elasticsearch
elasticsearch安装
有些软件对于安装路径有一定的要求，例如：路径中不能有空格，不能有中文，不能有特殊符号，等等。
为了避免不必要的麻烦，也懒得一一辨别踩坑，我们人为作出「统一的约定」：
- 解压版的软件，一律安装在：D:\ProgramFiles 。这是一个没中文、没空格的路径！
Elasticsearch 只有解压版本，没有安装版
Elastic 官网：https://www.elastic.co/cn/
Elastic 有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash 等，前面说的三个就是大家常说的 ELK 技术栈。
Elasticsearch 具备以下特点：
- 分布式，无需人工搭建集群（solr 就需要人为配置，使用 Zookeeper 作为注册中心）；
- Restful 风格，一切 API 都遵循 Restful 原则，容易上手；
- 近实时搜索，数据更新在 Elasticsearch 中几乎是完全同步的。
kibana 从 7.11 开始升级了 node.js 的版本，因此，从这个版本开始不再支持 win7，也就是说，win7 能使用的 kibana 的最后的版本是 7.10.2 。
1. 安装 Elasticsearch
1.1 下载解压
1.2 配置
本步骤是可选操作:如果机子内存足够大也可以不改配置
我们进入 elasticsearch-7.11.1/config 目录：
需要修改的配置文件有两个：
- elasticsearch.yml
- jvm.options
1.2.1 jvm.options
Elasticsearch 基于 Lucene 的，而 Lucene 底层是 java 实现，若本机内存不够需要配置 jvm 参数。
在jvm.options.d文件下创建配置文件（文件后缀是options即可）例如heap.options
-
内存占用太多了，我们调小一些：
-Xms512m -Xmx512m
1.2.2 elasticsearch.yml
elasticsearch.yml 配置文件暂时不用改动。
1.3 运行
进入 elasticsearch-7.11.1\bin 目录
双击 elasticsearch.bat，启动成功时，会显示 started 字样，并且可我们在浏览器中访问：http://127.0.0.1:9200，可见类似如下内容：
{
"name" : "DESKTOP-T540P",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "XvelzExUQgud2iqO9QLA4w",
"version" : {
"number" : "7.11.1",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "zip",
"build_hash" : "747e1cc71def077253878a59143c1f785afa92b9",
"build_date" : "2021-01-13T00:42:12.435326Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.7.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
2. elasicsearch 概念
2.1数据分类和查询方式
我们生活中的数据总体分为两种：
| # | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 结构化数据 | 指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 |
| 2 | 非结构化数据 | 指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件 |
- 结构化数据的查询方式
最常见的结构化数据也就是数据库中的数据。
结构化数据很容易查询，因为结构化的数据存储是有规律的。以数据库数据为例，它们有行，有列，有格式/类型，连数据的长度都是固定的。
非结构化数据的查询方式
-
顺序扫描法（Serial Scanning）
想象一下你在 Word 文档中使用
Ctrl + f进行搜索。所谓顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。
这个过程是相当慢的。
-
全文检索（Full-text Search）
将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。
从非结构化数据中提取出来的信息，通常也就是你所关注的核心信息，或者是搜索关键字。
例如：字典。字典有两套索引：拼音表和部首检字表。拼音表就是提取的各个文字的读音信息而组成的索引；部首检字表就是提取的各个文字的偏旁部首信息而组成的索引。
Note：一份非结构化数据，可以不止有一份索引。这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索（全文检索通常使用倒排索引来实现）（Full-text Search）。
正排索引和倒排索引区别
正排索引：由key查询实体的过程，使用正排索引
倒排索引：与正排索引相反，由item查询key的过程，使用倒排索引
举个例子
举个例子，假设有3个网页： url1 -> “我爱北京” url2 -> “我爱到家” url3 -> “到家美好” 这是一个正排索引： Map结构如下 分词之后： url1 -> {我，爱，北京} url2 -> {我，爱，到家} url3 -> {到家，美好} 这是一个分词后的正排索引： 分词后倒排索引： Map结构如下 我 -> {url1, url2} 爱 -> {url1, url2} 北京 -> {url1} 到家 -> {url2, url3} 美好 -> {url3} 由检索词item快速找到包含这个查询词的网页Map就是倒排索引虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。
2.2 全文检索
可以使用 Lucene 实现全文检索。Lucene 是 apache 下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。
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。
Lucene 只是一个库（类似于汽车发动机），而非独立的产品。通过 Lucene 实现搜索功能，但你仍需作大量的其他的工作。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 的搜索引擎产品。
对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索，比如百度、Google 等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等
3. elasticsearch简介
