)在搜索引擎的排名更靠前,还能提高整站的流量,提高网站信任度。所以提高网站的权重具有相当重要的意义。权重即网站在 SEO 中的重要性,权威性。Page Strength:1、权重不等于排名;2、权重对排名有着非常大的影响;3、整站权重的提高有利于内页的排名。

权重,新增数据时,可以指定该数据的权重,权重越高,得分越高,排名越靠前。

代码语言:javascript
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PUT my_index
{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "title": {
                    "type": "text",
                    "boost":  
                },
                "content": {
                    "type": "text"
                }
            }
        }
    }
}

title 字段上的匹配项的权重是字段上的匹配项的权重的两倍 content,默认 boost 值为 1.0

提升仅适用于 Term 查询;不提升 prefix,range 和模糊查询。

一次创建索引库和类型

代码语言:javascript
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第一步:
PUT /renda

第二步:
PUT renda/_mapping/goods
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
      "type": "keyword",
      "index": "false"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
}

刚才的案例中是把创建索引库和类型分开来做,其实也可以在创建索引库的同时,直接制定索引库中的类型,基本语法:

代码语言:javascript
复制
put /索引库名
{
    "settings":{
        "索引库属性名":"索引库属性值"
    },
    "mappings":{
        "类型名":{
            "properties":{
                "字段名":{
                    "映射属性名":"映射属性值"
                }
            }
        }
    }
}

示例:

代码语言:javascript
复制
PUT /renda
{
    "settings": {}, 
    "mappings": {
        "goods": {
            "properties": {
                "title": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "ik_max_word"
                }
            }
        }
    }
}

结果:

代码语言:javascript
复制
{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "renda2"
}

使用 Kibana 对文档操作

文档,即索引库中某个类型下的数据,会根据规则创建索引,将来用来搜索。可以类比做数据库中的每一行数据。

新增文档

新增并随机生成 id。

通过 POST 请求,可以向一个已经存在的索引库中添加文档数据。

语法:

代码语言:javascript
复制
POST /索引库名/类型名
{
    "key":"value"
}

示例:

代码语言:javascript
复制
POST /renda/goods/
{
    "title": "小米手机",
    "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price": 2699.00
}

响应:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda",
  "_type": "goods",
  "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
  "_version": ,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed": 
  },
  "_seq_no": ,
  "_primary_term": 
}

可以看到结果显示为:created,是创建成功了。

另外,需要注意的是,在响应结果中有个 _id 字段,这个就是这条文档数据的唯一标示 ,以后的增删改查都依赖这个 id 作为唯一标示。

可以看到 id 的值为:gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9,这里新增时没有指定 id,所以是 ES 随机生成的 id

查看文档

根据 Rest 风格,新增是 post,查询应该是 get,不过查询一般都需要条件,这里把刚刚生成数据的 id 带上。

通过 kibana 查看数据:

代码语言:javascript
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GET /renda/goods/gPeQqHUB-UTJAEEuqOm

查看结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda",
  "_type": "goods",
  "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
  "_version": ,
  "found": true,
  "_source": {
    "title": "小米手机",
    "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price": 
  }
}
  • _source:源文档信息,所有的数据都在里面。
  • _id:这条文档的唯一标示。
  • 自动生成的 id,长度为 20 个字符,URL 安全,base64 编码,GUID 全局唯一标识符,分布式系统并行生成时不可能会发生冲突。
  • 在实际开发中不建议使用 ES 生成的 ID,太长且为字符串类型,检索时效率低。建议:将数据表中唯一的 ID,作为 ES 的文档 ID。

新增文档并自定义 id

如果想要自己新增的时候指定 id,可以这么做:

代码语言:javascript
复制
POST /索引库名/类型/id值
{
    ...
}

示例:

代码语言:javascript
复制
POST /renda/goods/
{
    "title": "白米手机",
    "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price": 2699.00
}

得到的数据:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda",
  "_type": "goods",
  "_id": "2",
  "_version": ,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed": 
  },
  "_seq_no": ,
  "_primary_term": 
}

修改数据

PUT - 修改文档。

POST - 新增文档。

把刚才新增的请求方式改为 PUT,就是修改了,不过修改必须指定id。

  • id 对应文档存在,则修改。
  • id 对应文档不存在,则新增。

比如,使用 id 为 3,不存在,则应该是新增:

代码语言:javascript
复制
PUT /renda/goods/
{
    "title": "黑米手机",
    "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price": 3999.00,
    "stock": ,
    "saleable": true
}

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda",
  "_type": "goods",
  "_id": "3",
  "_version": ,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed": 
  },
  "_seq_no": ,
  "_primary_term": 
}

可以看到是 created,是新增。

再次执行刚才的请求,不过把数据改一下:

代码语言:javascript
复制
PUT /renda/goods/
{
    "title": "X米手机",
    "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price": 4999.00,
    "stock": ,
    "saleable": true
}

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda",
  "_type": "goods",
  "_id": "3",
  "_version": ,
  "result": "updated",
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed": 
  },
  "_seq_no": ,
  "_primary_term": 
}

可以看到结果是:updated,显然是更新数据。

删除数据

删除使用 DELETE 请求,同样,需要根据 id 进行删除。

语法:

代码语言:javascript
复制
DELETE /索引库名/类型名/id值

示例:

代码语言:javascript
复制
DELETE /renda/goods/

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda",
  "_type": "goods",
  "_id": "3",
  "_version": ,
  "result": "deleted",
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed": 
  },
  "_seq_no": ,
  "_primary_term": 
}

智能判断

Elasticsearch 非常智能,不需要给索引库设置任何 mapping 映射,它也可以根据输入的数据来判断类型,动态添加数据映射。

测试一下:

代码语言:javascript
复制
POST /renda/goods/
{
    "title":"超大米手机",
    "images":"http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price":3299.00,
    "stock": ,
    "saleable":true, 
    "subTitle":"大米"
}

额外添加了 stock 库存,saleable 是否上架,subtitle 副标题,3 个字段。

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda",
  "_type": "goods",
  "_id": "3",
  "_version": ,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed": 
  },
  "_seq_no": ,
  "_primary_term": 
}

执行 GET renda 查看索引库的映射关系:

代码语言:javascript
复制
{
  "renda": {
    "aliases": {},
    "mappings": {
      "goods": {
        "properties": {
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false,
            "store": true
          },
          "price": {
            "type": "float"
          },
          "saleable": {
            "type": "boolean"
          },
          "stock": {
            "type": "long"
          },
          "subTitle": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 
              }
            }
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "store": true,
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    },
    "settings": {
      "index": {
        "creation_date": "1604847840423",
        "number_of_shards": "5",
        "number_of_replicas": "1",
        "uuid": "w-Q9ingUTjm2MsfaQ0730g",
        "version": {
          "created": "6020499"
        },
        "provided_name": "renda"
      }
    }
  }
}

stocksaleablesubtitle 都被成功映射了。

如果没有事先定义对应的 Mapping,那么就会根据文档中的字段数据推断类型并创建;而且 ES 会在匹配类型中选择范围最大的作为新建的 Mapping 字段的类型。

subtitle 是 String 类型数据,ES 无法智能判断是否应该分词,它就会存入两个字段,从而满足分词和不分词这两种情况。例如:

  • subtitle - text 类型
  • subtitle.keyword - keyword 类型
  • keyword 的 ignore_above 为 256,就是说如果此字段值超过了 256 字符,此时将不被索引

这种智能映射,底层原理是动态模板映射,如果想修改这种智能映射的规则,其实只要修改动态模板即可。

动态映射模板

动态模板的语法:

1)模板名称,随便起。

2)匹配条件,凡是符合条件的未定义字段,都会按照这个规则来映射。

3)映射规则,匹配成功后的映射规则。

可以把所有未映射的 String 类型数据自动映射为 keyword 类型:

代码语言:javascript
复制
PUT renda
{
    "mappings": {
        "goods": {
            "properties": {
                "title": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "ik_max_word",
                    "index": true,
                    "store": true
                }
            },
            "dynamic_templates": [
                {
                    "strings": {
                        "match_mapping_type": "string",
                        "mapping": {
                            "type": "keyword",
                            "index": false,
                            "store": true
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "renda3"
}

在这个案例中,做了两个映射配置:

  • title 字段 - 统一映射为 text 类型,并制定分词器。
  • 其它字段 - 只要是 string 类型,统一都处理为 keyword 类型。

这样,未知的 string 类型数据就不会被映射为 text 和 keyword 并存,而是统一以 keyword 来处理。

新增一个数据:

代码语言:javascript
复制
POST /renda/goods/
{
    "title":"X米手机",
    "images":"http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price":3299.00
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda3",
  "_type": "goods",
  "_id": "1",
  "_version": ,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed": 
  },
  "_seq_no": ,
  "_primary_term": 
}

查看 imagesprice 会被映射为什么类型:

代码语言:javascript
复制
GET /renda3/_mapping

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "renda3": {
    "mappings": {
      "goods": {
        "dynamic_templates": [
          {
            "strings": {
              "match_mapping_type": "string",
              "mapping": {
                "index": false,
                "store": true,
                "type": "keyword"
              }
            }
          }
        ],
        "properties": {
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false,
            "store": true
          },
          "price": {
            "type": "float"
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "store": true,
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    }
  }
}

可以看到 images 被映射成了 keyword,而非之前的 text 和 keyword 并存,说明动态模板生效了。

ElasticSearch 查询

基本查询

基本语法:

代码语言:javascript
复制
GET /索引库名/_search
{
    "query":{
        "查询类型":{
            "查询条件":"查询条件值"
        }
    }
}

这里的 query 代表一个查询对象,里面可以有不同的查询属性。

查询类型:match_all、match、term、range 等等。

查询条件:查询条件会根据类型的不同,写法也有差异。

查询所有(match_all)

示例:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query":{
        "match_all": {}
    }
}

query:代表查询对象。

match_all:代表查询所有。

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "2",
        "_score": ,
        "_source": {
          "title": "白米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      },
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
        "_score": ,
        "_source": {
          "title": "小米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      },
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "3",
        "_score": ,
        "_source": {
          "title": "超大米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": ,
          "stock": ,
          "saleable": true,
          "subTitle": "大米"
        }
      }
    ]
  }
}

结果解析:

代码语言:javascript
复制
took - 检索所耗费的时间,单位是毫秒。

timed_out - 是否超时。

_shards - 分片信息。

hits - 命中结果,检索结果信息。
  total - 搜索到的总条数。
  max_score - 所有结果中文档得分的最高分。
  hits - 搜索结果的文档对象数组,每个元素是一条搜索到的文档信息。
    _index - 索引库。
    _type - 文档类型。
    _id - 文档 id。
    _score - 评分;索引库的一个概念;关联度。
    _source - 原始数据。

文档得分:使用 ES 时,对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别;而理想的排序是和查询条件相关性越高排序越靠前,而这个排序的依据就是 _score

匹配查询(match)

加入一条数据用于测试:

代码语言:javascript
复制
PUT /renda/goods/
{
    "title": "小米电视4A",
    "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price": 3899.00
}

索引库中有 3 部手机,1 台电视。

match 类型查询,会把查询条件进行分词,然后进行查询,多个词条之间是 or 的关系:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米电视"
    }
  }
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": 0.5753642,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "3",
        "_score": 0.5753642,
        "_source": {
          "title": "小米电视4A",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      },
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
        "_score": 0.2876821,
        "_source": {
          "title": "小米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      }
    ]
  }
}

在上面的案例中,不仅会查询到电视,而且与小米相关的都会查询到,多个词之间是 or 的关系。

某些情况下,需要更精确查找,即 and 关系。比如在电商平台精确搜索商品时,希望这个关系(查询条件切分词之后的关系)变成 and,可以这样做:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "小米电视",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": 0.5753642,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "3",
        "_score": 0.5753642,
        "_source": {
          "title": "小米电视4A",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      }
    ]
  }
}

此时,只有同时包含小米和电视的词条才会被搜索到。

词条匹配(term)

term 查询被用于精确值匹配,这些精确值可能是数字、时间、布尔,或者那些未分词的字符串、keyword 类型的字符串。

效果类似于:select * from tableName where colName='value';

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query":{
        "term":{
            "price": 2699.00
        }
    }
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "2",
        "_score": ,
        "_source": {
          "title": "白米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      },
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
        "_score": ,
        "_source": {
          "title": "小米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      }
    ]
  }
}
布尔组合(bool)

bool 把各种其它查询通过 must - 与must_not - 非should - 或 的方式进行组合。

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query":{
        "bool":{
            "must": {
              "match": {
                "title": "小米"
              }
            },
            "must_not": {
              "match": {
                "title": "电视"
              }
            },
            "should": {
              "match": {
                "title": "手机"
              }
            }
        }
    }
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": 0.5753642,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
        "_score": 0.5753642,
        "_source": {
          "title": "小米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      }
    ]
  }
}
范围查询(range)

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query": {
        "range": {
            "price": {
                "gte": 3000.0,
                "lt": 4000.00
            }
        }
    }
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "3",
        "_score": ,
        "_source": {
          "title": "小米电视4A",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      }
    ]
  }
}

range 查询允许以下字符:

  • gt - 大于
  • gte - 大于等于
  • lt - 小于
  • lte - 小于等于
模糊查询(fuzzy)

fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价,很少直接使用它。

新增一个商品:

代码语言:javascript
复制
POST /renda/goods/
{
    "title": "Apple手机",
    "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
    "price": 6899.00
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "_index": "renda",
  "_type": "goods",
  "_id": "5",
  "_version": ,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed": 
  },
  "_seq_no": ,
  "_primary_term": 
}

fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价,它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差,但是偏差的编辑距离不得超过 2

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "title": "applas"
        }
    }
}

上面的查询,也能查询到 apple 手机:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": 0.17260925,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "5",
        "_score": 0.17260925,
        "_source": {
          "title": "Apple手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        }
      }
    ]
  }
}

结果过滤

默认情况下,Elasticsearch 在搜索的结果中,会把文档中保存在 _source 的所有字段都返回。

如果只想获取其中的部分字段,可以添加 _source 的过滤。

直接指定字段

示例:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "_source": ["title","price"],
    "query": {
        "term": {
            "price": 
        }
    }
}

返回的结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "2",
        "_score": ,
        "_source": {
          "price": ,
          "title": "白米手机"
        }
      },
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
        "_score": ,
        "_source": {
          "price": ,
          "title": "小米手机"
        }
      }
    ]
  }
}
指定 includes 和 excludes

includes:来指定想要显示的字段。

excludes:来指定不想要显示的字段。

二者都是可选的。

示例:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "_source": {
        "includes":["title", "price"]
    },
    "query": {
        "term": {
            "price": 
        }
    }
}

与下面的结果将是一样的:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "_source": {
        "excludes": ["images"]
    },
    "query": {
        "term": {
            "price": 
        }
    }
}

响应结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "2",
        "_score": ,
        "_source": {
          "price": ,
          "title": "白米手机"
        }
      },
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
        "_score": ,
        "_source": {
          "price": ,
          "title": "小米手机"
        }
      }
    ]
  }
}

过滤(filter)

Elasticsearch 使用的查询语言(DSL)拥有一套查询组件,这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。

这套组件可以在以下两种情况下使用:过滤情况 - filtering context 和查询情况 - query context。

如何选择查询与过滤:

通常的规则是,使用查询(query)语句来进行全文搜索或者其它任何需要影响相关性得分的搜索;除此以外的情况都使用过滤(filters)。

条件查询中进行过滤:

所有的查询都会影响到文档的评分及排名。如果需要在查询结果中进行过滤,并且不希望过滤条件影响评分,那么就不要把过滤条件作为查询条件来用,而是使用 filter 方式:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":{ "match": { "title": "小米手机" }},
            "filter":{
                "range":{"price":{"gt":2000.00,"lt":3800.00}}
            }
        }
    }
}

