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java高级--Elasticsearch_关键字搜索引擎 java

作者：人工智能uu | 2024-07-21 21:44:35

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关键字搜索引擎 java

一、概述搜索引擎

1.1 什么是搜索引擎

                概念：用户输入想要的关键词，返回含有该关键词的所有信息。

        场景：

                1、互联网搜索：谷歌、百度、各种新闻首页

                 2、站内搜索（垂直搜索）：企业OA查询订单、人员、部门，电商网站内部搜索商品（淘宝、京东）场景。

1.2 数据库做搜索弊端

                数据量小，简单搜索，可以使用数据库。

                站内搜索的问题: 如果数据量很大。

存储的问题: 电商网站商品上亿条时，涉及到单表数据过大必须拆分表，数据库磁盘占用过大必须分库。

性能问题: 解决上面问题后，查询“笔记本电脑”等关键词时，上亿条数据的商品名字段逐行扫描，性能跟不上。

分词搜索问题: 如搜索“笔记本电脑”，只能搜索完全和关键词一样的数据，那么数据量小时，搜索“笔记电脑”，“电脑”数据要不要给用户。

                互联网搜索: ---数据量pb级别的数据【byte字节 kb m G t p】

                        存储引擎来解决上面数据库作为搜索的弊端。

1.3 常用的搜索引擎软件

Solr 和 Elasticsearch 理解为数据库-->搜索性能非常块而且存储量也比较大

1.4 Solr 和 Elasticsearch

1.当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快

2.当实时建立索引时，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，ElasticSearch具有明显的优势

3.随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而ElasticSearch却没有明显的变化

总结
1、es基本是开箱即用(解压就可以用!)【南京】 ,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<mark>自身带有分布式协调管理功能</mark>。
3、Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、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。

> 大多数企业使用的是ES.

1.5 Elasticsearch是什么

                The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch【搜索，分析】、 Kibana【可视化】、 Beats 和 Logstash【数据的搜集】（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。

        Elaticsearch，简称为 ES， ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 ElasticStack 技术栈的核心。

        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 级别的数据。

        总结: 核心实时存储和实时数据分析实时数据检索而且可以处理数据量PB级别，以及扩展

1.6 哪些公司正在使用ES

国外：

维基百科，类似百度百科，“网络七层协议”的维基百科，全文检索，高亮，搜索推荐

Stack Overflow（国外的程序讨论论坛），相当于程序员的贴吧。遇到it问题去上面发帖，热心网友下面回帖解答。

GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码。

电商网站，检索商品

日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析（ELK技术，elasticsearch+logstash+kibana）

商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅《java编程思想》的监控，如果价格低于27块钱，就通知我，我就去买。

BI系统，商业智能（Business Intelligence）。大型连锁超市，分析全国网点传回的数据，分析各个商品在什么季节的销售量最好、利润最高。成本管理，店面租金、员工工资、负债等信息进行分析。从而部署下一个阶段的战略目标。

国内：

百度搜索，第一次查询，使用es。

OA、ERP系统站内搜索。

知网

1.7 安装ES

                保证JDK 1.8.0_73以上的版本。---安装在window                不要安装在中文目录下

                下载和解压缩Elasticsearch安装包，查看目录结构。

         Download Elasticsearch | Elasti

        下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/

        历史版本下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

        注意： 9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口， 9200 端口为浏览器访问的 http协议 RESTful 端口。

