Elasticsearch【快速入门】

前言：毕设项目还要求加了这个做大数据搜索，正好自己也比较感兴趣，就一起来学习学习吧！

Elasticsearch 简介

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。

查询

保持好奇心。从数据中探寻各种问题的答案。

通过 Elasticsearch，您能够执行及合并多种类型的搜索（结构化数据、非结构化数据、地理位置、指标），搜索方式随心而变。先从一个简单的问题出发，试试看能够从中发现些什么。

分析

大处着眼，全局在握。

找到与查询最匹配的十个文档是一回事。但如果面对的是十亿行日志，又该如何解读呢？Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼，探索数据的趋势和模式。

速度

可扩展性

弹性

灵活性

操作的乐趣

客户端库

使用您自己的编程语言与 Elasticsearch 进行交互

Elasticsearch 使用的是标准的 RESTful 风格的 API 和 JSON。此外，我们还构建和维护了很多其他语言的客户端，例如 Java、Python、.NET、SQL 和 PHP。与此同时，我们的社区也贡献了很多客户端。这些客户端使用起来简单自然，而且就像 Elasticsearch 一样，不会对您的使用方式进行限制。

Java：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                    new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());            
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("top_10_states").field("state").size(10));
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("social-*");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);

尽享强大功能

HADOOP 和 SPRAK

照例来说应该是去扒官网，结果一搜就惊了，这官网也忒得劲儿了吧，竟然提供中文版本而且还有中文版本的文档，友好友好，我看了好长一会儿才反应过来自己还有博客要写.咳咳，上面的内容都是摘自官网顺便附一个官网链接：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

另外还有一个关于 Elasticsearch 来源很有趣的故事在这里分享一下：

回忆时光

许多年前，一个刚结婚的名叫 Shay Banon 的失业开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。 在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。

直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。 他发布了他的第一个开源项目 Compass。

后来 Shay 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出， 他决定重写 Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。

第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors(目前736名 contributors )。 一家公司已经开始围绕 Elasticsearch 提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。

据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…

安装 Elasticsearch

官网最新版本 Elasticsearch （6.5.4），但是由于自己的环境使用最新版本的有问题（配合下面的工具 Kibana 有问题..Kibana 启动不了），所以不得不换成更低版本的 6.2.2，下载外链：戳这里，当然你也可以试一下最新的版本：

顺带一提：在下载之前你应该确保你的 Java 版本保持在 1.8 及以上（就 1.8 吧..），这是 Elasticsearch 的硬性要求，可以自行打开命令行输入 java -version 来查看 Java 的版本

下载完成后，可以看到是一个压缩包，我们直接解压在 D 盘上，然后打开 bin 目录下的 elasticsearch.bat 文件

等待一段时间后，可以看到小黑框输出一行 start ，就说明我们的 Elasticsearch 已经跑起来了，我们访问地址：http://127.0.0.1:9200/，看到返回一串 JSON 格式的代码就说明已经成功了：

安装 Kibana

这是一个官方推出的把 Elasticsearch 数据可视化的工具，官网在这里：【传送门】，不过我们现在暂时还用不到那些数据分析的东西，不过里面有一个 Dev Tools 的工具可以方便的和 Elasticsearch 服务进行交互，去官网下载了最新版本的 Kibana（6.5.4） 结果不知道为什么总是启动不起来，所以换一了一个低版本的（6.2.2）正常，给个下载外链：下载点这里，你们也可以去官网试试能不能把最新的跑起来：

解压到 D 盘（意外的有点慢..），同样打开目录下的bin\kibana.bat：

等待一段时间后就可以看到提示信息，运行在 5601 端口，我们访问地址 http://localhost:5601/app/kibana#/dev_tools/console?_g=() 可以成功进入到 Dev-tools 界面：

点击 【Get to work】，然后在控制台输入 GET /_cat/health?v 查看服务器状态，可以在右侧返回的结果中看到 green 即表示服务器状态目前是健康的：

