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Elasticsearch基础入门及整合SpringBoot_es入门教程

作者：酷酷是懒虫 | 2024-06-24 05:30:00

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es入门教程

一.下载镜像文件

二.创建实例

2.1 创建elasticsearch实例

1）、基本语法格式 Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特定语言）。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂，真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。

2）、match【匹配查询】（分词）

3）、match_phrase【短语匹配】

4）、multi_match【多字段分词匹配】

5）、bool【复合查询】

6）、filter【结果过滤】

7）、term【精确匹配】

8）、aggregations（执行聚合）

五、Elasticsearch-Rest-Client

一.下载镜像文件

Docker安装elasticsearch（存储与检索数据）

[root@VM-12-8-centos ~]# docker pull elasticsearch:7.5.0

Docker安装kibana（可视化检索数据）

[root@VM-12-8-centos ~]# docker pull kibana:7.5.0

查看下载的镜像


[root@VM-12-8-centos ~]# docker images
REPOSITORY        TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZE
redis             latest    7614ae9453d1   9 months ago   113MB
mysql             5.7       c20987f18b13   9 months ago   448MB
grafana/grafana   latest    9b957e098315   9 months ago   275MB
kibana            7.5.0     a674d23325b0   4 years ago    388MB
elasticsearch     7.5.0     5acf0e8da90b   4 years ago    486MB

注意:elasticsearch与kibana版本要统一

二.创建实例

2.1 创建elasticsearch实例

2.1.1.提前创建好elasticsearch所需要挂载的data、config及插件的数据卷


[root@VM-12-8-centos ~]# mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
[root@VM-12-8-centos ~]# mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
[root@VM-12-8-centos ~]# mkdir -p /mydata/elasticsearch/plugins

2.1.2 配置允许所有ip可访问elasticsearch

[root@VM-12-8-centos ~]# echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

2.1.3 保证权限

[root@VM-12-8-centos ~]# chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/

2.1.4 启动elasticsearch


docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300  
-e "discovery.type=single-node"  
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m"  
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml  
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data  
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins  
-d elasticsearch:7.5.0

其中：--name：指定实例名称

-p 9200:9200：将宿主机与容器端口映射，我们向es发送http请求或使用Rest Api与es通信将访问9200端口。

-p 9300:9300：在es集群节点中通讯端口默认为9300

-e "discovery.type=single-node"：以单节点模式运行

-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m"：由于测试，设置初始占用内存为64m，最大占用内存为512


[root@VM-12-8-centos ~]# docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                  COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                                                                                  NAMES
c8156b7a8987   elasticsearch:latest   "/docker-entrypoint.…"   15 seconds ago   Up 14 seconds   0.0.0.0:9200->9200/tcp, :::9200->9200/tcp, 0.0.0.0:9300->9300/tcp, :::9300->9300/tcp   elasticsearch

注意：在防火墙打开对应的端口！！

访问9200端口：

2.2 创建Kibana实例

2.2.1 创建kibana实例需要挂载的配置文件数据卷


[root@VM-12-8-centos ~]# mkdir /mydata/kibana/config
[root@VM-12-8-centos config]# touch kibana.yml

在kibana.yml中加入一下配置：

server.port: 9891 #修改端口

server.host: "0.0.0.0" # 修改任意主机访问

2.2.3 启动Kibana

[root@VM-12-8-centos config]# docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://xxx.xx.xx.x/:9200 -p 5601:5601 -v  /mydata/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml -d kibana:7.5.0

注意:-e ELASTICSEARCH_HOSTS 后面的参数为es容器内部地址与端口！！

通过以下可查询容器内容ip

docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' container_name_or_id

可通过一下查看容器日志(启动未成功，查看日志)

docker logs container_name_or_id

2.2.4 访问Kibana

我们通过服务器ip:5601访问kibana，看到以下则说明kibana启动成功。

三.es初步索引

1、_cat

GET /_cat/nodes	查看所有节点
GET /_cat/health	查看 es健康状况
GET /_cat/master	查看主节点
GET /_cat/indices	查看所有索引相对于mysql中的show databases;

2、索引一个文档（保存）

保存一个数据，保存在哪个索引的哪个类型下，指定用哪个唯一标识

示例：PUT customer/external/1

在 customer 索引下的 external 类型下保存 1 号数据为

{ "name": "John Doe" }

PUT 和 POST 操作都可以， POST 新增。如果不指定 id，会自动生成 id。指定 id 就会修改这个数据，并新增版本号 PUT 可以新增可以修改。PUT 必须指定 id；由于 PUT 需要指定 id，我们一般都用来做修改操作，不指定 id 会报错。

