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一概念
ES是一款开源搜索引擎结合数据可视化【Kibana】、数据抓取【Logstash、Beats】共同集成为ELKElastic StackELK被广泛应用于日志数据分析和实时监控等领域ES是核心组件。
二作用 高效查询搜索内容。
三发展史
1、底层实现是 Lucene一个Java语言的搜索引擎类库Apache公司的Top产品之一由DoungCutting 于 1999 年开发官方地址https://lucene.apache.org/ Lucene的优势 易扩展可二次开发、高性能基于倒排索引 Lucene的缺点 只限于Java开发、学习曲线陡峭、不支持水平扩展
2、2004年Shay Banon 基于 Lucene 开发了 Compass
3、2010年Shay Banon 重写了 Compass重命名为 Elasticsearch 官方地址 https://www.elastic.co/cn/ ES的优势
支持分布式支持水平扩展提供RESTful接口可被任何语言调用
四ES对比其它搜索引擎的优势
根据搜索引擎技术使用频率排名前三名是
ES开源的分布式搜索引擎常用Splunk商业项目SolrApache的开源资源引擎常用
五正向索引和倒排索引
1、正向索引 传统数据库例如MySQL采用的是正向索引。
匹配内容进行逐条查询若不匹配则丢弃若匹配放入结果集
2、倒排索引
ES使用倒排索引。
文档document 每条数据就是一个文档词条term 文档按照语义分成的词语
倒排索引首先会把索引应用的字段分出各个词条并且存储在 term-id 键值对表中若分出的词条相同则只将当前数据行的id记录到索引表的id字段中。
倒排索引的匹配数据顺序
搜索内容分词获得的词条去词条列表查询id根据文档id查询文档数据存入结果集
六ES与MySQL的概念对比
ES是面向文档存储的可以是数据库中的一条商品数据一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。
1、ES文档
{id 1“title” 小米手机,price 2499
}
{id 2“title” 华为手机,price 4699
}
{id 3“title” 华为小米充电器,price 49
}
{id 4“title” 小米手环,price 299
}2、ES索引
索引Index 是相同类型的文档集合看文档结构就知道类型是否相同。
3、MySQL与ES的概念对比
TableIndex —— 索引就是文档的集合类似库的表TableRowDocument —— 文档就是数据行类似数据库中的行Row文档是JSON格式ColumnField —— Field就是JSON文档中的属性类似数据库中的列ColumnSchemaMapping —— Mapping映射是索引中的文档约束例如字段类型约束。类似于数据库的表结构SchemaSQLDSL —— DSL 是 ES 提供的JSON风格的请求语句用来才做ES实现CRUD
4、架构
MySQL架构擅长事务类型操作确保数据的安全和一致性。主要是写操作 ES 架构擅长海量数据的搜索、分析、计算。主要是读操作
七安装ES和kibana
为什么要安装kibana 因为kibana可以协助我们操作ES。
1、部署单点 ES
1创建网络
因为我们还需要部署 kibana 容器因此需要让es和kibana容器互联需要创建一个网络。
docker network create es-net2加载镜像
docker pull elasticsearch:7.12.13运行ES
运行docker命令部署单点es
# -e cluster.namees-docker-cluster设置集群名称
# -e ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512m: 设置堆内存大小
# -e discovery.typesingle-node: 配置部署类型为单点
# -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data: ES数据挂载点
# -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins: ES插件挂载点
# --network es-net: 容器加载到网络
# -p 9200:9200: 暴露的HTTP访问接口
# -p 9300:9300: 暴露容器访问端口docker run --name es \-e ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512m \-e discovery.typesingle-node \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network es-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \-d elasticsearch:7.12.1访问9200端口 2、部署 kibana
docker pull kibana:7.12.1# --networkes-net: 加入到ES的网络中
# -e ELASTICSEARCH_HOSTShttp://es:9200: 配置ES主机地址因为在同一个网络中所以可以直接用容器名访问ES
# -p 5601:5601: 端口映射配置
docker run --name kibana \-e ELASTICSEARCH_HOSTShttp://es:9200 \--networkes-net \-p 5601:5601 \-d kibana:7.12.1访问Kibana控制台 DSL请求台 八分词器
ES在创建倒排索引时需要对文档分词在搜索时需要对用户输入内容分词但默认的分词规则对中文处理并不好。
我们利用Kibana控制台做个中文测试
中文分词器 IK
官网https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
1、部署 IK 分词器
在线安装可能会存在连接拒绝
#进入ES容器
docker exec -it es /bin/bash#下载 IK分词器
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出
exit#重启容器
docker restart elasticsearch离线安装 ik
1、下载 ik.7.12.1,zip 2、解压之后传输到 elasticsearch-plugins 数据卷 3、重启docker
docker restart es4、查看IK分词器加载成功
docker logs -f es5、测试 ik_smart 粗粒度区分只拆分一次的方式进行解析。 ik_max_word 最细粒度拆分最大可能的分出更多的词 九IK分词器的扩展词条和停用词条
IK分词器的底层基于词典进行匹配若匹配到词典那么就直接拆分若没有匹配到则不做拆分。
所以我们需要对IK分词进行扩展。
1、修改 IK分词器 的 /config/IKAnalyzer.cfg.xml 文件
?xml version1.0 encodingUTF-8?
