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编程不良人ES教程_编程不良人 es

作者：小丑西瓜9 | 2024-03-06 15:11:13

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编程不良人 es

ElasticSearch

1. 什么是RestFul

REST : 表现层状态转化(Representational State Transfer)，如果一个架构符合REST原则，就称它为 RESTful 架构风格。

资源: 所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息

表现层 :我们把"资源"具体呈现出来的形式，叫做它的"表现层"(Representation)。

状态转化(State Transfer):如果客户端想要操作服务器，必须通过某种手段，让服务器端发生"状态转 化"(State Transfer)。而这种转化是建立在表现层之上的，所以就是"表现层状态转化"。

REST原则就是指一个URL代表一个唯一资源，并且通过HTTP协议里面四个动词:GET、POST、PUT、DELETE对应四种服务器端的基本操作: GET用来获取资源，POST用来添加资源(也可以用于更新资源)，PUT用来更新资源，DELETE用来删除资源。

2. 什么是全文检索

全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。

检索: 索(建立索引) 检:(检索索引)

全文检索（Full-Text Retrieval(检索)）以文本作为检索对象，找出含有指定词汇的文本。全面、准确和快速是衡量全文检索系统的关键指标。

关于全文检索，我们要知道：

1. 只处理文本。

2. 不处理语义。

3. 搜索时英文不区分大小写。

4. 结果列表有相关度排序。

3. 什么是Elastic Search

ElasticSearch 简称 ES ，是基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎，是当前流行的企业级搜索引擎。Lucene本身就可以被认为迄今为止性能最好的一款开源搜索引擎工具包，但是lucene的API相对复杂，需要深厚的搜索理论。很难集成到实际的应用中去。但是ES是采用java语言编写，提供了简单易用的RestFul API，开发者可以使用其简单的RestFul API，开发相关的搜索功能，从而避免lucene的复杂性。

4. ES的诞生

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。

Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……

5. ES的应用场景

ES主要以轻量级JSON作为数据存储格式，这点与MongoDB有点类似，但它在读写性能上优于 MongoDB 。同时也支持地理位置查询 ，还方便地理位置和文本混合查询 。 以及在统计、日志类数据存储和分析、可视化这方面是引领者。

  • 国外:

​ Wikipedia(维基百科)使用ES提供全文搜索并高亮关键字、StackOverflow(IT问答网站)结合全文搜索与地理位置查询、Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。

  • 国内:

百度(在云分析、网盟、预测、文库、钱包、风控等业务上都应用了ES，单集群每天导入30TB+数据， 总共每天60TB+)、新浪 、阿里巴巴、腾讯等公司均有对ES的使用。

使用比较广泛的平台ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)。

6. ES的安装

6.1 准备环境

# 0.安装前准备
- centos7 +
- java 8  +
- elastic 6.8.0+

# 1.在官方网站下载ES
- wget http://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.8.0.tar.gz

# 2.安装JDK(必须JDK1.8+)
- rpm -ivh jdk-8u181-linux-x64.rpm
	/*注意:默认安装位置 /usr/java/jdk1.8.0_171-amd64*/

# 3.配置环境变量
- vim /etc/profile
	在文件末尾加入:
	export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171-amd64
	export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

# 4.重载系统配置
- source /etc/profile

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gFCncjLi-1615774164075)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630212439770.png)]

6.2 安装ES服务

# 1. ES不能以root用户身份启动必须创建普通用户
- a.在linux系统中创建新的组
		groupadd es
- b.创建新的用户es并将es用户放入es组中
		useradd es -g es 
- c.修改es用户密码
		passwd es

# 2.使用普通用户登录并上传安装包

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XlQJFOiS-1615774164078)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630213055413.png)]

# 3.解压缩elasticsearch
- tar -zxvf elasticsearch-6.4.1.tar.gz

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uaq1QLve-1615774164080)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630212630392.png)]

# 4.进入ES安装目录查看目录结构
- bin                         可执行的二进制文件的目录
- config                    	配置文件的目录
- lib                         运行时依赖的库
- logs         								运行时日志文件
- modules											运行时依赖的模块
- plugins                   	可以安装官方以及第三方插件

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ec9R3fuV-1615774164082)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630212850554.png)]

# 5.进入bin目录中启动ES服务
- ./elasticsearch
- 出现下图红色日志说明启动成功:

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-14wwwgi8-1615774164083)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630213303918.png)]

# 6.执行如下命令测试客户端操作
- curl http://localhost:9200

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-o8D7VGCl-1615774164088)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630213526877.png)]

6.3 开启远程连接权限

注意:ES服务默认启动是受保护的,只允许本地客户端连接,如果想要通过远程客户端访问,必须开启远程连接

# 1.开启ES远程访问
- vim elasticsearch.yml 将原来network修改为以下配置:
	network.host: 0.0.0.0

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  • 原始配置

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eqNPXIqb-1615774164088)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630213816272.png)]

  • 修改后配置

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PyZ2pYZp-1615774164089)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630214020095.png)]

# 2.重启启动ES服务
- [es@localhost bin]$ ./elasticsearch

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2Apqnady-1615774164090)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630214239158.png)]

# 3.重新启动es出现如下错误
- ERROR: [3] bootstrap checks failed
	[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65535]
	[2]: max number of threads [3802] for user [es] is too low, increase to at least [4096]
	[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

# 4.解决错误[1] 使用root用户修改系统配置
- vim /etc/security/limits.conf	 在最后面追加下面内容
	*               soft    nofile          65536
	*               hard    nofile          65536
	*               soft    nproc           4096
	*               hard    nproc           4096


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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MbcnqCkr-1615774164090)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630214626888.png)]

# 5.登录重新在检测配置是否生效
- ulimit -Hn
	ulimit -Sn
	ulimit -Hu
	ulimit -Su


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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Oc7SCZLi-1615774164091)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630214938946.png)]

