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ElasticSearch（ES从入门到精通一篇就够了）_es引擎

作者：Gausst松鼠会 | 2024-04-14 10:29:21

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es引擎

ES分布式搜索引擎

注意：在没有创建库的时候搜索，ES会创建一个库并自动创建该字段并且设置为String类型也就是text

什么是elasticsearch？

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

什么是elastic stack（ELK）？

是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是Lucene？

是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

ELK技术栈

本文只使用了elasticsearch，以及kibana做可视化界面

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

初识elasticsearch

1. elasticsearch背景介绍

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：Apache Lucene - Welcome to Apache Lucene 。

elasticsearch的发展历史：

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。

2. 倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

2.1 正向索引

设置了索引的话挺快的，但要是模糊查询则就很慢！

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

2）逐行获取数据，比如id为1的数据

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

2.2 倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

2.3 正向和倒排对比

概念区别：

正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

优缺点：

正向索引：

优点：
- 可以给多个字段创建索引
- 根据索引字段搜索、排序速度非常快
缺点：
- 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

优点：
- 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
缺点：
- 只能给词条创建索引，而不是字段
- 无法根据字段做排序

3. ES数据库基本概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

3.1.文档和字段

一个文档就像数据库里的一条数据，字段就像数据库里的列

elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：

而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于mysql数据库中的列。

3.2.索引和映射

索引就像数据库里的表，映射就像数据库中定义的表结构

索引（Index），就是相同类型的文档的集合【类似mysql中的表】

例如：

所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

3.3.mysql与elasticsearch

各自长处：

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

在企业中，往往是两者结合使用：

对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

4. 安装es、kibana、分词器

分词器的作用是什么？

创建倒排索引时对文档分词
用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

ik_smart：智能切分，粗粒度
ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
在词典中添加拓展词条或者停用词条

4.1 部署单点es

4.1.1.创建网络

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

4.1.2.加载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。

课前资料提供了镜像的tar包：

大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：

# 导入数据 docker load -i es.tar

注意：同理还有kibana的tar包也需要这样做。

4.1.3.运行

运行docker命令，部署单点es：

docker run -d \ --name es \ -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \ -e "discovery.type=single-node" \ -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \ -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \ --privileged \ --network es-net \ -p 9200:9200 \ -p 9300:9300 \ elasticsearch:7.12.1

命令解释：

-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
-e "discovery.type=single-node"：非集群模式
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
--privileged：授予逻辑卷访问权
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
-p 9200:9200：端口映射配置

在浏览器中输入：http://192.168.194.131/:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

4.2.部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

4.2.1.部署

创建网络后，导入kibana压缩包，然后创建并启动相应容器。【和前面部署单点es一样做法】

再运行docker命令，部署kibana

docker run -d \ --name kibana \ -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \ --network=es-net \ -p 5601:5601 \ kibana:7.12.1

--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
-p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.194.131:5601，即可看到结果如下图：

kibana左侧中提供了一个DevTools界面：

这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

4.3.安装IK分词器

4.3.1.在线安装ik插件（较慢）

# 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

4.3.2.离线安装ik插件（推荐）

1）查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:

docker volume inspect es-plugins

显示结果：

[ { "CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00", "Driver": "local", "Labels": null, "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data", "Name": "es-plugins", "Options": null, "Scope": "local" } ]

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录中。

2）解压缩分词器安装包

下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik

3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data：

4）重启容器

# 4、重启容器 docker restart es

# 查看es日志 docker logs -f es

5）测试：

IK分词器包含两种模式：

ik_smart：最少切分
ik_max_word：最细切分

在kibana的Dev tools中输入以下代码：

”analyzer“ 就是选择分词器模式

GET /_analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "黑马程序员学习java太棒了" }

结果：

{ "tokens" : [ { "token" : "黑马", "start_offset" : 0, "end_offset" : 2, "type" : "CN_WORD", "position" : 0 }, { "token" : "程序员", "start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 1 }, { "token" : "程序", "start_offset" : 2, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 }, { "token" : "员", "start_offset" : 4, "end_offset" : 5, "type" : "CN_CHAR", "position" : 3 }, { "token" : "学习", "start_offset" : 5, "end_offset" : 7, "type" : "CN_WORD", "position" : 4 }, { "token" : "java", "start_offset" : 7, "end_offset" : 11, "type" : "ENGLISH", "position" : 5 }, { "token" : "太棒了", "start_offset" : 11, "end_offset" : 14, "type" : "CN_WORD", "position" : 6 }, { "token" : "太棒", "start_offset" : 11, "end_offset" : 13, "type" : "CN_WORD", "position" : 7 }, { "token" : "了", "start_offset" : 13, "end_offset" : 14, "type" : "CN_CHAR", "position" : 8 } ] }

