Elasticsearch讲解

1.Elasticsearch基本知识

1.基本认识和安装

Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术，它是elastic技术栈中的一部分。完整的技术栈包括：

  • Elasticsearch：用于数据存储、计算和搜索

  • Logstash/Beats：用于数据收集

  • Kibana：用于数据可视化

整套技术栈被称为ELK，经常用来做日志收集、系统监控和状态分析等等;

Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可视化控制台。它的功能非常强大，包括：

  • 对Elasticsearch数据的搜索、展示

  • 对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形

  • 对Elasticsearch的集群状态监控

  • 它还提供了一个开发控制台（DevTools），在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示

安装elasticsearch

执行如下代码，并访问9200端口

docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.type=single-node" \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network hm-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \elasticsearch:7.12.1

安装Kibana

执行如下代码，并访问5601端口

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=hm-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

2.倒排索引

正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。

而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

正向索引

优点：                                                                       

  • 可以给多个字段创建索引

  • 根据索引字段搜索、排序速度非常快                                 

缺点：

根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引

优点：

  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快

缺点：

  • 只能给词条创建索引，而不是字段

  • 无法根据字段做排序

3.IK分词器

Elasticsearch的关键就是倒排索引，而倒排索引依赖于对文档内容的分词，而分词则需要高效、精准的分词算法，IK分词器就是这样一个中文分词算法。

需要将中文分词器挂载到es的数据卷上

官方默认方式

POST /_analyze
{"analyzer": "standard","text": "世界人民大团结万岁"
}

IK分词器包含两种模式：

  • ik_smart：智能语义切分

  • ik_max_word：最细粒度切分

POST /_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "世界人民大团结万岁"
}
POST /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "世界人民大团结万岁"
}

有些词语字典里面没有，需要自己手动添加，还可以对某些字或词语不进行分词

在config目录下如图三个文件

添加自己的词语和不希望分词的词语即可

4.mysql和es的对比

MySQL

Elasticsearch

说明

Table

Index

索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)

Row

Document

文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式

Column

Field

字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）

Schema

Mapping

Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）

SQL

DSL

DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

2.索引库的操作

1.Mapping映射属性

Mapping是对索引库中文档的约束，常见的Mapping属性包括：

  • type：字段数据类型，常见的简单类型有：

    • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）

    • 数值：long、integer、short、byte、double、float、

    • 布尔：boolean

    • 日期：date

    • 对象：object

  • index：是否创建索引，默认为true

  • analyzer：使用哪种分词器

  • properties：该字段的子字段

2.索引库的CRUD

创建索引库

基本语法：

  • 请求方式：PUT

  • 请求路径：/索引库名，可以自定义

  • 请求参数：mapping映射

代码如下：

#新增
PUT /pxy
{"mappings": {"properties": {"info":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"age":{"type": "byte"},"email":{"type": "keyword","index": false},"name":{"type": "object","properties": {"firstname":{"type": "keyword"},"lastname":{"type": "keyword","index":false}}}}}
}

查询索引库

基本语法：

  • 请求方式：GET

  • 请求路径：/索引库名

  • 请求参数：无

代码如下：

#查询
GET /pxy

修改索引库

无法修改索引库，但是可以添加新的字段

#es不支持修改，但可以添加
PUT /pxy/_mapping
{"properties":{"age":{"type":"byte"}}
}

删除索引库

语法：

  • 请求方式：DELETE

  • 请求路径：/索引库名

  • 请求参数：无

#删除
DELETE /pxy

3.文档的操作

1.文档的CRUD

增加数据

#新增数据
POST /pxy/_doc/1
{"info":"我是大帅哥","age":18,"email":"123456@qq.com","name":{"firstname":"潘","lastname":"xy"}
}

查询数据

#查询数据
GET /pxy/_doc/1

删除数据

#删除数据
DELETE /pxy/_doc/1

修改数据

分为全量修改和局部修改。全量修改是删除原来的数据在新增数据，局部修改只是把原来的数据修改掉。

#修改数据#全量修改
Put /pxy/_doc/1
{"info":"我是大帅哥","age":17,"email":"123456@qq.com","name":{"firstname":"p","lastname":"xy"}
}#局部修改
POST /pxy/_update/1
{"doc": {"info":"无敌是多么寂寞","name":{"firstname":"wd","lastname":"jm"}}
}

