elasticsearch教你使用搜索引擎
1) 熟悉ES Java客户端版本特性
2) 掌握常用API操作
3) 安装、配置IK中文分词器
Java客户端
默认es启动后对外开放2个端口号：9200,9300
9200 对应的是http协议 restful api调用
9300 对应的是tcp协议 java 客户端、内部通信
请注意如果使用java客户端，默认的连接端口号是9300，一定请注意，注意，注意！！
一定要开防火墙！！！！或者练习时直接禁用防火墙也行。
api说明
未来版本过时的transportClient客户端，其实一点都不旧，是ES自己更新太快了，目前企业用的都是这个。
注意：新的java rest api是在6.0测试版中才开始加入的。
api：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/index.html
rest api网址：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/6.2/java-rest-high.html
重要提示：以上虽然给出了网站链接，但并不是要同学们自己去学习，而是想给大家再提个醒，前面就跟大家说过，ES更新实在是太快了，几乎是疯狂的，关键是各个版本之间差异很大，API向下的兼容性很差，在做服务器升级时一定要谨慎选择版本。另外虽然官网提示transportclient在后期版本中会删除，但目前我建议还是使用该客户端。
各版本使用时请注意版本号的兼容性！！而且客户端和服务器也要保持一致！！
一般主版本和次版本一致即可！！
坑的故事
大家知道spring工程体系中，有个spring-data-*的子工程，不知道也没关系，后面我们讲redis的时候会详细说，简单点，就是spring为方便程序员访问nosql数据库做的一个工具包，就像spring给关系数据库提供的JDBCTemplate一样。所以针对ES，spring提供了一个spring-data-elasticsearch的工程：https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch ，我呢，和其他的程序员一样，开心的不得了，就使用了起来，而且官网还很贴心的给出了版本使用对照表，如下：
经过一下午的采坑，说明如下，目前es本身开发进度太快，导致spring-data-es和spring-boot-es开发跟不上es的节奏，对新版本的支持很不好，按照官网文档介绍，成功入坑，所有的版本按官网配置后，一直报错！！
官网目前支持到es-2.4.6，这也是目前官网默认导入的版本，据说这个版本可以使用，但本人没有测试过，由于我们使用的是es-6.5.4，所以目前官网提供的ElasticsearchTemplate类在创建的时候一直报错，各种issues，开发者本人也没有最终去解决，只是说是spring自己的问题，如下图：
具体网址：https://discuss.elastic.co/t/errors-when-using-spring-data-elasticsearch-version-3-0-0-build-snapshot-and-elasticsearch-5-4-0/90525/4
有人会想到在maven中指定版本，但是会出现各种依赖不匹配问题，就是恐怖的maven依赖地狱。
经过此次事件，我们又进一步认识到，开源的软件，新版本真的要谨慎使用！！！！
有时候即使提供了完善的文档，也不敢保证就一定不会入坑，不要盲目迷信所谓的官网或者专家，有时候能相信的人只有你自己！！
最后决定放弃spring官方的boot以及data，自己来写boot啦，没办法了！！！！！
重要提示：不到万不得已，新手不要尝试自己去创造轮子。
拥抱开源
具体开发的过程，就不带大家去写了，因为这个还是有点难度的，直接提供打包好的jar包给同学们使用了，去课件资源里去寻找吧。这个据我所知，可是目前唯一的一个版本哦。所以我也不藏着了，将它开源了，放在了我的码云里：https://gitee.com/codefarmercode/elasticsearch-spring-boot-starter
提示：如果有同学使用过solr，一定知道IK分词器，不过原版的不能进行智能分词配置，我增强了该功能，也把它开源了：https://gitee.com/codefarmercode/IKAnalyzer
以后说不定就有哪位同学需要哦，别忘了这有现成的，还是经过线上检验过的。
福利：以后同学们工作中需要进一步提高的，请继续关注本人推出的java进阶课程。
API练习：
建立一个新的搜索微服务工程go9-search，使用我们自己的starter，来测试练习。导入starter包就可以了。
配置yml
spring:
application:
name: go9-search-service
elasticsearch:
cluster-nodes: 192.168.57.20:9300
server:
port: 9999
logging:
level:
root: info
*#com.go9.goods.mapper: debug
*# 默认日志文件名
*# file: log
*# 默认日志路径
*# path: ./log
*# logback.xml路径，默认为classpath:logback.xml
*#*config: ./logback.xml
启动类
package com.go9.search;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class SearchApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SearchApplication.class, args);
}
}
测试代码
package com.cjl.es.api;
import static org.junit.Assert.*;
import org.elasticsearch.client.Client;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import com.cjl.elasticsearch.spring.boot.autoconfig.ElasticSearchAutoConfig;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes= {ElasticSearchAutoConfig.class})
public class ApiTest {
@Autowired
private Client client;
@Test
public void testIndex() {
}
}
Index
@Test
public void testIndex() throws IOException {
System.out.println(“client already loaded…”);
