ElasticSearch的安装与简单使用

一、ElasticSearch
1.作用
是零配置和完全免费的搜索模式,使用JSON/XML通过HTTP的索引数据,搜索服务器始终可用,能够从一台开始并在需要扩容时方便地扩展到数百,需要实时搜索,可以简单的多租户,能建立一个云的解决方案。
2.简介(简称ES)
(1)ES的索引库管理支持依然是基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。
(2)ES也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的 RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。
(3)ES的核心不在于Lucene,其特点更多的体现为:
分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索
分布式的实时分析搜索引擎
可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据
高度集成化的服务,你的应用可以通过简单的 RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。

二、ES安装
ES服务只依赖于JDK,推荐使用JDK1.7+。
1.下载ES安装包
官方下载地址:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
2.运行ES
ElasticSearch的安装与简单使用_第1张图片
3. 验证
访问:http://localhost:5601
ElasticSearch的安装与简单使用_第2张图片
看到上图信息,恭喜你,你的ES集群已经启动并且正常运行.
4.辅助管理工具Kibana5
① Kibana5.2.2下载地址:https://www.elastic.co/downloads/kibana
② 解压并编辑config/kibana.yml,设置elasticsearch.url的值为已启动的ES
③ 启动Kibana5 : bin\kibana.bat
在这里插入图片描述
④ 默认访问地址:http://localhost:5601
Discover:可视化查询分析器
Visualize:统计分析图表
Dashboard:自定义主面板(添加图表)
Timelion:Timelion是一个kibana时间序列展示组件(暂时不用)
Dev Tools :Console(同CURL/POSTER,操作ES代码工具,代码提示,很方便)
Management:管理索引库(index)、已保存的搜索和可视化结果(save objects)、设置 kibana 服务器属性。
三.ES数据管理
1.ES中的文档
一个文档不只有数据。它还包含元数据(metadata)—关于文档的信息。三个必须的元数据节点是:
ElasticSearch的安装与简单使用_第3张图片
ElasticSearch的安装与简单使用_第4张图片

_index:索引库,类似于关系型数据库里的“数据库”—它是我们存储和索引关联数据的地方。
_type:在应用中,我们使用对象表示一些“事物”,例如一个用户、一篇博客、一个评论,或者一封邮件。可以是大写或小写,不能包含下划线或逗号。我们将使用 employee 做为类型名。
_id:与 _index 和 _type 组合时,就可以在ELasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档,你可以自定义 _id ,也可以让Elasticsearch帮你自动生成。
另外还包括:_uid文档唯一标识(_type#_id)
_source:文档原始数据
_all:所有字段的连接字符串
2.文档的增删改

 #创建库
 PUT crm
 #创建表(user:表名,1:Id)
 POST crm/user/1
 {
  "id":1,
  "name":"kd",
  "age":12
}

#不设置Id,系统或默认给一个("_id": "AWbkfwMyBAt03SeUh9o5",)
POST crm/user
{
  "id":1,
  "name":"kd",
  "age":18
}

#查询所有属性
GET crm/user/1
#删除
DELETE  crm/user/1

#修改
PUT crm/user/1
{
   "id":1,
  "name":"kd",
  "age":18
}


#查询详情
GET crm/user/1/_source

GET crm/user/1?_source=name,age



#局部更新文档
POST crm/user/1/_update
{
  "doc":{
    "id":1,
    "name":"kd",
    "age":20,
    "bothday":"2018-01-01"
  }
}

#脚本更新文档
POST crm/user/1/_update
{
  "script":"ctx._source.age+=1"
}

#查询所有
GET _search
#查询指定表中的所有数据
GET crm/user/_search

3批量获取

#批量操作
POST _bulk
{ "delete": { "_index": "itsource", "_type": "employee", "_id": "123" }}
{ "create": { "_index": "itsource", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "我发布的博客" }
{ "index": { "_index": "itsource", "_type": "blog" }}
{ "title": "我的第二博客" }
#查询测试
GET itsource/user/123

