Elasticsearch从入门到精通

Elasticsearch简介

应用开发中一个比较常见的功能是搜索，传统应用的解决方案：数据库的模糊查询。

模糊查询存在的问题：

  • 海量数据下效率低下
  • 功能不够丰富：不够智能、不能高亮

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。能够在海量的结构化和非结构化的数据中进行快速搜索，帮助我们完成诸如 订单搜索、商品推荐、日志分析、性能监控 等功能。

和Elasticsearch类似的产品还有Apache组织开源的Solr ，Solr和Elasticsearch都是基于Lucene这个Java类库二次开发而成的框架。Solr在功能性、传统搜索应用方面的表现更好，Elasticsearch则在新兴的实时搜索表现更佳。Solr的发展一直都比较平稳，近些年来呈现渐渐的下降趋势，而Elasticsearch则呈现明显上升的趋势。

Elasticsearch的特点：

  • Elasticsearch是基于Lucene（Java全文检索工具）的开发的搜索引擎
  • Elasticsearch支持分布式，多用户访问,可以轻松的扩展到上百台服务器
  • Elasticsearch是近实时的不是实时的搜索引擎，简单说插入一条新数据后并不能保证立刻搜索到，但保证在1s内一定可以搜索到
  • Elasticsearch通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，使得全文检索变得简单
  • Elasticsearch使用JSON格式存储数据

接下来就来讲解一下Elasticsearch的安装使用

Elasticsearch安装

  1. 安装elasticsearch首先需要安装jdk环境
    （如何安装jdk可以查阅博主之前的文章的前三步Tomcat的安装及配置）
  2. 修改配置文件limits.conf
    vi /etc/security/limits.conf
在最后一行添加下面内容
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc  4096
* hard nproc  4096
  1. 修改sysctl.conf
    vi /etc/sysctl.conf
最后一行添加
vm.max_map_count=262144

运行该命令让sysctl生效
sysctl -p

  1. 把es安装包上传到opt文件夹里面进行解压
    下载链接:https://pan.baidu.com/s/1_fnyYhUkM-m3QPIQK6xcEg
    提取码：iw14
tar -zxvf elasticsearch-6.4.1.tar.gz
  1. 修改es的配置文件允许远程访问
[root@localhost config]# vi elasticsearch.yml 
将55行
#network.host: 192.168.0.1 
改为:
network.host: 0.0.0.0

注意去除前面的#

  1. 尝试启动es:在这里插入图片描述
    es不能使用root用户启动。我们需要添加其他用户。

  2. 添加es用户，修改es文件夹的所属用户为es，elasticsearch不能使用root用户启动。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    所以我们需要通过linux的权限命令对文件夹进行修改所属用户。

  3. 使用es用户登录到linux里面，启动es

在这里插入图片描述

Elasticsearch使用操作

REST 回顾

REST（Resource Representational State Transfer）资源在网络传输中以某种表现形式进行状态转移。

REST风格的URI：

  • 面向资源
  • 通过HTTP的请求方式对资源进行操作

HTTP请求方式：

  • GET 对资源的查询
  • POST 对资源的新增或者更新
  • PUT 对资源的更新或者新增
  • DELETE 对资源的删除

RESTful API操作Elasticsearch

Elasticsearch数据相关的概念：

  • 文档：json格式的数据，类似关系型数据库的一行数据。每个文档都会有唯一的id，可以由es生成，也可以由程序员指定
  • 字段：每一个文档中的数据字段就相当于关系型数据库中一行的列
  • 类型：Elasticsearch中保存数据的容器，类似于MySQL中的表
  • 索引：保存有类型，类似于mysql的数据库。
序号Elasticsearchmysql
1索引库
2类型表
3文档行
4字段列

为方便大家前期对Elasticsearch的数据有一个大体的认识，可以类比关系型数据库的一些概念，但注意2者之间有本质差别不可等价齐观。（ES里一个索引只能有一个类型，而mysql里面一个库里面可以有许多表）

在这里再给大家推荐一个操作es的软件postman（博主在这里提供的是破解版，仅供个人学习使用，另外不要更新软件否则可能会收费）
下载链接:https://pan.baidu.com/s/1f-n7KqjOdISYyDEYnWbI2Q
提取码：0nsi

创建和删除索引
  1. 创建索引和类型：
    PUT /索引名
{"mappings":{"类型名":{"properties":{"字段名":{"type":"字段类型"},"字段名":{"type":"字段类型"}}}}
}

字段类型:

字符串：keyword，text
数值类型：long，integer，short，byte，double，float
布尔：boolean
日期：date
二进制：binary

案例:
PUT http://192.168.240.137:9200/bookshop

{"mappings":{"book":{"properties":{"name":{"type":"keyword"},"price":{"type":"double"},"date":{"type":"date"}}}}
}

