Elasticsearch
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。
它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用了它。
Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。
一、安装
Elastic 需要 Java 8 环境。如果你的机器还没安装 Java，可以参考这篇文章，注意要保证环境变量JAVA_HOME正确设置。
安装完 Java，就可以跟着官方文档安装 Elastic。直接下载压缩包比较简单。
$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip
$ unzip elasticsearch-5.5.1.zip
$ cd elasticsearch-5.5.1/
接着，进入解压后的目录，运行下面的命令，启动 Elastic。
$ ./bin/elasticsearch
如果这时报错"max virtual memory areas vm.maxmapcount [65530] is too low"，要运行下面的命令。
$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
如果一切正常，Elastic 就会在默认的9200端口运行。这时，打开另一个命令行窗口，请求该端口，会得到说明信息。
$ curl localhost:9200
{
"name" : "atntrTf",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "tf9250XhQ6ee4h7YI11anA",
"version" : {
"number" : "5.5.1",
"build_hash" : "19c13d0",
"build_date" : "2021-07-18T20:44:24.823Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
上面代码中，请求9200端口，Elastic 返回一个 JSON 对象，包含当前节点、集群、版本等信息。
按下 Ctrl + C，Elastic 就会停止运行。
默认情况下，Elastic 只允许本机访问，如果需要远程访问，可以修改 Elastic 安装目录的config/elasticsearch.yml文件，去掉network.host的注释，将它的值改成0.0.0.0，然后重新启动 Elastic。
network.host: 0.0.0.0
上面代码中，设成0.0.0.0让任何人都可以访问。线上服务不要这样设置，要设成具体的 IP。
二、基本概念
2.1 Node 与 Cluster
Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。
单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。
2.2 Index
Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。
所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。
下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。
$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'2.3 Document
Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。
Document 使用 JSON 格式表示，下面是一个例子。
{
"user": "张三",
"title": "工程师",
"desc": "数据库管理"
}
同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。
2.4 Type
Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。
不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。
下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。
$ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'
根据规划，Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type，7.x 版将会彻底移除 Type。
三、数据结构
3.1 数据格式
先说Elasticsearch的文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：
{
"name" : "John",
"sex" : "Male",
"age" : 25,
"birthDate": "1990/05/01",
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
3.2 Elasticsearch和关系型数据库对比
用Mysql这样的数据库存储就会容易想到建立一张User表，有balabala的字段等，在Elasticsearch里这就是一个文档，当然这个文档会属于一个User的类型，各种各样的类型存在于一个索引当中。这里有一份简易的将Elasticsearch和关系型数据术语对照表:
关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns)
Elasticsearch ⇒ 索引(Index) ⇒ 类型(type) ⇒ 文档(Docments) ⇒ 字段(Fields)
3.3 Elasticsearch的交互
一个 Elasticsearch 集群可以包含多个索引(数据库)，也就是说其中包含了很多类型(表)。这些类型中包含了很多的文档(行)，然后每个文档中又包含了很多的字段(列)。Elasticsearch的交互，可以使用Java API，也可以直接使用HTTP的Restful API方式，比如我们打算插入一条记录，可以简单发送一个HTTP的请求：
PUT /megacorp/employee/1
{
"name" : "John",
"sex" : "Male",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
3.4 Elasticsearch是如何做到快速索引的
Elasticsearch最关键的就是提供强大的索引能力。
Elasticsearch索引的精髓：
一切设计都是为了提高搜索的性能
Elasticsearch使用的倒排索引比关系型数据库的B-Tree索引快，为什么呢？
什么是B-Tree索引?
上大学读书时老师教过我们，二叉树查找效率是logN，同时插入新的节点不必移动全部节点，所以用树型结构存储索引，能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上，再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读)，传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构：
为了提高查询的效率，减少磁盘寻道次数，将多个值作为一个数组通过连续区间存放，一次寻道读取多个数据，同时也降低树的高度。
什么是倒排索引?
