elasticsearch篇

1.初识elasticsearch

1.1.了解ES

1.1.1.elasticsearch的作用

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如：

在电商网站搜索商品

在百度搜索答案

在打车软件搜索附近的车

1.1.2.ELK技术栈

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

1.1.3.elasticsearch和lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：Apache Lucene - Welcome to Apache Lucene 。

elasticsearch的发展历史：

  • 2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass

  • 2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。

1.1.4.为什么不是其他搜索技术？

目前比较知名的搜索引擎技术排名：

虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头：

1.1.5.总结

什么是elasticsearch？

  • 一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是elastic stack（ELK）？

  • 是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是Lucene？

  • 是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API

1.2.倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

1.2.1.正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

2）逐行获取数据，比如id为1的数据

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

1.2.2.倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

  • 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息

  • 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

  • 将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条

  • 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息

  • 因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

虽然要先查询倒排索引，再查询正向索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

1.2.3.正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

  • 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。

  • 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢？

正向索引：

  • 优点：

    • 可以给多个字段创建索引

    • 根据索引字段搜索、排序速度非常快

  • 缺点：

    • 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

  • 优点：

    • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快

  • 缺点：

    • 只能给词条创建索引，而不是字段

    • 无法根据字段做排序

1.3.es的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

1.3.1.文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document）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：

而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

1.3.2.索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

例如：

  • 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；

  • 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；

  • 所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

1.3.3.mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQLElasticsearch说明
TableIndex索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
RowDocument文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
ColumnField字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
SchemaMappingMapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQLDSLDSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？

并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：

  • Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

  • Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

  • 对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现

  • 对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现

  • 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

1.4.安装es、kibana

1.4.1.安装

参考如下：

1.4.1.1 部署单节点es

先创建网络：

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

再加载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像

同理还有kibana的tar包也需要这样做。

然后docker命令，部署单点es：

docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.type=single-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 \
elasticsearch:7.12.1

命令解释：

  • -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称

  • -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问

  • -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小

  • -e "discovery.type=single-node"：非集群模式

  • -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录

  • -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录

  • -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录

  • --privileged：授予逻辑卷访问权

  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中

  • -p 9200:9200：端口映射配置

在浏览器中输入：http://192.168.71.132:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

1.4.1.2. 部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

运行docker命令，部署kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中

  • -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch

  • -p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.71.132:5601 即可看到结果：

kibana中提供了一个DevTools界面：

这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

1.4.2. 分词器

参考如下方式安装分词器：

离线安装ik插件（较快）

1）查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:

x docker volume inspect es-plugins

显示结果：

[{"CreatedAt": "2024-03-09T15:06:34+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录中。

2）解压缩分词器安装包

下面我们需要把资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik

3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data：

4）重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

5）测试：

IK分词器包含两种模式：

  • ik_smart：最少切分

  • ik_max_word：最细切分

GET /_analyze
{"text": "王虎说学习java实在是太有趣了","analyzer": "ik_smart"
}

结果：

{"tokens" : [{"token" : "王","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "虎","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "说","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "学习","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "java","start_offset" : 5,"end_offset" : 9,"type" : "ENGLISH","position" : 4},{"token" : "实在是","start_offset" : 9,"end_offset" : 12,"type" : "CN_WORD","position" : 5},{"token" : "太","start_offset" : 12,"end_offset" : 13,"type" : "CN_CHAR","position" : 6},{"token" : "有趣","start_offset" : 13,"end_offset" : 15,"type" : "CN_WORD","position" : 7}]
}

3.3 扩展词词典，停用词词典

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“姬霓太美” 等。

所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展和停用词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录：

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典--><entry key="ext_dict">ext.dic</entry><!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典--><entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

3.1）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

黑虎阿福
奥利给
姬霓太美

3.2）打开stopword.dic,可以看到它里面已经有一些禁用词了，我们再加几个：

 4）重启elasticsearch

docker restart es# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

5）测试效果：

GET /_analyze
{"text": "奥利给，黑虎阿福说姬霓太美学习java实在是太有趣了jzm","analyzer": "ik_smart"
}
{"tokens" : [{"token" : "奥利给","start_offset" : 0,"end_offset" : 3,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "黑虎阿福","start_offset" : 4,"end_offset" : 8,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "说","start_offset" : 8,"end_offset" : 9,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "姬霓太美","start_offset" : 9,"end_offset" : 13,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "学习","start_offset" : 13,"end_offset" : 15,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "java","start_offset" : 15,"end_offset" : 19,"type" : "ENGLISH","position" : 5},{"token" : "实在是","start_offset" : 19,"end_offset" : 22,"type" : "CN_WORD","position" : 6},{"token" : "太","start_offset" : 22,"end_offset" : 23,"type" : "CN_CHAR","position" : 7},{"token" : "有趣","start_offset" : 23,"end_offset" : 25,"type" : "CN_WORD","position" : 8}]
}

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

2.索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。

我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。

2.1.mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

  • type：字段数据类型，常见的简单类型有：

    • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）

    • 数值：long、integer、short、byte、double、float、

    • 布尔：boolean

    • 日期：date

    • 对象：object

  • index：是否创建索引，默认为true

  • analyzer：使用哪种分词器

  • properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{"age": 21,"weight": 52.1,"isMarried": false,"info": "黑马程序员Java讲师","email": "zy@itcast.cn","score": [99.1, 99.5, 98.9],"name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}

对应的每个字段映射（mapping）：

  • age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

  • weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

  • isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

  • info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart

  • email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器

  • score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

  • name：类型为object，需要定义多个子属性

    • name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

    • name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

2.2.索引库的CRUD

这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

# 创建索引库
PUT /heima
{"mappings": {"properties": {"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email": {"type": "keyword","index": false},"name": {"type": "object","properties": {"firstName": {"type": "keyword"},"lastName": {"type": "keyword"}}}}}
}# 查询
GET /heima#修改索引库,添加新字段
PUT /heima/_mapping
{"properties": {"age": {"type": "integer"}}
}#删除
DELETE /heima

3.文档操作

# 插入一个文档
POST /heima/_doc/1
{"info": "黑马程序员Java讲师","email": "zy@itcast.cn","name": {"firstName" : "云","lastName" : "赵"}
}# 查询文档
GET /heima/_doc/1# 删除文档
DELETE /heima/_doc/1#全量修改文档
PUT /heima/_doc/1
{"info": "黑马程序员Java讲师","email": "ZhaoYun@itcast.cn","name": {"firstName" : "云","lastName" : "赵"}
}# 局部修改文档字段
POST /heima/_update/1
{"doc": {"email": "ZYun@itcast.cn"}
}

修改有两种方式：

  • 全量修改：直接覆盖原来的文档

  • 增量修改：修改文档中的部分字段

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

  • 根据指定的id删除文档

  • 新增一个相同id的文档

注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。

PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2",// ... 略
}

增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

语法：

POST /{索引库名}/_update/文档id
{"doc": {"字段名": "新的值",}
}

    总结：

        文档操作有哪些？

  • 创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }

  • 查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id

  • 删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id

  • 修改文档：

    • 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }

    • 增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}

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