ElasticSearch笔记
ElasticSearch
版本：ElasticSearch7.6.1
6.X 7.X区别很大！！相比于原生API，Restful高级！
要讲解什么
SQL：l ike %张三%，如果是大数据，就十分慢！索引！
ElasticSearch：搜索！（百度，github，淘宝电商！）
1、、一个人
2、货比三家
3、安装
4、生态圈
5、分词器 ik
6、RestFul操作 ES
7、CRUD
8、SpringBooy集成ElasticSearch（从院里分析！）
9、爬虫爬取数据
10、实战，模拟全文检索！
以后只要需要用到搜索，就可以使用ES(大数据量的情况下使用)!
生存法则：不断的学习（虚心学习！）、优胜劣汰！
只要学不死，就往死里学！
尚硅谷视频还行！雷丰阳 springboot!
回到主题
Lucene是一套信息检索工具包！jar包！不包含搜索引擎系统！在这里插入图片描述
包含：索引结构！读写索引的工具！排序，搜索规则。。。工具类！
Lucene和ElasticSearch关系：
ElasticSearch是基于Lucene做了一些封装和增强（上手十分简单！）
ElasticSearch概述
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。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。
据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。
历史
多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。
直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。
后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。
第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。
Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……
谁在使用：
1、维基百科，类似百度百科，全文检索，高亮，搜索推荐/2
2、The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+社交网络数据（对某某新闻的相关看法），数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好，坏，热门，垃圾，鄙视，崇拜）
3、Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案
4、GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码
5、电商网站，检索商品
6、日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析，ELK技术，elasticsearch+logstash+kibana
7、商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买
8、BI系统，商业智能，Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI，分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成，产出相关的数张报表，**区，最近3年，每年消费金额呈现100%的增长，而且用户群体85%是高级白领，开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘，Kibana进行数据可视化
9、国内：站内搜索（电商，招聘，门户，等等），IT系统搜索（OA，CRM，ERP，等等），数据分析（ES热门的一个使用场景）
ES和solr的差别
架构选择！
Elasticsearch简介
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用：
维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据 。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch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。
Solr简介
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化
Solr可以独立运行，运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中，Solr 索引的实现方法很简单，用 POST方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档，Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求，然后对 Solr 返回Xml、json等格式的查询结果进行解析，组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能，Solr提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
solr是基于lucene开发企业级搜索服务器，实际上就是封装了lucene。
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的文件，生成索引；也可以通过提出查找请求，并得到返回结果。
Lucene简介
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。
Lucene是一个全文检索引擎的架构。那什么是全文搜索引擎？
全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等，国内著名的有百度（Baidu）。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。
从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称“蜘蛛”（Spider）程序或“机器人”（Robot）程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如上面提到的7家引擎；另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。
ElasticSearch和solr比较
ElasticSearch安装
声明：JDK1.8，最低要求！ElasticSearch客户端，界面工具！
Java开发，ElasticSearch的版本和之后对应的Java核心jar包！版本对应！JDK环境是正常的！
下载
华为云的镜像去下载
速度很快，自己找对应版本就可以
ElasticSearch: https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/?C=N&O=D
logstash: https://mirrors.huaweicloud.com/logstash/?C=N&O=D
kibana: https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/?C=N&O=D
在windows和linux都可以学习！
ELK三剑客，解压即用！（Web项目！前端环境！）
windows下安装！
- 解压
2、熟悉目录
bin：启动文件
config：配置文件
log4j2.properties：日志配置文件
jvm.options：java虚拟机的配置
elasticsearch.yml：es的配置文件 端口9200 ！跨域问题
data：索引数据目录
lib：相关Jar包
logs：日志！
modules：功能模块
plugins：插件
阿里云配置差，需要更改虚拟机配置改为256M
3、启动
双击ElasticSearch下的bin目录中的elasticsearch.bat启动，控制台显示的日志（等待启动完
毕！）：
4、访问测试
安装可视化界面es head的插件
注意：需要NodeJS的环境！
Head是elasticsearch的集群管理工具，可以用于数据的浏览查询！被托管在github上面！
地址： https://github.com/mobz/elasticsearch-head/
gitee地址：https://gitee.com/zhaozhiyuesdu/elasticsearch-head
1、下载 elasticsearch-head-master.zip
2、解压之后安装依赖！
cnpm install
npm run start
端口9100
3、由于ES进程和客户端进程端口号不同，存在跨域问题，所以我们要在ES的配置文件中配置下跨域问
题：
配置跨域：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
连接成功：
初学就把es当做一个数据库！可以建立索引（库），文档（库中的数据）
head就当做一个数据展示工具！后面所有的查询用Kibana！
了解ELK
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic
Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等）。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。
收集数据->搜索，存储->Kibana
市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。
安装Kibana
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。
官网：https://www.elastic.co/cn/kibana
1、下载Kibana https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana （注意版本对应关系）
2、将压缩包解压即可（需要一些时间），是一个标准的工程！
3、然后进入到bin目录下，启动服务就可以了（需要等待启动完成），ELK基本上都是拆箱即用的
启动测试：
开发工具：
Postman、curl、head、谷歌浏览器插件
之后的所有操作都在这里进行编写！
现在是英文的，看着有些吃力，我们配置为中文的！
中文包在