4.3.3 扩展词词典

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“白嫖” 等。

所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录：

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>  <entry key="ext_dict">ext.dic</entry> </properties>

3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

白嫖奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es # 查看日志 docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载ext.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给！" }

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

4.3.4 停用词词典

在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>  <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>  <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry> </properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

大帅逼

4）重启elasticsearch

# 重启服务 docker restart es docker restart kibana # 查看日志 docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "我是真的会谢Java就业率超过95%,大帅逼都点赞白嫖,奥力给！" }

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。

我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。

1. Mapping映射属性

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、ip地址）
  
  keyword类型只能整体搜索，不支持搜索部分内容
- 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 对象：object
index：是否创建索引，默认为true
analyzer：使用哪种分词器
properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{ "age": 21, "weight": 52.1, "isMarried": false, "info": "真相只有一个！", "email": "zy@itcast.cn", "score": [99.1, 99.5, 98.9], "name": { "firstName": "柯", "lastName": "南" } }

对应的每个字段映射（mapping）：

age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
name：类型为object，需要定义多个子属性
- name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

2. 索引库的CRUD

CRUD简单描述：

创建索引库：PUT /索引库名
查询索引库：GET /索引库名
删除索引库：DELETE /索引库名
修改索引库（添加字段）：PUT /索引库名/_mapping

这里统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

2.1 创建索引库和映射

基本语法：

请求方式：PUT
请求路径：/索引库名，可以自定义
请求参数：mapping映射

格式：

PUT /索引库名称 { "mappings": { "properties": { "字段名":{ "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "字段名2":{ "type": "keyword", "index": "false" }, "字段名3":{ "properties": { "子字段": { "type": "keyword" } } }, // ...略 } } }

示例：

PUT /conan { "mappings": { "properties": { "column1":{ "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "column2":{ "type": "keyword", "index": "false" }, "column3":{ "properties": { "子字段1": { "type": "keyword" }, "子字段2": { "type": "keyword" } } }, // ...略 } } }

2.2 查询索引库

基本语法：

请求方式：GET
请求路径：/索引库名
请求参数：无

格式：

GET /索引库名

示例：

2.3 修改索引库

这里的修改是只能增加新的字段到mapping中

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。

语法说明：

PUT /索引库名/_mapping { "properties": { "新字段名":{ "type": "integer" } } }

示例：

2.4 删除索引库

语法：

请求方式：DELETE
请求路径：/索引库名
请求参数：无

格式：

DELETE /索引库名

在kibana中测试：

文档操作

文档操作有哪些？

创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id
查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
修改文档：
全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id
增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}

1. 文档的CRUD

1.1 新增文档

语法：

POST /索引库名/_doc/文档id { "字段1": "值1", "字段2": "值2", "字段3": { "子属性1": "值3", "子属性2": "值4" }, // ... }

示例：

POST /heima/_doc/1 { "info": "真相只有一个！", "email": "zy@itcast.cn", "name": { "firstName": "柯", "lastName": "南" } }

响应：

1.2 查询文档

根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。

语法：

GET /{索引库名称}/_doc/{id} //批量查询：查询该索引库下的全部文档 GET /{索引库名称}/_search

通过kibana查看数据：

GET /heima/_doc/1

查看结果：

1.3 删除文档

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

语法：

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

示例：

# 根据id删除数据 DELETE /heima/_doc/1

结果：

1.4 修改文档

修改有两种方式：

全量修改：直接覆盖原来的文档
增量修改：修改文档中的部分字段

1.4.1 全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

根据指定的id删除文档
新增一个相同id的文档

注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。

语法：

PUT /{索引库名}/_doc/文档id { "字段1": "值1", "字段2": "值2", // ... 略 }

示例：

PUT /heima/_doc/1 { "info": "黑马程序员高级Java讲师", "email": "zy@itcast.cn", "name": { "firstName": "云", "lastName": "赵" } }

1.4.2 增量修改

增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

语法：

POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": { "字段名": "新的值", } }

示例：

POST /heima/_update/1 { "doc": { "email": "ZhaoYun@itcast.cn" } }

RestAPI

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。官方文档地址：Elasticsearch Clients | Elastic

其中的Java Rest Client又包括两种：

Java Low Level Rest Client
Java High Level Rest Client

我们使用的是Java HighLevel Rest Client客户端API

API操作索引库

JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。

索引库操作的基本步骤：【可以根据发送请求那步的第一个参数，发过来判断需要创建什么XXXXRequest】

初始化RestHighLevelClient
创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
准备DSL（ Create时需要，其它是无参）
发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete

1. mapping映射分析

根据MySQL数据库表结构（建表语句），去写索引库结构JSON。表和索引库一一对应

注意：地理坐标、组合字段。索引库里的地理坐标是一个字段：坐标：维度,精度 。copy_to组合字段作用是供用户查询（输入关键字可以查询多个字段）

创建索引库，最关键的是mapping映射，而mapping映射要考虑的信息包括：

字段名
字段数据类型
是否参与搜索
是否需要分词
如果分词，分词器是什么？

其中：

字段名、字段数据类型，可以参考数据表结构的名称和类型
是否参与搜索要分析业务来判断，例如图片地址，就无需参与搜索
是否分词呢要看内容，内容如果是一个整体就无需分词，反之则要分词
分词器，我们可以统一使用ik_max_word

来看下酒店数据的索引库结构:

PUT /hotel { "mappings": { "properties": { "id": { "type": "keyword" }, "name":{ "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "copy_to": "all" }, "address":{ "type": "keyword", "index": false }, "price":{ "type": "integer" }, "score":{ "type": "integer" }, "brand":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "city":{ "type": "keyword", "copy_to": "all" }, "starName":{ "type": "keyword" }, "business":{ "type": "keyword" }, "location":{ "type": "geo_point" }, "pic":{ "type": "keyword", "index": false }, "all":{ "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" } } } }

几个特殊字段说明：

location：地理坐标，里面包含精度、纬度
all：一个组合字段，其目的是将多字段的值利用copy_to合并，提供给用户搜索

地理坐标说明：

copy_to说明：

2.初始化RestClient

在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。

分为三步：

1）引入es的RestHighLevelClient依赖：

<dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> </dependency>

2）因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

<properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version> </properties>

3）初始化RestHighLevelClient：这里一般在启动类或者配置类里注入该Bean，用于告诉Java 访问ES的ip地址

初始化的代码如下：

@Bean public RestHighLevelClient client(){ return new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200") )); }

这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：

package cn.itcast.hotel; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.junit.jupiter.api.AfterEach; import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test; import java.io.IOException; public class HotelIndexTest { private RestHighLevelClient client; @BeforeEach void setUp() { this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200") )); } @AfterEach void tearDown() throws IOException { this.client.close(); } }

3. 索引库CRUD

3.1 创建索引库

代码分为三步：

1）创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。
2）添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE，让代码看起来更加优雅。
3）发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法。

创建索引库的API如下：

代码：

在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下，创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量：

package cn.itcast.hotel.constants; public class HotelConstants { public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" + " \"mappings\": {\n" + " \"properties\": {\n" + " \"id\": {\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"name\":{\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"copy_to\": \"all\"\n" + " },\n" + " \"address\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"index\": false\n" + " },\n" + " \"price\":{\n" + " \"type\": \"integer\"\n" + " },\n" + " \"score\":{\n" + " \"type\": \"integer\"\n" + " },\n" + " \"brand\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"copy_to\": \"all\"\n" + " },\n" + " \"city\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"copy_to\": \"all\"\n" + " },\n" + " \"starName\":{\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"business\":{\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"location\":{\n" + " \"type\": \"geo_point\"\n" + " },\n" + " \"pic\":{\n" + " \"type\": \"keyword\",\n" + " \"index\": false\n" + " },\n" + " \"all\":{\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" + " }\n" + " }\n" + " }\n" + "}"; }

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现创建索引：

@Test void createHotelIndex() throws IOException { // 1.创建Request对象 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel"); // 2.准备请求的参数：DSL语句 request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON); // 3.发送请求 client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); }

3.2 删除索引库

三步走：

1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
2）准备参数。这里是无参
3）发送请求。改用delete方法

删除索引库的DSL语句非常简单：

DELETE /hotel

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

@Test void testDeleteHotelIndex() throws IOException { // 1.创建Request对象 DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel"); // 2.发送请求 client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT); }

3.3 查询索引库

三步走：

1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
2）准备参数。这里是无参
3）发送请求。改用exists方法

判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是：

GET /hotel

@Test void testExistsHotelIndex() throws IOException { // 1.创建Request对象 GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel"); // 2.发送请求 boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT); // 3.输出 System.err.println(exists ? "索引库已经存在！" : "索引库不存在！"); }

API操作文档

这里更多的是先读取Mysql中的数据，然后再存进ES中。

文档操作的基本步骤：【可以根据发送请求那步的第一个参数，发过来判断需要创建什么XXXXRequest】

初始化RestHighLevelClient
创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
解析结果（Get时需要）

1. 初始化RestClient

在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。

分为三步：

1）引入es的RestHighLevelClient依赖：

<dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> </dependency>

2）因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

<properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version> </properties>

3）初始化RestHighLevelClient：这里一般写在最前面，用于告诉Java 访问ES的ip地址

初始化的代码如下：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200") ));

这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：

2. 文档CRUD

2.0 批量导入文档

三步走：

1）创建Request对象。这里是BulkRequest
2）准备参数。批处理的参数，就是其它Request对象，这里就是多个IndexRequest
3）发起请求。这里是批处理，调用的方法为client.bulk()方法