无查询条件,直接过滤:

如果一次查询只有过滤,没有查询条件,不希望进行评分,可以使用 constant_score 取代只有 filter 语句的 bool 查询。在性能上是完全相同的,但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query":{
        "constant_score": {
            "filter": {
                "range": {"price":{"gt":2000.00, "lt":3000.00}}
            }
        }
    }
}

排序

单字段排序

sort 可以按照不同的字段进行排序,并且通过 order 指定排序的方式。

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "title": "小米手机"
        }
    },
    "sort": [
        {
            "price": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}
多字段排序

假定想要结合使用 price_score 进行查询,并且匹配的结果首先按照价格排序,然后按照相关性得分排序:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query":
    {
        "bool":
        {
            "must":
            {
              "match":
              {
                "title": "小米手机"
              }
            },
            "filter":{
                "range":
                {
                  "price":
                  {
                    "gt":,
                    "lt":
                  }
                }
            }
        }
    },
    "sort": [
        {
          "price":
          {
            "order": "desc"
          }
        },
        {
          "_score":
          {
            "order": "desc"
          }

        }
    ]
}

分页

Elasticsearch 中数据都存储在分片中,当执行搜索时每个分片独立搜索后,数据再经过整合返回。那么,如何实现分页查询呢?

Elasticsearch 的分页与 MySQL 数据库非常相似,都是指定两个值:

  • from - 目标数据的偏移值(开始位置),默认 from 为 0。
  • size - 每页大小。
代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "price": {
                "order": "asc"
            }
        }
    ],
    "from": ,
    "size": 
}

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": null,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "5",
        "_score": null,
        "_source": {
          "title": "Apple手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        },
        "sort": [
          
        ]
      }
    ]
  }
}

高亮

高亮原理:

  • 服务端搜索数据,得到搜索结果。
  • 把搜索结果中,搜索关键字都加上约定好的标签。
  • 前端页面提前写好标签的 CSS 样式,即可高亮。

Elasticsearch 中实现高亮的语法比较简单:

代码语言:javascript
复制
GET /renda/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "title": "手机"
        }
    },
    "highlight": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>", 
        "fields": {
            "title": {}
        }
    }
}

在使用 match 查询的同时,加上一个 highlight 属性:

代码语言:javascript
复制
pre_tags:前置标签
post_tags:后置标签
fields:需要高亮的字段
  title:这里声明 title 字段需要高亮

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": 0.2876821,
    "hits": [
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "5",
        "_score": 0.2876821,
        "_source": {
          "title": "Apple手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        },
        "highlight": {
          "title": [
            "Apple<em>手机</em>"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "2",
        "_score": 0.2876821,
        "_source": {
          "title": "白米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        },
        "highlight": {
          "title": [
            "白米<em>手机</em>"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "renda",
        "_type": "goods",
        "_id": "gPeQqHUB-UTJAEEuqOm9",
        "_score": 0.2876821,
        "_source": {
          "title": "小米手机",
          "images": "http://image.renda.com/12479122.jpg",
          "price": 
        },
        "highlight": {
          "title": [
            "小米<em>手机</em>"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

聚合 Aggregations

聚合可以极其方便的实现对数据的统计、分析,例如:

  • 什么品牌的手机最受欢迎?
  • 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格?
  • 这些手机每月的销售情况如何?

实现这些统计功能的比结构化数据库的 SQL 要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现近实时搜索效果。

基本概念

Elasticsearch 中的聚合,包含多种类型,最常用的两种,一个叫”桶“ ,一个叫”度量“。

桶(bucket)类似于 Group By。

桶的作用,是按照某种方式对数据进行分组,每一组数据在 ES 中称为一个 桶 ,例如根据国籍对人划分,可以得到中国桶 、英国桶、日本桶等等,或者按照年龄段对人进行划分:0~10, 10~20, 20~30, 30~40 等。

Elasticsearch 中提供的划分桶的方式有很多:

  • Date Histogram Aggregation:根据日期阶梯分组,例如给定阶梯为周,会自动每周分为一组。
  • Histogram Aggregation:根据数值阶梯分组,与日期类似,需要知道分组的间隔(interval)。
  • Terms Aggregation:根据词条内容分组,词条内容完全匹配的为一组。
  • Range Aggregation:数值和日期的范围分组,指定开始和结束,然后按段分组。

综上所述,bucket aggregations 只负责对数据进行分组,并不进行计算,因此往往 bucket 中往往会嵌套另一种聚合:度量 - metrics aggregations。

度量(metrics)相当于聚合的结果。

分组完成以后,一般会对组中的数据进行聚合运算,例如求平均值、最大、最小、求和等,这些在 ES 中称为度量。

比较常用的一些度量聚合方式:

  • Avg Aggregation - 求平均值。
  • Max Aggregation - 求最大值。
  • Min Aggregation - 求最小值。
  • Percentiles Aggregation - 求百分比。
  • Stats Aggregation - 同时返回 avg、max、min、sum、count 等。
  • Sum Aggregation - 求和。
  • Top hits Aggregation - 求前几。
  • Value Count Aggregation - 求总数。

为了测试聚合,先批量导入一些数据。

创建索引:

代码语言:javascript
复制
PUT /car
{
    "mappings": {
        "orders": {
            "properties": {
                "color": {
                    "type": "keyword"
                },
                "make": {
                    "type": "keyword"
                }
            }
        }
    }
}

注意:在 ES 中,需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊,因此不能被分词,必须使用 keyword 或数值类型 。这里将 color 和 make 这两个文字类型的字段设置为 keyword 类型,这个类型不会被分词,将来就可以参与聚合。

导入数据,这里是采用批处理的 API,可以直接复制到 Kibana 运行即可:

代码语言:javascript
复制
POST /car/orders/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : , "color" : "红", "make" : "本田", "sold" : "2020-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : , "color" : "红", "make" : "本田", "sold" : "2020-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : , "color" : "绿", "make" : "福特", "sold" : "2020-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : , "color" : "蓝", "make" : "丰田", "sold" : "2020-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : , "color" : "绿", "make" : "丰田", "sold" : "2020-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : , "color" : "红", "make" : "本田", "sold" : "2020-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : , "color" : "红", "make" : "宝马", "sold" : "2020-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : , "color" : "蓝", "make" : "福特", "sold" : "2020-02-12" }

聚合为桶

首先,按照汽车的颜色 color 来划分桶,按照颜色分桶,最好是使用 TermAggregation 类型,按照颜色的名称来分桶。

代码语言:javascript
复制
GET /car/_search
{
    "size" : ,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
                "field" : "color"
            }
        }
    }
}

分析:

代码语言:javascript
复制
size:查询条数,这里设置为 0,因为不关心搜索到的数据,只关心聚合结果,提高效率
aggs:声明这是一个聚合查询,是 aggregations 的缩写
  popular_colors:给这次聚合起一个名字,可任意指定
    terms:聚合的类型,这里选择 terms,是根据词条内容(这里是颜色)划分
      field:划分桶时依赖的字段

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "popular_colors": {
      "doc_count_error_upper_bound": ,
      "sum_other_doc_count": ,
      "buckets": [
        {
          "key": "红",
          "doc_count": 
        },
        {
          "key": "绿",
          "doc_count": 
        },
        {
          "key": "蓝",
          "doc_count": 
        }
      ]
    }
  }
}

结果分析:

代码语言:javascript
复制
hits:查询结果为空,因为设置了 size 为 
aggregations:聚合的结果
popular_colors:定义的聚合名称
buckets:查找到的桶,每个不同的 color 字段值都会形成一个桶
  key:这个桶对应的 color 字段的值
  doc_count:这个桶中的文档数量

通过聚合的结果发现,目前红色的小车比较畅销。

桶内度量

前面的例子展示每个桶里面的文档数量,这很有用。但通常,应用需要提供更复杂的文档度量。例如,每种颜色汽车的平均价格是多少?