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器，它采用 Java 语言编写，使用 Lucene 构建索引、提供搜索功能，并以 Apache 许可条款发布。
Elasticsearch 对外提供了 RESTful API ，以使你能通过多种形式操作它。
Elasticsearch 的优点
- 分布式
- 全文检索
- 近实时搜索和分析
- 高可用
- RESTful API
3.1 核心概念
你完全可以将 Elasticsearch 当作一个数据库（NoSQL）来看待，以便于你的理解，也更方便与你通过现象看到它的本质。实际上在很多使用场景中，Elasticsearch 确实就是在扮演 NoSQL 数据库的角色。
类似于数据库的层次结构，Elastic Search 也是如此：
mysql es
└── database └── index
└── table └── type
└── row └── document
另外，在 SQL 数据库中被我们称作『列』的东西，实际上也被称作『字段』，只不过我们更习惯于使用前者。而 Elastic Search（和 Lucene）则是使用后一种称呼。
3.2 概念的弱化
虽然和 RDMS(关系型数据库) 中的概念有一一对应的关系，但是 Elasticsearch 正在一步步弱化 type 的概念，并计划在未来移除 type 这个概念。
这种情况下就类似于，数据库中人为约定：一个 database 里默认有且仅有一个 table 。此时，这个 table 叫什么，实际上就无关紧要了。即便是有这样的奇怪的约定，但是实际上仍不影响我们使用 MySQL，因为你仍然可以建多个 database 。
- 在
6.0的时候，已经默认只能支持一个索引中有且仅有一个 type 了； - 到了
7.0的时候，如果你在命令中指定 type 时，Elasticsearch 会提示你 type 被废弃（deprecated），建议使用 _doc 关键字替代。 - 更有甚至，很多原来需要填写 type-name 的地方，不仅仅是可以使用 _doc 替代，甚至连 _doc 都不用出现都是 ok 的。
3.3 es的restful风格api
Elastic Search 的一个特点就是对外提供 Restful API 来对其进行操作，因此，它直接利用 HTTP 的四种不同请求方式来表示当前操作是增删改查中的哪一种。
| HTTP 请求方式 | 操作 |
|---|---|
| POST | 新增操作，类似于 INSERT |
| DELETE | 删除操作，类似于 DELETE |
| PUT | 修改操作，类似于 UPDATE |
| GET | 查询操作，类似于 SELECT |
3.4 ES 中的数据类型
和数据库中的字段（列）有数据类型的概念一样，ElasticSearch 中 document 的每个『字段』也有数据类型的概念。ElasticSearch 支持的数据类型有：
-
字符串型：text，keyword
text 会被分词器分词；keyword 不会被分词器分词
-
数字：long, integer, short, double, float
-
日期：date
-
逻辑：boolean
再复杂一些的数据类型有：
- 对象类型：object
- 数组类型：array
- 地理位置：geo_point，geo_shape
3.5 其它
和数据库一样，Elastic Search 也有 集群、节点、分片、备份的概念。
另外，Elasticsearch 流行的原因之一就是其内置了集群功能，即它本身『天生』就是分布式的。即便你在单机上只有一个节点，Elasticsearch 也将它当做一个集群来看待。默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。
4. 对ElasticSearch 操作
4.1 操作索引
4.1.1 创建索引
对比关系型数据库，创建索引就等于创建数据库。
在postman 中，向ES服务器发送PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping
4.1.2 查询索引
在postman 中，向ES服务器发送GET请求：http://127.0.0.1:9200/shopping
查看ES 中所有索引 ，向ES服务器发送GET请求：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
4.1.3 删除索引
向ES服务器发送DELETE 请求：
http://127.0.0.1:9200/shopping
4.2 操作文档
4.2.1 创建文档映射（类似建字段，类型）
post http://127.0.0.1:9200/shopping/_mapping
请求体
{
"properties":{
"title":{
"type":"keyword",
"index":true
},
"category":{
"type":"text",
"index":true
},
"image":{
"type":"keyword",
"index":false
},
"price":{
"type":"keyword",
"index":false
}
}
}
4.2.2 创建文档
在postman 中，向ES服务器发送POST 请求：
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc
请求体
{
"title":"小米手机",
"category":"小米",
"image":"http://127.0.0.1/9000/phone/1111.jpg",
"price":3333.00
}
此时的请求会给这个文档自动生成一个id
指定id生成文档
向ES服务器发送PUT 请求：
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1001
请求体
{
"title":"小米手机",
"category":"小米",
"image":"http://127.0.0.1/9000/phone/1111.jpg",
"price":3333.00
}
4.2.3 查看文档
向ES服务器发送GET 请求：
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1001
向ES服务器发送GET 请求：
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1001/_source
查询索引下所有文档数据，向ES服务器发送GET 请求：
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/_search
4.2.4 条件查询文档
post http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/_search
请求体
{
"query":{
"match":{
"category":"手机品牌"
}
}
}
4.2.5 删除文档
向ES服务器发送DELETE请求：
