ElasticSearch的介绍及使用

1.ElasticSearch

简介 : 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。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

特点：

• 分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
• Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
• 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

版本 : 目前Elasticsearch最新的版本是6.4.1，我们使用这个版本6.2.4

需要JDK1.8及以上

2.了解搜索技术

2.1. 搜索引擎的种类

搜索引擎按照功能通常分为垂直搜索和综合搜索。

1、垂直搜索是指专门针对某一类信息进行搜索。
	例如：会搜网 主要做商务搜索的，并且提供商务信息。除此之外还有爱看图标网、职友集等。
2、综合搜索是指对众多信息进行综合性的搜索。
	例如：百度、谷歌、必应、搜狗、360搜索等。 

2.2 倒排索引

以我的理解就是:我们对数据库原始的数据根据字或词进行索引,创建倒排索引数据区域,记录字或词在文档中出现位置(id列表)。
用户有查询需求时，先访问倒排索引数据区域（下图），得出文档id列表后，通过文档id即可快速，准确的通过上图找到具体的文档内容。

3.Elasticsearch安装

3.1.安装和配置

3.1.1 下载

下载地址：https://www.elastic.co/downloads/past-releases

3.2.2 安装

elasticsearch无需安装，解压即用。双击运行

可以看到绑定了两个端口:

• 9300：java程序访问的端口
• 9200：浏览器、postman访问接口

我们在浏览器中访问：http://127.0.0.1:9200

3.4.安装Head插件

3.4.1.什么是Head

ealsticsearch只是后端提供各种api，那么怎么直观的使用它呢？elasticsearch-head将是一款专门针对于elasticsearch的客户端工具，类似mysql的sqlyog或者navicat

elasticsearch-head配置包，下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

3.4.2.安装

• es5以上版本安装head需要安装node和grunt

第一步：从地址：https://nodejs.org/en/download/ 下载相应系统的msi，双击安装。

第二步：安装完成用cmd进入安装目录执行 node -v可查看版本号

第三步：执行 npm install -g grunt-cli 安装grunt ，安装完成后执行grunt -version查看是否安装成功，会显示安装的版本号

第四步：进入E:\environment2\elasticsearch-head-master文件夹，执行npm install命令

第五步:运行head插件，下面命令二选一

• 命令一：npm run start
• 命令二：grunt server

第六步：访问9100端口

3.4.3.配置运行

第一步：进入es安装目录下的config目录，修改elasticsearch.yml文件.在文件的末尾加入以下代码

http.cors.enabled: true 
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true

然后去掉network.host: 192.168.0.1的注释并改为network.host: 0.0.0.0，去掉cluster.name；node.name；http.port的注释（也就是去掉#）

第二步：双击elasticsearch.bat重启es

第三步：在https://github.com/mobz/elasticsearch-head中下载head插件，选择下载zip

第四步：解压到指定文件夹下，D:\environment\elasticsearch-head-master 进入该文件夹，修改D:\environment\elasticsearch-head-master\Gruntfile.js 在对应的位置加上hostname:’*’、

第五步：在D:\environment\elasticsearch-head-master 下执行npm install 安装完成后执行grunt server 或者npm run start 运行head插件，如果不成功重新安装grunt。成功如下

4.入门案例(整合Springboot)

4.1 pom导入依赖

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

4.2 application.yml文件配置

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: my-application
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9300

4.3.索引操作

• 创建索引和映射

SpringBoot-data-elasticsearch提供了面向对象的方式操作elasticsearch业务：将商品的信息存入elasticsearch，并且执行搜索操作

实体类:

public class Item {
    private Long id;
    private String title; //标题
    private String category;// 分类
    private Double price; // 价格
    private String images; // 图片地址
}

映射—注解:

Spring Data通过注解来声明字段的映射属性，有下面的三个注解：
- `@Document` 作用在类，标记实体类为文档对象，一般前两个属性
  - indexName：对应索引库名称
  - type：对应在索引库中的类型
  - shards：分片数量，默认5
  - replicas：副本数量，默认1
- `@Id` 作用在成员变量，标记一个字段作为id主键
- `@Field` 作用在成员变量，标记为文档的字段，并指定字段映射属性：
  - type：字段类型，是是枚举：FieldType，可以是text、long、short、date、integer、object等
  - text：存储数据时候，会自动分词，并生成索引
  - keyword：存储数据时候，不会分词建立索引
  - Numerical：数值类型，分两类
    - 基本数据类型:long、interger、short、byte、double、float、half_float
    - 浮点数的高精度类型：scaled_float
      - 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
  - Date：日期类型
    - elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。
- index：是否索引，布尔类型，默认是true
- store：是否存储，布尔类型，默认是false
- analyzer：分词器名称，这里的`ik_max_word`即使用ik分词器