# 6.解决错误[2]  使用root用户修改系统配置
- vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf 
	启动ES用户名 soft nproc 4096


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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XdbjdZW8-1615774164092)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630215059327.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-p5SGceBP-1615774164092)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630215215846.png)]

# 7.解决错误[3] 使用root用户修改系统配置
- vim /etc/sysctl.conf
	vm.max_map_count=655360


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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3oOjeXb2-1615774164092)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630215322421.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aKu3zqoT-1615774164093)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630215346079.png)]

# 8.执行如下命令检测是否生效
- sysctl -p


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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lxzkxzfp-1615774164093)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630215443290.png)]

# 9.退出从新登录之后重新启动ES服务
- [es@localhost bin]$ ./elasticsearch


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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fjcHkFkl-1615774164094)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630215848212.png)]

# 10.通过浏览器访问ES服务
- http://192.168.102.200:9200


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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-osl2rwYB-1615774164094)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630220237339.png)]

7. ES中基本概念

7.1 接近实时(NRT Near Real Time )

Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒内)

7.2 索引(index)

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的)，并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。索引类似于关系型数据库中Database 的概念。在一个集群中，如果你想，可以定义任意多的索引。

7.3 类型(type)

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数 据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可 以为评论数据定义另一个类型。类型类似于关系型数据库中Table的概念。

NOTE: 在5.x版本以前可以在一个索引中定义多个类型,6.x之后版本也可以使用,但是不推荐,在7~8.x版本中彻底移除一个索引中创建多个类型

7.4 映射(Mapping)

Mapping是ES中的一个很重要的内容，它类似于传统关系型数据中table的schema，用于定义一个索引(index)中的类型(type)的数据的结构。 在ES中，我们可以手动创建type(相当于table)和mapping(相关与schema),也可以采用默认创建方式。在默认配置下，ES可以根据插入的数据自动地创建type及其mapping。 mapping中主要包括字段名、字段数据类型和字段索引类型

7.5 文档(document)

**一个文档是一个可被索引的基础信息单元，类似于表中的一条记录。**比如，你可以拥有某一个员工的文档,也可以拥有某个商品的一个文档。文档以采用了轻量级的数据交换格式JSON(Javascript Object Notation)来表示。

7.6 概念关系图

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qfzTLyI6-1615774164095)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200701163807755.png)]

8. Kibana的安装

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，使用Kibana可以查询、查看并与存储在ES索引的数据进行交互操作，使用Kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据。

# 1.下载Kibana
- https://www.elastic.co/downloads/kibana

# 2. 安装下载的kibana
- rpm -ivh kibana-6.2.4-x86_64.rpm

# 3. 查找kibana的安装位置
- find / -name kibana
    
# 4. 编辑kibana配置文件
- [root@localhost /]# vim /etc/kibana/kibana.yml

# 5. 修改如下配置
- server.host: "192.168.202.200"                				 #ES服务器主机地址
- elasticsearch.hosts: ["http://192.168.202.200:9200"]   #ES服务器地址


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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JGf1T3qQ-1615774164095)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200630221412767.png)]

# 6. 启动kibana
- systemctl start kibana
	systemctl stop  kibana
	systemctl status kibana

# 7. 访问kibana的web界面  
- http://10.102.115.3:5601/   #kibana默认端口为5601 使用主机:端口直接访问即可    


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9. Kibana的基本操作

9.1 索引(Index)的基本操作

PUT /dangdang/       	  	创建索引
DELETE /dangdang					删除索引
DELETE /*									删除所有索引
GET /_cat/indices?v 			查看索引信息


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9.2 类型(type)的基本操作

创建类型
1.创建/dangdang索引并创建(product)类型
PUT /dangdang             
{
  "mappings": {
    "product": {
      "properties": {
        	"title":    { "type": "text"  },
        	"name":     { "type": "text"  },
       		"age":      { "type": "integer" },
        	"created":  {
         		 "type":   "date"
        		}
      		}
    	}
  	}
}
注意: 这种方式创建类型要求索引不能存在


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Mapping Type: : text , keyword , date ,integer, long , double , boolean or ip

查看类型

GET /dangdang/_mapping/product # 语法:GET /索引名/_mapping/类型名

9.3 文档(document)的基本操作

添加文档
PUT /ems/emp/1   #/索引/类型/id
{
  "name":"赵小六",
  "age":23,
  "bir":"2012-12-12",
  "content":"这是一个好一点的员工"
}


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查询文档
GET /ems/emp/1  
返回结果:
{
  "_index": "ems",
  "_type": "emp",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "name": "赵小六",
    "age": 23,
    "bir": "2012-12-12",
    "content": "这是一个好一点的员工"
  }
}


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删除文档
DELETE /ems/emp/1
{
  "_index": "ems",
  "_type": "emp",
  "_id": "1",
  "_version": 2,
  "result": "deleted", #删除成功
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1
}


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更新文档
1.第一种方式  更新原有的数据
    POST /dangdang/emp/1/_update
    {
      "doc":{
        "name":"xiaohei"
      }
    }
2.第二种方式  添加新的数据
    POST /ems/emp/1/_update
    {
      "doc":{
        "name":"xiaohei",
        "age":11,
        "dpet":"你好部门"
      }
    }
3.第三种方式 在原来数据基础上更新
	POST /ems/emp/1/_update
    {
      "script": "ctx._source.age += 5"
    }


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ES的使用语法风格为:
<REST Verb> /<Index>/<Type>/<ID>
REST操作    /索引/类型/文档id


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批量操作
1. 批量索引两个文档
    PUT /dangdang/emp/_bulk
 	{"index":{"_id":"1"}} 
  		{"name": "John Doe","age":23,"bir":"2012-12-12"}
	{"index":{"_id":"2"}}  
  		{"name": "Jane Doe","age":23,"bir":"2012-12-12"}
    
2. 更新文档同时删除文档
    POST /dangdang/emp/_bulk
		{"update":{"_id":"1"}}
			{"doc":{"name":"lisi"}}
		{"delete":{"_id":2}}
		{"index":{}}
			{"name":"xxx","age":23}
 
