ElasticSearch使用

=====================================摘自谷粒商城======================================================= ElasticSearch-全文检索简介 https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch 全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的 接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。 REST API：天然的跨平台。 官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 官方中文：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/foreword_id.html 社区中文： https://es.xiaoleilu.com/index.html http://doc.codingdict.com/elasticsearch/0/ 一、基本概念 1、Index（索引） 动词，相当于 MySQL 中的 insert； 名词，相当于 MySQL 中的 Database 2、Type（类型） 在 Index（索引）中，可以定义一个或多个类型。 类似于 MySQL 中的 Table；每一种类型的数据放在一起；3、Document（文档） 保存在某个索引（Index）下，某种类型（Type）的一个数据（Document），文档是 JSON 格 式的，Document 就像是 MySQL 中的某个 Table 里面的内容； 4、倒排索引机制 二、Docker 安装 Es 1、下载镜像文件 docker pull elasticsearch:7.4.2 存储和检索数据 docker pull kibana:7.4.2 可视化检索数据 2、创建实例 1、ElasticSearch mkdir -p /mydata/elasticsearch/config mkdir -p /mydata/elasticsearch/data echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/ 保证权限 docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \ -e "discovery.type=single-node" \-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \ -v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \ -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \ -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \ -d elasticsearch:7.4.2 以后再外面装好插件重启即可； 特别注意： -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx256m" \ 测试环境下，设置 ES 的初始内存和最大内存，否则导 致过大启动不了 ES 2、Kibana docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.10:9200 -p 5601:5601 \ -d kibana:7.4.2 http://192.168.56.10:9200 一定改为自己虚拟机的地址 三、初步检索 1、_cat GET /_cat/nodes：查看所有节点 GET /_cat/health：查看 es 健康状况 GET /_cat/master：查看主节点 GET /_cat/indices：查看所有索引 show databases; 2、索引一个文档（保存） 保存一个数据，保存在哪个索引的哪个类型下，指定用哪个唯一标识 PUT customer/external/1；在 customer 索引下的 external 类型下保存 1 号数据为 PUT customer/external/1{ "name": "John Doe" } PUT 和 POST 都可以， POST 新增。如果不指定 id，会自动生成 id。指定 id 就会修改这个数据，并新增版本号 PUT 可以新增可以修改。PUT 必须指定 id；由于 PUT 需要指定 id，我们一般都用来做修改 操作，不指定 id 会报错。 3、查询文档 GET customer/external/1 结果： { "_index": "customer", //在哪个索引 "_type": "external", //在哪个类型 "_id": "1", //记录 id "_version": 2, //版本号 "_seq_no": 1, //并发控制字段，每次更新就会+1，用来做乐观锁 "_primary_term": 1, //同上，主分片重新分配，如重启，就会变化 "found": true, "_source": { //真正的内容 "name": "John Doe" } } 更新携带 ?if_seq_no=0&if_primary_term=1 4、更新文档 POST customer/external/1/_update { "doc":{ "name": "John Doew" } } 或者 POST customer/external/1 { "name": "John Doe2" } 或者PUT customer/external/1 { "name": "John Doe" }  不同：POST 操作会对比源文档数据，如果相同不会有什么操作，文档 version 不增加 PUT 操作总会将数据重新保存并增加 version 版本； 带_update 对比元数据如果一样就不进行任何操作。 看场景； 对于大并发更新，不带 update； 对于大并发查询偶尔更新，带 update；对比更新，重新计算分配规则。  更新同时增加属性 POST customer/external/1/_update { "doc": { "name": "Jane Doe", "age": 20 } } PUT 和 POST 不带_update 也可以 5、删除文档&索引 DELETE customer/external/1 DELETE customer 6、bulk 批量 API POST customer/external/_bulk {"index":{"_id":"1"}} {"name": "John Doe" } {"index":{"_id":"2"}} {"name": "Jane Doe" } 语法格式： { action: { metadata }}\n { request body }\n { action: { metadata }}\n { request body }\n 复杂实例： POST /_bulk { "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }} { "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}{ "title": "My first blog post" } { "index": { "_index": "website", "_type": "blog" }} { "title": "My second blog post" } { "update": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123", "_retry_on_conflict" : 3} } { "doc" : {"title" : "My updated blog post"} } bulk API 以此按顺序执行所有的 action（动作）。