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Elasticsearch

程序员文章站 2022-03-20 23:31:15
文章目录1、ES核心概念1.1、概述1.2、索引1.3、字段类型(mapping)1.4、文档(documents)1.5、倒排索引2、IK分词器2.1、下载2.2、安装2.3、查看插件列表2.4、使用Kibana进行测试2.5、编写我们对应字典3、Rest风格说明3.1、创建索引规则并添加数据3.2、创建索引规则3.3、获得规则信息3.4、修改索引规则3.5、删除索引规则3.6、打印ES的相关信息4、文档的基本操作(重点)4.1、添加数据4.2、查询数据4.3、更新数据4.4、删除数据4.5、复杂查询...





1、ES核心概念

ES是如何存储数据?其数据结构是什么?具体又是怎么实现搜索的呢?



1.1、概述

Elasticsearch是面向文档,一切都是JSON。

关系型数据库和Elasticsearch客观的对比:

Elasticsearch Relational DB
索引(indices) 数据库(database)
字段类型(types) 表(tables)
文档(documents) 行(rows)
fields 字段(columns)

Elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库),每个索引中可以包含多个类型(表),每个类型下又包含多 个文档(行),每个文档中又包含多个列(字段)。


物理设计: Elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片,每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移 一个人就是一个集群!默认的集群名称就是Elaticsearh

Elasticsearch

逻辑设计:一个索引类型中,包含多个文档,比如说文档1,文档2。 当我们索引一篇文档时,可以通过这样的一各 顺序找到它:索引 --> 类型 --> 文档ID ,通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意:ID不必是整 数,实际上它是个字 符串。



1.2、索引

索引是映射类型的容器,Elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。 然后它们被存储到了各个分片上了。 我们来研究下分片是如何工作的。

节点和分片 如何工作?

Elasticsearch

一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一个Elasticsearch进程,节点可以有多个默认的索引。如果创建索引,那么索引将会有5个分片 ( primary shard ,又称主分片 ) 构成的,每一个主分片会有一个 副本 ( replica shard ,又称复制分片 )



1.3、字段类型(mapping)

类比于关系型数据库中字段的类型

类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射,比如 name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段,比如新增一个字段,那么Elasticsearch是怎么做的呢?Elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型,Elasticsearch就开始猜,如果这个值是18,那么Elasticsearch会认为它是整形。但是Elasticsearch也可能猜不对,所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用。



1.4、文档(documents)

//这就是我们的一条数据
people
    pan 20
    mobian 22

之前说Elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档,Elasticsearch中,文档有几个 重要属性:

  • 自我包含,一篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含 key:value
  • 可以是层次型的,一个文档中包含自文档,复杂的逻辑实体就是这么来的。 {就是一个JSON对象, Fastjson进行自动转换}
  • 灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用, 在Elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整形。因为Elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种 映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在Elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。



1.5、倒排索引

Elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构,采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索, 一个索引由文档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表。


例如,现在有两个文档, 每个文档包含如下内容:

Study every day, good good up to forever   //文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up  //文档2包含的内容

为了创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens),然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档 ,分别为doc_1和doc_2

term doc_1 doc_2
Study ×
To × ×
every
forever
day
study ×
good
every
to ×
up

当我们去搜索to forever时,只需要查看包含每个词条的文档权重,就能够快速查询到结果。

term doc_1 doc_2
to ×
forever
total 2 1

两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件,现在,这两个包含关键字的文档都将返回。

Elasticsearch的索引和Lucene的索引对比

在Elasticsearch中, 索引(库)这个词被频繁使用,这就是术语的使用。 在Elasticsearch中,索引被分为多个分片,每份分片是一个Lucene的索引。所以一个Elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。

一般情况下,我们所说的索引都是指Elasticsearch的索引。





2、IK分词器

分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如 “请叫我默辨” 会被分为"请",“叫”,“我”,“默”,“辨”。这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题。

如果要使用中文,建议使用IK分词器! IK提供了两个分词算法:ik_smart 和 ik_max_word,其中 ik_smart 为最少切分,ik_max_word为最细粒度划分。