3、查询文档

1、GET customer/external/1

结果：


{ "_index": "customer", //在哪个索引
"_type": "external", //在哪个类型
"_id": "1", //记录 id
"_version": 2, //版本号
"_seq_no": 1, //并发控制字段，每次更新就会+1，用来做乐观锁
"_primary_term": 1, //同上，主分片重新分配，如重启，就会变化
"found": true, "_source": { //真正的内容
"name": "John Doe"
}
}

2、乐观锁的使用

请求参数后追加?if_seq_no=1&if_primary_term=1

源数据name为hello

A：修改name从 “hello” 到 ”A“

B：修改name从 “A” 到 ”B“

4.更新文档

POST customer/external/1/_update

post请求，且地址栏带上_update 则指定这是个更新操作。

携带的json数据必须名为【doc】

更新时会对比源文档数据，如果相同不会有什么操作，文档 version 不增加

也可追加属性

post请求，且地址栏不带上_update，json也不携带【doc】

则直接更新文档，文档 version 增加

PUT customer/external/1

与 POST customer/external/1 无异，即直接更新文档，增加文档version

5.删除文档&索引

DELETE customer/external/1 删除文档

DELETE customer/ 删除索引

6.bulk 批量 API

POST customer/external/_bulk

语法格式：

{ action: { metadata }} \n 可指定要操作的索引、类型、id

{ request body } \n

{ action: { metadata }} \n

{ request body } \n

bulk API 以此按顺序执行所有的 action（动作）。如果一个单个的动作因任何原因而失败，它将继续处理它后面剩余的动作。当 bulk API 返回时，它将提供每个动作的状态（与发送的顺序相同），所以您可以检查是否一个指定的动作是不是失败了。

复杂实例：

POST /_bulk

四.进阶检索

1、SearchAPI

ES 支持两种基本方式检索 :

一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）

另一个是通过使用 REST request body 来发送它们（uri+请求体)

1）、检索信息

一切检索从_search 开始

GET bank/_search	检索 bank 下所有信息，包括 type 和 docs
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc	请求参数方式检索

使用uri+检索参数：

响应结果解释：

took - Elasticsearch 执行搜索的时间（毫秒）

time_out - 告诉我们搜索是否超时

_shards - 告诉我们多少个分片被搜索了，以及统计了成功/失败的搜索分片

hits - 搜索结果

hits.total - 搜索结果

hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前 10 的文档）

sort - 结果的排序 key（键）（没有则按 score 排序）

score 和 max_score –相关性得分和最高得分（全文检索用）

使用uri+请求体：

2、Query DSL

1）、基本语法格式 Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特定语言）。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂，真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。


GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}  
  },
  "sort": [
    {
      "balance": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "from": 10,
  "size": 5,
  "_source": ["account_number","balance"]
}

query 定义如何查询。

match_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es 中可以在 query 中组合非常多的查询类型完成复杂查询。

除了 query 参数之外，我们也可以传递其它的参数以改变查询结果。如 sort，size。

from+size限定，完成分页功能。

sort 排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准。

_source返回部分字段

2）、match【匹配查询】（分词）

1、匹配account_number为20的数据


GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "account_number": 20
    }
  }
}

2、全文匹配 address 中带有kings的数据 (相当与Mysql中的like查询)


GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "Kings"
    }
  }
}

match匹配查询会将关键字进行分词匹配，只要能匹配到的关键字都会被检索出来，最终以检索的匹配度（即得分）进行排序返回。

3）、match_phrase【短语匹配】

将需要匹配的值当成一个整体单词（不分词）进行检索

查出 address 中包含 Kings Place 的所有记录，并给出相关性得分

4）、multi_match【多字段分词匹配】


GET /bank/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Kings Ribera",
      "fields": ["city","address"]
    }
  }
}

即：匹配address与city包含Kings或Ribera的数据 (会进行分词匹配)

相当于mysql中：where （address like %Kings% or address like %Ribera%）

（city like %Kings% or city like %Ribera%）

5）、bool【复合查询】

bool 用来做复合查询：复合语句可以合并任何其它查询语句，包括复合语句，了解这一点是很重要的。这就意味着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑


GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [     
        {
          "match": {
            "gender":"M"
          }
        },
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age":"20"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "firstname": "Forbes"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

must：必须达到 must 列举的所有条件
must_not : 必须不是指定的情况
should：应该达到 should 列举的条件，如果达到会增加相关文档的评分，并不会改变查询的结果。如果 query 中只有 should 且只有一种匹配规则，那么 should 的条件就会被作为默认匹配条件而去改变查询结果