注意:批量时不会因为一个失败而全部失败,二十继续执行后续操作,批量在返回时按照执行的状态开始返回


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10. ES中高级检索(Query)

10.1 检索方式 _search

ES官方提供了两中检索方式:一种是通过 URL 参数进行搜索,另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。官方更推荐使用第二种方式第二种方式是基于传递JSON作为请求体(request body)格式与ES进行交互，这种方式更强大，更简洁。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UIUKsXJt-1615774164096)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200701225025975.png)]

  • 使用语法

    URL查询: GET /索引/类型/_search?参数

    DSL查询: GET /索引/类型/_search {}

10.2 测试数据

1.删除索引
DELETE /ems

2.创建索引并指定类型
PUT /ems
{
  "mappings":{
    "emp":{
      "properties":{
        "name":{
          "type":"text"
        },
        "age":{
          "type":"integer"
        },
        "bir":{
          "type":"date"
        },
        "content":{
          "type":"text"
        },
        "address":{
          "type":"keyword"
        }
      }
    }
  }
}

3.插入测试数据
PUT /ems/emp/_bulk
  {"index":{}}
  {"name":"小黑","age":23,"bir":"2012-12-12","content":"为开发团队选择一款优秀的MVC框架是件难事儿，在众多可行的方案中决择需要很高的经验和水平","address":"北京"}
  {"index":{}}
  {"name":"王小黑","age":24,"bir":"2012-12-12","content":"Spring 框架是一个分层架构，由 7 个定义良好的模块组成。Spring 模块构建在核心容器之上，核心容器定义了创建、配置和管理 bean 的方式","address":"上海"}
  {"index":{}}
  {"name":"张小五","age":8,"bir":"2012-12-12","content":"Spring Cloud 作为Java 语言的微服务框架，它依赖于Spring Boot，有快速开发、持续交付和容易部署等特点。Spring Cloud 的组件非常多，涉及微服务的方方面面，井在开源社区Spring 和Netflix 、Pivotal 两大公司的推动下越来越完善","address":"无锡"}
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  {"name":"win7","age":9,"bir":"2012-12-12","content":"Spring的目标是致力于全方位的简化Java开发。 这势必引出更多的解释， Spring是如何简化Java开发的？","address":"南京"}
  {"index":{}}
  {"name":"梅超风","age":43,"bir":"2012-12-12","content":"Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API","address":"杭州"}
  {"index":{}}
  {"name":"张无忌","age":59,"bir":"2012-12-12","content":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口","address":"北京"}


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10.2 URL检索

GET /ems/emp/_search?q=*&sort=age:asc

​ _search 搜索的API
​ q=* 匹配所有文档
​ sort 以结果中的指定字段排序

GET /ems/emp/_search?q=*&sort=age:desc&size=5&from=0&_source=name,age,bir

10.3 DSL检索

NOTE: 以下重点讲解DSL语法

GET /ems/emp/_search
{
    "query": {"match_all": {}},
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}



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10.4 DSL高级检索(Query)

0. 查询所有(match_all)

match_all关键字: 返回索引中的全部文档

GET /ems/emp/_search
{
 	"query": { "match_all": {} }
}	


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1. 查询结果中返回指定条数(size)

size 关键字: 指定查询结果中返回指定条数。 默认返回值10条

GET /ems/emp/_search
{
 	"query": { "match_all": {} },
	"size": 1
}	


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2. 分页查询(from)

from 关键字: 用来指定起始返回位置，和size关键字连用可实现分页效果

GET /ems/emp/_search
{
      "query": {"match_all": {}},
      "sort": [
        {
          "age": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ],
      "size": 2, 
      "from": 1
}


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3. 查询结果中返回指定字段(_source)

_source 关键字: 是一个数组,在数组中用来指定展示那些字段

GET /ems/emp/_search
{
      "query": { "match_all": {} },
      "_source": ["account_number", "balance"]
}


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4. 关键词查询(term)

term 关键字: 用来使用关键词查询

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": {
        "value": "北京"
      }
    }
  }
}


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NOTE1: 通过使用term查询得知ES中默认使用分词器为标准分词器(StandardAnalyzer),标准分词器对于英文单词分词,对于中文单字分词。

NOTE2: 通过使用term查询得知,在ES的Mapping Type 中 keyword , date ,integer, long , double , boolean or ip 这些类型不分词，只有text类型分词。

5. 范围查询(range)

range 关键字: 用来指定查询指定范围内的文档

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 8,
        "lte": 30
      }
    }
  }
}


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6. 前缀查询(prefix)

prefix 关键字: 用来检索含有指定前缀的关键词的相关文档

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "content": {
        "value": "redis"
      }
    }
  }
}


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7. 通配符查询(wildcard)

wildcard 关键字: 通配符查询 ? 用来匹配一个任意字符 * 用来匹配多个任意字符

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "content": {
        "value": "re*"
      }
    }
  }
}


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8. 多id查询(ids)

ids 关键字 : 值为数组类型,用来根据一组id获取多个对应的文档

GET  /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": ["lg5HwWkBxH7z6xax7W3_","lQ5HwWkBxH7z6xax7W3_"]
    }
  }
}


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9. 模糊查询(fuzzy)

fuzzy 关键字: 用来模糊查询含有指定关键字的文档

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "content":"spring"
    }
  }
}

fuzzy 模糊查询  最大模糊错误 必须在0-2之间
# 搜索关键词长度为 2 不允许存在模糊 0
# 搜索关键词长度为3-5 允许一次模糊 0 1 
# 搜索关键词长度大于5 允许最大2模糊


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10. 布尔查询(bool)

bool 关键字: 用来组合多个条件实现复杂查询

​ must: 相当于&& 同时成立

​ should: 相当于|| 成立一个就行

​ must_not: 相当于! 不能满足任何一个

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 0,
              "lte": 30
            }
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {"wildcard": {
          "content": {
            "value": "redi?"
          }
        }}
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}