kibana\x-pack\plugins\translations\translations\zh-CN.json
只需要在配置文件 kibana.yml 中加入
i18n.locale: "zh-CN"
重启Kibana
ES核心概念
1、索引
2、字段类型（mapping）
3、文档（documents）
4、分片（倒排索引）
概述
在前面的学习中，我们已经掌握了es是什么，同时也把es的服务已经安装启动，那么es是如何去存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢？我们先来聊聊ElasticSearch的相关概念吧！
集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么？
elasticsearch是面向文档，关系行数据库 和 elasticsearch 客观的对比！一切都是JSON！
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多 个文档(行)，每个文档中又包含多个字段(列)。
物理设计：
elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移
一个人就是一个集群！默认的集群名称就是elasticsearch！
逻辑设计：
一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。 当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一各顺序找到 它: 索引 ▷ 类型 ▷ 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意:ID不必是整数，实际上它是个字 符串。
文档
就是一条条数据！
之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个 重要属性 :
- 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含 key:value！
- 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的！{就是一个JSON对象！fastjson进行自动转换！}
- 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，
在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符 串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。
类型
类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。 类型中对于字段的定义称为映射，比如 name 映 射为字符串类型。 我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。 但是elasticsearch也可能猜不对， 所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别 整什么幺蛾子。
索引
就是数据库！
索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。 然后它们被存储到了各个分片上了。 我们来研究下分片是如何工作的。
物理设计 ：节点和分片 如何工作
一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片 ( primary shard ,又称主分片 ) 构成的，每一个主分片会有一个副本 ( replica shard ,又称复制分片 )
上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉 了，数据也不至于丢失。 实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使 得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。 不过，等等，倒排索引是什 么鬼?
倒排索引
elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索， 一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。 例如，现在有两个文档， 每个文档包含如下内容：
Study every day, good good up to forever # 文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up # 文档2包含的内容
为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens)，然后创建一个包
含所有不重 复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档 :
现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档
两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。
再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构 :
如果要搜索含有 python 标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要 查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据，提高效率！
elasticsearch的索引和Lucene的索引对比
在elasticsearch中， 索引（数据库！）这个词被频繁使用，这就是术语的使用。 在elasticsearch中，索引被分为多个分片，每份 分片是一个Lucene的索引。**所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。**别问为什么，谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢! 如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索引。
接下来的一切操作都在kibana中Dev Tools下的Console里完成。基础操作！
IK分词器插件
什么是IK分词器？
分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如 “我爱狂神” 会被分为"我",“爱”,“狂”,“神”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。
如果要使用中文，建议使用IK分词器！
IK提供了两个分词算法：ik_smart 和 ik_max_word，其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分！一会我们测试！
安装步骤
1、下载ik分词器的包，Github地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/ （版本要对应https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.6.1）
2、下载后解压，并将目录拷贝到ElasticSearch根目录下的 plugins 目录中。
3、重新启动 ElasticSearch 服务，在启动过程中，你可以看到正在加载"analysis-ik"插件的提示信息，服务启动后，在命令行运行 elasticsearch-plugin list 命令，确认 ik 插件安装成功。（ plugins 文件中不要放压缩包，否则会运行闪退！！）
4、查看加载进来的插件
5、在 kibana 中测试 ik 分词器，并就相关分词结果和 icu 分词器进行对比。
IK提供了两个分词算法：ik_smart 和 ik_max_word，其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分！
ik_max_word : 细粒度分词，会穷尽一个语句中所有分词可能，测试！
ik分词器增加自己的配置
如果我们想让系统识别“狂神说”是一个词，需要编辑自定义词库。
步骤：
（1）进入elasticsearch/plugins/ik/config目录
（2）新建一个my.dic文件，编辑内容：
狂神说
（3）修改IKAnalyzer.cfg.xml（在ik/config目录下）
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置comment>
<entry key="ext_dict">zzy.dicentry>
<entry key="ext_stopwords">entry>
properties>
修改完配置重新启动elasticsearch，再次测试！
发现监视了我们自己写的规则文件
再次测试，发现狂神说变成了一个词：
Rest风格说明
一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。
基本Rest命令说明：
关于索引的基本操作
基础测试
首先我们浏览器 http://localhost:5601/ 进入 kibana里的Console
1、创建一个索引：
PUT /索引名/~类型名~/文档ID
{q请求体}
// 命令解释
// PUT 创建命令 test1 索引 type1 类型 1 id
PUT /test1/type1/1
{
"name":"狂神说", // 属性
"age":16 // 属性
}
完成了自动增加索引！数据也成功添加了！这就是初期可以将其当做数据库学习的原因！
返回结果 （是以REST ful 风格返回的 ）：
// 警告信息：不支持在文档索引请求中指定类型
// 而是使用无类型的端点(/{index}/_doc/{id}， /{index}/_doc，或
/{
index}/_create/{
id})。
{
"_index" : "test1", // 索引
"_type" : "type1", // 类型
"_id" : "1", // id
"_version" : 1, // 版本
"result" : "created", // 操作类型
"_shards" : {
// 分片信息
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
3、那么 name 这个字段用不用指定类型呢。毕竟我们关系型数据库 是需要指定类型的啊 !