#批量获取
#方式1
GET _mget
{
  "docs" : [
    {
      "_index" : "itsource",
      "_type" : "blog",
      "_id" : 123
    },
    {
      "_index" : "itsource",
      "_type" : "employee",
      "_id" : 123,
      "_source": ["title"]
    }
  ]
}

#方式2
GET itsource/blog/_mget
{
"ids" : [ "123", "123" ]
}

3.空搜索
没有指定任何的查询条件,只返回集群索引中的所有文档: GET _search
4.分页搜索

GET crm/user/_search?size=5

5.查询字符串搜索

GET crm/user/_search?q=age:12

4.DSL查询与过滤

#准备数据:crm/user/1-7(相应id改为1-7),年龄在随便写,gj:国家(cm假设为中国)
POST crm/user/7
{
  "id":7,
  "name":"kd",
  "age":46,
  "gj":"cm"
  
}

#查询名字kd  中国的 年龄[18-50] 分页 0-2 排序 最大前面  age降序
GET crm/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "kd"
          }
        }
      ],
      "filter":[ 
        {
          "term":{"gj":"cm"}
        },{
          "range":{
            "age":{
              "gte":"18",
              "lte":"50"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "size": 2,
  "from": 0,
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

5.分词与映射
(1)分词器

#ik分词器
POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "网络小说热门搜索在这里哦"
}

(2)简单类型映射

字段映射的常用属性配置列表
type	类型:基本数据类型,integer,long,date,boolean,keyword,text...
enable	是否启用:默认为true。 false:不能索引、不能搜索过滤,仅在_source中存储
boost	权重提升倍数:用于查询时加权计算最终的得分。
format	格式:一般用于指定日期格式,如 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS
ignore_above	长度限制:长度大于该值的字符串将不会被索引和存储。
ignore_malformed	转换错误忽略:true代表当格式转换错误时,忽略该值,被忽略后不会被存储和索引。
include_in_all	是否将该字段值组合到_all中。
_all : 虚拟字段,每个文档都有该字段,代表所有字段的组合信息,作用方便直接对整个文档的所有信息进行搜索。
{id:1,name:zs,age:20,_all:1,zs,20}
null_value	默认控制替换值。如空字符串替换为”NULL”,空数字替换为-1
store	是否存储:默认为false。true意义不大,因为_source中已有数据
index	索引模式:analyzed (索引并分词,text默认模式), not_analyzed (索引不分词,keyword默认模式),no(不索引)
analyzer	索引分词器:索引创建时使用的分词器,如ik_smart,ik_max_word,standard
search_analyzer	搜索分词器:搜索该字段的值时,传入的查询内容的分词器。
fields	多字段索引:当对该字段需要使用多种索引模式时使用。
如:城市搜索New York
"city": {
     "type": "text",
     "analyzer": "ik_smart",
     "fields": {
            "raw": { 
                "type":  "keyword"
             }
     }

}

那么以后搜索过滤和排序就可以使用city.raw字段名

POST crm/user/_mapping
{
    "user": {
        "properties": {
            "id": {
                "type": "integer"
            },
            "name": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_smart",
                "search_analyzer": "ik_smart"
            }
        }
    }
}

2.全局映射

#全局映射
PUT _template/global_template
{
  "template":   "*",  
  "settings": { "number_of_shards": 1 }, 
  "mappings": {
    "_default_": {
      "_all": { 
        "enabled": false 
      },
      "dynamic_templates": [
        {
          "string_as_text": {
            "match_mapping_type": "string",
            "match":   "*_txt", 
            "mapping": {
              "type": "text",
              "analyzer": "ik_max_word",
              "search_analyzer": "ik_max_word",
              "fields": {
                "raw": {
                  "type":  "keyword",
                  "ignore_above": 256
                }
              }
            }
          }
        },
        {
          "string_as_keyword": { 
            "match_mapping_type": "string",
            "mapping": {
              "type": "keyword"
             }
          }
        }
      ]
    }
  }}