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快速入门

一、基础概念-快速入门

节点 Node、集群 Cluster 和分片 Shards

ElasticSearch 是分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个实例。单个实例称为一个节点（node），一组节点构成一个集群（cluster）。分片是底层的工作单元，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里，每个分片仅保存全部数据的一部分。

索引 Index、类型 Type 和文档 Document

对比我们比较熟悉的 MySQL 数据库：

index → db
type → table
document → row

如果我们要访问一个文档元数据应该包括囊括 index/type/id 这三种类型，很好理解。

二、使用 RESTful API 与 Elasticsearch 进行交互

所有其他语言可以使用 RESTful API 通过端口 9200 和 Elasticsearch 进行通信，你可以用你最喜爱的 web 客户端访问 Elasticsearch 。一个 Elasticsearch 请求和任何 HTTP 请求一样由若干相同的部件组成：

curl -X '://:/?' -d ''

被 < > 标记的部件：

部件名	作用
VERB	适当的 HTTP 方法 或 谓词 : GET、 POST、 PUT、 HEAD 或者 DELETE。
PROTOCOL	http 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一个 https 代理）
HOST	Elasticsearch 集群中任意节点的主机名，或者用 localhost 代表本地机器上的节点。
PORT	运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 9200 。
PATH	API 的终端路径（例如 _count 将返回集群中文档数量）。Path 可能包含多个组件，例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。
QUERY_STRING	任意可选的查询字符串参数 (例如 ?pretty 将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读)
BODY	一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话)

就比如计算集群中文档的数量，我们可以用这个:

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
'

不过对于安装了 Kibana 的我们，可以直接在 Kibana 的控制台输出以下语句，也是同样的效果：

GET /_count?pretty
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

文档管理（CRUD）

如果对于 RESTful 不太熟悉的童鞋请右转：【传送门】

增加：

POST /db/user/1
{
  "username": "wmyskxz1",
  "password": "123456",
  "age": "22"
}
POST /db/user/2
{
  "username": "wmyskxz2",
  "password": "123456",
  "age": "22"
}

这一段代码稍微解释一下，这其实就往索引为 db 类型为 user 的数据库中插入一条 id 为 1 的一条数据，这条数据其实就相当于一个拥有 username/password/age 三个属性的一个实体，就是 JSON 数据

执行命令后，Elasticsearch 返回如下数据：

# POST /db/user/1
{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 2,
  "_primary_term": 1
}

# POST /db/user/2
{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "2",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1
}

version 是版本号的意思，当我们执行操作会自动加 1

删除：

DELETE /db/user/1

Elasticsearch 返回数据如下：

{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "1",
  "_version": 2,
  "result": "deleted",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1
}

这里就可以看到 version 变成了 2

修改：

PUT /db/user/2
{
  "username": "wmyskxz3",
  "password": "123456",
  "age": "22"
}

Elasticsearch 返回数据如下：

{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "2",
  "_version": 2,
  "result": "updated",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 2,
  "_primary_term": 1
}

查询：

GET /db/user/2

返回数据如下：

{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "2",
  "_version": 2,
  "found": true,
  "_source": {
    "username": "wmyskxz3",
    "password": "123456",
    "age": "22"
  }
}

搜索

上面我们已经演示了基本的文档 CRUD 功能，然而 Elasticsearch 的核心功能是搜索，所以在学习之前，为更好的演示这个功能，我们先往 Elasticsearch 中插入一些数据：

PUT /movies/movie/1
{
  "title": "The Godfather",
  "director": "Francis Ford Coppola",
  "year": 1972,
  "genres": [
    "Crime",
    "Drama"
  ]
}

PUT /movies/movie/2
{
  "title": "Lawrence of Arabia",
  "director": "David Lean",
  "year": 1962,
  "genres": [
    "Adventure",
    "Biography",
    "Drama"
  ]
}

PUT /movies/movie/3
{
  "title": "To Kill a Mockingbird",
  "director": "Robert Mulligan",
  "year": 1962,
  "genres": [
    "Crime",
    "Drama",
    "Mystery"
  ]
}