倒排索引也叫反向索引，通俗来讲正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。
四、新建和删除 Index
新建 Index，可以直接向 Elastic 服务器发出 PUT 请求。下面的例子是新建一个名叫weather的 Index。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/weather'
服务器返回一个 JSON 对象，里面的acknowledged字段表示操作成功。
{
"acknowledged":true,
"shards_acknowledged":true
}
然后，我们发出 DELETE 请求，删除这个 Index。
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'
五、中文分词设置
首先，安装中文分词插件。这里使用的是 ik，也可以考虑其他插件（比如 smartcn）。
$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip
上面代码安装的是5.5.1版的插件，与 Elastic 5.5.1 配合使用。
接着，重新启动 Elastic，就会自动加载这个新安装的插件。
然后，新建一个 Index，指定需要分词的字段。这一步根据数据结构而异，下面的命令只针对本文。基本上，凡是需要搜索的中文字段，都要单独设置一下。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '
{
"mappings": {
"person": {
"properties": {
"user": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"desc": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}'
上面代码中，首先新建一个名称为accounts的 Index，里面有一个名称为person的 Type。person有三个字段。
- user
- title
- desc
这三个字段都是中文，而且类型都是文本（text），所以需要指定中文分词器，不能使用默认的英文分词器。
Elastic 的分词器称为 analyzer。我们对每个字段指定分词器。
"user": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
上面代码中，analyzer是字段文本的分词器，search_analyzer是搜索词的分词器。ik_max_word分词器是插件ik提供的，可以对文本进行最大数量的分词。
六、数据操作
6.1 新增记录
向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求，就可以在 Index 里面新增一条记录。比如，向/accounts/person发送请求，就可以新增一条人员记录。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
"user": "张三",
"title": "工程师",
"desc": "数据库管理"
}'
服务器返回的 JSON 对象，会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_version":1,
"result":"created",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":true
}
如果你仔细看，会发现请求路径是/accounts/person/1，最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字，任意字符串（比如abc）都可以。
新增记录的时候，也可以不指定 Id，这时要改成 POST 请求。
$ curl -X POST 'localhost:9200/accounts/person' -d '
{
"user": "李四",
"title": "工程师",
"desc": "系统管理"
}'
上面代码中，向/accounts/person发出一个 POST 请求，添加一个记录。这时，服务器返回的 JSON 对象里面，_id字段就是一个随机字符串。
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
"_version":1,
"result":"created",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":true
}
注意，如果没有先创建 Index（这个例子是accounts），直接执行上面的命令，Elastic 也不会报错，而是直接生成指定的 Index。所以，打字的时候要小心，不要写错 Index 的名称。
6.2 查看记录
向/Index/Type/Id发出 GET 请求，就可以查看这条记录。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/1?pretty=true'
上面代码请求查看/accounts/person/1这条记录，URL 的参数pretty=true表示以易读的格式返回。
返回的数据中，found字段表示查询成功，_source字段返回原始记录。
{
"_index" : "accounts",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理"
}
}
如果 Id 不正确，就查不到数据，found字段就是false。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/abc?pretty=true'
{
"_index" : "accounts",
"_type" : "person",
"_id" : "abc",
"found" : false
}
6.3 删除记录
删除记录就是发出 DELETE 请求。
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/accounts/person/1'
这里先不要删除这条记录，后面还要用到。
6.4 更新记录
更新记录就是使用 PUT 请求，重新发送一次数据。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理，软件开发"
}'
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_version":2,
"result":"updated",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":false
}
上面代码中，我们将原始数据从"数据库管理"改成"数据库管理，软件开发"。 返回结果里面，有几个字段发生了变化。
"_version" : 2,
"result" : "updated",
"created" : false