案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。

步骤如下：

利用mybatis-plus查询酒店数据
将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档

语法说明：

批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。

其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：

可以看到，能添加的请求包括：

IndexRequest，也就是新增
UpdateRequest，也就是修改
DeleteRequest，也就是删除

因此Bulk中添加了多个IndexRequest，就是批量新增功能了。示例：

我们在导入酒店数据时，将上述代码改造成for循环处理即可。

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test void testBulkRequest() throws IOException { // 批量查询酒店数据 List<Hotel> hotels = hotelService.list(); // 1.创建Request BulkRequest request = new BulkRequest(); // 2.准备参数，添加多个新增的Request for (Hotel hotel : hotels) { // 2.1.转换为文档类型HotelDoc HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); // 2.2.创建新增文档的Request对象 request.add(new IndexRequest("hotel") .id(hotelDoc.getId().toString()) .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON)); } // 3.发送请求 client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); }

2.1 批量新增文档

四步走：

0）创建索引库实体类
1）创建Request对象
2）准备请求参数，也就是DSL中的JSON文档
3）发送请求（注意：这里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了）

我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。

1）创建索引库实体类

一般实体类里包含经纬度都需要创建一个新的实体类，将经纬度拼成一个字段

数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下：

@Data @TableName("tb_hotel") public class Hotel { @TableId(type = IdType.INPUT) private Long id; private String name; private String address; private Integer price; private Integer score; private String brand; private String city; private String starName; private String business; private String longitude; private String latitude; private String pic; }

与我们的索引库结构存在差异：

longitude和latitude需要合并为location

因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合：

package cn.itcast.hotel.pojo; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; @Data @NoArgsConstructor public class HotelDoc { private Long id; private String name; private String address; private Integer price; private Integer score; private String brand; private String city; private String starName; private String business; private String location; private String pic; public HotelDoc(Hotel hotel) { this.id = hotel.getId(); this.name = hotel.getName(); this.address = hotel.getAddress(); this.price = hotel.getPrice(); this.score = hotel.getScore(); this.brand = hotel.getBrand(); this.city = hotel.getCity(); this.starName = hotel.getStarName(); this.business = hotel.getBusiness(); this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude(); this.pic = hotel.getPic(); } }

2）新增代码

新增文档的DSL语句如下：

POST /{索引库名}/_doc/1 { "name": "Jack", "age": 21 }

对应的java代码如图：

我们导入酒店数据，基本流程一致，但是需要考虑几点变化：

酒店数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到hotel对象
hotel对象需要转为HotelDoc对象
HotelDoc需要序列化为json格式

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test void testAddDocument() throws IOException { // 批量查询酒店数据 List<Hotel> hotels = hotelService.list(); // 1.创建Request BulkRequest request = new BulkRequest(); // 2.准备参数，添加多个新增的Request for (Hotel hotel : hotels) { // 2.1.转换为文档类型HotelDoc HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel); // 2.2.创建新增文档的Request对象 request.add(new IndexRequest("hotel") .id(hotelDoc.getId().toString()) .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));//实体类转JSON，指定JSON格式 request.add(new IndexRequest("xxx")...) } // 3.发送请求 client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); }

2.2 查询文档

查询文档是根据id查询的，所以没有批量查询

三步走：

1）准备Request对象。这次是查询，所以是GetRequest
2）发送请求，得到结果。因为是查询，这里调用client.get()方法
3）解析结果，就是对JSON做反序列化

查询的DSL语句如下：

GET /hotel/_doc/{id}

非常简单，因此代码大概分两步：

准备Request对象
发送请求

不过查询的目的是得到结果，解析为HotelDoc，因此难点是结果的解析。完整代码如下：

可以看到，结果是一个JSON，其中文档放在一个_source属性中，因此解析就是拿到_source，使用工具反序列化为Java对象即可。

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test void testGetDocumentById() throws IOException { // 1.准备Request GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082"); // 2.发送请求，得到响应 GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT); // 3.解析响应结果 String json = response.getSourceAsString(); HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); System.out.println(hotelDoc); }

2.3 批量删除文档

三步走：

1）准备Request对象，因为是删除，这次是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
2）准备参数，无参
3）发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法

删除的DSL为是这样的：

DELETE /hotel/_doc/{id}

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test void testDeleteDocument() throws IOException { //0.查询数据库中的数据 List<Hotel> list = hotelService.list(); // 1.创建Request BulkRequest request = new BulkRequest(); //2.批量转换实体类，顺便写入到ES中 for (Hotel hotel : list) { //2.1转换实体类 HotelDoc hotelDoc =new HotelDoc(hotel); //2.2写入ES request.add(new DeleteRequest("hotel") .id(hotel.getId().toString())); } //3.发送请求 client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT); }