!DOCTYPE properties SYSTEM http://java.sun.com/dtd/properties.dtd
propertiescommentIK Analyzer 扩展配置/comment!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --entry keyext_dictext.dic/entry!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--entry keyext_stopwordsstopword.dic/entry!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --!-- entry keyremote_ext_dictwords_location/entry --!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--!-- entry keyremote_ext_stopwordswords_location/entry --
/properties2、创建 ext.dic 和 stopword.dic
这两个文件只是个文本文件使用回车进行间隔一个词一行。
这两个文件要配置在config目录下不然读取不到插件作者的词典也在config目录下。
3、重启docker
docker restart es二、操作索引库
一mapping映射
常见的mapping属性
type 字段数据类型常见类型有 字符串text可分词的文本、keyword不可分词的文本数值 byte、short、integer、long、float、double布尔 boolean日期 date对象 objectgeo_point 由经度和维度确认的点例如32.8138,120.58558geo_shape 多个点复合的几何图形例如一条直线LINESTRING(-77.06581831,-77.008463181) index 是否创建索引默认为trueanalyzer 使用的分词器properties 该字段的子字段例如对象中的属性text 分词文本
关于数组集合问题 mapping 支持单个类型能有多个。
二创建索引库
ES通过 RESTful 请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。
创建索引库和mapping 的DSL语法如下
PUT /test
{mappings: {properties: {info: {type: textanalyzer: ik_smart},email: {type: keyword,index: false},name: {type: object,properties: {firstName: {type: keyword},lastName: {type: keyword}}}}}
}常见成功效果
{acknowledged : true,shards_acknowledged : true,index : test
}这里还有个小技巧 当我们需要多字段搜索可以使用 copy_to进行属性拷贝。
all: {type: text,analyzer: ik_max_word
},
brand: {type: keyword,copy_to: all
}三查看、删除、修改索引库
1、查看索引库
GET /test使用效果
{test : {aliases : { },mappings : {properties : {email : {type : keyword,index : false},info : {type : text,analyzer : ik_smart},name : {properties : {firstName : {type : keyword},lastName : {type : keyword}}}}},settings : {index : {routing : {allocation : {include : {_tier_preference : data_content}}},number_of_shards : 1,provided_name : test,creation_date : 1690214456747,number_of_replicas : 1,uuid : IIdXK-pATYOns4c8BDoaMw,version : {created : 7120199}}}}
}
2、删除索引库
DELETE /test使用效果
删除成功效果
{acknowledged : true
}再次查询索引库
{error : {root_cause : [{type : index_not_found_exception,reason : no such index [test],resource.type : index_or_alias,resource.id : test,index_uuid : _na_,index : test}],type : index_not_found_exception,reason : no such index [test],resource.type : index_or_alias,resource.id : test,index_uuid : _na_,index : test},status : 404
}3、修改索引库只能添加字段
PUT /test/_mapping
{properties: {age: {type: integer}}
}使用效果
新增成功
{acknowledged : true
}
再次查询/test索引库
{test : {aliases : { },mappings : {properties : {age : {type : integer},email : {type : keyword,index : false},info : {type : text,analyzer : ik_smart},name : {properties : {firstName : {type : keyword},lastName : {type : keyword}}}}},settings : {index : {routing : {allocation : {include : {_tier_preference : data_content}}},number_of_shards : 1,provided_name : test,creation_date : 1690214957185,number_of_replicas : 1,uuid : HeoHP6GYS-uovI1DQyxEsg,version : {created : 7120199}}}}
}三、文档操作
一新增文档
POST /test/_doc/1
{info: Java是最好的语言,age: 18,email: :zengoo163.com,name: {firstName: Zengoo,lastName: En}
}使用效果
{_index : test,_type : _doc,_id : 1,_version : 1,result : created,_shards : {total : 2,successful : 1,failed : 0},_seq_no : 0,_primary_term : 1
}二删除文档
DELETE /test/_doc/1使用效果
删除成功
{_index : test,_type : _doc,_id : 1,_version : 2,result : deleted,_shards : {total : 2,successful : 1,failed : 0},_seq_no : 1,_primary_term : 1
}再次查询
{_index : test,_type : _doc,_id : 1,found : false
}三修改文档
PUT /test/_doc/1
{info: 这是我的ES拆分Demo
}使用效果
修改成功
