ElasticSearch01——es安装、ik分词器、索引库概念

ElasticSearch简称es，是一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

ElasticSearch本身是一个存储、计算、搜索数据的引擎，可以结合kibana(数据可视化工具)、Beats(数据抓取工具)、Logstash(数据抓取工具)，组成elastic stack(ELK)，可应用于日志统计、实时监控等领域。除了elasticsearch本身，其他组件都可以被替代

Lucene：Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API，elasticsearch就是基于Lucene做的二次开发

概念介绍

文档：每一条数据就是一个文档，在ES中文档是json格式

词条：对文档中的内容分词得到的词语就是词条，中文就按照中文语义分。

比如说一个网页包含可口可乐信息、另外一个网页包含百事可乐信息，这时按照语义可以分为"可口","可乐","百事"这三个词条。如下：

ID	对应数据(这里假设为网页)
1	可口可乐网页
2	百事可乐网页

这里对上面表格词条按语义分词

词条	ID
可口	1
可乐	1，2
百事	2

当我们搜索"可口"，对应id为1的网页，就是可口可乐网页，当搜索"可口可乐"，对应，分别对应id为1，id为1，2，综合优先展示id为1的网页，即也是可口可乐；当我们搜索“可乐”时，对应id为1，2，则展示id为1和2的网页，也就是所有可乐相关的消息都展示出来了，这就是倒排索引

正向索引：基于文档id创建索引。查询词条时必须先找到文档，再判断是否包含词条

倒排索引：对文档内容分词，对词条创建索引，并记录词条所在文档的信息。查询时先根据词条查询到文档id，然后获取到文档

mysql和elasticSearch的对应关系

MySQL主要负责事务类型操作，保证数据安全性

ES主要负责海量数据的搜索、分析、计算

ES及其组件安装

ES安装

1. 我的所有安装都是在docker里进行的，因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

   docker network create es-net  #创建网络名叫es-net

2. 通过docker pull elasticsearch:7.12.1命令下载es镜像，镜像比较大，下载时间久，也可以自己取外部下载   ，链接: https://pan.baidu.com/s/1r4C37YB9xQZt6yKrm0FXlQ 提取码: nje4，下载后传到虚拟机，通过docker load -i xxx命令加载镜像

3. 加载完后通过docker images可以查看镜像是否存在，然后开始运行镜像

   docker run -d \
   	--name es \
       -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \ #环境变量堆内存配置
       -e "discovery.type=single-node" \   #运行模式 ，现在是单点运行
       -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
       -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \  #数据卷挂载
       --privileged \ #使容器拥有root权限
       --network es-net \  #让该容器加入到我们刚才创建的es-net网络中
       -p 9200:9200 \  #http协议端口
       -p 9300:9300 \ #各个容器互联端口
   elasticsearch:7.12.1

   通过docker ps可以查看容器运行状态，或者直接取浏览器访问es端口，如下则表示容器部署并且运行成功

    由此也可发现es内部确实都是json格式的

es组件kibana安装，该组件可以将es数据可视化

1. 首先还是去服务器拉取镜像，或者通过外部下载，然后加载镜像，链接: https://pan.baidu.com/s/1HuKxFp1RloR22z1PFrGOwQ 提取码: haay
2. 完成镜像加载后，开始运行容器

   docker run -d \
   --name kibana \
   -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \  #指定es地址，因为是在同一个网络，所有可以通过容器名:端口来互联
   --network=es-net \
   -p 5601:5601  \  #kiban端口
   kibana:7.12.1  #版本需和es版本一致

   运行成功后可在浏览器访问5601端口

IK分词器

之前谈到es是通过语义来分词，但是对于中文来说不友好，通常会把一句话的每个字都做分词，而不是按照语义来分，IK分词器则可以解决该问题，对中文分词十分友好，所以这里需要使用IK分词器

安装方式有两种：第一种是在线安装，但是下载较慢，这里把命令给出即可

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash

# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

第二种是离线安装

1. IK插件是安装在es的插件目录里的，所以安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，因为之前创建了数据卷es-plugins，所以可以通过docker volume inspect es-plugins命令查看数据卷信息，找到具体的目录位置，然后将IK分词器插件直接上传到该文件目录里即可，分词器链接: https://pan.baidu.com/s/1iw9bYlmngrnwaLDMyqYHkg 提取码: 4jup 
2. 重启容器，安装成功

