Elasticsearch
Elasticsearch
ES 概述
Elasticsearch，简称为 ES，是一款非常强大的开源的高扩展的分布式全文 检索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容,它可以近乎实时的 存储、检索数据.还可以可以实现日志统计、分析、系统监控等功能. 官网:https://www.elastic.co/cn 例如京东,淘宝,头条等站内搜索功能
mysql搜索匹配机制性能低,数量大的情况下影响性能 采用正向索引 从第一条开始匹配查询效率低 不能分词
可以将一些搜索数据例如新闻标题,商品名称等信息存入到ES中,然后用户搜索时,不从mysql查询,从ES中进行搜索,在通过信息id,直接到mysql中进行数据查询完整的信息
ES 环境搭建
安装 ES
ES 下载地址: https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 默认打开是最新版本
解压 在 bin 目录中 双击启动 elasticsearch.b
访问 http://127.0.0.1:920
安装数据可视化界面 elasticsearch head
就是一个前端项目,可以可视化查看ES中的数据
前提需要安装 nodejs github
下载: https://github.com/mobz/elasticsearch-head/
github 加速器: https://github.ur1.fun/
解压
从界面访问 9200 服务会出现跨域问题 在 config 目录中的 elasticsearch.yml 文件中配置 # 开启跨域 http.cors.enabled: true # 所有人访问 http.cors.allow-origin: “*” 命令行进入目录
npm install npm run start
访问:http://127.0.0.1:9100/
安装可视化 kibana 组件
Kibana 是一个针对 Elasticsearch 的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互 存储在 Elasticsearch 索引中的数据。 使用 Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana 让海量数据更 容易理解。
下载版本要和 ES 版本一致 下载地址: https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana 默认打开是最新版本
7.6.1 下载版 https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.6.1-windows-x86_64.zip
汉化 kibana
修改 config 目录下的 kibana.yml 文件 i18n.locale: “zh-CN” 双击 bin 目录下的 kibana.bat 启动
安装ik分词器
7.6.1 版下载 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.1/elasticsearch- analysis-ik-7.6.1.zip 解压,在elasticsearch-7.6.1\plugins目录下创建名称为ik的文件夹,将解压后的文件复 制到 ik 目录. 自定义 ik 分词器(非必要,可以根据实际情况选择配置)
在 elasticsearch-7.6.1\plugins\ik\config 添加 xxx.dic 文件 定义词组, .dic 文件必须是 utf-8 编码格式,否则启动报错 在 IKAnalyzer.cfg.xml 文件添加自定义分词器文件
ES中基本概念
索引:同一类型的文档集合 类似mysql中的表
文档:一条数据就是一个文档 类似mysql中的一行数据
字段:属性 类似mysql中的列名
映射:定义索引时给定的约束.
mysql:擅长事务型操作,可以确保数据的安全和一致性
ES:擅长海量数据的搜索,分析,计算
ES索引库基本操作
创建索引库
创建索引库 mapping 属性 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,邮箱） 数值：long、integer、short、byte、double、float、 布尔：boolean 日期：date 对象：object
index：是否创建索引参与搜索，默认为 true,如果不需要参与搜索设置为 false analyzer：使用哪种分词器
PUT /news
{
"mappings": {
"properties": {
"id":{
"type": "integer",
"index": false
},
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"img":{
"type": "keyword",
"index": false
}
}
}
}
查询索引库
GET /news
语法: GET /索引库名
实例: GET /new
删除索引库
DELETE /news
语法: DELETE /索引库名
实例: DELETE /news
修改索引库
PUT /news/_mapping
{
"properties":{
"count":{
"type":"long",
"index":false
}
}
}
ES 文档操作
新增文档
语法:
POST /索引库名/_doc/文档 id
{
“字段名 1”:”值 1”
“字段名 2”:”值 2”
.....
}
查询文档
语法:
GET /索引库名/_doc/文档 id
删除文档
语法:
DELETE /索引库名/_doc/文档 id
修改文档
POST /索引库名/_update/文档 id
{
"doc":{
"要修改的字段":"新值"
}
}
搜索文档
GET /news/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"美国"
}
}
}
SpringBoot 集成 ES
指定版本,版本必须与安装的 ES 版本
<properties>
<java.version>1.8java.version>
<elasticsearch.version>7.6.1elasticsearch.version>
properties>
添加依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId>
dependency>
添加初始化 RestHighLevelClient 的配置类
@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
return client;
}
}
索引库操作
创建索引库
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("users");
CreateIndexResponse createIndexResponse = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT)
判断索引库是否存在
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("users");
boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
删除索引库
DeleteIndexRequest indexRequest = new DeleteIndexRequest("users");
AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
delete.isAcknowledged();//返回 true 删除成功,返回 false 删除失败
文档操作
添加文档
//将新闻添加到 mysql 的同时,将数据同步更新到 ES,为搜索提供数据
News news = new News();
news.setId(3);
news.setTitle("美国今年要总统选择,拜登着急了");
news.setImg("aaaaasssss.jpg");
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("news").id(news.getId().toString());
//将对象转为 json 存进 ES
indexRequest.source(new ObjectMapper().writeValueAsString(news),XContentType.JSON);
restHighLevelClient.index(indexRequest,RequestOptions.DEFAULT);
修改文档
News news = new News();
news.setId(3);
news.setTitle("中国航母开往美国,准备开战,拜登着急了");
news.setImg("dddddddddddd.jpg");
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("news",news.getId().toString());
updateRequest.doc(new ObjectMapper().writeValueAsString(news), XContentType.JSON);
restHighLevelClient.update(updateRequest,RequestOptions.DEFAULT);
查询文档
GetRequest getRequest = new GetRequest("news","1");
GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//获取查询的内容,返回 json 格式
String json = getResponse.getSourceAsString();
//使用 jackson 组件将 json 字符串解析为对象
News news = new ObjectMapper().readValue(json, News.class);
删除文档
DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("news","1");
DeleteResponse delete = restHighLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
搜索文档
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("news");
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("news");
//精确条件查询
searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("title","美国"));
//发送查询请求
SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//接收查询结果
SearchHits hits = search.getHits();
//组装查询结果
ArrayList<News> list = new ArrayList<>();
//取出结果集
for (SearchHit searchHit : hits.getHits()){
String json = searchHit.getSourceAsString();
News news = new ObjectMapper().readValue(json,News.class);
list.add(news);