因此,需要告诉 Elasticsearch 使用哪个字段,使用何种度量方式进行运算,这些信息要嵌套在 桶内,度量的运算会基于桶内的文档进行。

现在,为刚刚的聚合结果添加求价格平均值的度量:

代码语言:javascript
复制
GET /car/_search
{
    "size" : ,
    "aggs" : {
        "popular_colors" : {
            "terms" : {
                "field" : "color"
            },
            "aggs":{
                "avg_price": { 
                    "avg": {
                        "field": "price" 
                    }
                }
            }
        }
    }
}
  • aggs:在上一个 aggs(popular_colors) 中添加新的 aggs,可见度量也是一个聚合
  • avg_price:聚合的名称
  • avg:度量的类型,这里是求平均值
  • field:度量运算的字段

结果:

代码语言:javascript
复制
{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "skipped": ,
    "failed": 
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "popular_colors": {
      "doc_count_error_upper_bound": ,
      "sum_other_doc_count": ,
      "buckets": [
        {
          "key": "红",
          "doc_count": ,
          "avg_price": {
            "value": 
          }
        },
        {
          "key": "绿",
          "doc_count": ,
          "avg_price": {
            "value": 
          }
        },
        {
          "key": "蓝",
          "doc_count": ,
          "avg_price": {
            "value": 
          }
        }
      ]
    }
  }
}

可以看到每个桶中都有自己的 avg_price 字段,这是度量聚合的结果。

Elasticsearch 集群

单点的问题

单点的 Elasticsearch 存在的问题:

  • 单台机器存储容量有限,无法实现高存储。
  • 单服务器容易出现单点故障,无法实现高可用。
  • 单服务的并发处理能力有限,无法实现高并发。

所以,为了应对这些问题,需要对 Elasticsearch 搭建集群。

集群的结构

数据分片

首先,面临的第一个问题就是数据量太大,单点存储量有限的问题。

可以把数据拆分成多份,每一份存储到不同机器节点(node),从而实现减少每个节点数据量的目的。这就是数据的分布式存储,也叫做:数据分片(Shard)。

代码语言:javascript
复制
完整索引库indices ----> [分片shard1, 分片shard2, 分片shard3]

创建索引,分为三个分片,
将每个分片放在不同的集群节点中,以此实现高存储。
数据备份

数据分片解决了海量数据存储的问题,但是如果出现单点故障,那么分片数据就不再完整,这又该如何解决呢?

可以给每个分片数据进行备份,存储到其它节点,防止数据丢失,这就是数据备份,也叫数据副本(replica) 。

数据备份可以保证高可用,但是每个分片备份一份,所需要的节点数量就会翻一倍,成本过高。

为了在高可用和成本间寻求平衡:

  • 首先对数据分片,存储到不同节点。
  • 然后对每个分片进行备份,放到对方节点,完成互相备份。

这样可以大大减少所需要的服务节点数量。

以 3 分片,每个分片备份一份为例:

代码语言:javascript
复制
node-01 : 0, 2
node-02 : 0, 1
node-03 : 1, 2

集群有三个节点,分别是 node-01、node-02、node-03;
新建索引 renda,指定分片为 3,副本为 1,三个主数据,三个副本;
三个分片为 0,1,2。

0 对应 node-01,
1 对应 node-02,
2 对应 node-03,

在这个集群中,如果出现单节点故障,并不会导致数据缺失,所以保证了集群的高可用,同时也减少了节点中数据存储量。并且因为是多个节点存储数据,因此用户请求也会分发到不同服务器,并发能力也得到了一定的提升。

搭建集群

集群需要多台机器,这里用一台机器来模拟,因此需要在一台虚拟机中部署多个 Elasticsearch 节点,每个 Elasticsearch 的端口都必须不一样。

一台机器进行模拟:将 ES 的安装包复制三份,修改端口号,data 和 log 存放位置的不同。

实际开发中:将每个 ES 节点放在不同的服务器上。

集群名称为:renda-elastic,部署 3 个 elasticsearch 节点,分别是:

  • node-01:http 端口 9201,TCP 端口 9301
  • node-02:http 端口 9202,TCP 端口 9302
  • node-03:http 端口 9203,TCP 端口 9303

http:表示使用 http 协议进行访问时使用端口,elasticsearch-head、kibana、postman,默认端口号是 9200。

tcp:集群间的各个节点进行通讯的端口,默认 9300。

第一步:复制 es 软件粘贴 3 次,分别改名。

第二步:修改每一个节点的配置文件 config 下的 elasticsearch.yml,下面以第一份配置文件为例。

三个节点的配置文件几乎一致,除了:node.name、path.data、path.logs、http.port、transport.tcp.port。

node-01:

代码语言:javascript
复制
# 允许跨域名访问
http.cors.enabled: true
# 当设置允许跨域,默认为*,表示支持所有域名
http.cors.allow-origin: "*"
# 允许所有节点访问
network.host: 0.0.0.0
# 集群的名称,同一个集群下所有节点的集群名称应该一致
cluster.name: renda-elastic
# 当前节点名称 每个节点不一样
node.name: node-01
# 数据的存放路径 每个节点不一样,不同 es 服务器对应的 data 和 log 存储的路径不能一样
path.data: e:\class\es-9201\data
# 日志的存放路径 每个节点不一样
path.logs: e:\class\es-9201\logs
# http协议的对外端口 每个节点不一样,默认:9200
http.port: 9201
# TCP协议对外端口 每个节点不一样,默认:9300
transport.tcp.port: 9301
# 三个节点相互发现,包含自己,使用 tcp 协议的端口号
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
# 声明大于几个的投票主节点有效,请设置为(nodes / 2) + 1
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
# 是否为主节点
node.master: true

node-02:

代码语言:javascript
复制
# 允许跨域名访问
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
network.host: 0.0.0.0
# 集群的名称
cluster.name: renda-elastic
# 当前节点名称 每个节点不一样
node.name: node-02
# 数据的存放路径 每个节点不一样
path.data: e:\class\es-9202\data
# 日志的存放路径 每个节点不一样
path.logs: e:\class\es-9202\logs
# http 协议的对外端口 每个节点不一样
http.port: 9202
# TCP 协议对外端口 每个节点不一样
transport.tcp.port: 9302
# 三个节点相互发现
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
# 声明大于几个的投票主节点有效,请设置为(nodes / 2) + 1
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
# 是否为主节点
node.master: true

node-03:

代码语言:javascript
复制
# 允许跨域名访问
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
network.host: 0.0.0.0
# 集群的名称
cluster.name: renda-elastic
# 当前节点名称 每个节点不一样
node.name: node-03
# 数据的存放路径 每个节点不一样
path.data: e:\class\es-9203\data
# 日志的存放路径 每个节点不一样
path.logs: e:\class\es-9203\logs
# http协议的对外端口 每个节点不一样
http.port: 9203
# TCP协议对外端口 每个节点不一样
transport.tcp.port: 9303
# 三个节点相互发现
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
# 声明大于几个的投票主节点有效,请设置为(nodes / 2) + 1
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
# 是否为主节点
node.master: true

第三步:启动集群

把三个节点分别启动,要确保一个一个地启动。

Chrome 浏览器使用 Head 插件查看节点启动状态,connect http://localhost:9201/

测试集群中创建索引库

配置 kibana.yml:

代码语言:javascript
复制
# 端口号改为 9201 或 9202 或 9203 都可以
elasticsearch.url: "http://localhost:9201"

再重启 Kibana。

搭建集群以后就要创建索引库了,那么问题来了,当创建一个索引库后,数据会保存到哪个服务节点上呢?如果对索引库分片,那么每个片会在哪个节点呢?

