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Elasticsearch基础，SpringBoot整合Elasticsearch

作者：weixin_40725706 | 2024-04-03 07:17:06

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Elasticsearch基础，SpringBoot整合Elasticsearch

ES概述

Elasticsearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别（大数据时代）的数据。es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。

ES简介

Elasticsearch简介
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用∶
维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索（search-asyou-type）和搜索纠错（did-you-mean）等搜索建议功能。
英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回
应
StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。 Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。 Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene（TM）的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

LUCENE简介

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。 Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言 ， Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。
Lucene是一个全文检索引擎的架构。那什么是全文搜索引擎 ?
全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有Google、Fast/AlITheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等，国内著名的有百度（Baidu）。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。
从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称"蜘蛛"（Spider）程序或"机器人"（Robot）程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如上面提到的7家引擎;另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。

ES 和 solr比较

1、es基本是开箱即用（解压就可以用!）， 非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢 ! 2、Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。 3、Solr 支持更多格式的数据，比如SON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。
4、Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要 kibana友好支撑~!
5、Solr 查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用 ;●ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索。
● Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。
6、Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而 Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。

ES安装教程

https://blog.csdn.net/qq_40942490/article/details/111594267

IK中文分词器

安装IK分词器之后,可以配置属于自己的字典,具体目录在config 中的xml文件中配置
在这里插入图片描述

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ES数据结构与mysql的相同之处

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使用RESTful风格接口操作ES

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使用put命令创建索引(相当于数据库)以及数据,其中test1为索引,type为类型,1为行
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ES搜索中的数据类型

核心数据类型
String, byte, short,integer,long,float,double,boolean,date
复合数据类型
Array,Object

使用put命令设计索引的数据类型

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如果没有设置数据类型，就会在set值的时候自动设置数据类型
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获取有多少索引

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put命令

使用put命令可以直接覆盖数据，其中数据完全被覆盖，以新PUT进去的数据为主
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其对应的版本号也是会更改的
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更新命令

使用更新的命令，会根据字段名更新对应的值
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删除命令

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查询

准备数据
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执行搜索命令
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执行完搜索之后就发现通过 ‘小米’和‘mix4’都是可以进行查询的 ，然后通过分词器看看“小米mix4”,发现这个字符串被分词为 ‘小米’和‘mix4’,其中英文不分词
在这里插入图片描述
因为英文不分词 通过中文加部分英文（或者部分数字）的方式是不能查询出来的，而且通过分词器是可以开到分词成功的了。（说明，部分英文具体指分词之后的单词的一部分，例如 小米mix4 会被分为 ‘小米’+‘mix4’,其中‘m’就是mix4的部分英文）
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条件查询指定字段 其中match是会使用分词器进行解析的
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根据字段排序
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分页 使用from和size
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布尔值查询

其中 must 相当于mysql中的and;
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should相当于mysql中的or；
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must_not是不等于的意思（例如下面查询的是name不是小米和desc中没有买的）
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Filter过滤器

查询名称中有小米的产品，且价格范围在100到2000的
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多条件查询，多个条件使用空格或者逗号隔开，只要满足一个就可以被查询出来，这个时候可以通过分值进行计算，比如找房子，可以根据多个地区查找
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倒排索引!

关于分词器

搜索关键字
Match：是会经过分词器解析的
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Term: 是精确查询,不经过分词器解析
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数据字段类型不同
当字段类型是text时,是会经过分词器解析的
当字段类型是keyword时,不会经过分词器解析
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例如我们在设计索引时,设置name是关键字,desc是text,则在我们搜索时会出现以下情况
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高亮查询
使用highlight关键字,然后指定字段,默认样式是标签
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自定义标签,要使用pre_tags和post_tags
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引入依赖

 <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>

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创建配置文件

package com.mu.es.config;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ElasticSearchConfig {

    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http")
                ));
        return client;
    }

}

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测试类


@SpringBootTest
class ElasticsearchApplicationTests {


    // 注入ES客户端
    @Autowired
    RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        // 创建索引
        CreateIndexResponse text_index = restHighLevelClient.indices().create(new CreateIndexRequest("text_index"), RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("text_index = " + text_index);


