ElasticSearch 学习（一）——安装配置，基本概念与操作

程序员文章站 2022-07-01 09:28:21

...

Elastic Search 学习

安装与环境配置

安装包下载

安装环境为macOS，直接去官网进行下载解压安装，但是下载很慢，是外网。

官网下载网址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

也可以直接使用brew安装，网上都有教程。

可视化插件选择

直接去chrome商店下载Elastic Search head插件，是一款管理ES的可视化插件。

https://chrome.google.com/webstore/detail/elasticsearch-head/ffmkiejjmecolpfloofpjologoblkegm

Relational DB	DataBase	Tables	Rows	Columns
Elastic Search	Indices	Types	Documents	Fields

索引基本操作

创建一个索引

PUT /索引名/[类型名]/文档id	//类型名会被弃用，默认为_doc
{
	"name":"zhangsan",
	"age":18
}

创建完索引之后，数据也成功添加，也可以在head中进行数据预览。

此时发现 name age等字段没有设置类型，可以指定字段的类型。

PUT /test1	 //此时只有索引，没有后续参数，

{
    "mappings":{
        "properties":{
            "name":{
                "type":"text"
            },
            "age":{
                "type":"long"
            },
            "birthday":{
                "type":"date"
            }
        }
    }
}

创建了具体的数据规则。

获取索引信息

通过get请求获取具体的信息，如果文档字段没有指定，ES会默认配置字段类型

GET /test1

通过 GET _cat/ 命令，可以获得ES中的很多信息

修改索引信息

直接重新PUT一遍
使用POST命令

POST /索引名称/类型名称/文档id/_update

删除索引

DELETE /索引名称  	//直接删除索引库
DELETE /索引名称/类型名称/文档id		//删除索引中的某个文档

文档操作

添加数据

PUT /test/user/1

{
  "name":"zhangsan",
	"age":18,
  "tag":["高","富","帅"]
}

查询数据

GET /test/user/1

更新数据

PUT /test/user/1	//缺失的字段会被置空

{
  "name":"wangwu",
  "age":18,
  "tag":["白","富","美"]
}

//更推荐POST
POST /test/user/1/_update

{
  "name":"wangwu",
  "age":18,
  "tag":["白","富","美"]
}

搜索搜索操作

简单条件查询（所有查询都用GET操作）

GET /test/user/_search?q=name:zhangsan //精确匹配查找name为zhangsan的

查询结果

{
    "took": 2,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {															//hits对象Java中的Hits对象
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.9808291,		//最大的得分值
        "hits": [
            {															//查询出来的具体文档，都可以通过遍历得到
                "_index": "test",
                "_type": "user",
                "_id": "2",
                "_score": 0.9808291,
                "_source": {
                    "name": "zhangsan",
                    "age": 18,
                    "tag": [
                        "高",
                        "富",
                        "丑"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

查询结果中的score代表查询结果的匹配程度高低

复杂查询（排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询）

GET /test/user/_search

{
  "query":{
      "match":{
          "name":"%zhangsan%"
      }
  }
}

指定查询结果展示字段

{
  "query":{
      "match":{
          "name":"%zhangsan%"
      }
  }
  "_source":["name","age"]		//只需要name和age
}

按字段排序展示查询结果，并且进行分页

{
  "query":{
      "match":{
          "name":"张"	//按张进行匹配，张三，张四，张三丰这种分词后都带张，都可以匹配到
      }
    },
    "sort":[	  //sort表示排序，asc按升序查询
        {
            "age":{
              "order":"asc"
            }
        }
    ],
    "from":0,	//从第几条数据开始
    "size":2	//每页展示几条数据
}

布尔值查询，可以进行多条件查询

{
  "query":{
      "bool":{
          "must":[
              {
                  "match":{
                      "name":"张"
                  }
              },
              {
                  "match":{
                      "age":18
                  }
              }
          ]
      }
    }
}

must (and)，所有条件都要符合，where name = “张” and age=18
should (or)，或操作，where name = “张” or age = 18
must_not (not)，否操作，不等于

过滤

{
  "query":{
      "bool":{
          "should":[
              {
                  "match":{
                      "name":"张"
                  }
              },
              {
                  "match":{
                      "age":18
                  }
            }
          ],
          "filter":{			//采用filer关键字，与should，must等同级
              "range":{
                  "age":{
                      "gt":10		//可以进行多个 gt lt lte gte 等同时过滤
                  }
              }
            }
        }
    }
}

gt大于
gte大于等于
lt小于
lte小于等于

匹配多个条件

{
  "query":{
      "match":{
          "tag":"穷 丑"		//直接在搜索关键字字段里用空格隔开，含有 穷 丑 的都能匹配
      }
    }
}