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11. 高亮查询(highlight)

highlight 关键字: 可以让符合条件的文档中的关键词高亮

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "content": {
        "value": "redis"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "*": {}
    }
  }
}


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自定义高亮html标签: 可以在highlight中使用pre_tags和post_tags

GET /ems/emp/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "content":"框架"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
    "post_tags": ["</span>"],
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}


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多字段高亮 使用require_field_match开启多个字段高亮

 GET /ems/emp/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "content":"框架"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
    "post_tags": ["</span>"],
    "require_field_match":false,
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}


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12. 多字段查询(multi_match)
GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "中国",
      "fields": ["name","content"] #这里写要检索的指定字段
    }
  }
}
这里推荐在字段中写可以分词的字段


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13. 多字段分词查询(query_string)
GET /dangdang/book/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "中国声音",
      "analyzer": "ik_max_word", 
      "fields": ["name","content"]
    }
  }
}



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11. IK分词器

NOTE: 默认ES中采用标准分词器进行分词,这种方式并不适用于中文网站,因此需要修改ES对中文友好分词,从而达到更佳的搜索的效果。

11.1 在线安装IK

在线安装IK (v5.5.1版本后开始支持在线安装 )

# 0.必须将es服务中原始数据删除
- 进入es安装目录中将data目录数据删除
	rm -rf data

# 1. 在es安装目录中执行如下命令

[es@linux elasticsearch-6.2.4]$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.8.0/elasticsearch-analysis-ik-6.8.0.zip
-> Downloading https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.4/elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip
[=================================================] 100%
-> Installed analysis-ik
[es@linux elasticsearch-6.2.4]$ ls plugins/
analysis-ik
[es@linux elasticsearch-6.2.4]$ cd plugins/analysis-ik/
[es@linux analysis-ik]$ ls
commons-codec-1.9.jar    elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.jar  httpcore-4.4.4.jar
commons-logging-1.2.jar  httpclient-4.5.2.jar                 plugin-descriptor.properties


# 2. 重启es生效

# 3.测试ik安装成功
GET /_analyze
{
  "text": "中华人民共和国国歌",
  "analyzer": "ik_smart"
}

# 4.在线安装IK配置文件 
- es安装目录中config目录analysis-ik/IKAnalyzer.cfg.xml


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NOTE: 要求版本严格与当前使用版本一致,如需使用其他版本替换 6.2.4 为使用的版本号

11.2 本地安装IK

可以将对应的IK分词器下载到本地,然后再安装 NOTE: 本课程使用本地安装

# 1. 下载对应版本
- [es@linux ~]$ wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.4/elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip

# 2. 解压
- [es@linux ~]$ unzip elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.zip #先使用yum install -y unzip

# 3. 移动到es安装目录的plugins目录中
- [es@linux ~]$ ls elasticsearch-6.2.4/plugins/
	[es@linux ~]$ mv elasticsearch elasticsearch-6.2.4/plugins/
	[es@linux ~]$ ls elasticsearch-6.2.4/plugins/
		elasticsearch
	[es@linux ~]$ ls elasticsearch-6.2.4/plugins/elasticsearch/
		commons-codec-1.9.jar    config                               httpclient-4.5.2.jar  		plugin-descriptor.properties
		commons-logging-1.2.jar  elasticsearch-analysis-ik-6.2.4.jar  httpcore-4.4.4.jar
		
# 4. 重启es生效

# 5. 本地安装ik配置目录为  
- es安装目录中/plugins/analysis-ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml


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11.3 测试IK分词器

NOTE: IK分词器提供了两种mapping类型用来做文档的分词分别是 ik_max_word 和ik_smart

ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?

​ ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；

​ ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。

测试数据
DELETE /ems

PUT /ems
{
  "mappings":{
    "emp":{
      "properties":{
        "name":{
          "type":"text",
           "analyzer": "ik_max_word",
           "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "age":{
          "type":"integer"
        },
        "bir":{
          "type":"date"
        },
        "content":{
          "type":"text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "address":{
          "type":"keyword"
        }
      }
    }
  }
}

PUT /ems/emp/_bulk
  {"index":{}}
  {"name":"小黑","age":23,"bir":"2012-12-12","content":"为开发团队选择一款优秀的MVC框架是件难事儿，在众多可行的方案中决择需要很高的经验和水平","address":"北京"}
  {"index":{}}
  {"name":"王小黑","age":24,"bir":"2012-12-12","content":"Spring 框架是一个分层架构，由 7 个定义良好的模块组成。Spring 模块构建在核心容器之上，核心容器定义了创建、配置和管理 bean 的方式","address":"上海"}
  {"index":{}}
  {"name":"张小五","age":8,"bir":"2012-12-12","content":"Spring Cloud 作为Java 语言的微服务框架，它依赖于Spring Boot，有快速开发、持续交付和容易部署等特点。Spring Cloud 的组件非常多，涉及微服务的方方面面，井在开源社区Spring 和Netflix 、Pivotal 两大公司的推动下越来越完善","address":"无锡"}
  {"index":{}}
  {"name":"win7","age":9,"bir":"2012-12-12","content":"Spring的目标是致力于全方位的简化Java开发。 这势必引出更多的解释， Spring是如何简化Java开发的？","address":"南京"}
  {"index":{}}
  {"name":"梅超风","age":43,"bir":"2012-12-12","content":"Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API","address":"杭州"}
  {"index":{}}
  {"name":"张无忌","age":59,"bir":"2012-12-12","content":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口","address":"北京"}


GET /ems/emp/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "content":"框架"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],
    "post_tags": ["</span>"],
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}


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11.4 配置扩展词

IK支持自定义扩展词典和停用词典,所谓**扩展词典就是有些词并不是关键词,但是也希望被ES用来作为检索的关键词,可以将这些词加入扩展词典。停用词典**就是有些词是关键词,但是出于业务场景不想使用这些关键词被检索到，可以将这些词放入停用词典。

