黑马-ES-第一讲(2020版)

1-今日内容

  1. 初识 ElasticSearch

  2. 安装 ElasticSearch

  3. ElasticSearch 核心概念

  4. 操作 ElasticSearch

  5. ElasticSearch JavaAPI

2-初识ElasticSearch

2.1-基于数据库查询的问题

黑马-ES-第一讲(2020版)_第1张图片

2.2-倒排索引

倒排索引:将文档进行分词,形成词条和id的对应关系即为反向索引。

以唐诗为例,所处包含“前”的诗句

正向索引:由《静夜思》–>窗前明月光—>“前”字

反向索引:“前”字–>窗前明月光–>《静夜思》

反向索引的实现就是对诗句进行分词,分成单个的词,由词推据,即为反向索引

“床前明月光”–> 分词

将一段文本按照一定的规则,拆分为不同的词条(term)

黑马-ES-第一讲(2020版)_第2张图片

黑马-ES-第一讲(2020版)_第3张图片

2.3-ES存储和查询的原理

index(索引):相当于mysql的库

映射:相当于mysql 的表结构

document(文档):相当于mysql的表中的数据

数据库查询存在的问题:

  1. 性能低:使用模糊查询,左边有通配符,不会走索引,会全表扫描,性能低
  2. 功能弱:如果以”华为手机“作为条件,查询不出来数据

Es使用倒排索引,对title 进行分词

黑马-ES-第一讲(2020版)_第4张图片

  1. 使用“手机”作为关键字查询

    生成的倒排索引中,词条会排序,形成一颗树形结构,提升词条的查询速度

  2. 使用“华为手机”作为关键字查询

    华为:1,3

    手机:1,2,3
    黑马-ES-第一讲(2020版)_第5张图片

2.4-ES概念详解

•ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Lc8OIx5g-1665067422132)(img/1580887955947.png)]

•是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎

•基于RESTful web接口

•Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎

•官网:https://www.elastic.co/

应用场景

•搜索:海量数据的查询

•日志数据分析

•实时数据分析

3-安装ElasticSearch

3.1-ES安装

参见ElasticSearch-ES安装.md

查看elastic是否启动

ps -ef|grep elastic

3.2-ES辅助工具安装

参见ElasticSearch-ES安装.md

后台启动

nohup ../bin/kibana &

4-ElasticSearch核心概念

索引(index)

ElasticSearch存储数据的地方,可以理解成关系型数据库中的数据库概念。

映射(mapping)

mapping定义了每个字段的类型、字段所使用的分词器等。相当于关系型数据库中的表结构。

文档(document)

Elasticsearch中的最小数据单元,常以json格式显示。一个document相当于关系型数据库中的一行数据。

倒排索引

一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,对应一个包含它的文档id列表。

类型(type)

一种type就像一类表。如用户表、角色表等。在Elasticsearch7.X默认type为_doc

 \- ES 5.x中一个index可以有多种type。

  \- ES 6.x中一个index只能有一种type。

  \- ES 7.x以后,将逐步移除type这个概念,现在的操作已经不再使用,默认_doc

5-脚本操作ES

5.1-RESTful风格介绍

1.ST(Representational State Transfer),表述性状态转移,是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是RESTful。就是一种定义接口的规范。

2.基于HTTP。

3.使用XML格式定义或JSON格式定义。

4.每一个URI代表1种资源。

5.客户端使用GET、POST、PUT、DELETE 4个表示操作方式的动词对服务端资源进行操作:

GET:用来获取资源

POST:用来新建资源(也可以用于更新资源)

PUT:用来更新资源

DELETE:用来删除资源

黑马-ES-第一讲(2020版)_第6张图片

5.2-操作索引

PUT

http://ip:端口/索引名称

查询

GET http://ip:端口/索引名称  # 查询单个索引信息
GET http://ip:端口/索引名称1,索引名称2...  # 查询多个索引信息
GET http://ip:端口/_all  # 查询所有索引信息

•删除索引

DELETE http://ip:端口/索引名称

•关闭、打开索引

POST http://ip:端口/索引名称/_close  
POST http://ip:端口/索引名称/_open 

5.3-ES数据类型

  1. 简单数据类型
  • 字符串

聚合:相当于mysql 中的sum(求和)

text:会分词,不支持聚合

keyword:不会分词,将全部内容作为一个词条,支持聚合
  • 数值

  • 布尔:boolean

  • 二进制:binary

  • 范围类型

integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range 
  • 日期:date
  1. 复杂数据类型

•数组:[ ] Nested: nested (for arrays of JSON objects 数组类型的JSON对象)