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex(“twitter”, “_doc”, “2”)
.setSource(XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
.field(“user”, “zhang wu ji”)
.field(“postDate”, new Date())
.field(“message”,“明教教主。。。。。。。。。”)
.endObject()
).get();
Result result = indexResponse.getResult();
System.out.println(result.getLowercase());
}
Update
@Test
public void testUpdate() throws IOException {
UpdateResponse updateResponse = client.prepareUpdate(“twitter”, “_doc”, “2”)
.setDoc(XContentFactory.jsonBuilder().startObject().field(“user”,“曾阿牛”).endObject())
.get();
Result result = updateResponse.getResult();
System.out.println(result.getLowercase());
}
Get
@Test
public void testGet() throws IOException {
GetResponse response = client.prepareGet("twitter", "_doc", "2").get();
String sourceAsString = response.getSourceAsString();
System.out.println(sourceAsString);
}
Delete
@Test
public void testDelete() throws IOException {
DeleteResponse deleteResponse = client.prepareDelete("twitter", "_doc", "2")
.get();
Result result = deleteResponse.getResult();
System.out.println(result.getLowercase());
}
Search
查询模板
SearchResponse response = client.prepareSearch(“index1”, “index2”)
.setTypes(“type1”, “type2”)
.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
.setQuery(QueryBuilders.termQuery(“multi”, “test”)) // Query
.setPostFilter(QueryBuilders.rangeQuery(“age”).from(12).to(18)) // Filter
.setFrom(0).setSize(60).setExplain(true)
.get();
以上条件都不是必须的，最简单的查询：返回所有记录
@Test
public void testSearchAll() {
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(“twitter”).get();
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
long totalHits = hits.getTotalHits();
assertEquals(5, totalHits);
}
分页查询
@Test
public void testSearchPaged() {
//默认就是分页的，当然可以设置查找第几页的结果,例如下面查第2页的数据，每页10条数据
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(“bank”)
.setFrom(10).setSize(10).get();
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
int length = hits.getHits().length;
assertEquals(10, length);
}
遍历结果模板
for (SearchHit hit : scrollResp.getHits().getHits()) {
//Handle the hit…
}
设置搜索上限
@Test
public void testSearchLimit() {
//这里只是一个大概的限制，不能作为准确的值去使用，请注意
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(“bank”).setTerminateAfter(200).get();
if (searchResponse.isTerminatedEarly()) {
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
long totalHits = hits.getTotalHits();
//所以下面断言只是想看一下实际查询的数量
assertEquals(20, totalHits);
}
}
SearchResponse sr = client.prepareSearch(INDEX)
.setTerminateAfter(1000)
.get();
if (sr.isTerminatedEarly()) {
// We finished early
}
聚合
SearchResponse sr = node.client().prepareSearch()
.setQuery( /* your query / )
.addAggregation( / add an aggregation */ )
.execute().actionGet();
结构型
按“州”分组，计算余额平均值，并按降序排序：
SearchResponse sr = client.prepareSearch().addAggregation(AggregationBuilders.terms(“group_by_state”)
.field(“state.keyword”).size(30).order(BucketOrder.aggregation(“avg_balance”, false)).subAggregation(AggregationBuilders.avg(“avg_balance”).field(“balance”)))
.execute().actionGet();
Aggregation agg = sr.getAggregations().asList().get(0);