2.4 批量修改文档

三步走：

1）准备Request对象。这次是修改，所以是UpdateRequest
2）准备参数。也就是JSON文档，里面包含要修改的字段
3）更新文档。这里调用client.update()方法

修改有两种方式：

全量修改：本质是先根据id删除，再新增
增量修改：修改文档中的指定字段值

在RestClient的API中，全量修改与新增的API完全一致，判断依据是ID：

如果新增时，ID已经存在，则修改
如果新增时，ID不存在，则新增

只演示增量修改：

代码示例如图：

在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test void testUpdateDocument() throws IOException { //0.查询数据库中的数据 List<Hotel> list = hotelService.list(); // 1.创建Request BulkRequest request = new BulkRequest(); //2.批量转换实体类，顺便写入到ES中 for (Hotel hotel : list) { //2.1转换实体类 HotelDoc hotelDoc =new HotelDoc(hotel); //2.2写入ES request.add(new UpdateRequest("hotel",hotel.getId().toString()) .doc( "price", "952", "starName", "四钻" )); } //3.发送请求 client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT); }

ES搜索引擎

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1. DSL设置查询条件

1.1 DSL查询分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：

查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：
- match_query
- multi_match_query
精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：
- ids
- range
- term
地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
- geo_distance
- geo_bounding_box
复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：
- bool
- function_score

查询的语法基本一致：

GET /indexName/_search { "query": { "查询类型": { "查询条件": "条件值" } } }

我们以查询所有为例，其中：

查询类型为match_all
没有查询条件

// 查询所有 GET /indexName/_search { "query": { "match_all": { } } }

其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。

1.2 全文检索查询

match和multi_match的区别是什么？

match：根据一个字段查询【推荐：使用copy_to构造all字段】
multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差

注：搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用copy_to，然后单字段查询的方式。

1.2.1 使用场景

全文检索查询的基本流程如下：

对用户搜索的内容做分词，得到词条
根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id
根据文档id找到文档，返回给用户

比较常用的场景包括：

商城的输入框搜索
百度输入框搜索

例如京东：

因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

常见的全文检索查询包括：

match查询：单字段查询
multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件

1.2.2 match查询

match查询语法如下：

GET /indexName/_search { "query": { "match": { "FIELD": "TEXT" } } }

match查询示例：

1.2.3 mulit_match查询

mulit_match语法如下：

GET /indexName/_search { "query": { "multi_match": { "query": "TEXT", "fields": ["FIELD1", " FIELD12"] } } }

multi_match查询示例：

1.3 精准查询

精准查询类型：

term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：

term：根据词条精确值查询
range：根据值的范围查询

1.3.1 term查询

因为精确查询的字段搜时不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。

语法说明：

// term查询 GET /indexName/_search { "query": { "term": { "FIELD": { "value": "VALUE" } } } }

示例：

当我搜索的是精确词条时，能正确查询出结果：

但是，当我搜索的内容不是词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到：

1.3.2 range查询

范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。

基本语法：

// range查询 GET /indexName/_search { "query": { "range": { "FIELD": { "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于 "lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于 } } } }

示例：

1.4 地理坐标查询

所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询，官方文档：Geo queries | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic

常见的使用场景包括：

携程：搜索我附近的酒店
滴滴：搜索我附近的出租车
微信：搜索我附近的人

附近的酒店：

附近的车：

1.4.1 矩形范围查询

很少有业务有这种需求

矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档：

查询时，需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标，然后画出一个矩形，落在该矩形内的都是符合条件的点。

语法如下：

// geo_bounding_box查询 GET /indexName/_search { "query": { "geo_bounding_box": { "FIELD": { "top_left": { // 左上点 "lat": 31.1, "lon": 121.5 }, "bottom_right": { // 右下点 "lat": 30.9, "lon": 121.7 } } } } }

1.4.2 附近(圆形)查询

附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。

换句话来说，在地图上找一个点作为圆心，以指定距离为半径，画一个圆，落在圆内的坐标都算符合条件：

语法说明：

// geo_distance 查询 GET /indexName/_search { "query": { "geo_distance": { "distance": "15km", // 半径 "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心 } } }

示例：

我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店：

发现共有47家酒店。

1.5 复合查询

复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种：

fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名
bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索

1.5.0 复合查询归纳

GET /hotel/_search { "query": { "function_score": { "query": { // 原始查询，可以是任意条件 "bool": { "must": [ {"term": {"city": "上海" }} ], "should": [ {"term": {"brand": "皇冠假日" }}, {"term": {"brand": "华美达" }} ], "must_not": [ { "range": { "price": { "lte": 500 } }} ], "filter": [ { "range": {"score": { "gte": 45 } }} ] } }, "functions": [ // 算分函数 { "filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家【品牌是如家的才加分，这里是加分条件】 "term": { "brand": "如家" } }, "weight": 2 // 算分权重为2 } ], "boost_mode": "sum" // 加权模式，求和 } } }