如何定义扩展词典和停用词典可以修改IK分词器中config目录中IKAnalyzer.cfg.xml这个文件。

NOTE：词典的编码必须为UTF-8，否则无法生效

1. 修改vim IKAnalyzer.cfg.xml

    <?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>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict">ext_dict.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords">ext_stopword.dic</entry>
    </properties>

2. 在ik分词器目录下config目录中创建ext_dict.dic文件   编码一定要为UTF-8才能生效
	vim ext_dict.dic 加入扩展词即可

3. 在ik分词器目录下config目录中创建ext_stopword.dic文件 
	vim ext_stopword.dic 加入停用词即可

4.重启es生效


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12. (过滤查询) Filter Query

12.1 过滤查询

其实准确来说，ES中的查询操作分为2种: 查询(query)和过滤(filter)。查询即是之前提到的query查询，它 (查询)默认会计算每个返回文档的得分，然后根据得分排序。而过滤(filter)只会筛选出符合的文档，并不计算 得分，且它可以缓存文档 。所以，单从性能考虑，过滤比查询更快。

换句话说，过滤适合在大范围筛选数据，而查询则适合精确匹配数据。一般应用时， 应先使用过滤操作过滤数据， 然后使用查询匹配数据。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JmU8qt5n-1615774164097)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200703141421055.png)]

12.2 过滤语法

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match_all": {}}
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 10
          }
        }
      }
    }
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NOTE: 在执行filter和query时,先执行filter在执行query

NOTE:Elasticsearch会自动缓存经常使用的过滤器，以加快性能。

12.3 常见的过滤器类型

term 、 terms Filter
GET /ems/emp/_search   # 使用term过滤
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "小黑"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "term": {
          "content":"框架"
        }
      }
    }
  }
}
GET /dangdang/book/_search  #使用terms过滤
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "中国"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "terms": {
          "content":[
              "科技",
              "声音"
            ]
        }
      }
    }
  }
}


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ranage filter
GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "中国"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 7,
            "lte": 20
          }
        }
      }
    }
  }
}


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exists filter

过滤存在指定字段,获取字段不为空的索引记录使用

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "中国"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "exists": {
          "field":"aaa"
        }
      }
    }
  }
}


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ids filter

过滤含有指定字段的索引记录

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "中国"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "ids": {
          "values": ["1","2","3"]
        }
      }
    }
  }
}


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13. Java操作ES

13.1 引入maven依赖

<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch</groupId>
  <artifactId>elasticsearch</artifactId>
  <version>6.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
  <artifactId>transport</artifactId>
  <version>6.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.plugin</groupId>
  <artifactId>transport-netty4-client</artifactId>
  <version>6.8.0</version>
</dependency>


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13.2创建索引和类型

Rest的创建方式
// 1.在restful的创建方式

PUT /dangdang
{
  "mappings": {
    "book":{
      "properties": {
        "name":{
          "type":"text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        },
        "age":{
          "type":"integer"
        },
        "sex":{
          "type":"keyword"
        },
        "content":{
          "type":"text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}


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0. 创建客户端操作对象
//创建ES客户端操作对象
@Test
public void init() throws UnknownHostException {
  PreBuiltTransportClient preBuiltTransportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY);
  preBuiltTransportClient.addTransportAddress(new TransportAddress(
    InetAddress.getByName("192.168.202.200"),9300));
}


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1. 创建索引
//创建索引
@Test
public void createIndex() throws UnknownHostException, ExecutionException, InterruptedException {
  PreBuiltTransportClient preBuiltTransportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY);
  preBuiltTransportClient.addTransportAddress(new TransportAddress(
    InetAddress.getByName("192.168.202.200"),9300));
  //定义索引请求
  CreateIndexRequest ems = new CreateIndexRequest("ems");
  //执行索引创建
  CreateIndexResponse createIndexResponse = preBuiltTransportClient.admin().indices().create(ems).get();
  System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());
}


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2. 删除索引
//删除索引
@Test
public void deleteIndex() throws UnknownHostException, ExecutionException, InterruptedException {
  PreBuiltTransportClient preBuiltTransportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY);
  preBuiltTransportClient.addTransportAddress(new TransportAddress(
    InetAddress.getByName("192.168.202.200"),9300));
  //定义索引请求
  DeleteIndexRequest ems = new DeleteIndexRequest("ems");
  //执行索引删除
  AcknowledgedResponse acknowledgedResponse = preBuiltTransportClient.admin().indices().delete(ems).get();
  System.out.println(acknowledgedResponse.isAcknowledged());
}


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3 .创建索引和类型
//创建索引类型和映射
@Test
public void init() throws UnknownHostException, ExecutionException, InterruptedException {
  PreBuiltTransportClient preBuiltTransportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY);
  preBuiltTransportClient.addTransportAddress(new TransportAddress(
    InetAddress.getByName("192.168.202.200"),9300));
  //创建索引
  CreateIndexRequest ems = new CreateIndexRequest("ems");
  //定义json格式映射
  String json = "{\"properties\":{\"name\":{\"type\":\"text\",\"analyzer\":\"ik_max_word\"},\"age\":{\"type\":\"integer\"},\"sex\":{\"type\":\"keyword\"},\"content\":{\"type\":\"text\",\"analyzer\":\"ik_max_word\"}}}";
  //设置类型和mapping
  ems.mapping("emp",json, XContentType.JSON);
  //执行创建
  CreateIndexResponse createIndexResponse = preBuiltTransportClient.admin().indices().create(ems).get();
  System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());
}


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13.3 索引一条记录

1.指定id索引记录
//索引一条文档 指定id
@Test
public void createIndexOptionId() throws JsonProcessingException {
  Emp emp = new Emp("小陈", 23, "男", "这是一个单纯的少年,单纯的我!");
  String s = JSONObject.toJSONString(emp);
  IndexResponse indexResponse = transportClient.prepareIndex("ems", "emp", "1").setSource(s, XContentType.JSON).get();
  System.out.println(indexResponse.status());
}