{_index : test,_type : _doc,_id : 1,_version : 2,result : updated,_shards : {total : 2,successful : 1,failed : 0},_seq_no : 3,_primary_term : 1
}再次查询
{_index : test,_type : _doc,_id : 1,_version : 2,_seq_no : 3,_primary_term : 1,found : true,_source : {info : 这是我的ES拆分Demo}
}我们可以看到直接使用PUT进行修改会直接覆盖原有的文档。
所以我们使用第二种修改方法。
POST /test/_update/1
{doc: {info: 这是我的ES拆分Demo}
}使用效果
更新成功
{_index : test,_type : _doc,_id : 1,_version : 11,result : updated,_shards : {total : 2,successful : 1,failed : 0},_seq_no : 12,_primary_term : 1
}查询文档
{_index : test,_type : _doc,_id : 1,_version : 11,_seq_no : 12,_primary_term : 1,found : true,_source : {info : 这是我的ES拆分Demo,age : 18,email : zengoo163.com,name : {firstName : Zengoo,lastName : En}}
}四查询文档
GET /test/_doc/1使用效果
{_index : test,_type : _doc,_id : 1,_version : 1,_seq_no : 0,_primary_term : 1,found : true,_source : {info : Java是最好的语言,age : 18,email : zengoo163.com,name : {firstName : Zengoo,lastName : En}}
}四、RestClient操作索引库
一RestClient
ES官方提供了不同语言的ES客户端这些客户端的本质是组装DSL语句通过HTTP请求发送给ES。 官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html
二安装RestClient
安装RestHighLevelClient依赖
dependencygroupIdorg.elasticsearch.client/groupIdartifactIdelasticsearch-rest-hight-level-client/artifatId
/dependency覆盖默认的ES版本
propertieselasticsearch.version7.12.1/elasticsearch.version
/properties初始化RestHighLevelClient
RestHightLevelClient client new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create(http://192.168.92.131:9200)));三RestClient操作索引库
创建索引库
//1、创建Request对象
CreateIndexRequest request new CreateIndexRequest(test);
//2、请求参数,
//MAPPING_TEMPLATE 是静态常量字符串,描述的是自定义的创建索引库的DSL语句
//XContentType.JSON 是指定DSL语句以JSON格式化
request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
//3、发起请求
//indices, 返回对象中包含的所有索引库操作方法
//RequestOptions.DEFAULT, 默认请求头
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);删除索引库
CreateIndexRequest request new CreateIndexRequest(test);
client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);查询索引库存在状态
CreateIndexRequest request new CreateIndexRequest(test);
boolean status client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);四RestClient操作数据文档
创建文档
//根据ID查询数据, hotelService的自定义的方法getById
Hotel hotel hotelService.getById(1L);
//转换类型由于数据库类型与DSL类型有差异所以需要定义一个转换类进行属性转换即转换类构造器改造实体类。
HotelDoc hotelDoc new HotelDoc(hotel);
//1、创建Request对象
IndexRequest request new IndexRequest(test).id(hotel.getId().toString());
//2、准备JSON文档, 通过fastjson快速转换成json格式文本
request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc, XContentType.JSON);
//3、发送请求
//index, 就是发送请求的那个索引
client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);查询文档
//1、创建request对象
GetRequest request new GetRequest(test).id(1);
//2、发送请求得到结果
GetResponse response client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
//3、解析结果
String json response.getSourceAsString();
System.out.println(JSON.parseObject(json, HotelDoc.class));删除文档
//1、创建request对象
DeleteRequest request new DeleteRequest(test).id(1);
//2、发送请求得到结果
client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);修改文档
方式一全量修改
方式二局部修改
//1、创建Request对象
UpdateRequest request new UpdateRequest(test,1);
//2、准备参数每两个参数为一对
request.doc(age: 18,name: Rose
);
//3、更新文档
client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);批量导入文档
使用思路
1、通过mybatis查询数据库数据 2、实体类数据转换成文档类型数据 3、RestClient利用Bulk批处理
//1、创建Bulk请求
BulkRequest request new BulkRequest();//2、添加批量处理请求
for(Hotel hotel: hotels){HotelDoc hotelDoc new HotelDoc(hotel);request.add(new IndexRequest(hotel).id(hotel.getId().toString()).source(JSON.tJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));
}//3、发起请求
client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