1.5.1 相关性算分

elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分，算法由两种：

TF-IDF算法
BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法

当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。

例如，我们搜索 "虹桥如家"，结果如下：

[ { "_score" : 17.850193, "_source" : { "name" : "虹桥如家酒店真不错", } }, { "_score" : 12.259849, "_source" : { "name" : "外滩如家酒店真不错", } }, { "_score" : 11.91091, "_source" : { "name" : "迪士尼如家酒店真不错", } } ]

在elasticsearch中，早期使用的打分算法是TF-IDF算法，公式如下：

在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法，公式如下：

TF-IDF算法有一各缺陷，就是词条频率越高，文档得分也会越高，单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限，曲线更加平滑：

1.5.2 算分函数查询

在搜索出来的结果的分数基础上，再手动与指定的数字进行一定运算来改变算分，从而改变结果的排序。

function score query定义的三要素是什么？

过滤条件：哪些文档要加分
算分函数：如何计算function score
加权方式：function score 与 query score如何运算

根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。

以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。如图：

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

function score 查询

1）语法说明

function score 查询中包含四部分内容：

原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
- weight：函数结果是常量
- field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
- random_score：以随机数作为函数结果
- script_score：自定义算分函数算法
运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
- multiply：相乘
- replace：用function score替换query score
- 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
2）根据过滤条件，过滤文档
3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

2）举例

需求：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点：

原始条件：不确定，可以任意变化
过滤条件：brand = "如家"
算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
运算模式：比如求和

因此最终的DSL语句如下：

GET /hotel/_search { "query": { "function_score": { "query": { .... }, // 原始查询，可以是任意条件 "functions": [ // 算分函数 { "filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家【品牌是如家的才加分，这里是加分条件】 "term": { "brand": "如家" } }, "weight": 2 // 算分权重为2 } ], "boost_mode": "sum" // 加权模式，求和 } } }

测试，在未添加算分函数时，如家得分如下：

添加了算分函数后，如家得分就提升了：

1.5.3 布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：

must：必须匹配每个子查询，类似“与”
should：选择性匹配子查询，类似“或”
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
filter：必须匹配，不参与算分

注意：尽量在筛选的时候多使用不参与算分的must_not和filter，以保证性能良好

比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：

每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。

需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：

搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分
其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分

bool查询

1）语法

GET /hotel/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"term": {"city": "上海" }} ], "should": [ {"term": {"brand": "皇冠假日" }}, {"term": {"brand": "华美达" }} ], "must_not": [ { "range": { "price": { "lte": 500 } }} ], "filter": [ { "range": {"score": { "gte": 45 } }} ] } } }

2）示例

需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

分析：

名称搜索，属于全文检索查询，应该参与算分。放到must中
价格不高于400，用range查询，属于过滤条件，不参与算分。放到must_not中
周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，不参与算分。放到filter中

2. 设置搜索结果

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

2.0 搜索结果种类

查询的DSL是一个大的JSON对象，包含下列属性：

query：查询条件
from和size：分页条件
sort：排序条件
highlight：高亮条件
aggs：定义聚合

示例：

2.1 排序

在使用排序后就不会进行算分了，根据排序设置的规则排列

普通字段是根据字典序排序

地理坐标是根据举例远近排序

2.1.1普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的排序语法基本一致。

语法：

排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推
（可以参考下面的图片案例）

GET /indexName/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "FIELD": "desc" // 排序字段、排序方式ASC、DESC } ] }

示例：

需求描述：酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序

2.1.2 地理坐标排序

地理坐标排序略有不同。

语法说明：

GET /indexName/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "_geo_distance" : { "FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点 "order" : "asc", // 排序方式 "unit" : "km" // 排序的距离单位 } } ] }

这个查询的含义是：

指定一个坐标，作为目标点
计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标到目标点的距离是多少
根据距离排序

示例：

需求描述：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序

提示：获取你的位置的经纬度的方式：获取鼠标点击经纬度-地图属性-示例中心-JS API 2.0 示例 | 高德地图API

假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。

2.2 分页

elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

from：从第几个文档开始
size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

2.2.1 基本分页

分页的基本语法如下：

GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0 "size": 10, // 期望获取的文档总数 "sort": [ {"price": "asc"} ] }

2.2.2 深度分页

原理：elasticsearch内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条

现在，我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写：

GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 990, // 分页开始的位置，默认为0 "size": 10, // 期望获取的文档总数 "sort": [ {"price": "asc"} ] }

这里是查询990开始的数据，也就是第990~第1000条数据。

集群情况的深度分页

针对深度分页，ES提供了两种解决方案，官方文档：

search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。【官方推荐】
scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。