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/{文档Id}
5. Spring Boot 集成 ElasticSearch
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-elasticsearch
-
老版本配置方式（已被废弃，不再推荐使用）
略。
-
新版本配置方式（推荐使用）
新的配置方式使用的是 High Level REST Client 的方式来替代之前的 Transport Client 方式，使用的是 HTTP 请求，和 Kibana 一样使用的是 Elasticsearch 的 9200 端口。
这种配置方案中，你使用的不是配置文件，而是自定义配置类：
/** * 你也可以不继承 AbstractElasticsearchConfiguration 类，而将 ESConfig 写成一般的配置类的型式。 * 不过继承 AbstractElasticsearchConfiguration 好处在于，它已经帮我们配置好了 elasticsearchTemplate 直接使用。 */ @Configuration public class ESConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration { @Override public RestHighLevelClient elasticsearchClient() { ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.builder() .connectedTo("localhost:9200") .build(); return RestClients.create(clientConfiguration).rest(); } }
Elasticsearch 中的 PO 类：
@Document(indexName = "books", shards = 1, replicas = 0)
@Data
public class Book {
@Id
@Field(type = FieldType.Integer)
private Integer id;
@Field(type = FieldType.Keyword)
private String title;
@Field(type = FieldType.Text)
private String press;
@Field(type = FieldType.Keyword)
private String author;
@Field(type = FieldType.Keyword,index=false)
private BigDecimal price;
@Field(type = FieldType.Text)
private String description;
}
- @Document ：注解会对实体中的所有属性建立索引；
- indexName = “books” ：表示创建一个名称为 “books” 的索引；
- shards = 1 ： 表示只使用一个分片；
- replicas = 0 ： 表示不使用复制备份；
- index = false： 不能索引查询
- @Field(type = FieldType.Keyword) ： 用以指定字段的数据类型。
4.1 创建操作的 Repository
@Repository
public interface BookRepository extends ElasticsearchRepository<Book, String> {
}
我们自定义的 CustomerRepository 接口，从它的祖先们那里继承了大量的现成的方法，除此之外，它还可以按 spring data 的规则定义特定的方法。
4.2 测试 CustomerRepository
// 创建索引
@Test
public void indexList() {
System.out.println("创建索引");
}
// 删除索引
@Test
public void indexList() {
restTemplate.indexOps(IndexCoordinates.of("books")).delete();
System.out.println("删除索引");
}
6. CRUD操作
5.1、批量新增
@Test
public void indexList() {
List lists = new ArrayList<>();
lists.add(new BookPo("2","java 程序设计","小孔明",45.4F,
"java 语言","2033-03-03","一本好书"));
lists.add(new BookPo("3","java 编程思想","小孔明",45.4F,
"java 语言","2033-03-03","一本好书"));
lists.add(new BookPo("4","java 逻辑","小孔明",45.4F,
"java 语言","2033-03-03","一本好书"));
lists.add(new BookPo("5","java 面向对象","小孔明",45.4F,
"java 语言","2033-03-03","一本好书"));
bookEsDao.saveAll(lists);
}
5.2、修改
修改和新增是同一个接口，区分的依据就是id，这一点跟我们在页面发起PUT请求是类似的。
BookPo bookPo = new BookPo("5","java 程序设计","小孔明","java 语言",
45.4F,"2016-03-03","很好");
booksEsDao.save(bookPo);
//由于上面的id = 5 已经存在，故再次save 就是修改
5.3、删除
@Test
public void test2(){
bookEsDao.deleteById("1");
bookEsDao.deleteAll();
}
5.4、基本查询
1、ElasticsearchRepository提供了一些基本的查询方法：
@Test
public void testQuery(){
Optional optional = this.bookEsDao.findById("1");
System.out.println(optional.get());
}
@Test
public void testFind(){
// 查询全部，并按照价格降序排序
//写法一：
Iterable items = this.bookEsDao.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC,
"price"));
//写法二：
Iterable items = this.booksEsDao.findAll(Sort.by(Sort.Order.desc("price")));
2、分页查询
Spring Data 自带的分页方案：
@Test
public void testByPage(){
Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.ASC,"id");
//分页
PageRequest pageRequest = PageRequest.of(0,2,sort);
Page all = productDao.findAll(pageRequest);
for (Product product : all) {
System.out.println(product);
}
}
3、自定义方法查询
Spring Data 的另一个强大功能，是根据方法名称自动实现功能。
比如：你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根据title查询，然后自动帮你完成，无需写实现类。
当然，方法名称要符合一定的约定
| Keyword | Sample | Elasticsearch Query String |
|---|---|---|
And |
findByNameAndPrice |
{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}} |
Or |
findByNameOrPrice |
{"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}} |
Is |
findByName |
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}} |
Not |
findByNameNot |
{"bool" : {"must_not" : {"field" : {"name" : "?"}}}} |
Between |
findByPriceBetween |
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}} |
LessThanEqual |
findByPriceLessThan |
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}} |
GreaterThanEqual |
findByPriceGreaterThan |
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}} |
Before |
findByPriceBefore |
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}} |
After |
findByPriceAfter |
{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}} |
Like |
findByNameLike |
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}} |
StartingWith |
findByNameStartingWith |
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}} |
EndingWith |
findByNameEndingWith |
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?","analyze_wildcard" : true}}}}} |
Contains/Containing |
findByNameContaining |
{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "**?**","analyze_wildcard" : true}}}}} |
In |
findByNameIn(Collection |
{"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}} |
NotIn |
findByNameNotIn(Collection |
{"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}} |
Near |
findByStoreNear |
Not Supported Yet ! |
True |
findByAvailableTrue |
{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}} |
False |
findByAvailableFalse |
{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}} |
OrderBy |
findByAvailableTrueOrderByNameDesc |
{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}} |
如：
public interface EsBooksDao extends ElasticsearchRepository{
public List findBookPoByAuthor(String author);
public List findBookPoByTitleAndPrice(String title,float price);
List findByPriceBetween(float price1, float price2);
}
7. es场景
场景一：对外暴露的数据（数据量大的）的用es，如果不需要对外暴露，不需要全文检索的话，那么直接从数据查，所以做项目分析数据分成2块（哪些数据需要放es，从es查，哪些不需要）
vailable" : false}}}} | |OrderBy |findByAvailableTrueOrderByNameDesc |{“sort” : [{ “name” : {“order” : “desc”} }],“bool” : {“must” : {“field” : {“available” : true}}}}` |
如：
public interface EsBooksDao extends ElasticsearchRepository{
public List findBookPoByAuthor(String author);
public List findBookPoByTitleAndPrice(String title,float price);
List findByPriceBetween(float price1, float price2);
}
7. es场景
场景一：对外暴露的数据（数据量大的）的用es，如果不需要对外暴露，不需要全文检索的话，那么直接从数据查，所以做项目分析数据分成2块（哪些数据需要放es，从es查，哪些不需要）
场景二：作为mysql的外置索引，把作为数据库查询条件的列数据放到es里面，这样在查询的时候，先从es查询出符合条件的id，然后根据id去数据库查，数据维护大，一旦es宕机，就麻烦了