•对象:{ } Object: object(for single JSON objects 单个JSON对象)

5.4-操作映射

 PUT person
 
 GET person
 #添加映射
 PUT /person/_mapping
 {
   "properties":{
     "name":{
       "type":"text"
     },
     "age":{
       "type":"integer"
     }
   }
 }


 

#创建索引并添加映射

 
 #创建索引并添加映射
 PUT /person1
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

GET person1/_mapping

添加字段

#添加字段
PUT /person1/_mapping
{
  "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      }
    }
}

5.5-操作文档

•添加文档,指定id

POST /person1/_doc/2
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京"
}

GET /person1/_doc/1


•添加文档,不指定id

#添加文档,不指定id
POST /person1/_doc/
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京"
}

#查询所有文档
GET /person1/_search
#删除指定id文档
DELETE /person1/_doc/1

6-分词器

6.1分词器-介绍

•IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包

•是一个基于Maven构建的项目

•具有60万字/秒的高速处理能力

•支持用户词典扩展定义

•下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/archive/v7.4.0.zip

安装包在资料文件夹中提供

6.2-ik分词器安装

参见 ik分词器安装.md

执行如下命令时如果出现 打包失败(501码)将maven镜像换成阿里云的

mvn package

/opt/apache-maven-3.1.1/conf/setting.xml

	<mirror>
        <id>alimavenid>
        <name>aliyun mavenname>
        <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/url>
        <mirrorOf>centralmirrorOf>
    mirror>

6.3-ik分词器使用

IK分词器有两种分词模式:ik_max_word和ik_smart模式。

1、ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分,比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为“乒乓球、乒乓、球、明年、总冠军、冠军。

#方式一ik_max_word
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "乒乓球明年总冠军"
}

ik_max_word分词器执行如下:

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "乒乓球",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "乒乓",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "球",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "明年",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "总冠军",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "冠军",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    }
  ]
}

2、ik_smart
会做最粗粒度的拆分,比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为乒乓球、明年、总冠军。

#方式二ik_smart
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "乒乓球明年总冠军"
}

ik_smart分词器执行如下:

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "乒乓球",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "明年",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "总冠军",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

由此可见 使用ik_smart可以将文本"text": "乒乓球明年总冠军"分成了【乒乓球】【明年】【总冠军】

这样看的话,这样的分词效果达到了我们的要求。

6.4使用IK分词器-查询文档

•词条查询:term

​ 词条查询不会分析查询条件,只有当词条和查询字符串完全匹配时才匹配搜索

•全文查询:match

​ 全文查询会分析查询条件,先将查询条件进行分词,然后查询,求并集

1.创建索引,添加映射,并指定分词器为ik分词器

PUT person2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "address": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

2.添加文档

POST /person2/_doc/1
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京海淀区"
}

POST /person2/_doc/2
{
  "name":"李四",
  "age":18,
  "address":"北京朝阳区"
}

POST /person2/_doc/3
{
  "name":"王五",
  "age":18,
  "address":"北京昌平区"
}

3.查询映射

GET person2

黑马-ES-第一讲(2020版)_第7张图片

4.查看分词效果

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "北京海淀"
}

5.词条查询:term

查询person2中匹配到"北京"两字的词条

GET /person2/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": {
        "value": "北京"
      }
    }
  }
}

6.全文查询:match

​ 全文查询会分析查询条件,先将查询条件进行分词,然后查询,求并集

GET /person2/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address":"北京昌平"
    }
  }
}

7-ElasticSearch JavaApi-

7.1SpringBoot整合ES

①搭建SpringBoot工程

②引入ElasticSearch相关坐标


        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId>
            <version>7.4.0version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-clientartifactId>
            <version>7.4.0version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearchgroupId>
            <artifactId>elasticsearchartifactId>
            <version>7.4.0version>
        dependency>

③测试

ElasticSearchConfig

@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix="elasticsearch")
public class ElasticSearchConfig {

    private String host;

    private int port;

    public String getHost() {
        return host;
    }

    public void setHost(String host) {
        this.host = host;
    }

    public int getPort() {
        return port;
    }

    public void setPort(int port) {
        this.port = port;
    }
    @Bean
    public RestHighLevelClient client(){
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                new HttpHost(host,port,"http")
        ));
    }
}

ElasticsearchDay01ApplicationTests

注意:使用@Autowired注入RestHighLevelClient 如果报红线,则是因为配置类所在的包和测试类所在的包,包名不一致造成的

@SpringBootTest
class ElasticsearchDay01ApplicationTests {

    @Autowired
    RestHighLevelClient client;