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2.自定生成id索引记录
//索引一条文档 指定id
@Test
public void createIndexOptionId() throws JsonProcessingException {
  Emp emp = new Emp("小白", 23, "男", "这是一个单纯的小白,单纯的我!");
  String s = JSONObject.toJSONString(emp);
  IndexResponse indexResponse = transportClient.prepareIndex("ems", "emp")
    .setSource(s, XContentType.JSON).get();
  System.out.println(indexResponse.status());
}


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13.3 更新一条索引

//更新一条记录
@Test
public void testUpdate() throws IOException {
  Emp emp = new Emp();
  emp.setName("明天你好");
  String s = JSONObject.toJSONString(emp);
  UpdateResponse updateResponse = transportClient.prepareUpdate("ems", "emp", "1")
    .setDoc(s,XContentType.JSON).get();
  System.out.println(updateResponse.status());
}


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13.4 删除一条索引

//删除一条记录
@Test
public void  testDelete() throws UnknownHostException {
  DeleteResponse deleteResponse = transportClient.prepareDelete("ems", "emp", "1").get();
  System.out.println(deleteResponse.status());
}


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13.5 批量更新

//批量更新
@Test
public void testBulk() throws IOException {
  //添加第一条记录
  IndexRequest request1 = new IndexRequest("ems","emp","1");
  Emp emp = new Emp("中国科技", 23, "男", "这是好人");
  request1.source(JSONObject.toJSONString(emp),XContentType.JSON);
  //添加第二条记录
  IndexRequest request2 = new IndexRequest("ems","emp","2");
  Emp emp2 = new Emp("中国科技", 23, "男", "这是好人");
  request2.source(JSONObject.toJSONString(emp2),XContentType.JSON);
  //更新记录
  UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("ems","emp","1");
  Emp empUpdate = new Emp();
  empUpdate.setName("中国力量");
  updateRequest.doc(JSONObject.toJSONString(empUpdate),XContentType.JSON);
  //删除一条记录
  DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("ems","emp","2");
  BulkResponse bulkItemResponses = transportClient.prepareBulk()
    .add(request1)
    .add(request2)
    .add(updateRequest)
    .add(deleteRequest)
    .get();
  BulkItemResponse[] items = bulkItemResponses.getItems();
  for (BulkItemResponse item : items) {
    System.out.println(item.status());
  }
}


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13.6 检索记录

1. 查询所有并排序
/**
     * 查询所有并排序
     *  ASC 升序  DESC 降序
     *  addSort("age", SortOrder.ASC)  指定排序字段以及使用哪种方式排序
     *  addSort("age", SortOrder.DESC) 指定排序字段以及使用哪种方式排序
     */
    @Test
    public void testMatchAllQuery() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).addSort("age", SortOrder.DESC).get();
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        System.out.println("符合条件的记录数: "+hits.totalHits);
        for (SearchHit hit : hits) {
            System.out.print("当前索引的分数: "+hit.getScore());
            System.out.print(", 对应结果:=====>"+hit.getSourceAsString());
            System.out.println(", 指定字段结果:"+hit.getSourceAsMap().get("name"));
            System.out.println("=================================================");
        }
    }


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分页查询
	/**
     * 分页查询
     *  From 从那条记录开始 默认从0 开始  form = (pageNow-1)*size
     *  Size 每次返回多少条符合条件的结果  默认10
     */
    @Test
    public void testMatchAllQueryFormAndSize() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).setFrom(0).setSize(2).get();
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        System.out.println("符合条件的记录数: "+hits.totalHits);
        for (SearchHit hit : hits) {
            System.out.print("当前索引的分数: "+hit.getScore());
            System.out.print(", 对应结果:=====>"+hit.getSourceAsString());
            System.out.println(", 指定字段结果:"+hit.getSourceAsMap().get("name"));
            System.out.println("=================================================");
        }
    }


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查询返回字段
	/**
     *  查询返回指定字段(source) 默认返回所有
     *      setFetchSource 参数1:包含哪些字段   参数2:排除哪些字段
     *      setFetchSource("*","age")  返回所有字段中排除age字段
     *      setFetchSource("name","")  只返回name字段
     *      setFetchSource(new String[]{},new String[]{})
     */
    @Test
    public void testMatchAllQuerySource() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).setFetchSource("*","age").get();
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        System.out.println("符合条件的记录数: "+hits.totalHits);
        for (SearchHit hit : hits) {
            System.out.print("当前索引的分数: "+hit.getScore());
            System.out.print(", 对应结果:=====>"+hit.getSourceAsString());
            System.out.println(", 指定字段结果:"+hit.getSourceAsMap().get("name"));
            System.out.println("=================================================");
        }
    }


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term查询
	/**
     *  term查询
     */
    @Test
    public void testTerm() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        TermQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name","中国");
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(queryBuilder).get();
    }


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range查询
	/**
     *  rang查询
     *     lt    小于
     *     lte   小于等于
     *     gt    大于
     *     gte   大于等于
     */
    @Test
    public void testRange() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("age").lt(45).gte(8);
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(rangeQueryBuilder).get();
  	}


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prefix查询
 	/**
     *  prefix 前缀查询
     *
     */
    @Test
    public void testPrefix() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        PrefixQueryBuilder prefixQueryBuilder = QueryBuilders.prefixQuery("name", "中");
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(prefixQueryBuilder).get();
    }


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wildcard查询
	/**
     *  wildcardQuery 通配符查询
     *
     */
    @Test
    public void testwildcardQuery() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        WildcardQueryBuilder wildcardQueryBuilder = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "中*");
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(wildcardQueryBuilder).get();
    }


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Ids查询
	/**
     * ids 查询
     */
    @Test
    public void testIds() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        IdsQueryBuilder idsQueryBuilder = QueryBuilders.idsQuery().addIds("1","2");
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(idsQueryBuilder).get();
    }