PUT /movies/movie/4
{
  "title": "Apocalypse Now",
  "director": "Francis Ford Coppola",
  "year": 1979,
  "genres": [
    "Drama",
    "War"
  ]
}

PUT /movies/movie/5
{
  "title": "Kill Bill: Vol. 1",
  "director": "Quentin Tarantino",
  "year": 2003,
  "genres": [
    "Action",
    "Crime",
    "Thriller"
  ]
}

PUT /movies/movie/6
{
  "title": "The Assassination of Jesse James by the Coward Robert Ford",
  "director": "Andrew Dominik",
  "year": 2007,
  "genres": [
    "Biography",
    "Crime",
    "Drama"
  ]
}

**_search端点**

现在已经把一些电影信息放入了索引，可以通过搜索看看是否可找到它们。 为了使用 ElasticSearch 进行搜索，我们使用 _search 端点，可选择使用索引和类型。也就是说，按照以下模式向URL发出请求：//_search。其中，index 和 type 都是可选的。

换句话说，为了搜索电影，可以对以下任一URL进行POST请求：

• http://localhost:9200/_search - 搜索所有索引和所有类型。
• http://localhost:9200/movies/_search - 在电影索引中搜索所有类型
• http://localhost:9200/movies/movie/_search - 在电影索引中显式搜索电影类型的文档。

搜索请求正文和ElasticSearch查询DSL

如果只是发送一个请求到上面的URL，我们会得到所有的电影信息。为了创建更有用的搜索请求，还需要向请求正文中提供查询。 请求正文是一个JSON对象，除了其它属性以外，它还要包含一个名称为 “query” 的属性，这就可使用ElasticSearch的查询DSL。

{
    "query": {
        //Query DSL here
    }
}

你可能想知道查询DSL是什么。它是ElasticSearch自己基于JSON的域特定语言，可以在其中表达查询和过滤器。你可以把它简单同SQL对应起来，就相当于是条件语句吧。

基本自由文本搜索：

查询DSL具有一长列不同类型的查询可以使用。 对于“普通”自由文本搜索，最有可能想使用一个名称为“查询字符串查询”。

查询字符串查询是一个高级查询，有很多不同的选项，ElasticSearch将解析和转换为更简单的查询树。如果忽略了所有的可选参数，并且只需要给它一个字符串用于搜索，它可以很容易使用。

现在尝试在两部电影的标题中搜索有“kill”这个词的电影信息：

GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "kill"
    }
  }
}

执行上面的请求并查看结果，如下所示 -

正如预期的，得到两个命中结果，每个电影的标题中都带有“kill”单词。再看看另一种情况，在特定字段中搜索。

指定搜索的字段

在前面的例子中，使用了一个非常简单的查询，一个只有一个属性 “query” 的查询字符串查询。 如前所述，查询字符串查询有一些可以指定设置，如果不使用，它将会使用默认的设置值。

这样的设置称为“fields”，可用于指定要搜索的字段列表。如果不使用“fields”字段，ElasticSearch查询将默认自动生成的名为 “_all” 的特殊字段，来基于所有文档中的各个字段匹配搜索。

为了做到这一点，修改以前的搜索请求正文，以便查询字符串查询有一个 fields 属性用来要搜索的字段数组：

GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "ford",
      "fields": [
        "title"
      ]
    }
  }
}

执行上面查询它，看看会有什么结果(应该只匹配到 1 行数据)：

正如预期的得到一个命中，电影的标题中的单词“ford”。现在，从查询中移除fields属性，应该能匹配到 3 行数据：

过滤

前面已经介绍了几个简单的自由文本搜索查询。现在来看看另一个示例，搜索 “drama”，不明确指定字段，如下查询 -

GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "drama"
    }
  }
}

因为在索引中有五部电影在 _all 字段(从类别字段)中包含单词 “drama”，所以得到了上述查询的 5 个命中。 现在，想象一下，如果我们想限制这些命中为只是 1962 年发布的电影。要做到这点，需要应用一个过滤器，要求 “year” 字段等于 1962。要添加过滤器，修改搜索请求正文，以便当前的顶级查询(查询字符串查询)包含在过滤的查询中：

