Elasticsearch构建全文搜索系统

前言

Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，通过它我们可以构建出一个强大的全文搜索系统，解决诸如文章检索慢，商品检索慢、MySQL的like查询慢这样的问题。
Elasticsearch是基于hadoop创始人道哥的另一杰作Lucene实现的，速度非常快，核心是使用了倒排索引这样的结构。关于倒排索引是什么，可以参考搜索引擎中的倒排索引是什么
接下来，就以这篇倒排索引中的例子，演示一下ElasticSearch的使用

假设我们有海量文章，如下

页码	内容
1	生命在于运动
2	运动是生命的源泉
3	日复一日地坚持练下去吧,只有活动适量才能保持训练的热情和提高运动的技能.——塞涅卡
4	活动是生活的基础!——歌德
5	人的健全,不但靠饮食,尤靠运动
6	奥林匹克的格言是“更高,更快,更强”
7	身体的健康因静止不动而破坏,因运动练习而长期保持.——苏格拉底
8	chenqionghe喜欢运动，绳命是如此的精彩，绳命是如此的辉煌

我们想像这是千万级别的表，最后需要实现传入关键字，返回相应的文章
例如：搜索运动返回页码1,2,3,5,7,8对应的文章、搜索chenqionghe返回页码为8的文章

一、安装

1.安装es

查看官网地址，直接下载安装就行了，我用的是mac直接下了mac版本的，另外也可以使用dokcer安装
解压后长这样

es依赖java环境，需要指定jdk版本，我们加入一下java相关环境变量

export JAVA_HOME=/Users/chenqionghe/web/elk/elasticsearch-7.6.1/jdk.app/Contents/Home/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

启动一下看看

./bin/elasticsearch

看到启动报错

uncaught exception in thread [main]
ElasticsearchException[Failure running machine learning native code. This could be due to running on an unsupported OS or distribution, missing OS libraries, or a problem with the temp directory. To bypass this problem by running Elasticsearch without machine learning functionality set [xpack.ml.enabled: false].]

解决办法，修改./config/elasticsearch.yml添加

 xpack.ml.enabled: false

再次启动，成功运行，画风如下

默认启动的是9200端口，我们来测试一下

➜ ~ curl localhost:9200

可以看到，es可以正常运行起来了

2.启动集群

一般es都是以集群的方式存在，接下我们演示一下启动集群。
编辑./config/elasticsearch.yml，指定集群名称，集群名称我指定成了chenqionghe

cluster.name: chenqionghe

指定节点名称

ode.name: chenqionghe-1

设置初始化的节点

cluster.initial_master_nodes: ["chenqionghe-1"]

设置监听的端口，这里不限定ip，指定为0.0.0.0

network.host: 0.0.0.0

端口默认9200

http.port: 9200

添加支持elasticsearch-head界面参数

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-methods: OPTIONS, HEAD, GET, POST, PUT, DELETE
http.cors.allow-headers: "X-Requested-With, Content-Type, Content-Length, X-User"

再次启动

./bin/elasticsearch

3.安装管理界面

elasticsearch-head可以很方便的查看es集群状态，查看官网地址:elasticsearch-head

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
npm run start

打开http://localhost:9100/，如下

4.安装分词插件

插件我们使用的是elasticsearch-analysis-ik，参考地址：elasticsearch-analysis-ik/

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.1/elasticsearch-analysis-ik-7.6.1.zip

验证一下分插件

curl -X POST "localhost:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "analyzer": "ik_smart", "text": "chenqionghe徒手健身" }'

可以看到，已经可以分词了，oh yeah~

二、使用

ES中有index、document、filed、mapping这样的概念，我们以MySQL的结构为参考对照一下，如下

ElasticSearch	MySQL
Iindex	表
document	行
field	列
mapping	表结构

Elasticsearch主要还是使用API，具体使用请参考：Document APIs

1.创建索引

这里index我取名叫book

➜ ~ curl -X PUT "localhost:9200/book" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
        "mappings": {
                "properties": {
                        "page": {
                                "type": "long"
                        },
                        "content": {
                                "type": "text",
                                "analyzer": "ik_max_word",
                                "search_analyzer": "ik_max_word"
                        }
                }
        }
}'
{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"book"}