    }

    @Test
    void test1() throws IOException {
        // 判断索引是否存在
        GetIndexRequest textIndexGet = new GetIndexRequest("text_index"); // 创建获得索引的请求
        boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(textIndexGet, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("exists = " + exists);
    }


    /**
     * 删除索引
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void test2() throws IOException {
        DeleteIndexRequest de = new DeleteIndexRequest("text_index");// 创建删除索引的请求
        AcknowledgedResponse response = restHighLevelClient.indices().delete(de, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("exists = " + response);
    }

    /**
     * 在索引中添加文档数据
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void test3() throws IOException {
        // 准备数据
        User user = new User("mls", 25, "河南");
        // 拿到索引的请求
        IndexRequest request = new IndexRequest("text_index");
        // 设置id
        request.id("1");
        // 设置请求的超时时间
        request.timeout("1s");
        // 将数据放入request请求
        request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
        // 将请求发送到ES
        IndexResponse index = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("index = " + index.toString());
        System.out.println("index.status() = " + index.status());


    }


    /**
     * 判断文档是否存在
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void test4() throws IOException {
        // 准备请求
        GetRequest request = new GetRequest("text_index", "1");
        Boolean exists = restHighLevelClient.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("exists = " + exists);
    }


    /**
     * 获取文档信息
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void test5() throws IOException {
        // 准备请求
        GetRequest request = new GetRequest("text_index", "1");
        // 获取文档内容
        GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 获取文档中具体存储的内容
        System.out.println(response.getSourceAsString());
        System.out.println(response);
    }


    /**
     * 更新文档信息
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void test15() throws IOException {
        // 准备数据
        User user = new User();
        user.setUsername("穆利帅");
        // 准备请求
        UpdateRequest request = new UpdateRequest("text_index", "1");
        // 设置请求超时时间
        request.timeout("2s");
        // 将数据放在doc中
        request.doc(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
        // 发送请求
        UpdateResponse update = restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("update.status() = " + update.status());
    }


    /**
     * 删除信息
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void test25() throws IOException {
        // 准备请求
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("text_index", "1");
        // 设置请求超时时间
        request.timeout("2s");
        // 发送请求
        DeleteResponse delete = restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("update.status() = " + delete.status());
    }

    /**
     * 批量插入
     */
    @Test
    void test11() throws Exception {
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        bulkRequest.timeout("10s");
        List<User> users = new ArrayList<>();
        users.add(new User("穆利帅0", 24, "beijing"));
        users.add(new User("穆利帅1", 25, "beijing"));
        users.add(new User("穆利帅2", 26, "beijing"));
        users.add(new User("穆利帅3", 27, "beijing"));
        users.add(new User("穆利帅4", 28, "beijing"));
        users.add(new User("穆利帅5", 29, "beijing"));
        for (int i = 0; i < users.size(); i++) {
            // 同样批量更新和批量删除也是一样的
            IndexRequest request = new IndexRequest("text_index");
            request.id(String.valueOf(i))
                    .source(JSON.toJSONString(users.get(i)), XContentType.JSON);
            bulkRequest.add(request);
        }
        BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("bulk.status() = " + bulk.status());


    }


    /**
     *  查询
     *
     * @throws Exception
     */
    @Test
    void test111() throws Exception {
      // 准备请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("text_index");


        // 准备查询条件
        SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
        //  builder.query(QueryBuilders.termQuery("username","穆利帅1")); // 精确查询 分词器不分词
        builder.query(QueryBuilders.matchQuery("username","穆利帅")); // 分词查询 分词器分词
        // 起始
        builder.from(0);
        // 每页数目
        builder.size(10);
        // 排序
        builder.sort("age", SortOrder.DESC);
        // 设置查询条件的过期时间
        builder.timeout(new TimeValue( 60, TimeUnit.SECONDS));



        // 设置请求条件
        searchRequest.source(builder);
        // 发出查询请求
        SearchResponse res = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        SearchHit[] hits = res.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            System.out.println("hit.getSourceAsString() = " + hit.getSourceAsString());
        }
    }

}

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