四.Java API
1.什么是Java API
ES对Java提供一套操作索引库的工具包,即Java API。所有的ES操作都使用Client对象执行。
(1)创建maven项目
(2)ES的Maven引入
ElasticSearch的安装与简单使用_第5张图片


  
    org.elasticsearch.client
    transport
    5.2.2


    org.apache.logging.log4j
    log4j-api
    2.7


    org.apache.logging.log4j
    log4j-core
    2.7

     
            junit
            junit
            4.12
            test
    

2.连接ES获取Client对象
ElasticSearch的安装与简单使用_第6张图片

/*获取客户端
 */
public static TransportClient getClient() throws Exception {
    TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY)
            .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));
    return client;

}

3.索引API
(1)创建文档索引

 /* 获取索引数据
  */
@Test
public void getIndex() throws Exception {
    // 获取客户端的es对象
    TransportClient client = getClient();
    // get 获取索引库的数据  id
    GetResponse getResponse = client.prepareGet("crm", "user", "5").get();
    // 响应的对象
    System.out.println(getResponse.getSource());
    // 关闭资源
    client.close();
}

(2)添加文档

//增加
@Test
public void getCreate() throws Exception {
    // 获取客户端的es对象
    TransportClient client = getClient();
    IndexRequestBuilder indexRequestBuilder = client.prepareIndex("crm", "user", "1");
    Map map=new HashMap();
    map.put("id",1);
    map.put("name","zhangsan");
    map.put("age",20);
    IndexResponse indexResponse = indexRequestBuilder.setSource(map).get();
    System.out.println(indexResponse);
    // 关闭资源
    client.close();
}

(3)删除文档

//删除
@Test
public void getDELETE() throws Exception {
    //获取客户端的es对象
    TransportClient client = getClient();
    DeleteResponse deleteResponse = client.prepareDelete("crm", "user", "1").get();
    System.out.println(deleteResponse);
    //关闭资源
    client.close();

}
(4)修改文档

//修改(在没对用id的时候后报错)
@Test
public void getUpdate() throws Exception {
    //获取客户端的es对象
    TransportClient client = getClient();
    Map map=new HashMap();
    map.put("id",3);
    map.put("name","lisi");
    map.put("age",28);
    UpdateResponse updateResponse = client.prepareUpdate("crm", "user", "1").setDoc(map).get();
    System.out.println(updateResponse);
    //关闭资源
    client.close();
}

//修改(如果没有对应修改的id,先创建再修改)
@Test
public void getsaveUpdate() throws Exception {
    // 获取客户端的es对象
    TransportClient client = getClient();
    Map map=new HashMap();
    map.put("id",3);
    map.put("name","wangwu");
    map.put("age",66);
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("crm", "user", "6")
            .source(map);
    UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("crm", "user", "6")
            .doc(map).upsert(indexRequest);
    client.update(updateRequest).get();


    // 关闭资源
    client.close();
}

(5)批量操作

//批量操作
@Test
public void getbulk() throws Exception {
    //获取客户端的es对象
    TransportClient client = getClient();
    //批量请求的对象
    BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
    for (int i = 0; i <10 ; i++) {
        Map map=new HashMap();
        map.put("id",i);
        map.put("name","kd"+i);
        map.put("age",18+i);
        map.put("class",1);
        bulkRequest.add(client.prepareIndex("crm", "user", i+"")
                .setSource(map));
    }
    // 提交请求
    BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.get();
    if (bulkResponse.hasFailures()) {
         //处理错误
        System.out.println("error");
    }
    // 关闭资源
    client.close();
}

(6)搜索

//搜索
@Test
public void getsearch() throws Exception {
    //获取客户端的es对象
    TransportClient client = getClient();
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
    //匹配
    List must = boolQueryBuilder.must();
    must.add(QueryBuilders.termQuery("class","1"));
    //搜索:过滤 age 22-30/分页 0,2/sort id desc
    //过滤
    List filter = boolQueryBuilder.filter();
    filter.add(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(22).lte(30));
    // 设置分页 排序
    SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("crm").setFrom(0).setSize(2).setQuery(boolQueryBuilder).addSort("id", SortOrder.DESC).get();
    System.out.println("总条数:"+searchResponse.getHits().getTotalHits());
    SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
    // 循环数据结构
    for (SearchHit hit : hits) {
        System.out.println(hit.getSource());
    }
    // 关闭资源
    client.close();
}

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