使用 ElasticSearch-Head 创建新的 Index:名称为 renda,分片数为 3,副本为 1。

对比创建索引库的 API 示例:

代码语言:javascript
复制
PUT /renda
{
    "settings": {
        "number_of_shards": ,
        "number_of_replicas": 
    }
}

这里有两个配置:

  • number_of_shards:分片数量,这里设置为 3
  • number_of_replicas:副本数量,这里设置为 1,每个分片一个备份,一个原始数据,共 2 份。

通过 chrome 浏览器的 head 插件查看,可以查看到分片的存储结构。

可以看到,renda 这个索引库,有三个分片,分别是 0、1、2,每个分片有 1 个副本,共 6 份。

  • node-01 上保存了 1 号分片和 2 号分片的副本
  • node-02 上保存了 0 号分片和 2 号分片的副本
  • node-03 上保存了 0 号分片和 1 号分片的副本

集群工作原理

Shard 与 Replica 机制

1)一个 index 包含多个 shard,也就是一个 index 存在多个服务器上。

2)每个 shard 都是一个最小工作单元,承载部分数据,比如有三台服务器,现在有三条数据,这三条数据在三台服务器上各方一条。

3)增减节点时,shard 会自动在 nodes 中负载均衡。

4)primary shard(主分片)和 replica shard(副本分片),每个 document 肯定只存在于某一个 primary shard 以及其对应的 replica shard 中,不可能存在于多个 primary shard。

5)replica shard 是 primary shard 的副本,负责容错,以及承担读请求负载。

6)primary shard 的数量在创建索引的时候就固定了,replica shard 的数量可以随时修改。

7)primary shard 的默认数量是 5,replica 默认是 1(每个主分片一个副本分片),默认有 10 个 shard,5 个 primary shard,5 个 replica shard。

8)primary shard 不能和自己的 replica shard 放在同一个节点上(否则节点宕机,primary shard 和副本都丢失,起不到容错的作用),但是可以和其他 primary shard 的 replica shard 放在同一个节点上。

集群写入数据
  1. 客户端选择一个 node 发送请求过去,这个 node 就是 coordinating node (协调节点)。
  2. Coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(根据一定的算法选择对应的节点进行存储)。
  3. 实际上的 node 上的 primary shard 处理请求,将数据保存在本地,然后将数据同步到 replica node。
  4. Coordinating node,如果发现 primary node 和所有的 replica node 都搞定之后,就会返回请求到客户端。

这个路由简单的说就是取模算法,比如说现在有 3 台服务器,这个时候传过来的 id 是 5,那么 5 % 3 = 2,就放在第 2 台服务器。

ES 查询数据
倒排序算法

倒排序算法:通过分词把词语出现的 id 进行记录下来,再查询的时候先去查到哪些 id 包含这个数据,然后再根据 id 把数据查出来。

查询过程
  1. 客户端发送一个请求给 coordinate node 协调节点。
  2. 协调节点将搜索的请求转发给所有的 shard 对应的 primary shard 或 replica shard。
  3. Query phase(查询阶段),每一个 shard 将自己搜索的结果(其实也就是一些唯一标识),返回给协调节点,由协调节点进行数据的合并,排序,分页等操作,产出最后的结果。
  4. Fetch phase(获取阶段),接着由协调节点,根据唯一标识去各个节点进行拉取数据,最终返回给客户端。

Elasticsearch 客户端

客户端介绍

在elasticsearch官网中提供了各种语言的客户端:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

注意选择版本为 6.2.4 ,与之前的版本保持一致。

创建 Demo 工程

初始化项目

使用 Spring Initializr 初始化项目 elasticsearch-demo --> 选择 Developer Tools 的 Spring Boot DevTools、Lombok,Web 的 Spring Web。

POM 文件

注意,这里直接导入了 SpringBoot 的启动器,方便后续整合 Spring Data Elasticsearch,不过还需要手动引入 Elasticsearch 的 High-level-Rest-Client 的依赖。

另外还要注意确保 spring boot 版本号与 es client 相对应,否则运行时会报创建 elasticsearchRestHighLevelClient 的错误;如果出现了这种错误,就需要 Maven clean 一下项目,然后确保版本号正确后再重新运行。

代码语言:javascript
复制
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    </parent>
    <groupId>com.renda</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>elasticsearch-demo</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

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        <java.version>11</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.google.code.gson</groupId>
            <artifactId>gson</artifactId>
            <version>2.8.5</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
        </dependency>
        <!-- Apache 开源组织提供的用于操作 JAVA BEAN 的工具包 -->
        <dependency>
            <groupId>commons-beanutils</groupId>
            <artifactId>commons-beanutils</artifactId>
            <version>1.9.1</version>
        </dependency>
        <!-- ES 高级 Rest Client -->
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
            <version>6.4.3</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>
配置文件

在 resource 下创建 application.yml

索引库及映射

创建索引库的同时,也会创建 type 及其映射关系,但是这些操作不建议使用 java 客户端完成,原因如下:

  • 索引库和映射往往是初始化时完成,不需要频繁操作,不如提前配置好。
  • 官方提供的创建索引库及映射 API 非常繁琐,需要通过字符串拼接 json 结构。

因此,这些操作建议还是使用 Rest 风格 API 去实现。

以一个商品数据为例来创建索引库:

com.renda.pojo.Product

代码语言:javascript
复制
@Data
public class Product {

    private Long id;

    private String title; // 标题

    private String category; // 分类

    private String brand; // 品牌

    private Double price; // 价格

    private String images; // 图片地址

}

分析一下数据结构:

  • id:可以认为是主键,将来判断数据是否重复的标示,不分词,可以使用 keyword 类型。
  • title:搜索字段,需要分词,可以用 text 类型。
  • category:商品分类,这个是整体,不分词,可以使用 keyword 类型。
  • brand:品牌,与分类类似,不分词,可以使用 keyword 类型。
  • price:价格,这个是 double 类型。
  • images:图片,用来展示的字段,不搜索,index 为 false,不分词,可以使用 keyword 类型。

可以编写这样的映射配置:

代码语言:javascript
复制
PUT /renda
{
    "settings": {
        "number_of_shards": ,
        "number_of_replicas": 
    }, 
    "mappings": {
        "item": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "keyword"
                },
                "title": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "ik_max_word"
                },
                "category": {
                    "type": "keyword"
                },
                "brand": {
                    "type": "keyword"
                },
                "images": {
                    "type": "keyword",
                    "index": false
                },
                "price": {
                    "type": "double"
                }
            }
        }
    }
}

索引数据操作

有了索引库,接下来看看如何新增索引数据。

操作 MySQL 数据库:

  • 获取数据库连接
  • 完成数据的增删改查
  • 释放资源
初始化客户端

完成任何操作都需要通过 HighLevelRestClient 客户端。

编写一个测试类:

com.renda.ElasticsearchDemoApplicationTests

代码语言:javascript
复制
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
class ElasticsearchDemoApplicationTests {

    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    /**
     * 初始化客户端
     */
    @Before
    public void init() {
        RestClientBuilder restClientBuilder = RestClient.builder(
                new HttpHost("127.0.0.1", , "http"),
                new HttpHost("127.0.0.1", , "http"),
                new HttpHost("127.0.0.1", , "http")
        );
        restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
    }

    /**
     * 关闭客户端
     */
    @After
    public void close() throws IOException {
        restHighLevelClient.close();
    }

}
新增文档

示例:

com.renda.ElasticsearchDemoApplicationTests

代码语言:javascript
复制
package com.renda;

import com.google.gson.Gson;
import com.renda.pojo.Product;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.io.IOException;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ElasticsearchDemoApplicationTests {

    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    private Gson gson = new Gson();

    ...

    /**
     * 插入文档
     */
    @Test
    public void testInsert() throws IOException {
        // 1.文档数据
        Product product = new Product();
        product.setBrand("华为");
        product.setCategory("手机");
        product.setId(1L);
        product.setImages("http://image.huawei.com/1.jpg");
        product.setPrice(5999.99);
        product.setTitle("华为P30");
        // 2.将文档数据转换为 json 格式
        String source = gson.toJson(product);
        // 3.创建索引请求对象 访问哪个索引库、哪个 type、指定文档 ID
        // public IndexRequest(String index, String type, String id)
        IndexRequest request = new IndexRequest("renda", "item", product.getId().toString());
        request.source(source, XContentType.JSON);
        // 4.发出请求
        IndexResponse response = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response);
    }

}

看下响应:

代码语言:javascript
复制
IndexResponse[
    index=renda,
    type=item,
    id=,
    version=,
    result=updated,
    seqNo=,
    primaryTerm=,
    shards={
        "total":,
        "successful":,
        "failed":
    }
]
查看文档

根据 Rest 风格,查看应该是根据 id 进行 get 查询,难点是对结果的解析:

代码语言:javascript
复制
...