所以以上的查询条件为：gender必须为M，address必须为mill，age不能为20，firstname应该为Forbes。

6）、filter【结果过滤】

假如我们想查询年龄在18-30之间

1、在must使用range：

会看到有贡献相关性得分

2、使用filter过滤

会看到 filter并不会有相关性得分

7）、term【精确匹配】

和 match 一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term。

8）、aggregations（执行聚合）

聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。在 Elasticsearch 中，您有执行搜索返回 hits（命中结果），并且同时返回聚合结果，把一个响应中的所有 hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的，您可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用一次简洁和简化的 API 来避免网络往返。

1、搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情：

size:0 则不返回命中结果

2、按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资

3、查出所有年龄分布，并且这些年龄段中 M 的平均薪资和 F 的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资

3、Mapping

1）、字段类型

2）、映射

Mapping（映射） Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和索引的。比如，使用 mapping 来定义:

哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）。
哪些属性包含数字，日期或者地理位置。
文档中的所有属性是否都能被索引（_all 配置）。
日期的格式。
自定义映射规则来执行动态添加属性。
查看 mapping 信息：

GET bank/_mapping

在创建文档时，es会根据数据自动猜测字段的数据类型。

1、创建索引时指定映射

2、添加新的字段映射

3、更新映射

对于已经存在的映射字段，我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移

4、数据迁移

先创建出新索引的正确映射。然后使用如下方式进行数据迁移

POST _reindex [固定写法]

{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}

## 将旧索引的 type 下的数据进行迁移
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter",
"type": "tweet"
},
"dest": {
"index": "tweets"
}
}

1、创建新索引并正确指定映射

2、数据迁移

4.分词

一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens 流。例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 "Quick brown fox!" 分割为 [Quick, brown, fox!]。该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start （起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。 Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建 custom analyzers（自定义分词器）。

测试分词

默认的标准分词器为英文分词，对于中文分词不友好，会将中文的每个字作为一个词元。

1）、安装 ik 分词

下载es对应版本的ik分词器

Release v7.5.0 · medcl/elasticsearch-analysis-ik · GitHub

进入es容器挂载的plugins文件夹，将下载好的ik分词器上传到该文件夹

使用unset 解压。

可以确认是否安装好了分词器进入es容器内部，cd ../bin elasticsearch plugin list：即可列出系统的分词器

2）、测试分词器

1、使用默认的分词器

2、使用ik_smart

3、使用ik_max_word（最细粒度）

3）、自定义词库

1.安装nginx

随便启动一个 nginx 实例，只是为了复制出配置

docker run -p 80:80 --name nginx:1.10   # 没有这个镜像将会自动下载镜像

将刚刚拿到的配置文件放到 mydata/ngxin/conf 中
终止原容器：docker stop nginx
执行命令删除原容器：docker rm $ContainerId
创建新的 nginx；执行以下命令

docker run -p 80:80 --name nginx -v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html -v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx -v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx -d nginx:1.10

进入mydata/ngxin/html中新建es文件夹，在es文件夹中新建一个fengci.txt，并用Vi命令在里面添加一些词语。

2.修改/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/中的 IKAnalyzer.cfg.xml

注意：这里的nginx地址要为nginx在容器中的地址：查询在容器中的ip

docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' container_name_or_id

3.重启es

4.测试

五、Elasticsearch-Rest-Client

1、SpringBoot 整合

1.导入依赖


<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.5.0</version>
</dependency>

2.新建配置类


package com.xxx.gulimall.search.config;
 
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class GulimallElasticsearchConfig {
 
    public RestHighLevelClient esRestClient(){
        RestClientBuilder builder = null;
 
        builder = RestClient.builder(new HttpHost("xxx.xxx.xx.xx",9200,"http"));
 
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);
 
        return client;
    }
 
}

3.测试

4.测试保存索引至es

1.设置请求设置项


import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class GulimallElasticsearchConfig {
    
    // 设置请求设置项
    public static final RequestOptions COMMON_OPTIONS;
    static {
        RequestOptions.Builder builder = RequestOptions.DEFAULT.toBuilder();
        // builder.addHeader("Authorization", "Bearer " + TOKEN);
        // builder.setHttpAsyncResponseConsumerFactory(
        //         new HttpAsyncResponseConsumerFactory
        //                 .HeapBufferedResponseConsumerFactory(30 * 1024 * 1024 * 1024));
        COMMON_OPTIONS = builder.build();
    }
 