可以看到，记录的 Id 没变，但是版本（version）从1变成2，操作类型（result）从created变成updated，created字段变成false，因为这次不是新建记录。
6.5 通过 _bulk 批量添加文档
创建索引：
PUT student
{
"mappings" : {
"properties" : {
"name" : {
"type" : "keyword"
},
"age" : {
"type" : "integer"
}
}
}
}使用 _bulk 创建文档
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "student", "_id" : "1" } }
{ "name" : "张三" }
{ "index" : { "_index" : "student", "_id" : "2" } }
{ "name" : "李四", "age": 10 }
{ "index" : { "_index" : "student", "_id" : "3" } }
{ "name" : "王五", "age": 11 }
_bulk也支持 delete、update 等操作。具体可参考官方文档：Bulk API 。
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }七、数据查询
7.1 返回所有记录
使用 GET 方法，直接请求/Index/Type/_search，就会返回所有记录。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'
{
"took":2,
"timed_out":false,
"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
"hits":{
"total":2,
"max_score":1.0,
"hits":[
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
"_score":1.0,
"_source": {
"user": "李四",
"title": "工程师",
"desc": "系统管理"
}
},
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":1.0,
"_source": {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理，软件开发"
}
}
]
}
}
上面代码中，返回结果的 took字段表示该操作的耗时（单位为毫秒），timed_out字段表示是否超时，hits字段表示命中的记录，里面子字段的含义如下。
total：返回记录数，本例是2条。max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。hits：返回的记录组成的数组。
返回的记录中，每条记录都有一个_score字段，表示匹配的程序，默认是按照这个字段降序排列。
7.2 全文搜索
Elastic 的查询非常特别，使用自己的查询语法，要求 GET 请求带有数据体。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "软件" }}
}'
上面代码使用 Match 查询，指定的匹配条件是desc字段里面包含"软件"这个词。返回结果如下。
{
"took":3,
"timed_out":false,
"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
"hits":{
"total":1,
"max_score":0.28582606,
"hits":[
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":0.28582606,
"_source": {
"user" : "张三",
"title" : "工程师",
"desc" : "数据库管理，软件开发"
}
}
]
}
}
Elastic 默认一次返回10条结果，可以通过size字段改变这个设置。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
"size": 1
}'
上面代码指定，每次只返回一条结果。
还可以通过from字段，指定位移。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
"from": 1,
"size": 1
}'
上面代码指定，从位置1开始（默认是从位置0开始），只返回一条结果。
7.3 逻辑运算
如果有多个搜索关键字， Elastic 认为它们是or关系。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "软件 系统" }}
}'
上面代码搜索的是软件 or 系统。
如果要执行多个关键词的and搜索，必须使用布尔查询。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "desc": "软件" } },
{ "match": { "desc": "系统" } }
]
}
}
}'
八、参考链接
- ElasticSearch 官方手册
- A Practical Introduction to Elasticsearch
九、通过Web界面操作ES
下面的名词和概念相信大家已经了解透彻。
Document (文档)
Index (索引)
Type [已废弃]
基本操作：
进入Elasticsearch的web界面：190.176.35.100:5601 在左边菜单栏中选择Management的Dev Tools 即可进入Console界面：
进入如下界面：
常见操作：
put figure_code //创建库
delete /figure_code //删除库
PUT _bulk //上传数据
{"index":{"_index":"figure_code","_id":"ID_CARD:62052516325***"}}
{"code":"62052516325***","create_time":1619006400000,"gender":"女","name":"万人迷"}
GET /figure_code/_search //查询库
{
"query":{
"match_all":{}
}
}
GET /figure_code/_search //根据字段搜索
{
"query":{
"match":{
"data_type":"ID_CARD"
}
}
}
GET /figure_code/_count //统计数量
{
"query":{
"match_all":{}
}
}
POST /figure_code/_delete_by_query //通过delete_by_query根据条件删除
{
"query":{
"match":{
"data_type":"ID_CARD"
}
}
}
DELETE /索引名/需要清空的type/_query
{
"query": {
"match_all": {}
}
}