不过，elasticsearch内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条：

查询TOP1000，如果es是单点模式，这并无太大影响。

但是elasticsearch将来一定是集群，例如我集群有5个节点，我要查询TOP1000的数据，并不是每个节点查询200条就可以了。

因为节点A的TOP200，在另一个节点可能排到10000名以外了。

因此要想获取整个集群的TOP1000，必须先查询出每个节点的TOP1000，汇总结果后，重新排名，重新截取TOP1000。

那如果我要查询9900~10000的数据呢？是不是要先查询TOP10000呢？那每个节点都要查询10000条？汇总到内存中？

当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

2.3 高亮

注意：

高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮
如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false

使用场景：在百度等搜索后，会对结果中出现搜索字段的部分进行高亮处理。

高亮原理

高亮显示的实现分为两步：

1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如<em>标签
2）页面给<em>标签编写CSS样式

实现高亮

1）语法

GET /hotel/_search { "query": { "match": { "FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询 } }, "highlight": { "fields": { // 指定要高亮的字段 "FIELD": { //【要和上面的查询字段FIELD一致】 "pre_tags": "<em>", // 用来标记高亮字段的前置标签 "post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签 } } } }

2）示例：组合字段all的案例

2.4 数据聚合

类似于mysql中的【度量（Metric）聚合】聚合语句实现AVG，MAX，MIN；以及【桶（Bucket）聚合】GroupBy实现分组

聚合（aggregations ）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

什么品牌的手机最受欢迎？
这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

聚合名称
聚合类型
聚合字段

聚合可配置属性有：

size：指定聚合结果数量
order：指定聚合结果排序方式
field：指定聚合字段

2.4.1 聚合种类

注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

聚合常见的有三类：

桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组
- TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
- Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组
度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等
- Avg：求平均值
- Max：求最大值
- Min：求最小值
- Stats：同时求max、min、avg、sum等
管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做聚合

如：用桶聚合实现种类排序，然后使用度量聚合实现各个桶的最大值、最小值、平均值等

2.4.2 桶(Bucket)聚合

以统计酒店品牌种类，并对其进行数据分组

GET /hotel/_search { "query": { //限定要聚合的文档范围，只要添加query条件【一般在没搜索关键字时不写query】 "range": { "price": { "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合 } } }, "size": 0, // 设置size为0，结果中不包含查询结果文档，只包含聚合结果 "aggs": { // 定义聚合 "brandAgg": { //给聚合起个名字 "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term "field": "brand", // 参与聚合的字段 "order": { "doc_count": "asc" // 对聚合结果按照doc_count升序排列 }, "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量【设置多少就最多只显示多少】 } } } }

2.4.3 度量(Metric) and 管道(pipeline)聚合

度量聚合很少单独使用，一般是和桶聚合一并结合使用

我们对酒店按照品牌分组，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。

语法如下：

这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

GET /hotel/_search { "size": 0, "aggs": { "brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "order": { "scoreAgg.avg": "desc" // 对聚合结果按照指定字段降序排列 }, "size": 20 }, "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算 "score_stats": { // 聚合名称 "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等 "field": "score" // 聚合字段，这里是score } } } } } }

另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：

3. RestClient查询文档

文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：

1）准备Request对象
2）准备请求参数
3）发起请求
4）解析响应

3.1 快速入门

查询的基本步骤是：

创建SearchRequest对象

准备Request.source()，也就是DSL。

① QueryBuilders来构建查询条件

② 传入Request.source() 的 query() 方法

发送请求，得到结果

解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

3.1.1 发送查询请求

代码解读：

第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名
第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
- query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL
第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

这里关键的API有两个，一个是request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：

另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询：

3.1.2 解析响应结果

响应结果的解析：

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

hits：命中的结果
- total：总条数，其中的value是具体的总条数值
- max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
- hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
  - _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果
- SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息
- SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组
  - SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

3.1.3 完整代码

完整代码如下：

@Test void testMatchAll() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL request.source() .query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); } private void handleResponse(SearchResponse response) { // 4.解析响应 SearchHits searchHits = response.getHits(); // 4.1.获取总条数 long total = searchHits.getTotalHits().value; System.out.println("共搜索到" + total + "条数据"); // 4.2.文档数组 SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 4.3.遍历 for (SearchHit hit : hits) { // 获取文档source String json = hit.getSourceAsString(); // 反序列化 HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc); } }

3.2 设置查询条件

3.2.1 全文检索查询

全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。

因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：

而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。

完整代码如下：

@Test void testMatch() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL request.source() .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家")); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