 
    @Bean
    public RestHighLevelClient esRestClient(){
        RestClientBuilder builder = null;
 
        builder = RestClient.builder(new HttpHost("xxx.xxx.xx.xx",9200,"http"));
 
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);
 
        return client;
    }
 
}

2.测试代码


package com.liucan.gulimall.search;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.liucan.gulimall.search.config.GulimallElasticsearchConfig;
import lombok.Data;
import org.apache.catalina.User;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
 
import java.io.IOException;
 
@SpringBootTest
class GulimallSearchApplicationTests {
 
    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
 
    @Test
    void indexData() throws IOException {
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("users");
        indexRequest.id("1");   //数据的id
 
        // indexRequest.source("userName","zhangsan","age",18,"gender","男");
 
        User user = new User();
        user.setUserName("zhangsan");
        user.setAge(18);
        user.setGender("男");
 
        String jsonString = JSON.toJSONString(user);
        indexRequest.source(jsonString, XContentType.JSON);  //要保存的内容
 
        //执行操作
        IndexResponse index = client.index(indexRequest, GulimallElasticsearchConfig.COMMON_OPTIONS);
 
        //提取有用的响应数据
        System.out.println(index);
 
    }
 
    @Data
    class User{
        private String userName;
        private String gender;
        private Integer age;
    }
 
    @Test
    void contextLoads() {
        System.out.println("========================================"+client);
    }
 
}

响应：

在kibana中查看：

5.复杂检索


/**
     * 复杂检索
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void searchData() throws IOException {
        // 1、创建检索请求
        SearchRequest request = new SearchRequest();
        // 指定索引
        request.indices("bank");
        // 指定DSL 检索条件
        SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
        // 1.1 构造检索条件
        builder.query(QueryBuilders.matchQuery("address","mill"));
        // 1.2按照年龄值分布进行聚合
        TermsAggregationBuilder ageAgg = AggregationBuilders.terms("ageAgg").field("age").size(10);
        builder.aggregation(ageAgg);
        // 1.3 balance平均值
        AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");
        builder.aggregation(balanceAvg);
        request.source(builder);
 
        // 2、执行检索请求
        SearchResponse search = client.search(request, GulimallElasticsearchConfig.COMMON_OPTIONS);
 
        // 3、分析结果 search
 
        System.out.println(search);
        // 3.1 获取查询到的数据
        SearchHits hits = search.getHits();
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            Account account = JSON.parseObject(sourceAsString, Account.class);
            System.out.println(account);
        }
        // 获取检索到的聚合信息
        Aggregations aggregations = search.getAggregations();
        Terms ageAgg1 = aggregations.get("ageAgg");
        for (Terms.Bucket bucket : ageAgg1.getBuckets()) {
            String keyAsString = bucket.getKeyAsString();
            System.out.println("年龄："+keyAsString+"=====>"+bucket.getDocCount());
        }
 
        Avg balanceAvg1 = aggregations.get("balanceAvg");
        double value = balanceAvg1.getValue();
        System.out.println("balance平均值："+value);
    }

结果：

六. 关于 nested 类型

Object 数据类型的数组会被扁平化处理为一个简单的键与值的列表，即对象的相同属性会放到同一个数组中，在检索时会出现错误。参考官网：How arrays of objects are flattened
对于 Object 类型的数组，要使用 nested 字段类型。参考官网：Using nested fields for arrays of objects

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Elasticsearch基础入门及整合SpringBoot_es入门教程

一.下载镜像文件

二.创建实例

2.1 创建elasticsearch实例

2.2 创建Kibana实例

三.es初步索引

1、_cat

2、索引一个文档（保存）

3、查询文档

4.更新文档

5.删除文档&索引

6.bulk 批量 API

四.进阶检索

1、SearchAPI

2、Query DSL

2）、match【匹配查询】 （分词）

3）、match_phrase【短语匹配】

4）、multi_match【多字段分词匹配】

5）、bool【复合查询】

6）、filter【结果过滤 】

7）、term【精确匹配】

8）、aggregations（执行聚合）

3、Mapping

1）、字段类型

2）、映射

4.分词

测试分词

1）、安装 ik 分词

2）、测试分词器

3）、自定义词库

五、Elasticsearch-Rest-Client

1、SpringBoot 整合

1.导入依赖

2.新建配置类

3.测试

4.测试保存索引至es

5.复杂检索

六. 关于 nested 类型

2）、match【匹配查询】（分词）

6）、filter【结果过滤】