如果一个单个的动作因任何原因而失败， 它将继续处理它后面剩余的动作。当 bulk API 返回时，它将提供每个动作的状态（与发送 的顺序相同），所以您可以检查是否一个指定的动作是不是失败了。 7、样本测试数据 我准备了一份顾客银行账户信息的虚构的 JSON 文档样本。每个文档都有下列的 schema （模式）: { "account_number": 0, "balance": 16623, "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", "age": 29, "gender": "F", "address": "244 Columbus Place", "employer": "Euron", "email": "bradshawmckenzie@euron.com", "city": "Hobucken", "state": "CO" } https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json?raw =true 导入测试数据 POST bank/account/_bulk 测试数据 四、进阶检索 1、SearchAPI ES 支持两种基本方式检索 :  一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）  另一个是通过使用 REST request body 来发送它们（uri+请求体）1）、检索信息  一切检索从_search 开始 GET bank/_search 检索 bank 下所有信息，包括 type 和 docs GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc 请求参数方式检索 响应结果解释： took - Elasticsearch 执行搜索的时间（毫秒） time_out - 告诉我们搜索是否超时 _shards - 告诉我们多少个分片被搜索了，以及统计了成功/失败的搜索分片 hits - 搜索结果 hits.total - 搜索结果 hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前 10 的文档） sort - 结果的排序 key（键）（没有则按 score 排序） score 和 max_score –相关性得分和最高得分（全文检索用）  uri+请求体进行检索 GET bank/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "account_number": { "order": "desc" } } ] } HTTP 客户端工具（POSTMAN），get 请求不能携带请求体，我们变为 post 也是一样的 我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。 需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何 服务端的资源或者结果的 cursor（游标） 2、Query DSL 1）、基本语法格式 Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特 定语言）。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂， 真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。  一个查询语句 的典型结构{ QUERY_NAME: { ARGUMENT: VALUE, ARGUMENT: VALUE,... } }  如果是针对某个字段，那么它的结构如下： { QUERY_NAME: { FIELD_NAME: { ARGUMENT: VALUE, ARGUMENT: VALUE,... } } } GET bank/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 0, "size": 5, "sort": [ { "account_number": { "order": "desc" } } ] }  query 定义如何查询，  match_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es 中可以在 query 中组合非常多的查 询类型完成复杂查询  除了 query 参数之外，我们也可以传递其它的参数以改变查询结果。如 sort，size  from+size 限定，完成分页功能  sort 排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准 2）、返回部分字段 GET bank/_search { "query": {"match_all": {} }, "from": 0, "size": 5, "_source": ["age","balance"] } 3）、match【匹配查询】  基本类型（非字符串），精确匹配 GET bank/_search { "query": { "match": { "account_number": "20" } } } match 返回 account_number=20 的  字符串，全文检索 GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "mill" } } } 最终查询出 address 中包含 mill 单词的所有记录 match 当搜索字符串类型的时候，会进行全文检索，并且每条记录有相关性得分。  字符串，多个单词（分词+全文检索） GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "mill road" } } } 最终查询出 address 中包含 mill 或者 road 或者 mill road 的所有记录，并给出相关性得分4）、match_phrase【短语匹配】 将需要匹配的值当成一个整体单词（不分词）进行检索 GET bank/_search { "query": { "match_phrase": { "address": "mill road" } } } 查出 address 中包含 mill road 的所有记录，并给出相关性得分 5）、multi_match【多字段匹配】 GET bank/_search { "query": { "multi_match": { "query": "mill", "fields": ["state","address"] } } } state 或者 address 包含 mill 6）、bool【复合查询】 bool 用来做复合查询： 复合语句可以合并 任何 其它查询语句，包括复合语句，了解这一点是很重要的。这就意味 着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。  must：必须达到 must 列举的所有条件 GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "address": "mill" } },{ "match": { "gender": "M" } } ] } } }  should：应该达到 should 列举的条件，如果达到会增加相关文档的评分，并不会改变 查询的结果。