- 字符串类型
text 、 keyword - 数值类型
long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float - 日期类型
date - te布尔值类型
boolean - 二进制类型
binary
等等…
4、指定字段类型
创建规则
PUT /test2
{
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type":"text"
},
"age":{
"type":"long"
},
"birthday":{
"type":"date"
}
}
}
}
返回：
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "test2"
}
5、查看一下索引字段
GET test2
输出：
{
"test2" : {
"aliases" : {
},
"mappings" : {
"properties" : {
"age" : {
"type" : "long"
},
"birthday" : {
"type" : "date"
},
"name" : {
"type" : "text"
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"creation_date" : "1608910811217",
"number_of_shards" : "1",
"number_of_replicas" : "1",
"uuid" : "ToqPQYxkQ1uM_5mqaeml4w",
"version" : {
"created" : "7060199"
},
"provided_name" : "test2"
}
}
}
}
6、我们看上列中 字段类型是我自己定义的 那么 我们不定义类型 会是什么情况呢？
PUT /test3/_doc/1
{
"name":"狂神说",
"age":13,
"birth":"1997-01-05"
}
{
"_index" : "test3",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
# 输出
```json
{
"_index" : "test3",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
GET test3
输出：
{
"test3" : {
"aliases" : {
},
"mappings" : {
"properties" : {
"age" : {
"type" : "long"
},
"birth" : {
"type" : "date"
},
"name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"creation_date" : "1608911113127",
"number_of_shards" : "1",
"number_of_replicas" : "1",
"uuid" : "teHb4UdTS_aNmT6den0DmQ",
"version" : {
"created" : "7060199"
},
"provided_name" : "test3"
}
}
}
}
我们看上列没有给字段指定类型那么es就会默认给我配置字段类型！
虚心学习，拿剩下的时间补偿自己！
对比关系型数据库 ：
PUT test1/type1/1 ： 索引test1相当于关系型数据库的库，类型type1就相当于表 ，1 代表数据中的主键 id
这里需要补充的是 ，在elastisearch5版本前，一个索引下可以创建多个类型，但是在elastisearch5后，一个索引只能对应一个类型，而id相当于关系型数据库的主键id若果不指定就会默认生成一个20位的uuid，属性相当关系型数据库的column(列)。
而结果中的 result 则是操作类型，现在是 created ，表示第一次创建。如果再次点击执行该命令那么result 则会是 updated ，我们细心则会发现 _version 开始是1，现在你每点击一次就会增加一次。表示第几次更改。
7、我们在来学一条命令 (elasticsearch 中的索引的情况) ：
通过GET _cat/ 可以获取es的当前很多信息！
GET _cat/indices?v
返回结果：查看我们所有索引的状态健康情况 分片，数据储存大小等等。
GET _cat/health
增删改查命令
修改提交还是使用PUT即可！然后覆盖！
曾经的办法：
现在的方法：
POST
那么怎么删除一条索引呢(库)呢?