/**
 * 查看文档
 */
@Test
public void testView() throws IOException {
    // 初始化 GetRequest 对象
    GetRequest getRequest = new GetRequest("renda", "item", "1");
    // 执行查询
    GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    // 取出数据
    String source = getResponse.getSourceAsString();
    Product product = gson.fromJson(source, Product.class);
    System.out.println(product);
}

...

结果:

代码语言:javascript
复制
Product(
    id=, 
    title=华为P, 
    category=手机, 
    brand=华为, 
    price=5999.99, 
    images=http://image.huawei.com/1.jpg
)
修改文档

新增时,如果传递的 id 是已经存在的,则会完成修改操作,如果不存在,则是新增。

删除文档

根据 id 删除:

代码语言:javascript
复制
/**
 * 删除文档
 */
@Test
public void testDelete() throws IOException {
    // 初始化 DeleteRequest 对象
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("renda", "item", "1");
    // 执行删除
    DeleteResponse response = restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response);
}

结果:

代码语言:javascript
复制
DeleteResponse[
    index=renda,
    type=item,
    id=,
    version=,
    result=deleted,
    shards=ShardInfo
    {
        total=2, 
        successful=2, 
        failures=[]
    }
]

搜索数据

查询所有 match_all
代码语言:javascript
复制
/**
 * 可重用代码
 */
public void baseQuery(SearchSourceBuilder sourceBuilder) throws IOException {
    // 创建搜索请求对象
    SearchRequest request = new SearchRequest();
    // 查询构建工具
    request.source(sourceBuilder);
    // 执行查询
    SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 获得查询结果
    SearchHits hits = response.getHits();
    // 获得文件数组
    SearchHit[] hitsHits = hits.getHits();
    for(SearchHit searchHit: hitsHits){
        String json = searchHit.getSourceAsString();
        // 将 json 反序列化为 Product 格式
        Product product = gson.fromJson(json, Product.class);
        System.out.println(product);
    }
}

/**
 * 查看所有文档
 */
@Test
public void matchAll() throws IOException {
    // 查询构建工具
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 添加查询条件,执行查询类型
    sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 调用基础查询方法
    baseQuery(sourceBuilder);
}

结果示例:

代码语言:javascript
复制
item = Item{id=5, title='荣耀V10', category='手机', brand='华为', price=2799.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=2, title='坚果手机R1', category='手机', brand='锤子', price=3699.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=4, title='小米Mix2S', category='手机', brand='小米', price=4299.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=1, title='小米手机7', category='手机', brand='小米', price=3299.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=3, title='华为META10', category='手机', brand='华为', price=4499.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}

注意,上面的代码中,搜索条件是通过 sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()) 来添加的。这个 query() 方法接受的参数是:QueryBuilder 接口类型。

这个接口提供了很多实现类,分别对应不同类型的查询,例如:term 查询、match 查询、range 查询、boolean 查询等。

因此,如果要使用各种不同查询,其实仅仅是传递给 sourceBuilder.query() 方法的参数不同而已。而这些实现类不需要去 new ,官方提供了 QueryBuilders 工厂帮构建各种实现类。

关键字搜索 match

搜索类型的变化,仅仅是利用 QueryBuilders 构建的查询对象不同而已,其他代码基本一致:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void matchQuery() throws IOException {
    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    // 设置查询类型和查询条件
    builder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", "手机"));
    // 调用基础查询方法
    baseQuery(builder);
}

结果示例:

代码语言:javascript
复制
item = Item{id=2, title='坚果手机R1', category='手机', brand='锤子', price=3699.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=1, title='小米手机7', category='手机', brand='小米', price=3299.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
范围查询 range
代码语言:javascript
复制
RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("price");

支持下面的范围关键字:

  • gt(Object from) 大于
  • gte(Object from) 大于等于
  • lt(Object from) 小于
  • lte(Object from) 小于等于

示例:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void rangeQuery() throws IOException {
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 执行查询条件和查询类型
    RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("price");
    rangeQueryBuilder.gte();
    rangeQueryBuilder.lte();
    sourceBuilder.query(rangeQueryBuilder);
    baseQuery(sourceBuilder);
}

结果:

代码语言:javascript
复制
item = Item{id=5, title='荣耀V10', category='手机', brand='华为', price=2799.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=2, title='坚果手机R1', category='手机', brand='锤子', price=3699.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=1, title='小米手机7', category='手机', brand='小米', price=3299.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
source 过滤

_source:存储原始文档。

默认情况下,索引库中所有数据都会返回,如果想只返回部分字段,可以通过 source filter 来控制。

代码语言:javascript
复制
@Test
public void sourceFilter() throws IOException {
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 执行查询条件和查询类型
    RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("price");
    rangeQueryBuilder.gte();
    rangeQueryBuilder.lte();
    sourceBuilder.query(rangeQueryBuilder);
    // source 过滤,只保留 id、title、price
    sourceBuilder.fetchSource(new String[]{"id", "title", "price"}, null);
    baseQuery(sourceBuilder);
}

结果:

代码语言:javascript
复制
item = Item{id=5, title='荣耀V10', category='null', brand='null', price=2799.0, images='null'}
item = Item{id=2, title='坚果手机R1', category='null', brand='null',  price=3699.0, images='null'}
item = Item{id=4, title='小米Mix2S', category='null', brand='null', price=4299.0, images='null'}
item = Item{id=1, title='小米手机7', category='null', brand='null', price=3299.0, images='null'}
item = Item{id=3, title='华为META10', category='null', brand='null',  price=4499.0, images='null'}

排序

依然是通过 sourceBuilder 来配置:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void sortAndPage() throws IOException {
    // 创建搜索请求对象
    SearchRequest request = new SearchRequest();
    // 查询构建工具
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 添加查询条件,执行查询类型
    sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 执行排序 价格降序排序
    sourceBuilder.sort("price", SortOrder.DESC);

    baseQuery(sourceBuilder);
}

结果:

代码语言:javascript
复制
item = Item{id=, title='荣耀V10', category='手机', brand='华为', price=2799.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=, title='小米手机7', category='手机', brand='小米', price=3299.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=, title='坚果手机R1', category='手机', brand='锤子', price=3699.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=, title='小米Mix2S', category='手机', brand='小米', price=4299.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=, title='华为META10', category='手机', brand='华为', price=4499.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}

分页

分页需要视图层传递两个参数:

  • 当前页:currentPage
  • 每页大小:pageSize

而 elasticsearch 中需要的不是当前页,而是起始位置,有公式可以计算出:

  • 起始位置:startPos = (currentPage - 1) * pageSize
  • 第一页:(1 - 1) * 5 = 0
  • 第二页:(2 - 1) * 5 = 5

代码:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void sortAndPage() throws IOException {
    // 创建搜索请求对象
    SearchRequest request = new SearchRequest();
    // 查询构建工具
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 添加查询条件,执行查询类型
    sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 执行排序 价格降序排序
    sourceBuilder.sort("price", SortOrder.DESC);

    // 分页信息
    int currentPage = ;
    int pageSize = ;
    int startPos = (currentPage - ) * pageSize;
    //设置分页
    sourceBuilder.from(startPos);
    sourceBuilder.size();

    baseQuery(sourceBuilder);
}

结果:

代码语言:javascript
复制
item = Item{id=, title='荣耀V10', category='手机', brand='华为', price=2799.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=, title='小米手机7', category='手机', brand='小米', price=3299.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=, title='坚果手机R1', category='手机', brand='锤子', price=3699.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}

当 currentPage 为 2 的时候,结果是:

代码语言:javascript
复制
item = Item{id=, title='小米Mix2S', category='手机', brand='小米', price=4299.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}
item = Item{id=, title='华为META10', category='手机', brand='华为', price=4499.0, images='http://image.renda.com/13123.jpg'}