        打开浏览器，输入地址： http://localhost:9200，测试返回结果，返回结果如下：

1.8 安装kibana

             kibana是es数据的前端展现，数据分析时，可以方便地看到数据。作为开发人员，可以方便访问es----可以理解为navcate

下载 Elastic 产品 | Elastic

历史版本下载：Past Releases of Elastic Stack Software | Elastic



1、下载，解压kibana。

2、启动Kibana：bin\kibana.bat

3、浏览器访问 http://localhost:5601 进入Dev Tools界面。像plsql一样支持代码提示。

4、发送get请求，查看集群状态GET _cluster/health。相当于浏览器访问。

                 如果出现如下错误

        Could not create APM Agent configuration: Request Timeout after 30000ms

                重写启动es就可以用了

1.9 ES中常用的概念

        集群

            集群这一概念已经遍及天下了，在Elasticsearch中也不例外，可以将多台Elasticsearch节点组成集群使用，可以在任意一台节点上进行搜索。

        节点

                节点是一台Elasticsearch服务器，可以存储、查询、创建索引，也可以与其它节点一共组成一个集群。

        索引---数据库

                索引是具有某种相似特性的文档集合，熟悉mysql的应该不会对于这个名词陌生，Elasticsearch使用的是倒排索引。

        文档---一条记录

                一个文档是一个可以被索引的基础信息单元。

        分片

                单个索引包含数据太大的话，将会降低索引速度。为此，Elasticsearch提供了将索引细分成多个片段的能力，就是分片。

        副本

                副本是ElasticSearch索引分片的备份，主要应对与节点故障时保存数据的可用性。副本与它的原始分片不会在同一个节点上，以此来保存单节点故障时的高可用。

注意: ES6.0以后Type这个概念模糊了，7.0以后不在使用Type. 默认索引的type都是_doc

索引----数据库

类型---表

文档---一条记录

字段---列

Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。为了方便大家理解，我们将 Elasticsearch 里存储文档数据和关系型数据库 MySQL 存储数据的概念进行一个类比



ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表， Documents 则相当于表的行。这里 Types 的概念已经被逐渐弱化， Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type， Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了。_doc

二、ES中常用的API接口

        ES中提高了很多API接口，而这些接口是按照Restful风格定义的。

        ---风格: 根据不同的操作提供不同的提交方式，而且可以在地址上传递参数 /{id}

2.1、创建索引

语法：

        PUT /索引名称

          {

                "mappings": {

                "properties":{

                "字段名"：{"type":数据类型},

                "字段名": {"type":数据类型}

          }

     }

}

数据类型:

字符串类型: text keywords

数字类型: long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float

日期类型: date

布尔类型: boolean

二进制类型: .........

2.2、获取索引的结构

语法：

GET /索引名称

2.3、查询ES中所有的索引

语法：

GET /_cat/indices?v

2.4、删除索引

语法：

DELETE /索引名称

2.5、添加文档

                添加记录-----数据库

                添加时指定了id

语法:

        put /索引名称/_doc/1

        {

                "name":"张学友",

                "age": 18

        }





                添加时不知道id

POST /索引名称/_doc

        {

}

2.6、根据id查询文档

语法：

GET /索引/_doc/id值

2.7、文档的修改

1、修改全部字段，如果某些字段没有指定，则消失

2、修改部分字段，没有给定的字段保留为原来的值

三、条件查询

我们上面关于文档的查询都是通过id查询，我们可能需要根据其他条件进行查询。

3.1、在地址栏传递参数查询

GET /索引名/_search?q=参数名:值

3.2、传递json数据进行查询

                ES提供一个接口---该接口需要传递json数据。根据你的json数据进行查询。一般不会使用地址栏传递参数。

GET /索引/_doc/

        {

                "query": {

                        "match":{ // term:精准匹配 match:模糊匹配 range:范围匹配

                        "name":"值"

        }

        }

}



match和term的区别?

倒排索引: 根据主键查询内容，而倒排索引是根据内容查询主键值

3.3、查询部分字段的内容

select 列名 from 表名

3.4、排序查询

select * from 表名 order by

3.5、分页查询

select * from 表名 limit 起始记录, 条数

3.6、多条件查询

上面的查询都是使用的单条件查询。

select * from 表名 where name="" and age=19

must 相当于 and

should 相当于 or

must_not 相当于 not (... and ...)

3.7、高亮查询

对查询的关键字以特殊字符包裹，到前端后，就可以为特殊字符增加css.

