SpringCloud学习路线（10）——分布式搜索ElasticSeach基础

一、初识ES

（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ELK（Elastic Stack），ELK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
  • Solr：Apache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

  • Table：Index —— 索引，就是文档的集合，类似库的表（Table）
  • Row：Document —— 文档，就是数据行，类似数据库中的行（Row），文档是JSON格式
  • Column：Field —— Field，就是JSON文档中的属性，类似数据库中的列（Column）
  • Schema：Mapping —— 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（Schema）
  • SQL：DSL —— 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-net

在这里插入图片描述
（2）加载镜像

docker pull elasticsearch:7.12.1

在这里插入图片描述
（3）运行ES

运行docker命令，部署单点es：

# -e "cluster.name=es-docker-cluster：设置集群名称
# -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m": 设置堆内存大小
# -e "discovery.type=single-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.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 \-d elasticsearch:7.12.1

在这里插入图片描述
访问9200端口

在这里插入图片描述

2、部署 kibana

docker pull kibana:7.12.1

在这里插入图片描述

# --network=es-net: 加入到ES的网络中
# -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://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_HOSTS=http://es:9200 \--network=es-net \-p 5601:5601 \-d kibana:7.12.1

在这里插入图片描述
访问Kibana控制台

在这里插入图片描述

DSL请求台

在这里插入图片描述

（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：
在这里插入图片描述

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 es

4、查看IK分词器加载成功

docker logs -f es

在这里插入图片描述
5、测试

  • ik_smart： 粗粒度区分，只拆分一次的方式进行解析。
    在这里插入图片描述

  • ik_max_word： 最细粒度拆分，最大可能的分出更多的词

在这里插入图片描述

（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 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 --><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--><entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry><!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --><!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> --><!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--><!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

2、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： object
    • geo_point： 由经度和维度确认的点，例如"32.8138,120.58558"
    • geo_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true
  • analyzer： 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": "text""analyzer": "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": :"zengoo@163.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" : "zengoo@163.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" : "zengoo@163.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

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-hight-level-client</artifatId>
</dependency>

覆盖默认的ES版本

<properties><elasticsearch.version>7.12.1</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);

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