Spring Data Elasticsearch

什么是 Spring Data Elasticsearch

Spring Data Elasticsearch - SDE 是 Spring Data 项目下的一个子模块。

Spring Data 的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口,不管是关系型数据库(如 MySQL),还是非关系数据库(如 Redis),或者类似 Elasticsearch 这样的索引数据库;从而简化开发人员的代码,提高开发效率。

Spring Data Elasticsearch 的页面:https://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/

特征:

  • 支持 Spring 的基于 @Configuration 的 java 配置方式,或者 XML 配置方式。
  • 提供了用于操作 ES 的便捷工具类 ElasticsearchTemplate,包括实现文档到 POJO 之间的自动智能映射。
  • 利用 Spring 的数据转换服务实现的功能丰富的对象映射。
  • 基于注解的元数据映射方式,而且可扩展以支持更多不同的数据格式,可以定义 JavaBean:类名、属性。
  • 根据持久层接口自动生成对应实现方法,无需人工编写基本操作代码(类似 MyBatis,根据接口自动得到实现);当然,也支持人工定制查询。

配置 Spring Data Elasticsearch

在 pom 文件中,引入 Spring Data Elasticsearch 的启动器:

代码语言:javascript
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<!-- Spring data elasticsearch -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

然后,只需要在 resources 下的 application.yml 文件,引入 Elasticsearch 的 host 和 port 即可:

代码语言:javascript
复制
spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: renda-elastic
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9301,127.0.0.1:9302,127.0.0.1:9303

需要注意的是,Spring Data Elasticsearch 底层使用的不是 Elasticsearch 提供的 RestHighLevelClient,而是 TransportClient,并不采用 Http 协议通信,而是访问 Elasticsearch 对外开放的 tcp 端口,在之前集群配置中,设置的分别是:9301,9302,9303

确保引导类如下:

代码语言:javascript
复制
@SpringBootApplication
public class ElasticsearchDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ElasticsearchDemoApplication.class, args);
    }

}

另外,SpringBoot 已经配置好了各种 SDE 配置,并且注册了一个 ElasticsearchTemplate 供使用。

索引库操作

创建索引库

Pojo 对象:

代码语言:javascript
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@Data
public class Product {

    private Long id;

    private String title; // 标题

    private String category; // 分类

    private String brand; // 品牌

    private Double price; // 价格

    private String images; // 图片地址

}

创建一个测试类,然后注入 ElasticsearchTemplate:

代码语言:javascript
复制
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ElasticsearchSpringDataTests {

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate template;

}

创建索引库的 API 示例:

代码语言:javascript
复制
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ElasticsearchSpringDataTests {

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate template;

    @Test
    public void createIndex() {
        template.createIndex(Product.class);
    }

}

运行测试方法,发现报错:Product is not a Document;因为创建索引库需要指定的信息,比如:索引库名、类型名、分片、副本数量、映射信息都没有填写。

自定义工具类类似,SDE 也是通过实体类上的注解来配置索引库信息的,需要在 Product 上添加下面的一些注解:

代码语言:javascript
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@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(indexName = "renda", type = "product", shards = , replicas = )
public class Product {

    @Id
    private Long id;

    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String title; // 标题

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category; // 分类

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String brand; // 品牌

    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price; // 价格

    @Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
    private String images; // 图片地址

}

@Document:声明索引库配置

  • indexName:索引库名称
  • type:类型名称,默认是 “docs”
  • shards:分片数量,默认 5
  • replicas:副本数量,默认 1

@Id:声明实体类的 id @Field:声明字段属性

  • type:字段的数据类型
  • analyzer:指定分词器类型
  • index:是否创建索引
创建映射

刚才的注解已经把映射关系也配置上了,所以创建映射只需要这样:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void createType() {
    template.putMapping(Product.class);
}

索引数据 CRUD

SDE 的索引数据 CRUD 并没有封装在 ElasticsearchTemplate 中,而是有一个叫做 ElasticsearchRepository 的接口。

需要自定义接口,继承 ElasticsearchRespository:

com.renda.repository.ProductRepository

代码语言:javascript
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package com.renda.repository;

import com.renda.pojo.Product;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

/**
 * 当 SDE 访问索引库时,
 * 需要定义一个持久层的接口去继承 ElasticsearchRepository 接口即可,
 * 无需实现
 *
 * @author Renda Zhang
 * @since 2020-11-10 23:00
 */
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, Long> {
}
创建索引数据

创建索引有单个创建和批量创建之分。

单个创建:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void insertDocument() {
    Product product = new Product(6L, "小米手机", "手机", "锤子", 3299.99, "http://image.renda.com/1.jpg");
    productRepository.save(product);
    System.out.println("Successfully Saved");
}

批量创建:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void insertDocuments() {
    Product product1 = new Product(2L, "坚果手机", "手机", "phone", 3299.99, "http://image.renda.com/1.jpg");
    Product product2 = new Product(3L, "华为手机", "手机", "phone", 3299.99, "http://image.renda.com/1.jpg");
    Product product3 = new Product(4L, "苹果手机", "手机", "phone", 3299.99, "http://image.renda.com/1.jpg");
    Product product4 = new Product(5L, "索尼手机", "手机", "phone", 3299.99, "http://image.renda.com/1.jpg");
    List<Product> list = new ArrayList<>();
    list.add(product1);
    list.add(product2);
    list.add(product3);
    list.add(product4);
    productRepository.saveAll(list);
    System.out.println("Successfully Saved All");
}
查询索引数据

默认提供了根据 id 查询,查询所有两个功能。

根据 id 查询:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void findById() {
    Optional<Product> optional = productRepository.findById(3L);
    // orElse 方法的作用:如果 optional 中封装的实体对象为空也就是没有从索引库中查询出匹配的文档,返回 orElse 方法的参数
    Product product = optional.orElse(null);
    System.out.println(product);
}

结果:

代码语言:javascript
复制
Product(id=, title=华为手机, category=手机, brand=phone, price=3299.99, images=http://image.renda.com/1.jpg)

查询所有:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void findAll() {
    productRepository.findAll().forEach(System.out::println);
}

结果:

代码语言:javascript
复制
Product(id=, title=小米手机, category=手机, brand=锤子, price=3299.99, images=http://image.renda.com/1.jpg)
Product(id=, title=坚果手机, category=手机, brand=phone, price=3299.99, images=http://image.renda.com/1.jpg)
Product(id=, title=苹果手机, category=手机, brand=phone, price=3299.99, images=http://image.renda.com/1.jpg)
Product(id=, title=索尼手机, category=手机, brand=phone, price=3299.99, images=http://image.renda.com/1.jpg)
Product(id=, title=华为手机, category=手机, brand=phone, price=3299.99, images=http://image.renda.com/1.jpg)
自定义方法查询

ProductRepository 提供的查询方法有限,但是它却提供了非常强大的自定义查询功能。

只要遵循 Spring Data 提供的语法,可以任意定义方法声明:

com.renda.repository.ProductRepository

代码语言:javascript
复制
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, Long> {

    /**
     * 查询价格范围
     */
    List<Product> findByPriceBetween(Double from, Double to);

}

无需写实现,SDE 会自动实现该方法,直接用即可:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void findByPrice() {
    List<Product> list = productRepository.findByPriceBetween(2000.00, 4000.00);
    System.out.println(list.size());
}

支持的一些语法示例:

代码语言:javascript
复制
And 
findByNameAndPrice
{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}

Or 
findByNameOrPrice
{"bool" : {"should" : [{"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}}]}}

Is 
findByName
{"bool" : {"must" : {"field" :{"name" : "?"}}}}

Not 
findByNameNot
{"bool" : {"must_not" :{"field" : {"name" : "?"}}}}

Between 
findByPriceBetween
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?, "to" : ?, "include_lower" : true, "include_upper" : true}}}}}

LessThanEqual
findByPriceLessThan
{"bool" : {"must" : {"range" :{"price" : {"from" : null, "to" : ?, "include_lower" : true, "include_upper" : true}}}}}

GreaterThanEqual 
findByPriceGreaterThan
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?, "to" : null, "include_lower" : true, "include_upper" : true}}}}}

Before 
findByPriceBefore
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null, "to" : ?, "include_lower" : true, "include_upper" : true}}}}}

After 
findByPriceAfter
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?, "to" : null, "include_lower" : true, "include_upper" : true}}}}}

Like 
findByNameLike
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*", "analyze_wildcard" : true}}}}}

StartingWith 
findByNameStartingWith
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*", "analyze_wildcard" : true}}}}}

EndingWith 
findByNameEndingWith
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?", "analyze_wildcard" : true}}}}}

Contains/Containing 
findByNameContaining
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "**?**", "analyze_wildcard" : true}}}}}

In 
findByNameIn(Collection<String>names)
{"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}}

NotIn 
findByNameNotIn(Collection<String>names)
{"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}}

Near 
findByStoreNear 
Not Supported Yet !