创建成功，但是查看head界面，但是这个黄色不怎么优雅呀，原因是虽然启用了集群，但是还是单节点运行的，群集无法放置副本。

集群的健康状况为 yellow 则表示全部主分片(number_of_shards)都正常运行，但是副本分片没有全部处在正常状态,单节点无论有多少个副本分片（number_of_replicas）都是 unassigned ,它们都没有被分配到任何节点。
在同一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的，因为一旦失去了那个节点，我们也将丢失该节点上的所有副本数据。
我们需要把这个副本设置为0，因为索引一旦建立，分片数量不能变，我们需要删除再重新建立一下索引

curl -XDELETE http://localhost:9200/book
curl -X PUT "localhost:9200/book" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
        "settings":{
            "number_of_shards": "1",
            "number_of_replicas": "0"
          },
        "mappings": {
                "properties": {
                        "page": {
                                "type": "long"
                        },
                        "content": {
                                "type": "text",
                                "analyzer": "ik_max_word",
                                "search_analyzer": "ik_max_word"
                        }
                }
        }
}'

再次查看，健康了

2.插入数据

curl -X POST "localhost:9200/book/_doc/" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
        "page":1,
        "content": "生命在于运动"
}'

我们可以看到已经成功插入一条数据

3.批量插入数据

curl -X POST "localhost:9200/book/_doc/_bulk?pretty"  -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "index":{} }
{ "page":2 , "content": "运动是生命的源泉"}
{ "index":{} }
{ "page":3 , "content": "日复一日地坚持练下去吧,只有活动适量才能保持训练的热情和提高运动的技能.——塞涅卡"}
{ "index":{} }
{ "page":4 , "content": "活动是生活的基础!——歌德"}
{ "index":{} }
{ "page":5 , "content": "人的健全,不但靠饮食,尤靠运动"}
{ "index":{} }
{ "page":6 , "content": "奥林匹克的格言是“更高,更快,更强”"}
{ "index":{} }
{ "page":7 , "content": "身体的健康因静止不动而破坏,因运动练习而长期保持.——苏格拉底"}
{ "index":{} }
{ "page":8 , "content": "chenqionghe喜欢运动，绳命是如此的精彩，绳命是如此的辉煌"}
'

可以看到成功批量插入

4.查询数据

• 搜索chenqionghe

curl -s -X GET 'localhost:9200/book/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "query" : { "match" : { "content" : "chenqionghe" }}
}'|jq

可以看到匹配到了

• 搜索运动，应该是会返回1,2,3,5,7,8这几条

curl -s -XGET 'localhost:9200/book/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "query" : { "match" : { "content" : "运动" }}
}'|jq .hits.hits|jq '.[]._source'

可以看到，验证通过

5.修改数据

拉下来，我们将chenqionghe这条记录的绳命改为生命，

curl -X POST "localhost:9200/book/_doc/HFn_2XABkofzJYzpQIy4" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
    "page":8,
    "content": "chenqionghe喜欢运动，生命是如此的精彩，生命是如此的辉煌"
}'

可以看到，更新成功

6.删除数据

• 根据id删除

curl -X DELETE "localhost:9200/book/_doc/GFn_2XABkofzJYzpQIy4"

• 根据条件删除

curl -X POST "localhost:9200/book/_delete_by_query?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "chenqionghe"
    }
  }
}
'

7.索引关闭和开启

如果关闭了一个索引，就无法通过ES来读取和写入其中的数据，直到道再次打开它

# 关闭
curl -XPOST 'localhost:9200/book/_close'
# 开启
curl -XPOST 'localhost:9200/book/_open'

总结

通过Elasticsearch，我们可以快速构建出一个强大的全文搜索系统，安装简单，通过API使用也简单。
倒排索引为搜索而生，先对需要索引的字段进行分词，再通过词直接匹配出文档，速度非常快，这是优点。但是，相比数据库采用的 B 树索引，它的写入和更新性能都比较差，因此倒排索引也只是适合全文搜索，不适合更新频繁的交易类数据。
总之，安装使用Elasticsearch其实就是这么简单，惊不惊喜，意不意外呀，light weight baby!

更多资料请参考 ：Eelasticsearch权威指南