如果 query 中只有 should 且只有一种匹配规则，那么 should 的条件就会 被作为默认匹配条件而去改变查询结果 GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "address": "mill" } }, { "match": { "gender": "M" } } ], "should": [ {"match": { "address": "lane" }} ] } } }  must_not 必须不是指定的情况 GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "address": "mill" } }, { "match": { "gender": "M" } } ], "should": [ {"match": { "address": "lane" }} ], "must_not": [ {"match": { "email": "baluba.com" }} ] } }} address 包含 mill，并且 gender 是 M，如果 address 里面有 lane 最好不过，但是 email 必 须不包含 baluba.com 7）、filter【结果过滤】 并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于 “filtering”（过滤）的文档。为了不 计算分数 Elasticsearch 会自动检查场景并且优化查询的执行。 GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"match": { "address": "mill"}} ], "filter": { "range": { "balance": { "gte": 10000, "lte": 20000 } } } } } } 8）、term 和 match 一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term。GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"term": { "age": { "value": "28" } }}, {"match": { "address": "990 Mill Road" }} ] } } } 9）、aggregations（执行聚合） 聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。在 Elasticsearch 中，您有执行搜索返回 hits（命中结果），并且同时返 回聚合结果，把一个响应中的所有 hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的， 您可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用 一次简洁和简化的 API 来避免网络往返。  搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情。 GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "mill" } }, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "age" } }, "avg_age": { "avg": {"field": "age" } } }, "size": 0 } size：0 不显示搜索数据 aggs：执行聚合。聚合语法如下 "aggs": { "aggs_name 这次聚合的名字，方便展示在结果集中": { "AGG_TYPE 聚合的类型（avg,term,terms）": {} } }, 复杂： 按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资 GET bank/account/_search { "query": { "match_all": {} }, "aggs": { "age_avg": { "terms": { "field": "age", "size": 1000 }, "aggs": { "banlances_avg": { "avg": { "field": "balance" } } } } } , "size": 1000 } 复杂：查出所有年龄分布，并且这些年龄段中 M 的平均薪资和 F 的平均薪资以及这个年龄 段的总体平均薪资 GET bank/account/_search{ "query": { "match_all": {} }, "aggs": { "age_agg": { "terms": { "field": "age", "size": 100 }, "aggs": { "gender_agg": { "terms": { "field": "gender.keyword", "size": 100 }, "aggs": { "balance_avg": { "avg": { "field": "balance" } } } }, "balance_avg":{ "avg": { "field": "balance" } } } } } , "size": 1000 }3、Mapping 1）、字段类型 2）、映射 Mapping（映射） Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和 索引的。比如，使用 mapping 来定义：  哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）。  哪些属性包含数字，日期或者地理位置。  文档中的所有属性是否都能被索引（_all 配置）。  日期的格式。  自定义映射规则来执行动态添加属性。 查看 mapping 信息： GET bank/_mapping  修改 mapping 信息 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html 自动猜测的映射类型 3）、新版本改变 Es7 及以上移除了 type 的概念。  关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用， 但 ES 中不是这样的。elasticsearch 是基于 Lucene 开发的搜索引擎，而 ES 中不同 type 下名称相同的 filed 最终在 Lucene 中的处理方式是一样的。  两个不同 type 下的两个 user_name，在 ES 同一个索引下其实被认为是同一个 filed， 你必须在两个不同的 type 中定义相同的 filed 映射。否则，不同 type 中的相同字段 名称就会在处理中出现冲突的情况，导致 Lucene 处理效率下降。  去掉 type 就是为了提高 ES 处理数据的效率。 Elasticsearch 7.x  URL 中的 type 参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。 Elasticsearch 8.x  不再支持 URL 中的 type 参数。 解决： 1）、将索引从多类型迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引 2）、将已存在的索引下的类型数据，全部迁移到指定位置即可。详见数据迁移 1、创建映射 1、创建索引并指定映射 PUT /my-index { "mappings": { "properties": {"age": { "type": "integer" }, "email": { "type": "keyword" }, "name": { "type": "text" } } } } 2、添加新的字段映射 PUT /my-index/_mapping { "properties": { "employee-id": { "type": "keyword", "index": false } } } 3、更新映射 对于已经存在的映射字段，我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移 4、数据迁移 先创建出 new_twitter 的正确映射。