True 
findByAvailableTrue
{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}

False 
findByAvailableFalse
{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}}

OrderBy 
findByAvailableTrueOrderByNameDesc
{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}

原生查询

如果上述接口依然不符合需求,SDE 也支持原生查询,这个时候还是使用 ElasticsearchTemplate。

而查询条件的构建是通过一个名为 NativeSearchQueryBuilder 的类来完成的,不过这个类的底层还是使用 ES 的原生 API 中的 QueryBuilders 、 AggregationBuilders 、 HighlightBuilders 等工具。

需求:查询 title 中包含小米手机的商品,以价格升序排序,分页查询:每页展示 2 条,查询第 1 页;对查询结果进行聚合分析:获取品牌及个数。

示例:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void nativeQuery() {
    // 1.构架一个原生查询器
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 2.source 过滤
    // 2.1 参数:final String[] includes, final String[] excludes
    // 如果不想执行 source 过滤可以将该行注释
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[], new String[]));
    // 3.查询条件
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米手机"));
    // 4.设置分页和排序规则
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(, , Sort.by(Sort.Direction.ASC, "price")));
    // 5.高亮
    // ...
    // 6.聚合
    queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand"));
    // 7.查询
    AggregatedPage<Product> result = template.queryForPage(queryBuilder.build(), Product.class);

    // 8. 解析结果
    // 获取分页结果
    long total = result.getTotalElements();
    int totalPages = result.getTotalPages();
    List<Product> content = result.getContent();
    System.out.println(total + "  " + totalPages);
    content.forEach(System.out::println);
    // 获取聚合结果
    Aggregations resultAggregations = result.getAggregations();
    Terms terms = resultAggregations.get("brandAgg");
    terms.getBuckets().forEach(bucket -> {
        System.out.println("品牌:" + bucket.getKeyAsString());
        System.out.println("数量:" + bucket.getDocCount());
    });
}

上述查询没有实现高亮结果,以下实现高亮展示。

1、首先,自定义搜索结果映射:

com.renda.resultMapper.ESSearchResultMapper

代码语言:javascript
复制
package com.renda.resultMapper;

import com.google.gson.Gson;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchResultMapper;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.aggregation.AggregatedPage;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.aggregation.impl.AggregatedPageImpl;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Map;

/**
 * 自定义结果映射,处理高亮
 *
 * @author Renda Zhang
 * @since 2020-11-10 23:50
 */
public class ESSearchResultMapper implements SearchResultMapper {

    /**
     * 完成结果映射
     * 操作的重点应该是将原有的结果:_source 取出来,放入高亮的数据
     *
     * @return AggregatedPage 需要三个参数进行构建:pageable, List<Product>, 总记录数
     */
    @Override
    public <T> AggregatedPage<T> mapResults(SearchResponse searchResponse, Class<T> aClass, Pageable pageable) {
        // 获得总记录数
        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
        if (searchHits.getHits().length <= ) {
            return null;
        }

        // 记录列表
        ArrayList<T> list = new ArrayList<>();
        // 获取原始的搜索结果
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            // 获取 _source 属性中的所有数据
            Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();
            // 获得高亮的字段
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            // 每个高亮字段都需要进行设置
            for (Map.Entry<String, HighlightField> highlightField : highlightFields.entrySet()) {
                // 获得高亮的 key:高亮字段
                String key = highlightField.getKey();
                // 获得 value:高亮之后的效果
                HighlightField value = highlightField.getValue();
                // 将高亮字段和文本效果放入到 map 中,覆盖对应数据
                map.put(key, value.getFragments()[].toString());
            }
            // 将 map 转换为对象
            // map --> jsonString --> 对象
            Gson gson = new Gson();
            T t = gson.fromJson(gson.toJson(map), aClass);
            list.add(t);
        }

        // 返回
        return new AggregatedPageImpl<>(list, pageable, searchHits.getTotalHits());
    }
}

2、高亮实现:

代码语言:javascript
复制
@Test
public void nativeQuery() {
    // 1.构架一个原生查询器
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
    // 2.source 过滤
    // 2.1 参数:final String[] includes, final String[] excludes
    // 如果不想执行 source 过滤可以将该行注释
    queryBuilder.withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[], new String[]));
    // 3.查询条件
    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "小米手机"));
    // 4.设置分页和排序规则
    queryBuilder.withPageable(PageRequest.of(, , Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price")));
    // 5.高亮
    HighlightBuilder.Field field = new HighlightBuilder.Field("title");
    field.preTags("<font style='color:red'>");
    field.postTags("</font>");
    queryBuilder.withHighlightFields(field);
    // 6.聚合
    queryBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand"));
    // 7.查询
    AggregatedPage<Product> result = template.queryForPage(queryBuilder.build(), Product.class, new ESSearchResultMapper());

    // 8. 解析结果
    // 获取分页结果
    long total = result.getTotalElements();
    int totalPages = result.getTotalPages();
    List<Product> content = result.getContent();
    System.out.println(total + "  " + totalPages);
    content.forEach(System.out::println);
}
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原始发表:2020-11-27,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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                                                          • 词条匹配(term)
                                                          • 布尔组合(bool)
                                                          • 范围查询(range)
                                                          • 模糊查询(fuzzy)
                                                        • 结果过滤
                                                          • 直接指定字段
                                                          • 指定 includes 和 excludes
                                                        • 过滤(filter)
                                                          • 排序
                                                            • 单字段排序
                                                            • 多字段排序
                                                          • 分页
                                                            • 高亮
                                                            • 聚合 Aggregations
                                                              • 基本概念
                                                                • 聚合为桶
                                                                  • 桶内度量
                                                                  • Elasticsearch 集群
                                                                    • 单点的问题
                                                                      • 集群的结构
                                                                        • 数据分片
                                                                        • 数据备份
                                                                      • 搭建集群
                                                                        • 测试集群中创建索引库
                                                                          • 集群工作原理
                                                                            • Shard 与 Replica 机制
                                                                            • 集群写入数据
                                                                            • ES 查询数据
                                                                        • Elasticsearch 客户端
                                                                          • 客户端介绍
                                                                            • 创建 Demo 工程
                                                                              • 初始化项目
                                                                              • POM 文件
                                                                              • 配置文件
                                                                            • 索引库及映射
                                                                              • 索引数据操作
                                                                                • 初始化客户端
                                                                                • 新增文档
                                                                                • 查看文档
                                                                                • 修改文档
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                                                                                • 查询所有 match_all
                                                                                • 关键字搜索 match
                                                                                • 范围查询 range
                                                                                • source 过滤
                                                                              • 排序
                                                                                • 分页
                                                                                • Spring Data Elasticsearch
                                                                                  • 什么是 Spring Data Elasticsearch
                                                                                    • 配置 Spring Data Elasticsearch
                                                                                      • 索引库操作
                                                                                        • 创建索引库
                                                                                        • 创建映射
                                                                                      • 索引数据 CRUD
                                                                                        • 创建索引数据
                                                                                        • 查询索引数据
                                                                                        • 自定义方法查询
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