3.2.2 精准查询

精确查询主要是两者：

term：词条精确匹配
range：范围查询

与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。

查询条件构造的API如下：

3.2.3 地理查询

DSL格式

在cn.itcast.hotel.service.impl的HotelService的search方法中，添加一个排序功能：

完整代码：

@Override public PageResult search(RequestParams params) { try { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query buildBasicQuery(params, request); // 2.2.分页 int page = params.getPage(); int size = params.getSize(); request.source().from((page - 1) * size).size(size); // 2.3.排序 String location = params.getLocation(); if (location != null && !location.equals("")) { request.source().sort(SortBuilders .geoDistanceSort("location", new GeoPoint(location)) .order(SortOrder.ASC) .unit(DistanceUnit.KILOMETERS) ); } // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 return handleResponse(response); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } }

3.2.4 布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：

可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。

完整代码如下：

@Test void testBool() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.准备BooleanQuery BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery(); // 2.2.添加term boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州")); // 2.3.添加range boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250)); request.source().query(boolQuery); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

3.2.5 算分函数查询

java代码逻辑：添加一个isAD字段，在算分函数的filter中判断isAD=ture就进行重新算分

function_score查询结构如下：

对应的JavaAPI如下：

我们可以将之前写的boolean查询作为原始查询条件放到query中，接下来就是添加过滤条件、算分函数、加权模式了。

// 算分控制 FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery = QueryBuilders.functionScoreQuery( // 原始查询，相关性算分的查询 boolQuery, // function score的数组 new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{ // 其中的一个function score 元素 new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder( // 过滤条件 QueryBuilders.termQuery("isAD", true), // 算分函数 ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10) ) }); //将查询请求放入查询 request.source().query(functionScoreQuery);

3.3 设置搜索结果

3.3.1 排序和分页

由于这两个比较简单，所以一起写了

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。

对应的API如下：

完整代码示例：

@Test void testPageAndSort() throws IOException { // 页码，每页大小 int page = 1, size = 5; // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 2.2.排序 sort request.source().sort("price", SortOrder.ASC); // 2.3.分页 from、size request.source().from((page - 1) * size).size(5); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

3.3.2 高亮

高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：

查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。
结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果

1）高亮请求构建

高亮请求的构建API如下：

上述代码省略了查询条件部分，但是大家不要忘了：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。

完整代码如下：

@Test void testHighlight() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家")); // 2.2.高亮 request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false)); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

2）高亮结果解析

高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。

因此解析高亮的代码需要额外处理：

代码解读：

第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象
第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值
第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果

完整代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) { // 4.解析响应 SearchHits searchHits = response.getHits(); // 4.1.获取总条数 long total = searchHits.getTotalHits().value; System.out.println("共搜索到" + total + "条数据"); // 4.2.文档数组 SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 4.3.遍历 for (SearchHit hit : hits) { // 获取文档source String json = hit.getSourceAsString(); // 反序列化 HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); // 获取高亮结果 Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) { // 根据字段名获取高亮结果 HighlightField highlightField = highlightFields.get("name"); if (highlightField != null) { // 获取高亮值 String name = highlightField.getFragments()[0].string(); // 覆盖非高亮结果 hotelDoc.setName(name); } } System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc); } }

3.3.3 聚合

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法：

聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：

举例：业务代码

@Override public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) { try { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query查询语句 buildBasicQuery(params, request); // 2.2.设置size request.source().size(0); // 2.3.聚合 buildAggregation(request); // 3.发出请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析结果 Map<String, List<String>> result = new HashMap<>(); Aggregations aggregations = response.getAggregations(); // 4.1.根据品牌名称，获取品牌结果 List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg"); result.put("品牌", brandList); // 4.2.根据品牌名称，获取品牌结果 List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg"); result.put("城市", cityList); // 4.3.根据品牌名称，获取品牌结果 List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg"); result.put("星级", starList); return result; } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } private void buildAggregation(SearchRequest request) { request.source().aggregation(AggregationBuilders .terms("brandAgg") .field("brand") .size(100) ); request.source().aggregation(AggregationBuilders .terms("cityAgg") .field("city") .size(100) ); request.source().aggregation(AggregationBuilders .terms("starAgg") .field("starName") .size(100) ); } private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) { // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果 Terms brandTerms = aggregations.get(aggName); // 4.2.获取buckets List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets(); // 4.3.遍历 List<String> brandList = new ArrayList<>(); for (Terms.Bucket bucket : buckets) { // 4.4.获取key String key = bucket.getKeyAsString(); brandList.add(key); } return brandList; }

自动补全

① 设置创建索引库（设置一个自动补全字段，类型为：completion）

② 重新插入数据

③ 查询（查询时要设置这个自动补全操作的名称，并且指定那个类型为completion的字段）

④ 分解结果（结果也需要根据之前设置这个自动查询操作的名称来取）

当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图：

这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。

1. 拼音分词器

下载拼音分词器记得版本要和ES对应，不对应会报错

要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://www.wpsshop.cn/w/Gausst松鼠会/article/detail/421646