然后使用如下方式进行数据迁移 POST _reindex [固定写法] { "source": { "index": "twitter" }, "dest": { "index": "new_twitter" } } 将旧索引的 type 下的数据进行迁移 POST _reindex { "source": {"index": "twitter", "type": "tweet" }, "dest": { "index": "tweets" } } 4、分词 一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立 的单词），然后输出 tokens 流。 例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 "Quick brown fox!" 分割 为 [Quick, brown, fox!]。 该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短 语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start （起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。 Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建 custom analyzers（自定义分词器）。 1）、安装 ik 分词器 注意：不能用默认 elasticsearch-plugin install xxx.zip 进行自动安装 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?after=v6.4.2 对应 es 版本安装 进入 es 容器内部 plugins 目录 docker exec -it 容器 id /bin/bash wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-anal ysis-ik-7.4.2.zip unzip 下载的文件 rm –rf *.zip mv elasticsearch/ ik 可以确认是否安装好了分词器 cd ../bin elasticsearch plugin list：即可列出系统的分词器2）、测试分词器 使用默认 POST _analyze { "text": "我是中国人" } 请观察结果 使用分词器 POST _analyze { "analyzer": "ik_smart", "text": "我是中国人" } 请观察结果 另外一个分词器 ik_max_word POST _analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是中国人" } 请观察结果 能够看出不同的分词器，分词有明显的区别，所以以后定义一个索引不能再使用默 认的 mapping 了，要手工建立 mapping, 因为要选择分词器。 3）、自定义词库 修改/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/中的 IKAnalyzer.cfg.xml /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config IK Analyzer 扩展配置 http://192.168.128.130/fenci/myword.txt 原来的 xml IK Analyzer 扩展配置 按照标红的路径利用 nginx 发布静态资源,按照请求路径，创建对应的文件夹以及文件，放在 nginx 的 html 下 然后重启 es 服务器，重启 nginx。 在 kibana 中测试分词效果 更新完成后，es 只会对新增的数据用新词分词。历史数据是不会重新分词的。如果想要历 史数据重新分词。需要执行： POST my_index/_update_by_query?conflicts=proceed 五、Elasticsearch-Rest-Client 1）、9300：TCP  spring-data-elasticsearch:transport-api.jar；  springboot 版本不同， transport-api.jar 不同，不能适配 es 版本 7.x 已经不建议使用，8 以后就要废弃 2）、9200：HTTP  JestClient：非官方，更新慢  RestTemplate：模拟发 HTTP 请求，ES 很多操作需要自己封装，麻烦  HttpClient：同上  Elasticsearch-Rest-Client：官方 RestClient，封装了 ES 操作，API 层次分明，上手简单 最终选择 Elasticsearch-Rest-Client（elasticsearch-rest-high-level-client） https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html 1、SpringBoot 整合 org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client 7.4.2 2、配置 @Bean RestHighLevelClient client() { RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("192.168.56.10", 9200, "http")); return new RestHighLevelClient(builder); } 3、使用 参照官方文档： @Test void test1() throws IOException { Product product = new Product(); product.setSpuName("华为"); product.setId(10L); IndexRequest request = new IndexRequest("product").id("20") .source("spuName","华为","id",20L); try { IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println(request.toString());IndexResponse response2 = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); } catch (ElasticsearchException e) { if (e.status() == RestStatus.CONFLICT) { } } } 六、附录-安装 nginx  随便启动一个 nginx 实例，只是为了复制出配置  docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10  将容器内的配置文件拷贝到当前目录：docker container cp nginx:/etc/nginx .  别忘了后面的点  修改文件名称：mv nginx conf 把这个 conf 移动到/mydata/nginx 下  终止原容器：docker stop nginx  执行命令删除原容器：docker rm $ContainerId  创建新的 nginx；执行以下命令 docker run -p 80:80 --name nginx \ -v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \ -v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \ -v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \ -d nginx:1.10  给 nginx 的 html 下面放的所有资源可以直接访问；