示例 :

@Document(indexName = "item",type = "docs", shards = 1, replicas = 0)
public class Item {
    @Id
    private Long id;
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
    private String title; //标题
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category;// 分类
    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price; // 价格
    @Field(index = false, type = FieldType.Keyword)
    private String images; // 图片地址
}

ElasticsearchTemplate中提供了创建索引的API:

@Test
public void createIndex() {
    // 创建索引，会根据Item类的@Document注解信息来创建
    esTemplate.createIndex(Item.class);
    // 配置映射，会根据Item类中的id、Field等字段来自动完成映射
    esTemplate.putMapping(Item.class);
    // 删除索引
    esTemplate.deleteIndex(Item.class);
    // 根据索引名字删除
    //esTemplate.deleteIndex("item1");
}

操作数据:

public interface ItemRepository extends ElasticsearchRepository<Item,Long> {
}

@Autowired
private ItemRepository itemRepository;

@Test
public void index() {
	//添加一个
    Item item = new Item(1L, "小米手机7", " 手机","小米", 3499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg");
    itemRepository.save(item);

	//添加多个
	List<Item> list = new ArrayList<>();
    list.add(new Item(2L, "坚果手机R1", " 手机", "锤子", 3699.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    list.add(new Item(3L, "华为META10", " 手机", "华为", 4499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg"));
    itemRepository.saveAll(list);

	//elasticsearch中本没有修改，它的是该是先删除在新增,修改和新增是同一个接口，区分的依据就是id。
	Item item = new Item(1L, "苹果XSMax", " 手机", "小米", 3499.00, "http://image.baidu.com/13123.jpg");
    itemRepository.save(item);

	//查询所有
	Iterable<Item> list = this.itemRepository.findAll();
    // 对某字段排序查找所有 Sort.by("price").descending() 降序 , Sort.by("price").ascending():升序
    Iterable<Item> list = this.itemRepository.findAll(Sort.by("price").ascending());
    for (Item item:list){
        System.out.println(item);
    }
}

自定义查询1(在ItemRepository中):

Spring Data 的另一个强大功能，是根据方法名称自动实现功能。

比如：你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根据title查询，然后自动帮你完成，无需写实现类。

当然，方法名称要符合一定的约定：

Keyword	Sample
And	`findByTitleAndPrice``findBy属性名1And属性名2
Or	findByTitleOrPrice
Is=	findByTitle
Not	findByTitleNot
Between	findByPriceBetween
LessThanEqual	findByPriceLessThan
GreaterThanEqual	findByPriceGreaterThan
Before	findByPriceBefore
After	findByPriceAfter
Like	findByNameLike
StartingWith	findByNameStartingWith
EndingWith	findByNameEndingWith
Contains/Containing	findByNameContaining
In	findByNameIn(Collectionnames)
NotIn	findByNameNotIn(Collectionnames)
Near	findByStoreNear
True	findByAvailableTrue
False	findByAvailableFalse
OrderBy	findByAvailableTrueOrderByNameDesc

例如:根据价格区间查询

定义:   List<Item> findByPriceBetween(double price1, double price2);

使用:   List<Item> list = this.itemRepository.findByPriceBetween(2000.00, 3500.00);

自定义查询2(在ItemRepository中):

matchQuery	:词条匹配	/(不分词)
TermQuery		:词条匹配	/(分词)
wildcardQuery	:通配符匹配
fuzzyQuery	:模糊匹配
booleanQuery	:布尔匹配
	1．MUST和MUST：交集。 
	2．MUST和MUST_NOT：表示查询结果中不能包含MUST_NOT所对应得查询子句的检索结果。 
	3．SHOULD与MUST_NOT：连用时，功能同MUST和MUST_NOT。 
	4．SHOULD与MUST连用时，结果为MUST子句的检索结果,但是SHOULD可影响排序。 
	5．SHOULD与SHOULD：并集。 
	6．MUST_NOT和MUST_NOT：无意义，检索无结果。
NativeSearchQueryBuilder	:Spring提供的一个查询条件构建器，帮助构建json格式的请求体