{
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "query_string": {
                    "query": "drama"
                }
            },
            "filter": {
                //Filter to apply to the query
            }
        }
    }
}

过滤的查询是具有两个属性(query和filter)的查询。执行时，它使用过滤器过滤查询的结果。要完成这样的查询还需要添加一个过滤器，要求year字段的值为1962。

ElasticSearch查询DSL有各种各样的过滤器可供选择。对于这个简单的情况，某个字段应该匹配一个特定的值，一个条件过滤器就能很好地完成工作。

"filter": {
    "term": { "year": 1962 }
}

完整的搜索请求如下所示：

GET /_search
{
  "query": {
    "filtered": {
      "query": {
        "query_string": {
          "query": "drama"
        }
      },
      "filter": {
        "term": {
          "year": 1962
        }
      }
    }
  }
}

当执行上面请求，只得到两个命中，这个两个命中的数据的 year 字段的值都是等于 1962。

无需查询即可进行过滤

在上面的示例中，使用过滤器限制查询字符串查询的结果。如果想要做的是应用一个过滤器呢？ 也就是说，我们希望所有电影符合一定的标准。

在这种情况下，我们仍然在搜索请求正文中使用 “query” 属性。但是，我们不能只是添加一个过滤器，需要将它包装在某种查询中。

一个解决方案是修改当前的搜索请求，替换查询字符串 query 过滤查询中的 match_all 查询，这是一个查询，只是匹配一切。类似下面这个：

GET /_search
{
  "query": {
    "filtered": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "term": {
          "year": 1962
        }
      }
    }
  }
}

另一个更简单的方法是使用常数分数查询：

GET /_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "year": 1962
        }
      }
    }
  }
}

参考文章：Elasticsearch入门教程、Elasticsearch官方文档、 ElasticSearch 快速上手学习入门教程

三、集成 SpringBoot 简单示例

第一步：新建 SpringBoot 项目

pom包依赖：

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-web


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter



    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-test
    test



    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-elasticsearch

application.properties：

spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300

第二步：新建实体类

User类：

@Document(indexName = "users", type = "user")
public class User {
    private int id;
    private String username;
    private String password;
    private int age;

    /** getter and setter */
}

第三步：Dao 层

UserDao：

import com.wmyskxz.demo.domain.User;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface UserDao extends ElasticsearchRepository {
}

第四步：Controller 层

这里紧紧是为了演示，所以就省略 service 层，当然 CRUD 不能少：

@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    UserDao userDao;

    @PostMapping("/addUser")
    public String addUser(String username, String password, Integer age) {
        User user = new User();
        user.setUsername(username);
        user.setPassword(password);
        user.setAge(age);
        return String.valueOf(userDao.save(user).getId());// 返回id做验证
    }

    @DeleteMapping("/deleteUser")
    public String deleteUser(Integer id) {
        userDao.deleteById(id);
        return "Success!";
    }

    @PutMapping("/updateUser")
    public String updateUser(Integer id, String username, String password, Integer age) {
        User user = new User();
        user.setId(id);
        user.setUsername(username);
        user.setPassword(password);
        user.setAge(age);
        return String.valueOf(userDao.save(user).getId());// 返回id做验证
    }

    @GetMapping("/getUser")
    public User getUser(Integer id) {
        return userDao.findById(id).get();
    }

    @GetMapping("/getAllUsers")
    public Iterable getAllUsers() {
        return userDao.findAll();
    }
}

第五步：测试

使用 REST 测试工具测试没有问题，过程我就不给了..bingo！

总结

其实使用 SpringBoot 来操作 Elasticsearch 的话使用方法有点类似 JPA 了，而且完全可以把 Elasticsearch 当做 SQL 服务器来用，也没有问题...在各种地方看到了各个大大特别是官方，都快把 Elasticsearch 这款工具吹上天了，对于它方便的集成这一点我倒是有感受，关于速度这方面还没有很深的感受，慢慢来吧...

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按照惯例黏一个尾巴：

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