 IK分词器的使用

首先了解以下DSL语句，专门用于操作ES的语句，就像数据库用sql操作一样。刚才安装的kibana组件就可以很好的让我们去实现dsl语句的编写。

首先访问kibana的首页

然后出现如下控制台，可以直接在这里写dsl语句 

 ik分词器包含两种模式

• ik_smart`：最少切分
• ik_max_word`：最细切分

然后我随便写一个简单的分词

 如图右面所以，ik分词器根据语义做出了智能分词，这就是一个简单的分词。

除此之外还可以自定义分词，就比如把我上面那句话的"小鱼啦啦"分为一个词，然后把"禁止"这个词作为禁忌词语不让出现，操作如下

在ik插件目录的config目录的IKAnalyzer.cfg.xml文件里做修改

按如下修改

	IK Analyzer 扩展配置
	
	ext.dic
	 
	stopword.dic
	
	
	
	

接着在同级目录创建ext.dic和stopword.dic文件，前者添加自定义词汇，后者屏蔽禁忌词汇

 建好后去编辑两个文件的内容

 其他不管，我屏蔽掉我需要的"禁止"，然后保存，docker restart es命令重启容器

 效果如上图所示，把我自定义的"小鱼啦啦"变成了一个词条，同时屏蔽掉了"禁止"这个词

此外还有拼音分词器，自定义分词器等等

索引库操作

索引库类似于数据库中的表结构，所以第一步一定先创建索引库

mapping属性：mapping是对索引库中的文档约束，类似于数据库中对字段的约束

mapping常见属性如下

1. type:字段数据类型

• 字符串类型:text(可分词的文本),keyword(精确值，例如：品牌、国家、ip地址，即不需要进行分词的类型)
• 数值：long、integer、short、byte、double、float
• 布尔：boolean
• 日期：date
• 对象：object

      2. index:是否创建倒排索引，默认为true

      3. analyzer: 使用哪种分词器 

      4. properties：字段的子字段

以上就是常见属性，但并非所有属性，下面通过在kibana上写dsl语句来演示

 原语句如下

PUT /xiaoyu    
{
  "mappings":{
    "properties":{
      "info":{
        "type":"text"
        , "analyzer": "ik_smart"
      },
      "tel":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "sex":{
        "type": "boolean"
      },
      "name":{
        "type": "object",
        "properties": {
          "firstName":{
            "type":"keyword"
          },
          "lastName":{
            "type":"keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

  这样一个索引库就创建好了，现在对索引库做简单的删改查操作

查询刚才创建的索引库：通过GET /索引库名字即可，查询后执行即可看见查询结果

修改操作：es不支持对已经创建的索引库进行修改！！！只能在已创建的索引库里面增加新的字段

 原语句如下

#修改索引库，本质是添加新字段
PUT /xiaoyu/_mapping
{
    "properties":{
      "age":{
        "type":"integer"
      }
  }
}

删除操作

#删除操作    
DELETE /xiaoyu 

文档操作

首先明确一点，文档就类似于数据库中的一条数据，对文档的操作就类似于对数据库中的数据操作，所以文档的操作是在索引库的基础之上的，就像数据库的数据操作是在表里面的一样

新增操作

 原句如下

#新增文档
POST /xiaoyu/_doc/1
{
  "info": "这是一条数据，本质上就是一个文档",
  "tel": 123,
  "sex": false,
  "name":{
    "firstName":"王",
     "lastName":"五"
  }
}

查询操作

GET /xiaoyu/_doc/1

删除操作

DELETE /xiaoyu/_doc/1

修改操作：

修改操作分为全量修改和局部修改两种。

全量修改就是把之前的这条数据删除后，把刚刚的数据新增上去，相当于直接替换掉，如果在修改时id没有对应上，则之前的数据没被删除，又把刚刚的数据新增上去了，就变为了新增操作

PUT /xiaoyu/_doc/1
{
  "info": "修改这条数据",
  "tel": 123,
  "sex": false,
  "name":{
    "firstName":"王",
     "lastName":"五"
  }
}

局部修改，不做全部替换，只对修改的地方做替换，语法有所区别，“_update”为固定写法

POST /xiaoyu/_update/1
{
  "doc":{
    "info":"局部修改，只修改info"
  }
}