DELETE /test1
返回：
{
"acknowledged" : true # 表示删除成功！
}
使用RESTFUL风格是ES推荐的方式！
关于文档的基本操作（重点！！）
基本操作
1、添加数据
PUT /zzy/user/1
{
"name":"狂神说",
"age":23,
"desc":"一顿操作猛如虎",
"tags":["技术宅","暖那","指南"]
}
第二条数据：
PUT /zzy/user/2
{
"name":"张珊",
"age":3,
"desc":"格雷福斯",
"tags":["路由","交友","指南"]
}
第三条数据：
PUT /zzy/user/3
{
"name":"李四",
"age":30,
"desc":"mmp，不知道怎么形容",
"tags":["靓女","旅游","唱歌"]
}
2、获取数据 get
3、更新数据 PUT
version表示更新此时
4、Post _update 推荐使用这种更新方式！！
这种方式不会把未传入的值置为空！！！PUT更新会！！
POST zzy/user/1/_update
{
"doc":{
"name":"狂神说Java"
}
}
简单的搜索：
简单的查询
GET zzy/user/1
条件查询 _search?q=
简单的条件查询，根据默认的映射规则，产生基本的查询！
GET zzy/user/_search?q=name:狂神说Java
复杂操作搜索 select（排序，分页，高亮，模糊查询，精确查询！）
hint：索引和文档的信息；
查询的结果总数；
然后就是查询出来的具体文档；
分数：可以通过分数来判断谁更加符合结果。
输出结果不想要那么多！
结果过滤：
之后使用java操作es，所有的对象就是这里的key！
排序
降序：DESC
升序：ASC
分页查询
数据下标是从0开始的 ！
/search/{current}/{pagesize}
注意:在排序的过程中，只能使用可排序的属性进行排序。那么可以排序的属性有哪些呢?
- 数字
- 日期
- ID
其他都不行！
布尔值查询
多条件查询
must（and），所有的条件都要符合！
should（or），满足一个条件！
mus_not（not）
过滤器
- gt：大于
- lt：小于
- gte：大于等于
- lte：小于等于
可以多个条件进行过滤：
匹配多个条件
多个条件使用空格隔开
只要满足其中一个就可以查出
精确查询！
term查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确的查找的！
关于分词：
- term， 直接查询精确的
- match，会使用分词器解析！（先分析文档，然后再通过分析的文档进行查询！）
两个类型 text keyword
text 会被分词器解析
keyword不会被分词器解析
PUT testdb
{
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "text"
},
"desc":{
"type": "keyword"
}
}
}
}
PUT testdb/_doc/1
{
"name":"狂神说Java name",
"desc":"狂神说Java desc"
}
PUT testdb/_doc/2
{
"name":"狂神说Java name",
"desc":"狂神说Java desc2"
}
没有被分析：
可以看到被拆分了：
keyword字段类型不会被分词器解析：
多个值匹配精确查询
精确查询多个值！
term查询是直接通过倒排索引指定的 词条，也就是精确查找。
term和match的区别:
match是经过分析(analyer)的，也就是说，文档是先被分析器处理了，根据不同的分析器，分析出的结果也会不同，在会根据分词 结果进行匹配。
term是不经过分词的，直接去倒排索引查找精确的值。
注意 ⚠ ：我们现在 用的es7版本 所以我们用 mappings properties 去给多个字段(fields)指定类型的时候,不能给我们的 索引制定类型
高亮查询
GET zzy/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "狂神"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name":{
}
}
}
}
自定义搜索高亮条件：
GET zzy/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "狂神"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": ""
,
"post_tags": "",
"fields": {
"name":{
}
}
}
}
这些MySQL也能做，只是效率比较低：
- 匹配
- 按照条件匹配
- 精确匹配
- 区间范围匹配
- 匹配字段过滤
- 多条件查询
- 高亮查询
集成SpringBoot
找文档
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.6/index.html
1、找到原生的依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId>
<version>7.6.2version>
dependency>
2、找对象
3、分析这个类的方法即可！
配置基本的项目
问题：一定要保证导入的依赖和默认的版本一致！
自定义版本：
package com.zzy.config;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* @author ZhaoZhiyue
* @DATE 2020/12/26 - 16:02
*/
/*两步骤：
1 找对象
2 放到spring中待用
3 如果是springboot，就分析源码
xxxAutoConfiguration xxxProperties*/
@Configuration//xml文件 -bean
public class ElasticSearchClientConfig {
//spring 源码中提供的对象
虽然这里导入了三个类，静态内部类，核心类就一个！
RestCilentConfigurations
具体的API测试
1、创建索引
2、判断索引是否存在
3、删除索引
4、创建文档
5、crud文档
json依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibabagroupId>
<artifactId>fastjsonartifactId>
<version>1.2.62version>
dependency>
常量（企业开发规范）：
package com.zzy.utils;
/**
* @author ZhaoZhiyue
* @DATE 2020/12/27 - 0:04
*/
public class ESconst {
public static final String ES_INDEX ="zzy_index";
}
实体类：
package com.zzy.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* @author ZhaoZhiyue
* @DATE 2020/12/26 - 23:02
*/
@Component
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
private String name;
private int age;
}
package com.zzy;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.zzy.pojo.User;
import com.zzy.utils.ESconst;
import org.apache.lucene.document.StoredField;
import org.apache.lucene.util.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexAction;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.MatchAllQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.FetchSourceContext;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import javax.naming.directory.SearchResult;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/*
* es7.6.x 高级客户端测试API
* */
@SpringBootTest
class ZzyEsApiApplicationTests {
//面向对象来操作
@Autowired
@Qualifier("restHighLevelClient")
private RestHighLevelClient client;