四、Springboot整合ES.[数据库]


<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.3.12.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.ykq</groupId>
    <artifactId>qy158-springboot-es</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>qy158-springboot-es</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
 
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
 
</project>

4.1、创建一个配置类

springboot整合es时，会把对应ES的操作都封装到一个RestHighLevelClient类中。所以该配置类的作用就是为了能够获取RestHighLevelClient工具类。


@SpringBootTest
class SpringbootEsApplicationTests {
    //创建索引
    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
 
    //创建索引
    @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        //获取对应索引操作的类对象IndicesClient
        IndicesClient indices = client.indices();
        //获取创建索引的请求对象---封装了关于索引的信息。
        CreateIndexRequest indexRequest=new CreateIndexRequest("qy158-index");
        CreateIndexResponse indexResponse = indices.create(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("是否创建成功:"+indexResponse.isAcknowledged());
    }

4.2、关于对索引的操作

索引的删除


//判断索引是否存在
    @Test
    public void testExist() throws IOException {
        IndicesClient indices = client.indices();
        GetIndexRequest getIndexRequest=new GetIndexRequest("qy158-index");
        boolean exists = indices.exists(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("是否存在 = " + exists);
    }
 
    //删除索引
    @Test
    public void deleteIndex() throws IOException {
        IndicesClient indices = client.indices();
        DeleteIndexRequest deleteIndexRequest=new DeleteIndexRequest("qy160");
        AcknowledgedResponse delete = indices.delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("是否删除 = " + delete.isAcknowledged());
    }

4.3 、关于对文档的操作---CRUD

CRUD操作


 //添加文档
    @Test
    public void testSaveDoc() throws IOException {
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("qy158-index");
        indexRequest.id("1");
        User user=new User("王俊凯","上海","男",21);
        indexRequest.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
        IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("结果 = " + indexResponse);
    }
 
    //根据id查询文档
    @Test
    public void testGet() throws IOException {
        GetRequest getRequest=new GetRequest("qy158-index","1");
        GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
        Map<String, Object> map = getResponse.getSourceAsMap();
        System.out.println("map = " + map);
        System.out.println(map.get("name"));
    }
 
    //删除文档
    @Test
    public void testDelete() throws IOException {
        DeleteRequest deleteRequest=new DeleteRequest("qy158-index","1");
        DeleteResponse delete = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(delete.getResult());
    }
 
    //修改文档
    @Test
    public void testUpdate() throws IOException {
        UpdateRequest updateRequest=new UpdateRequest("qy158-index","1");
        User user=new User("姚远","洛阳","男",25);
        updateRequest.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
 
        UpdateResponse update = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(update.getResult());
    }
 
    //批量添加
    @Test
    public void testBuck() throws IOException {
        BulkRequest bulkRequest=new BulkRequest("qy158-index");
        List<User> list=new ArrayList<>();
        list.add(new User("卜佩园","洛阳","女",29));
        list.add(new User("姚约翰","洛阳","男",2));
        list.add(new User("董展展","洛阳","女",22));
        list.add(new User("刘晨晨","广州","女",23));
        list.add(new User("刘晨曦","广州","女",24));
        list.add(new User("刘晨辉","广州","女",29));
        list.add(new User("刘晨琳","广州","女",22));
        list.add(new User("刘晨哈","广州","女",42));
 
        for (int i=0;i<list.size();i++){
            IndexRequest indexRequest=new IndexRequest();
            indexRequest.id(i+1+"");
            indexRequest.source(JSON.toJSONString(list.get(i)),XContentType.JSON);
            bulkRequest.add(indexRequest);
        }
        BulkResponse bulk = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    }

4.4、文档的高级搜索

高级的分页，排序，高亮


//高级搜索
    @Test
    public void testHighSearch() throws IOException {
        //搜索请求对象
        SearchRequest searchRequest=new SearchRequest("qy158-index");
 
        //构建一个条件类对象
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder=new SearchSourceBuilder();
        //match匹配
        MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("name", "刘");
        searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
        //排序
        searchSourceBuilder.sort("age", SortOrder.DESC);
        //分页
        searchSourceBuilder.from(0);
        searchSourceBuilder.size(3);
        //高亮
        HighlightBuilder highlightBuilder=new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.field("name");
        highlightBuilder.preTags("<font color='red'>");
        highlightBuilder.postTags("</font>");
        searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
 
        //把条件对象封装到哦searchRequest对象中。
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        for (SearchHit hit:hits1){
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            System.out.println("sourceAsMap = " + sourceAsMap);
 
 
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            sourceAsMap.put("name",highlightFields.get("name").getFragments()[0]);
 
            System.out.println(sourceAsMap);
        }
 
    }

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