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fuzzy模糊查询
  	/**
     * fuzzy 查询
     */
    @Test
    public void testFuzzy() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        FuzzyQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("content", "国人");
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(fuzzyQueryBuilder).get();
    }


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bool 查询
  	/**
     * bool 查询
     */
    @Test
    public void testBool() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
            boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.matchAllQuery());
            boolQueryBuilder.mustNot(QueryBuilders.rangeQuery("age").lte(8));
            boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("name","中国"));
        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").setQuery(boolQueryBuilder).get();
    }


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高亮查询
/**
     * 高亮查询
     *  .highlighter(highlightBuilder) 用来指定高亮设置
     *  requireFieldMatch(false) 开启多个字段高亮
     *  field 用来定义高亮字段
     *  preTags("<span style='color:red'>")  用来指定高亮前缀
     *  postTags("</span>") 用来指定高亮后缀
     */
    @Test
    public void testHighlight() throws UnknownHostException {
        TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName("172.16.251.142"), 9300));
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "中国");

        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();

        highlightBuilder.requireFieldMatch(false).field("name").field("content").preTags("<span style='color:red'>").postTags("</span>");

        SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch("dangdang").setTypes("book").highlighter(highlightBuilder).highlighter(highlightBuilder).setQuery(termQueryBuilder).get();
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        System.out.println("符合条件的记录数: "+hits.totalHits);
        for (SearchHit hit : hits) {
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            System.out.println("================高亮之前==========");
            for(Map.Entry<String,Object> entry:sourceAsMap.entrySet()){
                System.out.println("key: "+entry.getKey() +"   value: "+entry.getValue());
            }
            System.out.println("================高亮之后==========");
            for (Map.Entry<String,Object> entry:sourceAsMap.entrySet()){
                HighlightField highlightField = highlightFields.get(entry.getKey());
                if (highlightField!=null){
                    System.out.println("key: "+entry.getKey() +"   value: "+ highlightField.fragments()[0]);

                }else{
                    System.out.println("key: "+entry.getKey() +"   value: "+entry.getValue());
                }
            }

        }
    }


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14. SpringBoot Data操作ES

14.1 引入依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>


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14.2 编写yml配置
  • spring-data(2~3.x版本配置)
spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-nodes: 172.16.251.142:9300


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  • spring-data(新版本推荐配置) RestHighLevelClient rest客户端 ElasticSearchRespositoy接口
@Configuration
public class RestClientConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {

    @Override
    @Bean
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        final ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.builder()
                .connectedTo("192.168.202.200:9200")
                .build();
        return RestClients.create(clientConfiguration).rest();
    }

}


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14.3 编写entity
@Document(indexName = "dangdang",type = "book")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Book {
    @Id
    private String id;

    @Field(type = FieldType.Text,analyzer ="ik_max_word")
    private String name;


    @Field(type = FieldType.Date)
  	@JsonFormat(pattern="yyyy-MM-dd")
    private Date createDate;

    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String author;

    @Field(type = FieldType.Text,analyzer ="ik_max_word")
    private String content;
}


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@Document: 代表一个文档记录

​ indexName: 用来指定索引名称

​ type: 用来指定索引类型

@Id: 用来将对象中id和ES中_id映射

@Field: 用来指定ES中的字段对应Mapping

​ type: 用来指定ES中存储类型

​ analyzer: 用来指定使用哪种分词器

14.4 编写BookRepository
public interface BookRepository extends ElasticsearchRepository<Book,String> {
}


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14.5 索引or更新一条记录

NOTE:这种方式根据实体类中中配置自动在ES创建索引,类型以及映射

@SpringBootTest(classes = Application.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
public class TestSpringBootDataEs {
    @Autowired
    private BookRepository bookRespistory;
    /**
     * 添加索引和更新索引 id 存在更新 不存在添加
     */
    @Test
    public void testSaveOrUpdate(){
        Book book = new Book();
        book.setId("21");
        book.setName("小陈");
        book.setCreateDate(new Date());
        book.setAuthor("李白");
        book.setContent("这是中国的好人,这真的是一个很好的人,李白很狂");
        bookRespistory.save(book);
    }
}


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14.6 删除一条记录
    /**
     * 删除一条索引
     */
    @Test
    public void testDelete(){
        Book book = new Book();
        book.setId("21");
        bookRespistory.delete(book);
    }


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14.7 查询
    /**
     * 查询所有
     */
    @Test
    public void testFindAll(){
        Iterable<Book> books = bookRespistory.findAll();
        for (Book book : books) {
            System.out.println(book);
        }
    }


    /**
     * 查询一个
     */
    @Test
    public void testFindOne(){
        Optional<Book> byId = bookRespistory.findById("21");
        System.out.println(byId.get());
    }


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14.8 查询排序
	/**
     * 排序查询
     */
    @Test
    public void testFindAllOrder(){
        Iterable<Book> books = bookRespistory.findAll(Sort.by(Sort.Order.asc("createDate")));
        books.forEach(book -> System.out.println(book) );
    }


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14.9 自定义基本查询
KeywordSampleElasticsearch Query String
AndfindByNameAndPrice{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}
OrfindByNameOrPrice{"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}
IsfindByName{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}}
NotfindByNameNot{"bool" : {"must_not" : {"field" : {"name" : "?"}}}}
BetweenfindByPriceBetween{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
LessThanEqualfindByPriceLessThan{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
GreaterThanEqualfindByPriceGreaterThan{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
BeforefindByPriceBefore{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
AfterfindByPriceAfter{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}
LikefindByNameLike{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}
StartingWithfindByNameStartingWith{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}
EndingWithfindByNameEndingWith{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?","analyze_wildcard" : true}}}}}
Contains/ContainingfindByNameContaining{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "**?**","analyze_wildcard" : true}}}}}
InfindByNameIn
(Collection<String>names)		{"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}}
NotInfindByNameNotIn
(Collection<String>names)		{"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}}
NearfindByStoreNearNot Supported Yet !
TruefindByAvailableTrue{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}
FalsefindByAvailableFalse{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}}
OrderByfindByAvailable
TrueOrderByNameDesc		{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}
public interface BookRepository extends ElasticsearchRepository<Book,String> {