//测试索引的创建 Request PUT zzy_index
@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
//1、创建索引请求
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("zzy_index");
//2、客户端执行请求 indicesClient，请求后获得响应
CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(createIndexResponse);
}
//测试获取索引,只能判断其是否存在
@Test
void testExistIndex() throws IOException {
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("zzy_index");
boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}
//测试删除索引
@Test
void testDeleteIndex() throws IOException {
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("zzy_index");
//删除
AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(delete.isAcknowledged());
}
//测试添加文档
@Test
void testAddDocument() throws IOException {
//创建对象
User user = new User("狂神说", 3);
//创建请求
IndexRequest request = new IndexRequest("zzy_index");
//创建规则 put /zzy_index/_doc/1
request.id("1");
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
request.timeout("1s"); //同上
//将请求放入到请求 json
IndexRequest source = request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
//客户端发送请求,获取相应的结果
IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(indexResponse.toString());
System.out.println(indexResponse.status());//对应命令返回的状态 CREATE/UPDATE
}
//获取文档，判断是否存在 get/index/doc/1
@Test
void testIsExists() throws IOException {
GetRequest getRequest = new GetRequest("zzy_index", "1");
//不获取返回的 _source上下文，提高效率
getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext((false)));
getRequest.storedFields("_none_");
boolean exists = client.exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}
//获得文档信息
@Test
void testGetDocument() throws IOException {
GetRequest getRequest = new GetRequest("zzy_index", "1");
GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(getResponse.getSourceAsString());//打印文档的内容
System.out.println(getResponse);//这里返回全部的内容，和命令式一样
}
//更新文档信息
@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("zzy_index", "1");
updateRequest.timeout("1s");
User user = new User("狂神说Java", 18);
updateRequest.doc(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(updateResponse.status());//这里返回全部的内容，和命令式一样
System.out.println(updateResponse);//这里返回全部的内容，和命令式一样
}
//删除文档记录
@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("zzy_index", "1");
deleteRequest.timeout("1s");
DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(deleteResponse.status());
System.out.println(deleteResponse);
}
//特殊的，真是的项目一般都会批量插入数据！
@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
bulkRequest.timeout("10s");
ArrayList<User> userList = new ArrayList<>();
userList.add(new User("zzy1", 3));
userList.add(new User("zzy2", 3));
userList.add(new User("zzy3", 3));
userList.add(new User("zhao1", 3));
userList.add(new User("zhao2", 3));
userList.add(new User("zhao3", 3));
//批处理请求
for (int i = 0; i < userList.size(); i++) {
//批量更新和批量删除，就在这里修改对应的请求就可以了
bulkRequest.add(new IndexRequest("zzy_index")
.id("" + (i + 1))//不指定ID，会生成随机ID
.source(JSON.toJSONString(userList.get(i)), XContentType.JSON));
}
BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(bulkResponse.hasFailures());//是否失败 返回false 表示成功
}
//查询
//SearchRequest 搜索请求
//SearchSourceBuilder 条件构造
//HighlightBuilder 构建高亮
//TermQueryBuilder 精确查询
//MatchAllQueryBuilder 匹配所有
// xxxbulider 对应刚才看到的所有命令！
@Test
void testSearch() throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(ESconst.ES_INDEX);
//构建搜索条件
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//查询条件 可以使用QueryBuilders工具来实现
//QueryBuilders.termQuery() 精确匹配
//QueryBuilders.matchAllQuery() 匹配所有
TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "zhao1");
//MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
sourceBuilder.from();//分页
sourceBuilder.size();
sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(JSON.toJSONString(searchResponse.getHits()));
System.out.println("====================");
for (SearchHit documentFields : searchResponse.getHits().getHits()) {
System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
}
}
@Test
void contextLoads() {
}
}
视频原地址： 良心up主，强烈推荐！！
【狂神说Java】ElasticSearch7.6.x最新完整教程通俗易懂