    /**
     * 测试
     */
    @Test
    void contextLoads() {

        System.out.println(client);
    }
}

7.2-创建索引

1.添加索引

/**
    * 添加索引
    * @throws IOException
    */
   @Test
   public void addIndex() throws IOException {
      //1.使用client获取操作索引对象
       IndicesClient indices = client.indices();
       //2.具体操作获取返回值
       //2.1 设置索引名称
       CreateIndexRequest createIndexRequest=new CreateIndexRequest("itheima");

       CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
       //3.根据返回值判断结果
       System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());
   }

2.添加索引,并添加映射

 /**
     * 添加索引,并添加映射
     */
    @Test
    public void addIndexAndMapping() throws IOException {
       //1.使用client获取操作索引对象
        IndicesClient indices = client.indices();
        //2.具体操作获取返回值
        //2.具体操作,获取返回值
        CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("itcast");
        //2.1 设置mappings
        String mapping = "{\n" +
                "      \"properties\" : {\n" +
                "        \"address\" : {\n" +
                "          \"type\" : \"text\",\n" +
                "          \"analyzer\" : \"ik_max_word\"\n" +
                "        },\n" +
                "        \"age\" : {\n" +
                "          \"type\" : \"long\"\n" +
                "        },\n" +
                "        \"name\" : {\n" +
                "          \"type\" : \"keyword\"\n" +
                "        }\n" +
                "      }\n" +
                "    }";
        createIndexRequest.mapping(mapping,XContentType.JSON);

        CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //3.根据返回值判断结果
        System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());
    }

7.3-查询、删除、判断索引

查询索引

   

    /**
     * 查询索引
     */
    @Test
    public void queryIndex() throws IOException {
        IndicesClient indices = client.indices();

        GetIndexRequest getRequest=new GetIndexRequest("itcast");
        GetIndexResponse response = indices.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        Map<String, MappingMetaData> mappings = response.getMappings();
        //iter 提示foreach
        for (String key : mappings.keySet()) {
            System.out.println(key+"==="+mappings.get(key).getSourceAsMap());
        }
    }

   
   

删除索引

 /**
     * 删除索引
     */
    @Test
    public void deleteIndex() throws IOException {
         IndicesClient indices = client.indices();
        DeleteIndexRequest deleteRequest=new DeleteIndexRequest("itheima");
        AcknowledgedResponse delete = indices.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(delete.isAcknowledged());

    }

索引是否存在

 /**
     * 索引是否存在
     */
    @Test
    public void existIndex() throws IOException {
        IndicesClient indices = client.indices();

        GetIndexRequest getIndexRequest=new GetIndexRequest("itheima");
        boolean exists = indices.exists(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);


        System.out.println(exists);

    }
    

7.4-添加文档

1.添加文档,使用map作为数据

 @Test
    public void addDoc1() throws IOException {
        Map<String, Object> map=new HashMap<>();
        map.put("name","张三");
        map.put("age","18");
        map.put("address","北京二环");
        IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id("1").source(map);
        IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getId());
    }

2.添加文档,使用对象作为数据

@Test
public void addDoc2() throws IOException {
    Person person=new Person();
    person.setId("2");
    person.setName("李四");
    person.setAge(20);
    person.setAddress("北京三环");
    String data = JSON.toJSONString(person);
    IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id(person.getId()).source(data,XContentType.JSON);
    IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.getId());
}

7.5-修改、查询、删除文档

1.修改文档:添加文档时,如果id存在则修改,id不存在则添加

    /**
     * 修改文档:添加文档时,如果id存在则修改,id不存在则添加
     */

    @Test
    public void UpdateDoc() throws IOException {
        Person person=new Person();
        person.setId("2");
        person.setName("李四");
        person.setAge(20);
        person.setAddress("北京三环车王");

        String data = JSON.toJSONString(person);

        IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id(person.getId()).source(data,XContentType.JSON);
        IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getId());
    }

2.根据id查询文档

    /**
     * 根据id查询文档
     */
    @Test
    public void getDoc() throws IOException {

        //设置查询的索引、文档
        GetRequest indexRequest=new GetRequest("itcast","2");

        GetResponse response = client.get(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getSourceAsString());
    }

3.根据id删除文档

/**
     * 根据id删除文档
     */
    @Test
    public void delDoc() throws IOException {

        //设置要删除的索引、文档
        DeleteRequest deleteRequest=new DeleteRequest("itcast","1");

        DeleteResponse response = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getId());
    }

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