分布式搜索引擎 ElasticSearch（ES）_es搜索引擎

一、初识elasticsearch

1.了解ES

1）elasticsearch的作用

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。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。

2）elasticsearch和lucene

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：https://lucene.apache.org/ 。

 3）elasticsearch与其他搜索技术对比

虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头 。

2.倒排索引

1）正向索引

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。

• 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。

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。

• 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的一些概念

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

1）文档和字段

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），类似于数据库中的列。

2）索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

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；

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）mysql与elasticsearch

 两者各自有自己的擅长支出：

• MySQL：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

• Elastic Search：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，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

详细可见：https://blog.csdn.net/yueyue763184/article/details/128138329?spm=1001.2014.3001.5501

二、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。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）

  • 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": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

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

统一使用Kibana编写DSL的方式来操作。

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

例：

# 创建索引库
PUT /heima
{
    "mappings": {
    "properties": {
      "info": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name": {
        "type": "object", 
        "properties": {
          "firstName":  {
            "type": "keyword"
          },
          "lastName":  {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

创建成功：

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

 3）修改索引库

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"
    }
  }
}

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

5）总结

索引库操作有哪些？

• 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

• 添加字段：PUT /索引库名/_mapping

三、文档操作

1.新增文档

语法：

 例：

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

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。

3.删除文档

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

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）全量修改PUT

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。

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"
    }
}

2）增量修改POST

增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。例：

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

四、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：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

其中的Java Rest Client又包括两种：

• Java Low Level Rest Client

• Java High Level Rest Client

整合步骤简介：

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：

     初始化的代码如下：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://192.168.119.130:9200")
));

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：

• 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