2.批量处理

一次处理多个请求

批处理采用POST请求，基本语法如下：

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

其中：

  • index代表新增操作

    • _index：指定索引库名

    • _id指定要操作的文档id

    • { "field1" : "value1" }：则是要新增的文档内容

  • delete代表删除操作

    • _index：指定索引库名

    • _id指定要操作的文档id

  • update代表更新操作

    • _index：指定索引库名

    • _id指定要操作的文档id

    • { "doc" : {"field2" : "value2"} }：要更新的文档字段

批量新增操作

POST /_bulk{"index":{"_index":"pxy","_id":"2"}}{"info":"我是大帅哥","age":17,"email":"123456@qq.com", "name":{"firstname":"p","lastname":"xy"}}{"index":{"_index":"pxy","_id":"3"}}{"info":"我是大帅哥","age":17,"email":"123456@qq.com", "name":{"firstnam:"p","lastname":"xy"}}

批量删除操作

POST /_bulk{"delete":{"_index":"pxy","_id":"2"}}{"delete":{"_index":"pxy","_id":"3"}}

4.用java程序操作es

1.注册RestHighLevelClient

在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。

导入依赖：

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.12.1<version>
</dependency>

初始化代码如下：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.145.129:9200")
));

2.对索引进行操作

创建索引

    @Testpublic void createindex() throws IOException {//准备request对象CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("pxy");//准备请求参数request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);//发送请求体client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);}private final static String MAPPING_TEMPLATE="{\n" +"  \"mappings\": {\n" +"    \"properties\": {\n" +"      \"id\": {\n" +"        \"type\": \"keyword\"\n" +"      },\n" +"      \"name\":{\n" +"        \"type\": \"text\",\n" +"        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +"      },\n" +"      \"price\":{\n" +"        \"type\": \"integer\"\n" +"      },\n" +"      \"stock\":{\n" +"        \"type\": \"integer\"\n" +"      },\n" +"      \"image\":{\n" +"        \"type\": \"keyword\",\n" +"        \"index\": false\n" +"      },\n" +"      \"category\":{\n" +"        \"type\": \"keyword\"\n" +"      },\n" +"      \"brand\":{\n" +"        \"type\": \"keyword\"\n" +"      },\n" +"      \"sold\":{\n" +"        \"type\": \"integer\"\n" +"      },\n" +"      \"commentCount\":{\n" +"        \"type\": \"integer\",\n" +"        \"index\": false\n" +"      },\n" +"      \"isAD\":{\n" +"        \"type\": \"boolean\"\n" +"      },\n" +"      \"updateTime\":{\n" +"        \"type\": \"date\"\n" +"      }\n" +"    }\n" +"  }\n" +"}";
}

查询索引

    @Testpublic void getindex() throws IOException {//准备request对象GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("pxy");//发送请求体
//        GetIndexResponse response = client.indices().get(request, RequestOptions.DEFAULT);
//        System.out.println("返回参数"+response);//判断请求参数是否存在Boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("exists="+exists);}

删除索引

@Testpublic void deleteindex() throws IOException {//准备request对象DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("pxy");//发送请求体client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);}

3.对文档进行操作

新增文档

@Test
void testAddDocument() throws IOException {// 1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("pxy").id("1");// 2.准备Json文档request.source({}, XContentType.JSON);// 3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

查询文档

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {// 1.准备Request对象GetRequest request = new GetRequest("pxy").id("1");// 2.发送请求GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3.获取响应结果中的sourceString json = response.getSourceAsString();System.out.println("json= " + json);
}

删除文档

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {// 1.准备Request，两个参数，第一个是索引库名，第二个是文档idDeleteRequest request = new DeleteRequest("pxy", "1");// 2.发送请求client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

修改文档

修改一共两种方式：

  • 全量修改：本质是先根据id删除，再新增

  • 局部修改：修改文档中的指定字段值

在RestClient的API中，全量修改与新增的API完全一致，判断依据是ID：

  • 如果新增时，ID已经存在，则修改

  • 如果新增时，ID不存在，则新增

这里不再赘述，我们主要关注局部修改的API即可。

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {// 1.准备RequestUpdateRequest request = new UpdateRequest("pxy", "1");// 2.准备请求参数request.doc("price", 58800,"commentCount", 1);// 3.发送请求client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

批量处理文档

@Test
void testBulk() throws IOException {// 1.创建RequestBulkRequest request = new BulkRequest();// 2.准备请求参数//新增文档request.add(new IndexRequest("items").id("1").source("json doc1", XContentType.JSON));request.add(new IndexRequest("items").id("2").source("json doc2", XContentType.JSON));//删除文档request.add(new DeleteRequest("items").id("2"));// 3.发送请求client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

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