分布式搜索引擎Elasticsearch（概念、索引库、文档、RestAPI）
目录
了解Elasticsearch
ELK(elastic stack)技术栈
elasticsearch和lucene
倒排索引
正向和倒排
ES的一些概念【文档、字段、索引、映射】
mysql与elasticsearch
分词器
索引库操作【相当于数据库表】
mapping映射属性【相当于表的结构】
索引库的CRUD【Kibana编写DSL方式】
快速查询CRUD
创建索引库和映射
查询索引库
修改索引库
删除索引库
文档操作【Kibana编写DSL方式】
快速查询CRUD
新增文档
查询文档
删除文档
修改文档
全量修改
增量修改
RestAPI
mapping映射分析
特殊字段【location、all、copy_to 】
JavaRestClient操作流程【针对索引库、文档】
了解Elasticsearch
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
ELK(elastic stack)技术栈
elasticsearch结合kibana（数据可视化）、Logstash和Beats（数据抓取），也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。
而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。
elasticsearch和lucene
elasticsearch底层是基于lucene来实现的，lucene是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API
倒排索引
倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的
正向索引是逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。
倒排索引中有两个非常重要的概念：
-
文档（
Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息 -
词条（
Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条
创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：
- 将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
- 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
- 因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引
如图：
倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：
正向和倒排
那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？
-
正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
-
而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。
是不是恰好反过来了？
那么两者方式的优缺点是什么呢？
正向索引：
- 优点：
- 可以给多个字段创建索引
- 根据索引字段搜索、排序速度非常快
- 缺点：
- 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。
倒排索引：
- 优点：
- 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
- 缺点：
- 只能给词条创建索引，而不是字段
- 无法根据字段做排序
ES的一些概念【文档、字段、索引、映射】
1.【文档】：elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。
2.【字段】：Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。
3.【索引】：就是相同类型的文档的集合。例如：所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引。因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。
4.【映射】：数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。
mysql与elasticsearch
我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：
| MySQL | Elasticsearch | 说明 |
|---|---|---|
| Table | Index | 索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
| Row | Document | 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
| Column | Field | 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） |
| Schema | Mapping | Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） |
| SQL | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD |
是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？
并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：
-
Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
-
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中，往往是两者结合使用：
-
对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
-
对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
-
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性
分词器
分词器的作用是什么？
-
创建倒排索引时对文档分词
-
用户搜索时，对输入的内容分词
IK分词器有几种模式？
-
ik_smart：智能切分，粗粒度
-
ik_max_word：最细切分，细粒度
IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？
-
利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
-
在词典中添加拓展词条或者停用词条
索引库操作【相当于数据库表】
mapping映射属性【相当于表的结构】
mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：
- type：字段数据类型，常见的简单类型有：
- 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
- 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 对象：object
- index：是否创建索引，默认为true
- analyzer：使用哪种分词器
- properties：该字段的子字段
例如下面的json文档：
{
"age": 21,
"weight": 52.1,
"isMarried": false,
"info": "黑马程序员Java讲师",
"email": "[email protected]",
"score": [99.1, 99.5, 98.9],
"name": {
"firstName": "云",
"lastName": "赵"
}
}
对应的每个字段映射（mapping）：
- age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
- email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
- score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name：类型为object，需要定义多个子属性
- name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
索引库的CRUD【Kibana编写DSL方式】
快速查询CRUD
- 创建索引库：PUT /索引库名
- 查询索引库：GET /索引库名
- 删除索引库：DELETE /索引库名
- 添加字段：PUT /索引库名/_mapping
创建索引库和映射
基本语法：
- 请求方式：PUT
- 请求路径：/索引库名，可以自定义
- 请求参数：mapping映射
格式：
PUT /索引库名称
{
"mappings": {
"properties": {
"字段名":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"字段名2":{
"type": "keyword",
"index": "false"
},
"字段名3":{
"properties": {
"子字段": {
"type": "keyword"
}
}
},
// ...略
}
}
}
示例：
PUT /heima
{
"mappings": {
"properties": {
"info":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"email":{
"type": "keyword",
"index": "falsae"
},
"name":{
"properties": {
"firstName": {
"type": "keyword"
}
}
},
// ... 略
}
}
}
查询索引库
基本语法：
- 请求方式：GET
- 请求路径：/索引库名
- 请求参数：无
格式：
GET /索引库名
修改索引库
倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。
虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。
语法说明：
PUT /索引库名/_mapping
{
"properties": {
"新字段名":{
"type": "integer"
}
}
}
删除索引库
语法：
- 请求方式：DELETE
- 请求路径：/索引库名
- 请求参数：无
格式：
DELETE /索引库名
文档操作【Kibana编写DSL方式】
快速查询CRUD
- 创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
- 查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
- 删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
- 修改文档：
- 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
- 增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}
新增文档
语法：
POST /索引库名/_doc/文档id
{
"字段1": "值1",
"字段2": "值2",
"字段3": {
"子属性1": "值3",
"子属性2": "值4"
},
// ...
}
示例：
POST /heima/_doc/1
{
"info": "黑马程序员Java讲师",
"email": "[email protected]",
"name": {
"firstName": "云",
"lastName": "赵"
}
}
查询文档
根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。
语法：
GET /{索引库名称}/_doc/{id}
通过kibana查看数据：
GET /heima/_doc/1
删除文档
删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：
语法：
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
示例：
# 根据id删除数据 DELETE /heima/_doc/1
修改文档
修改有两种方式：
- 全量修改：直接覆盖原来的文档
- 增量修改：修改文档中的部分字段
全量修改
全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：
- 根据指定的id删除文档
- 新增一个相同id的文档
注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。
语法：
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
"字段1": "值1",
"字段2": "值2",
// ... 略
}
示例：
PUT /heima/_doc/1
{
"info": "黑马程序员高级Java讲师",
"email": "[email protected]",
"name": {
"firstName": "云",
"lastName": "赵"
}
}
增量修改
增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。
语法：
POST /{索引库名}/_update/文档id
{
"doc": {
"字段名": "新的值",
}
}
示例：
POST /heima/_update/1
{
"doc": {
"email": "[email protected]"
}
}
RestAPI
ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。
我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API。
mapping映射分析
创建索引库，最关键的是mapping映射，而mapping映射要考虑的信息包括：
- 字段名
- 字段数据类型
- 是否参与搜索
- 是否需要分词
- 如果分词，分词器是什么？
其中：
- 字段名、字段数据类型，可以参考数据表结构的名称和类型
- 是否参与搜索要分析业务来判断，例如图片地址，就无需参与搜索
- 是否分词呢要看内容，内容如果是一个整体就无需分词，反之则要分词
- 分词器，我们可以统一使用ik_max_word
特殊字段【location、all、copy_to 】
-
location：地理坐标，里面包含精度、纬度
-
all：一个组合字段，其目的是将多字段的值 利用copy_to合并，提供给用户搜索
-
copy_to：
JavaRestClient操作流程【针对索引库、文档】
JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。
索引库操作的基本步骤：
-
初始化RestHighLevelClient
-
创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
-
准备DSL（ Create时需要，其它是无参）
-
发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete
文档操作的基本步骤：
-
初始化RestHighLevelClient
-
创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
-
准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
-
发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
-
解析结果（Get时需要）