在这里插入图片描述

  1. 查看索引
    GET /索引名/_mappings
    案例:
    GET http://192.168.240.137:9200/bookshop/_mappings
    结果:
{"bookshop": {"mappings": {"book": {"properties": {"date": {"type": "date"},"name": {"type": "keyword"},"price": {"type": "double"}}}}}
}

在这里插入图片描述

  1. 删除索引
    DELETE /索引名
    案例:
    DELETE http://192.168.240.137:9200/bookshop
{"acknowledged": true
}

在这里插入图片描述

补充一下：
删除所有索引
DELETE http://192.168.240.137:9200/*

  1. 查询当前所有的索引
    GET http://192.168.240.137:9200/_cat/indices?v

在这里插入图片描述

添加（修改）和删除文档
  1. 添加文档
    POST http://192.168.240.137:9200/bookshop/book/1
{"name":"西游记","price":10,"date":"2012-12-12"
}

在这里插入图片描述

其中id也可以不添加，系统会自动给我们创建一个id值。补充一下，如果索引和文档不存在，系统也会自动给我们创建。如果字段不存在，系统也会自动添加。

由es分配id

POST http://192.168.240.137:9200/bookshop/book

{"name":"水浒传","price":10,"date":"2012-10-10"
}

在这里插入图片描述

#指定文档的id

POST http://192.168.240.137:9200/bookshop/book/2

{"name":"三国演义","price":10,"date":"2023-11-12"
}

在这里插入图片描述

  1. 查询文档
    GET /索引/类型/id值
    案例:
    示例:
    查看全部
    GET http://192.168.240.137:9200/bookshop/book/_search
    在这里插入图片描述
    查看id为1的数据
    GET http://192.168.240.137:9200/bookshop/book/1
    在这里插入图片描述

  2. 删除文档
    DELETE /索引/类型/id
    案例:
    DELETE http://192.168.240.137:9200/bookshop/book/Ut8URIwBjRBsHr8AOytd

在这里插入图片描述

  1. 更新（修改）文档
    POST /索引/类型/id
    POST http://192.168.240.137:9200/bookshop/book/2
{"name":"三国","price":10,"date":"2023-11-12","product_address":"made in China"
}

在这里插入图片描述
这里的更新（修改）会直接覆盖掉原来的，如果字段不存在，会新建。

批量操作
批量写 _bulk

Bulk API支持在一次请求中，可以对任意的索引执行多种不同的写操作。
PUT /_bulk

{操作类型以及操作的索引 类型 文档id信息}
{操作用到的数据}

注意最后必须添加一个空行

案例:
PUT http://192.168.146.40:9200/_bulk

{"index":{"_index":"dangdang","_type":"book","_id":"1"}}
{"bookName":"红楼梦","author":"曹雪芹","price":19800.0}
{"update":{"_index":"dangdang","_type":"book","_id":"1"}}
{"doc":{"price":"1980.0"}}
{"create":{"_index":"dangdang","_type":"book","_id":"2"}}
{"bookName":"水浒传","author":"施耐庵"}
{"delete":{"_index":"dangdang","_type":"book","_id":"3"}}

注意：

  • json数据不能主动换行，必须写成一行
  • 多个json间必须要换行
  • 在文件中json串最后一行下方必须再有一个空行

扩展：
如果在URI路径上指定了索引和类型，那么操作时json串中的条件可以省略对应的值，上面的操作也可以写成如下所示：
PUT http://192.168.146.40:9200/dangdang/book/_bulk

{"index":{"_id":"1"}}
{"bookName":"红楼梦","author":"曹雪芹","price":19800.0}
{"index":{"_id":"1"}}
{"doc":{"price":"1980.0"}}
{"create":{"_id":"2"}}
{"bookName":"水浒传","author":"施耐庵"}
{"delete":{"_id":"3"}}

操作中单条操作的失败，不会影响其它操作。返回结果中包含了每一条操作的结果（成功或者失败）。

批量读 _mget

可以一次性的查询多个数据，减少网络连接产生的开销，提高性能。

GET /_mget

{"docs":[{索引 类型 等信息},...]
}

案例:
GET http://192.168.146.40:9200/_mget

{"docs":[{"_index":"dangdang","_type":"book","_id":1},{"_index":"dangdang","_type":"book","_id":2}]
}

如果在URI路径上指定了索引和类型，那么操作时json串中的条件可以省略对应的值，上面的操作也可以写成如下所示：
GET http://192.168.146.40:9200/dangdang/book/_mget