查询结果

{
    "took": 5,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 7,		//总共有7条数据符合，也可以按照匹配分值进行筛选
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.6063561,		//最匹配的分数为 1.61，按分数高低排列
        "hits": [
            {
                "_index": "test",
                "_type": "user",
                "_id": "8",
                "_score": 1.6063561,	//可以看到包含了 穷 丑 两个
                "_source": {
                    "name": "张四",
                    "age": 21,
                    "tag": [
                        "挨",
                        "穷",
                        "丑"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_type": "user",
                "_id": "1",
                "_score": 1.2809337,	//只包含穷，分数降低
                "_source": {
                    "name": "lisi",
                    "age": 23,
                    "tag": [
                        "矮",
                        "穷",
                        "帅"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_type": "user",
                "_id": "2",
                "_score": 0.3254224,
                "_source": {
                    "name": "zhangsan",
                    "age": 18,
                    "tag": [
                        "高",
                        "富",
                        "丑"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_type": "user",
                "_id": "4",
                "_score": 0.3254224,
                "_source": {
                    "name": "张三",
                    "age": 18,
                    "tag": [
                        "高",
                        "富",
                        "丑"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_type": "user",
                "_id": "5",
                "_score": 0.3254224,
                "_source": {
                    "name": "李四",
                    "age": 18,
                    "tag": [
                        "高",
                        "富",
                        "丑"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_type": "user",
                "_id": "6",
                "_score": 0.3254224,
                "_source": {
                    "name": "张三丰",
                    "age": 26,
                    "tag": [
                        "高",
                        "富",
                        "丑"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_type": "user",
                "_id": "7",
                "_score": 0.3254224,
                "_source": {
                    "name": "王五",
                    "age": 21,
                    "tag": [
                        "高",
                        "富",
                        "丑"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

精确查询

term 查询是直接通过倒排索引进行精确查找

match 会使用分词器解析

两个类型 text 和 keyword

text可以被分词器解析；而keyword不能被分词器解析，只能作为整体。以下为示例

//先创建一个testdb作为测试索引
PUT /testdb 

{
  "mappings":{
    "properties":{
      "name":{
        "type":"text"
      },
      "desc":{
        "type":"keyword"
      }
    }
  }
}

PUT /testdb/_doc/1			//插入两条数据

{
  "name":"爱新觉罗张三 name",
	"desc":"爱新觉罗张三 desc"
}

PUT /testdb/_doc/2			

{
  "name":"爱新觉罗张三 name",
	"desc":"爱新觉罗张三 desc2"
}

可以先看一下分析器对于 keyword 和 standard的分析区别

GET /_analyze

//body:
{
    "analyzer":"keyword",
    "text":"爱新觉罗张三 name"
}

//结果：
{
    "tokens": [
        {
            "token": "爱新觉罗张三 name",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 11,
            "type": "word",
            "position": 0
        }
    ]
}

//body:
{
    "analyzer":"standard",
    "text":"爱新觉罗张三 name"
}

//结果：
{
    "tokens": [
        {
            "token": "爱",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "新",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 2,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "觉",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 3,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "罗",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 4,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "张",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 5,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "三",
            "start_offset": 5,
            "end_offset": 6,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "name",
            "start_offset": 7,
            "end_offset": 11,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 6
        }
    ]
}

keyword 不会被分词器分析，会将其当作整体

那么我们对上面添加的两条数据进行搜索实验：

{
  "name":"爱新觉罗张三 name",
	"desc":"爱新觉罗张三 desc"
}		
{
  "name":"爱新觉罗张三 name",
	"desc":"爱新觉罗张三 desc2"
}
//其中 name 是 text ，desc 是 keyword

GET /_search
{
    "query":{
        "term":{
            "name":"爱"
        }
    }
}

//结果：
{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 2,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.18232156,
        "hits": [
            {
                "_index": "testdb",
                "_type": "_doc",
                "_id": "1",
                "_score": 0.18232156,
                "_source": {
                    "name": "爱新觉罗张三 name",
                    "desc": "爱新觉罗张三 desc"
                }
            },
            {
                "_index": "testdb",
                "_type": "_doc",
                "_id": "2",
                "_score": 0.18232156,
                "_source": {
                    "name": "爱新觉罗张三 name",
                    "desc": "爱新觉罗张三 desc2"
                }
            }
        ]
    }
}
//name是text格式，“爱新觉罗张三 name” 被分词解析，所以查询任一个中文或英文单词 name 都有结果返回

GET /_search
{
    "query":{
        "term":{
            "desc":"爱"
        }
    }
}

//结果
{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 0,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    }
}
//desc是keyword类型，爱新觉罗张三 desc 没有被分词，所以查单个汉字无结果，只有查整体才行，如下：

{
    "query":{
        "term":{
            "desc":"爱新觉罗张三 desc"
        }
    }
}

多个值匹配的精确查询

先放入两条数据

PUT /testdb/_doc/3
{
    "t1":"22",
    "t2":"2020-4-6"
}

PUT /testdb/_doc/4
{
    "t1":"33",
    "t2":"2020-4-7"
}

//进行多个值精确匹配查询

GET /testdb/_search

// 查询	t1 为 22 或 33的
{
    "query":{
        "bool":{
            "should":[
                {
                    "term":
                    {
                        "t1":22
                    }
                },
                {
                    "term":
                    {
                        "t1":33
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

高亮关键字

直接查看实现高亮的方法，实际上是为需要高亮的文本添加html标签以修饰

GET /test/user/_search

{
  "query":{
      "match":{
          "name":"张"
      }
    },
    "highlight":{	//配置高亮的一些参数														
        "pre_tags":"<p class='key' style='color:red'>" ,	//高亮标签前缀，默认 em		
        "post_tags":"</p>" ,	//高亮标签后缀															
        "fields":{		//高亮的区域																					
            "name":{}
        }
    }
}

综上，ES可以做到：

匹配，按照条件匹配，精确匹配，区间范围匹配，匹配字段过滤
多条件查询，高亮查询

下一章将ES集成到SpringBoot中去。

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复杂查询（排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询）

指定查询结果展示字段

按字段排序展示查询结果，并且进行分页

布尔值查询，可以进行多条件查询

过滤

匹配多个条件

查询结果

精确查询

多个值匹配的精确查询

高亮关键字

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