2.1、下载

下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ikElasticsearch



2.2、安装

下载完后,将文件解压到Elasticsearch的plugins文件夹中(可以自己新建一个ik文件夹)
Elasticsearch



2.3、查看插件列表

1、找到ES的bin目录下的插件处理文件
Elasticsearch


使用list命令,即可查看对应的插件列表
Elasticsearch

2、当然我们在启动ES的列表中也可以查看到Elasticsearch



2.4、使用Kibana进行测试

ik_smartik_max_word的区别:

ik_smart 为最少切分

Elasticsearch


ik_max_word为最细粒度划分。(穷尽所有的可能,类比为一个字典)

Elasticsearch



2.5、编写我们对应字典

如果我们希望出现自己组合的词语,我们可以在配置文件中自行配置


配置前的效果:
Elasticsearch

配置步骤:

  1. 在指定目录下添加我们的希望出现的词语
  2. 在配置文件中引入我们添加的字典文件
  3. 重启ES
    Elasticsearch

配置后的效果:
Elasticsearch





3、Rest风格说明

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交 互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层次,更易于实现缓存等机制。

method url地址 描述
PUT localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 创建文档(指定文档id)
POST localhost:9200/索引名称/类型名称 创建文档(随机文档id)
POST localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update 修改文档
DELETE localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 删除文档
GET localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 查询 查询文档通过文档id
POST localhost:9200/索引名称/类型名称/_search 查询所有数据



3.1、创建索引规则并添加数据

在Kibana命令行中输入如下命令:

PUT /mobian/type/1
{
  "name":"默辨",
  "age":"22"
}

右边返回相应的创建成功后的信息:
Elasticsearch


在可视化界面中查看对应的数据信息:
Elasticsearch



3.2、创建索引规则

我们可以给对应的字段指定类型:

  • 字符串类型:text 、 keyword
  • 数值类型 long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
  • 日期类型 date PUT /索引名/类型名/文档id {请求体}
  • 布尔值类型 boolean
  • 二进制类型 binary
  • 等等…

区别去我们创建索引(类比于创建数据库的时候直接添加了数据),此处的索引规则我们可以类比于创建数据库的字段类型,不添加数据。

Elasticsearch



3.3、获得规则信息

我们可以通过GET请求,获取对应的信息

Elasticsearch


获取我们默认的规则(获取的是我们之前没有指定类型的索引)

Elasticsearch



3.4、修改索引规则

常规情况下,使用PUT方式

Elasticsearch

使用改方式是会报错的。正常的修改索引规则的方式为:

新建一个备份索引 --> 数据备份 --> 删除原索引 --> 新建一个期望的索引 --> 数据恢复



3.5、删除索引规则

直接使用DELETE命令即可删除索引

Elasticsearch

通过DELETE命令实现删除,根据我们的请求来判断是删除索引还是删除文档记录。

ES也推荐我们使用RESTFUL风格。



3.6、打印ES的相关信息

打印ES的健康值

Elasticsearch


打印ES的其他信息

Elasticsearch





4、文档的基本操作(重点)



4.1、添加数据

使用PUT命令
Elasticsearch


在可视化界面中可以进行相应的查看
Elasticsearch



4.2、查询数据

使用GET命令

直接查询出一整条数据

Elasticsearch


结合_search命令,根据条件进行查询

//查询name属性值里面含有3的数据信息
GET /mobian/user/_search?q=name:3

Elasticsearch


查询结果:
Elasticsearch



4.3、更新数据

1、使用PUT名命令

PUT的方式可以等价为全文修改,而非指定项的修改

Elasticsearch

2、如果我们希望的是修改部分数据,则更建议使用POST命令配合_update命令来操作(推荐)

注意:被修改的字段需要放置在doc下

Elasticsearch

索引中的信息也发生了改变
Elasticsearch



4.4、删除数据

直接使用DELETE命令
Elasticsearch



4.5、复杂查询

排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询


1、使用JSON格式进行数据查询

Elasticsearch

其中:

  • _score:表示最大的分数,即查询的匹配度,匹配度越高可以在展示时越靠前。
  • hits:索引和文档信息,显示的是查询结果总数。我们在Java中就可以根据查询出来的具体文档,遍历出相应的数据。

2、输出需要的数据列信息

使用_source命令,进行信息的过滤

Elasticsearch


3、根据数据信息排序显示

使用sort命令

Elasticsearch

这里有一个坑,之前我自己在定义的age规则的时候,带上了引号,所以导致我的age规则是text类型。对于text类型的数据,是不能直接进行排序的,在我的多方百度下,最终找到了方法。如果我们最开始直接就是定义的数字类型,那么我们这里就可以直接使用sort进行排序,不需要带上keyword。

解决方法


4、分页查询

配合from和size使用(类比limit的使用)

Elasticsearch

from:从第几个开始

size:每一页的数据量

Elasticsearch


5、布尔值查询

通过关键字bool,进行一个精确的查询。

bool与must配合使用:表示and

(名字含有默辨,并且年龄为21)

Elasticsearch

Elasticsearch

bool与should配合使用:表示or

(名字包含默辨,或者年龄为11)

Elasticsearch

bool与must_not配合使用:表示not

(名字不含有默辨,年龄不等于12)

Elasticsearch

过滤器filter的配合查询

(名字中含有默辨,并且年龄大于20)

Elasticsearch

  • gt 大于
  • gte 大于等于
  • lt 小于
  • lte 小于等于

可以多个条件配合使用,进行数据的过滤

Elasticsearch


6、匹配多个条件查询

(多个条件使用空格分隔,只要满足其中一个结果就可以被查出。可以通过_score分数的高低进行排序显示)

Elasticsearch

PUT /mobian/user/4
{
  "name":"李四33",
  "age":"13",
  "desc":"好吃懒做",
  "hobbys":["不吃饭","不睡觉","打人"]
}


GET mobian/user/_search 
{
 "query": {
   "match": {
     "hobbys": "吃饭 睡觉"
   }
 }
}

7、精确查询

(term查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确查找的)

关于分词:

  • term:直接查询精确
  • match:会使用分词器解析(先分析文档,然后再通过分析的文档进行查询)

补充:keyword、text两个类型下不同的解析情况

测试步骤:

  1. 新建含有指定规则的索引,并添加数据

    PUT testdb
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "name":{
            "type": "text"
          },
          "desc":{
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
    
    PUT testdb/_doc/1 
    {
      "name" : "默辨学Java name",
      "desc":"默辨学Java desc"
    }
    
    PUT testdb/_doc/2 
    {
      "name" : "默辨学Java name",
      "desc":"默辨学Java desc2"
    }
    
    GET _analyze
    {
      "analyzer": "keyword",
      "text": "默辨学Java name"
    }
    

    Elasticsearch

  2. 查询keyword时
    Elasticsearch

  3. 查询text时
    Elasticsearch

使用keyword时,查询时就是一个简单的字符串,没有被分析。使用普通的分词器时,默认会将词语分割为一个一个字,可以被分析。两者使用了不同的分词器去解析。

查询的是name,由于其是规则是text,所以会被拆分为一个一个的字,即我们后面使用精确查询时,依然能够查询到

Elasticsearch


由于desc的规则是keyword,所以我们在查询且进行匹配的时候,desc是一个整体的。所以此时的查询是没有结果的

Elasticsearch

由于keyword无法被拆分,我们在使用精确查询时,必须要输入完整的整体

Elasticsearch


8、多个值匹配查询

(查询desc数据与两者中任意一个匹配的信息)
Elasticsearch


9、高亮查询

通过hightlight关键字进行处理

(查询结果中找到对应的name值,并且高亮显示)
Elasticsearch

当然我们也可以自定义高亮的前缀和后缀标签:
Elasticsearch

本文地址:https://blog.csdn.net/qq_44377709/article/details/107450101

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