{"docs":[{"_id":1},{"_id":2}]
}

Elasticsearch高级检索DSL检索

不安装其他插件的情况下，es默认是不支持中文的分词查询的
准备测试数据：
添加索引并设置类型
PUT /ems 

{ "mappings":{ "emp":{ "properties":{ "name":{ "type":"text" }, "age":{ "type":"integer" }, "bir":{ "type":"date","format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss || yyyy-MM-dd || yyyy/MM/dd HH:mm:ss|| yyyy/MM/dd ||epoch_millis"}, "content":{ "type":"text" }, "address":{ "type":"keyword" } }} }
}

PUT /ems/emp/_bulk 

{"index":{"_id":1}}
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{"index":{"_id":4}}
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{"index":{"_id":5}}
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{"index":{"_id":6}}
{"name":"张无忌","age":59,"bir":"2012-12-12","content":"ElasticSearch是一个  基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口","address":"北京"}

from和size（分页查询）

form和size等同于MySQL中limit后的2个数值，借助这2个属性可以完成分页。

GET /ems/emp/_search

{"query":{"match_all":{}},"from":3,"size":3,"sort":[{"age":{"order": "desc"}}]
}

在这里插入图片描述

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sort（排序）

sort属性值是一个数组，表示可以设定多个字段的排序

{"sort":[{"字段1":{"order":"asc|desc"}},{"字段2":{"order":"asc|desc"}}]
}

上述语法也可以简化如下：

{"sort":[{"字段1":"asc|desc"},{"字段2":"asc|desc"}]
}

案例:
GET /ems/emp/_search

{"query":{"match_all":{}},"sort":[{"address":{"order":"desc"}},{"age":{"order": "asc"}}]
}  

{"query":{"match_all":{}},"sort":[{"address":"desc"},{"age":"asc"}]
}

在这里插入图片描述
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_source（查询指定字段）

_source是一个数组,指定要显示的字段。

{"_source":["字段名1","字段名2",...]
}

案例:
GET /ems/emp/_search

{"query": {"match_all": {}},"_source":["name","age"]
}

在这里插入图片描述
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query（查询规则）

query用于设置查询规则，Elasticsearch中有多种查询规则

{"query":{"match_all":{},//匹配所有"match":{},//分词查询"term":{},//关键字查询"range":{},//范围查询"prefix":{},//前缀查询"wildcard":{},//通配符查询"ids":{},//多id查询"fuzzy":{},//模糊查询"bool":{},//bool查询"multi_match":{}//多字段查询}
}

我们选几种常见的进行讲解

match（分词查询）

match 匹配查询，会对条件分词后查询

GET /ems/emp/_search

{"query":{"match":{"content": "Redis Java"}}
}

在这里插入图片描述
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term （关键字查询）

term 关键字: 用来使用关键词查询，不会对条件分词

GET /ems/emp/_search

{"query":{"term":{"content":{"value":"spring" //注意字母必须小写；如果出现大写字母，查询不到结果}}}
}

在这里插入图片描述
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range（范围查询）

range 关键字: 用来指定查询指定范围内的文档

GET /ems/emp/_search

{"query":{"range":{"age":{"gte":40, // greater than equals"lt":80 // less than}}}
}

在这里插入图片描述
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ids（多id查询）

GET /ems/emp/_search

{"query":{"ids":{"values":["1","2"]}}
}

在这里插入图片描述
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bool（布尔查询）

bool查询:bool查询用于合并多个查询条件
bool查询中有must、should、must_not3个关键字
must：相当于java中的&&，所有条件必须同时满足
should：相当于java中||，任一条件满足即可
must_not：相当于java中的!,取反操作

  1. must示例:
    GET /ems/emp/_search
{"query":{"bool":{"must":[{ //查询地址以北作为前缀的"prefix":{ "address":{"value":"北"}}},{"range":{"age":{"gte":40}}}]}}
}

在这里插入图片描述
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  1. should示例
    GET /ems/emp/_search
{"query":{"bool":{"should":[{"prefix":{"address":{"value":"北"}}},{"ids":{"values":["1","3","5"]}}]}}
}

在这里插入图片描述
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  1. must_not示例
    GET /ems/emp/_search
{"query":{"bool":{"must_not":[{"prefix":{"address":{"value":"北"}}},{"term":{"content":{"value":"spring"}}}]}}
}

在这里插入图片描述
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multi_match（多字段分词查询）

muli_match用于在多个字段中分词查询

GET /ems/emp/_search

{"query":{"multi_match":{"query":"张黑java","fields":["name","content"]}}
}

在这里插入图片描述
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高亮查询

hightlight用于在查询关键字上添加样式，以达到高亮显示的效果。
GET /ems/emp/_search

{"query":{"multi_match":{"query":"张黑java","fields":["name","content"]}},"highlight":{"fields":{"content":{},"name":{}},"pre_tags":["<span style='color:red'>"],"post_tags":["</span>"]}
}

在这里插入图片描述

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