Elasticsearch概述

什么是Elasticsearch

elastic:富有弹性的

search:搜索

在计算机开发界简称ES

这个软件不是SpringCloud的组件,甚至其他语言都可以使用它

是一个java开发的软件,所以启动需要java环境变量

功能是从大量数据中根据指定的关键字搜索出匹配的结果

这样的软件有一个名称全文搜索引擎

使用它的方式是访问它提供的控制器方法,它开发了多种控制器方法

访问不同方法实现对数据的增删改查

ES也是将数据保存在硬盘上的

常见面试题ES的实现结构

java有一套名为Lucene的API

是搜索引擎的核心支持,Elasticsearch在Lucene的基础上开发出了一个功能全面的开箱即用的全文搜索引擎

市面上ES的竞品有

Solr/MongoDB

为什么使用Elasticsearch

所有关系型数据库都有一个严重的性能缺陷

mysql\mariaDB\oracle\DB2等

就是前模糊的模糊查询不能使用索引

select * from spu where spu_name like '%鼠标%'

测试证明一张千万级别的数据库表进行模糊查询需要20秒以上

当今需求"三高"的需求下,不能接受这样的性能

我们使用ES来优化后同样的查询我们能将效率提高100倍

将大型的查询也能控制在毫秒级别

Elasticsearch查询原理

如果不使用ES让数据库查询,没有索引加持的模糊查询就是全表搜索性能差

但是Elasticsearch可以利用添加数据库完成对数据的分词倒排索引形成索引库

在查询时直接查询索引库,获得符合查询条件的数据信息

 

关于数据库的索引

所谓索引其实就是数据库中数据的目录

目的是能够提高查询的效率

数据库索引分类

• 聚集索引
• 非聚集索引

聚集索引就是数据库保存数据的物理顺序,一般都是id,所以按物理顺序查询也就是按id查询效率非常高

如果再定义其他索引,就是非聚集索引了

如果数据表中有一个姓名列,我们为姓名列创建索引

例如有"张三"这个姓名,添加索引后,查询的话效率会明显提升

但是如果不创建索引,去查询张三,就只能逐行检索姓名列是否为张三,查询效率低

常见面试题:索引的使用规则和注意事项

1. 索引会占用数据库空间
2. 对数据进行增删改操作,可能会引起索引的更新,效率会低
3. 操作数据库时先添加数据,再创建索引
4. 不要对数据样本少的列添加索引
5. 每次查询从数据库中查询结果越多,索引的效果越低
6. 使用where字句查询时,将具有索引的列放在第一个条件

经过我们对索引的简单了解,我们需要知道索引的基本概念和使用

所有关系型数据库都有一个缺陷,就是模糊查询时(查询条件前模糊),是不能利用索引进行查询的

一定会引起全表搜索,查询效率非常低

 

Elasticsearch的启动

官方下载链接

https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch

7.6.2版本

压缩包280M左右,复制到没有中文,没有空格的目录下解压

双击elasticsearch.bat运行

 

运行之后可能看到下面界面

 

这个界面不能关闭,一旦关闭ES就停止了

启动ES双击这个bat文件即可,当然也可以设置Idea的shell script

验证ES是否在运行

浏览器输入地址:localhost:9200看到如下内容即可

 

mac系统启动

tar -xvf elasticsearch-7.6.2-darwin-x86_64.tar.gz 
cd elasticsearch-7.6.2/bin 
./elasticsearch

linux:

tar -xvf elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz
cd elasticsearch-7.6.2/bin
./elasticsearch

 

ES基本使用

ES启动完成后

操作ES是对es发送请求

创建一个子项目search,在这个子项目中创建一个专门发送各种类型请求的文件来操作ES

创建search项目也要父子相认

然后子项目pom文件如下

   4.0.0
   
        xxx
        xxx
        0.0.1-SNAPSHOT
   
   xxx
   search
   0.0.1-SNAPSHOT
   search
   Demo project for Spring Boot

   
      
         org.springframework.boot
         spring-boot-starter
      
   

下面创建这个能够发送各种请求的文件

 

文件类型叫HTTP Request文件

行业中有人将它称之为http client(http客户端)

创建完毕之后,我们向ES发送一个最简单的请求

GET http://localhost:9200

获得的结果和之前浏览器响应结果一致,表示当前http client文件正常运行

### 注释和分隔符,每次编写请求前,都要先编写3个#
GET http://localhost:9200

### ES分词测试  analyze(分析)
POST http://localhost:9200/_analyze
Content-Type: application/json

{
  "text": "罗技激光无线游戏鼠标",
  "analyzer": "standard"
}

 

代码中编写的"analyzer": "standard"是默认分词器

如果不写出这行,也时默认这个分词器得

这个分词器只能对英文等西文字符(有空格的),进行分词

但是中文分词不能按空格分

下面我们要安装中文分词插件,实现中文分词效果

使用开源的分词词库IK实现中文分词

 

安装插件之后要重启ES才能生效

关闭ES窗口之后再启动ES即可

ES启动之后,将中文分词器插件设置完成,在运行分词

{
  "text": "罗技激光无线游戏鼠标",
  "analyzer": "ik_smart"
}

再次运行分词测试,应该看到正常的中文分词效果

ik分词插件的使用

我们安装的ik实际上不只一个分词器

实际上除了ik_smart之外还有ik_max_word

### ES分词测试  analyze(分析)
POST http://localhost:9200/_analyze
Content-Type: application/json

{
  "text": "北京顺利举办了冬季奥林匹克运动会",
  "analyzer": "ik_smart"
}

### ES分词测试  analyze(分析)
POST http://localhost:9200/_analyze
Content-Type: application/json

{
  "text": "北京顺利举办了冬季奥林匹克运动会",
  "analyzer": "ik_max_word"
}

上面的运行会有不同的分词效果

总体来说区别如下

ik_smart

• 优点:特征是粗略快速的将文字进行分词,占用空间小,查询速度快
• 缺点:分词的颗粒度大,可能跳过一些分词,导致查询结果不全面

ik_max_word

• 优点:特征是详细的文字片段进行分词,查询时查全率高,不容易遗漏数据
• 缺点:因为分词太过详细,导致有一些无用分词,占用空间较大,查询速度慢

使用ES操作数据

我们先了解一下ES保存数据的结构

 

• ES启动后,可以创建多个index(索引),index相当于数据库中表的概念

• 一个index可以创建保存多个document(文档),一个document相当于表中的一行数据

• 一个document中可以有多个属性和对应的值,相当于一行数据中字段和字段的值