System.out.println(agg);
Metric(量化)
以下都是量化聚合的一些子类类型
Min Max Sum Avg Stats
SearchResponse sr = client.prepareSearch().addAggregation( AggregationBuilders
.min(“min”)
.field(“balance”))
.execute().actionGet();
Min min = sr.getAggregations().get(“min”);
System.out.println(min.getValue());
sr = client.prepareSearch().addAggregation( AggregationBuilders
.stats("stats")
.field("balance"))
.execute().actionGet();
Stats stats = sr.getAggregations().get("stats");
System.out.println(stats.getMin());
System.out.println(stats.getMax());
System.out.println(stats.getAvg());
System.out.println(stats.getCount());
System.out.println(stats.getSum());
Bucket(非量化)
按性别分组统计人数，然后按降序排序
SearchResponse sr = client.prepareSearch().addAggregation(
AggregationBuilders.terms(“group_by_genders”).field(“gender.keyword”).order(BucketOrder.count(false)))
.execute().actionGet();
Aggregation aggregation = sr.getAggregations().get(“group_by_genders”);
System.out.println(aggregation);
DSL
导入查询构建静态类
import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.*;
——搜索所有
matchAllQuery();
SearchResponse sr = client.prepareSearch(“bank”).setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).get();
System.out.println(sr.getHits().totalHits);
——全文检索
match
SearchResponse sr = client.prepareSearch(“bank”).setQuery(QueryBuilders.matchQuery(“address”, “mill lane”)).get();
System.out.println(sr.getHits().totalHits);
multi match
multiMatchQuery( “kimchy elasticsearch”, “user”, “message”);
——Terms查询
精确查询，常用来查询结构化的数据，例如：数字，日期，枚举
例如：查询姓名是cjl的记录
termQuery(“name”, “cjl”);
——查询姓名是cjl或者 cuihua的文档
termsQuery(“name”, “cjl”, “cuihua”);
——查询年龄在10（包含）到20（不包含）的文档
rangeQuery(“age”).gte(“10”).lt(“20”);
分词器
分词器一般不直接使用，会集成在分析器里使用。ES是易用的，是因为有很多默认的配置，做全文检索时，背后的功臣是分析器。看个例子：
POST _analyze
{
“analyzer”: “whitespace”,
“text”: “The quick brown fox.”
}
——Es默认的分析器是standard，不过可惜的是不能对中文进行分词。它自带了一个中日韩语言分析器：cjk
POST _analyze
{
“analyzer”: “cjk”,
“text”: “woshi我是yige一个zhongguoren中国人就”
}
显然效果不理想。
中文分词器
国内常用中文分词器：Smartcn , IK analysis
中文分词一直是自然语言处理的一个痛处，早在2010年的时候，就曾经有项目涉及到相关的应用（Lunce构建全文搜索引擎），那时的痛，没想到8年后的今天依然存在，切分效果、扩展支持、业务应用等方面依然不甚理想。收费的版本不提了，原因自不必言表，开源版本中，发现之前曾经活跃的版本，大多已经没落（好几年没更新了），存活下来的寥寥无几。我是一个守旧的人，评估版本的选择有些保守，至少目前为止，只看1.0正式版本之后的版本，0.XX的不在考虑范围之内，用了一个周末的时间，对比了十多款的样子，个人感觉源于中科院ICTCLAS的smartcn和IKAnanlyzer效果还是不错的。
elasticsearch-analysis-ik
下载
或者直接在资料包中获取，考虑到网络的问题。
安装
unzip elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip -d /usr/local/elasticsearch-6.2.4/plugins/
注意：一定要有目录，不能直接解压到根目录
重启
修改权限(如果不能执行，有可能是权限问题，修改即可)：
小技巧：
默认插件安装时有版本检测，如果不符合会报异常，启动失败，可以修改插件的配置文件：plugin-descriptor.properties
将es 的版本修改为你实际安装的版本号
测试
分析器：Analyzer : ik_smart , ik_max_word
分词器：Tokenizer : ik_smart , ik_max_word
POST _analyze
{
“analyzer”: “ik_max_word”,
“text”: “woshi我是yige一个zhongguoren中国人就”
}
扩展词典
首先查看插件配置文件目录：
通过查看源码（Dictionary）：
直观的看到默认加载了哪些词典，以及加载的先后顺序。
以及如何扩展字典：
默认目录下有几个写好的“扩展字典文件”extra_*.dic
可以在词典里自由添加“字”，注意一行一个，还有就是打开文件时不要修改文件的默认编码“UTF-8”，换句话说不要使用会改变文件编码格式的编辑器打开文件！！例如windows自带的记事本。
扩展测试
我们添加了一个扩展词典，使用原来的停词字典，进行测试
config/IKAnalyzer.cfg.xml
重新启动后测试
我们添加了“蓝瘦香菇”，停掉了“之乎也”
作者：陈老师的学生
版权：@吉林网络科技有限公司
想用最新版，一定要先仔细看官网说明，版本之间的兼容性！！