    //根据作者查询
    List<Book> findByAuthor(String keyword);

    //根据内容查询
    List<Book> findByContent(String keyword);

    //根据内容和名字查
    List<Book> findByNameAndContent(String name,String content);

    //根据内容或名称查询
    List<Book> findByNameOrContent(String name,String content);

    //范围查询
    List<Book> findByPriceBetween(Double start,Double end);

    //查询名字以xx开始的
    List<Book>  findByNameStartingWith(String name);

    //查询某个字段值是否为false
    List<Book>  findByNameFalse();
    
    //.......
}


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14.10 实现复杂查询
分页查询并排序
@Test
public void testSearchPage() throws IOException {
  SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
  SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
  sourceBuilder.from(0).size(2).sort("age", SortOrder.DESC).query(QueryBuilders.matchAllQuery());
  searchRequest.indices("ems").types("emp").source(sourceBuilder);
  SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
  SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
  for (SearchHit hit : hits) {
    System.out.println(hit.getSourceAsString());
  }
}


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高亮查询
@Test
    public void testSearchHig() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        HighlightBuilder highlightBuilder =  new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.field("content").requireFieldMatch(false).preTags("<span style='color:red;'>").postTags("</span>");
        sourceBuilder.from(0).size(2).sort("age", SortOrder.DESC).highlighter(highlightBuilder).query(QueryBuilders.termQuery("content","框架"));
        searchRequest.indices("ems").types("emp").source(sourceBuilder);
        SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            highlightFields.forEach((k,v)-> System.out.println("key: "+k + " value: "+v.fragments()[0]));
        }
    }


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15. ES中集群

15.1 相关概念

集群(cluster)

1.单节点压力问题 并发压力 物理资源上限压力

2.数据冗余备份能力

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群 由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是elasticsearch。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。在产品环境中显式地设定这个名字是一个好习惯，但是使用默认值来进行测试/开发也是不错的。

节点(node)

一个节点是你集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储你的数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。

一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫 做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。

在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点， 这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

分片和复制(shards & replicas)

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置 到集群中的任何节点上。 分片之所以重要，主要有两方面的原因:

允许你水平分割/扩展你的内容容量允许你在分片(潜在地，位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因 消失了。这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分 片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。复制之所以重要，主要有两方面的原因:

在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要 (original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的。 扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行

总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了，每个 索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制数量，但是不能改变分片的数量。

默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝)，这样的话每个索引总共就有10个分片。一个 索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上，也可以存放在多台主机上，这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。

集群架构图

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-p6PafSim-1615774164102)(ElasticSearch_6.8.0版本.assets/image-20200706130616482.png)]

15.2 快速搭建集群

1. 将原有ES安装包复制三份
	cp -r elasticsearch-6.2.4/ master/
	cp -r elasticsearch-6.2.4/ slave1/
	cp -r elasticsearch-6.2.4/ slave2/
	
2. 删除复制目录中data目录 
	#注意:由于复制目录之前使用过因此需要在创建集群时将原来数据删除
	rm -rf master/data
	rm -rf slave1/data
	rm -rf slave2/data
	
3. 编辑没有文件夹中config目录中jvm.options文件跳转启动内存
	vim master/config/jvm.options  
	vim slave1/config/jvm.options
	vim slave2/config/jvm.options
	#分别加入: -Xms512m -Xmx512m
	
4. 分别修改三个文件夹中config目录中elasticsearch.yml文件
	vim master/config/elasticsearch.yml
	vim salve1/config/elasticsearch.yml
	vim slave2/config/elasticsearch.yml
	#分别修改如下配置:
		cluster.name: my-es                       #集群名称(集群名称必须一致)
		node.name: es-03                          #节点名称(节点名称不能一致)
		network.host: 0.0.0.0                     #监听地址(必须开启远程权限,并关闭防火墙)
		http.port: 9200                           #监听端口(在一台机器时服务端口不能一致)
		discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.30.2.175:9301", "172.30.2.201:9302"] #另外两个节点的ip
		gateway.recover_after_nodes: 3            #集群可做master的最小节点数
		transport.tcp.port: 9300				  				#集群TCP端口(在一台机器搭建必须修改)  9301 9302 9303
5.	启动多个es
	./master/bin/elasticsearch
	./slave1/bin/elasticsearch
	./slave2/bin/elasticsearch
	
6. 查看节点状态
	curl  http://10.102.115.3:9200
	curl  http://10.102.115.3:8200
	curl  http://10.102.115.3:7200

7. 查看集群健康
	http://10.102.115.3:9200/_cat/health?v


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15.3 安装head插件

1. 访问github网站
	搜索: elasticsearch-head 插件
	
2. 安装git
	yum install git
	
3. 将elasticsearch-head下载到本地
	git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git

4. 安装nodejs
	#注意: 没有wget的请先安装yum install -y wget
	wget http://cdn.npm.taobao.org/dist/node/latest-v8.x/node-v8.1.2-linux-x64.tar.xz

5. 解压缩nodejs
	xz -d node-v10.15.3-linux-arm64.tar.xz
	tar -xvf node-v10.15.3-linux-arm64.tar

6. 配置环境变量
	mv node-v10.15.3-linux-arm64 nodejs
	mv nodejs /usr/nodejs
	vim /etc/profile
		export NODE_HOME=/usr/nodejs
		export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$NODE_HOME/bin
	source /etc/profile
7.	进入elasticsearch-head的目录
	npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
	npm install
	npm run start

8.  编写elastsearch.yml配置文件开启head插件的访问
	http.cors.enabled: true
	http.cors.allow-origin: "*"

9.  启动访问head插件 默认端口9100
	http://ip:9100  查看集群状态


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