全文检索ElasticSearch
1 ElasticSearch介绍
1.1.介绍
1、ElasticSearch是一个基于Lucene的高扩展的分布式搜索服务器，支持开箱即用。
2、ElasticSearch隐藏了Lucene的复杂性，对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。
1.2.原理与应用
逻辑结构部分是一个倒排索引表：
1、将要搜索的文档内容分词，所有不重复的词组成分词列表
2、将搜索的文档最终以Document方式存储起来
3、每个词和docment都有关联。
2 ElasticSearch安装
2.1.windos的安装
下载ES: https://www.elastic.co/downloads/past-releases
解压：
bin：脚本目录，包括：启动、停止等可执行脚本
config：配置文件目录
data：索引目录，存放索引文件的地方 （没有的话自己创建）
logs：日志目录 （没有的话自己创建）
modules：模块目录，包括了es的功能模块
plugins :插件目录，es支持插件机制
2.2.配置文件
config目录下的elasticsearch.yml文件里配置参数
cluster.name: el
node.name: el_node_1
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["0.0.0.0:9300", "0.0.0.0:9301"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
node.ingest: true
bootstrap.memory_lock: false
node.max_local_storage_nodes: 2
path.data: D:IDEAElasticSearchelasticsearch-1data （换为你自己的路径）
path.logs: D:IDEAElasticSearchelasticsearch-1logs （换为你自己的路径）
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: /.*/
2.3.启动
进入bin目录，在cmd下运行：elasticsearch.bat
浏览器输入：http://localhost:9200
3 ES快速入门
3.1.创建索引库
ES的索引库是一个逻辑概念，它包括了分词列表及文档列表，同一个索引库中存储了相同类型的文档。它就相当于MySQL中的表，或相当于Mongodb中的集合。
索引（名词）：ES是基于Lucene构建的一个搜索服务，它要从索引库搜索符合条件索引数据。
索引（动词）：索引库刚创建起来是空的，将数据添加到索引库的过程称为索引。
1）使用postman发送：put http://localhost:9200/索引库名称
{ "settings":
{
"index":{
"number_of_shards":1, #设置分片的数量
"number_of_replicas":0 #设置副本的数量
}
}
}
3.2.创建映射
3.2.1.概念说明：
与关系数据库的对比
文档（Document）----------------Row记录
字段（Field）-------------------Columns 列
3.2.2.创建映射
发送：post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_mapping
类型名称：可自定义，在ES6.0中要弱化类型的概念，给它起一个没有具体业务意义的名称。
创建映射相当于关系数据库中创建表结构
{
"properties":
{
"name":
{
"type": "text"
},
"description":
{
"type": "text"
},
"studymodel":
{
"type": "keyword"
}
}
}
3.3.创建文档
ES中的文档相当于MySQL数据库表中的记录(数据)。
发送：put 或Post http://localhost:9200/xc_course/doc/id
id: 自定义值，如果不指定则会自动生成id
{
"name":"Bootstrap开发框架",
"description":"Bootstrap",
"studymodel":"201001"
}
3.4.搜索文档
1、根据课程id查询文档
发送：get http://localhost:9200/xc_course/doc/1
2、查询所有记录
发送 get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
3、查询名称中包括spring 关键字的的记录
发送：get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search?q=name:bootstrap
4、查询学习模式为201001的记录
发送 get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search?q=studymodel:201001
4 IK分词器
4.1.安装IK分词器
下载IK分词器：（Github地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik）
解压，并将解压的文件拷贝到ES安装目录的plugins下的ik目录下；
4.2.ik分词器的两种模式
1.ik_max_word ：最细粒度拆分；
2.ik_smart: 最粗粒度拆分；
4.3.自定义词库
iK分词器自带一个main.dic的文件，此文件为词库文件
5 映射
1、查询所有索引的映射：
GET： http://localhost:9200/_mapping
2、更新映射
映射创建成功可以添加新字段，已有字段不允许更新。
3、删除映射
通过删除索引来删除映射。
5.1.常用映射类型
1、text
1）analyzer
通过analyzer属性指定分词器。
下边指定name的字段类型为text，使用ik分词器的ik_max_word分词模式。
"name": {
"type": "text",
"analyzer":"ik_max_word"
}
analyzer是指在索引和搜索都使用ik_max_word，如果单独想定义搜索时使用的分词器则可以通search_analyzer属性。
ik分词器建议是索引时使用ik_max_word将搜索内容进行细粒度分词，搜索时使用ik_smart提高搜索精确性:
"name": {
"type": "text",
"analyzer":"ik_max_word",
"search_analyzer":"ik_smart"
}
2）index
通过index属性指定是否索引。
默认为index=true，即要进行索引，只有进行索引才可以从索引库搜索到，若不需要搜索的则需要指定index=false;
- keyword关键字字段
keyword字段为关键字字段，通常搜索keyword是按照整体搜索，所以创建keyword字段的索引时是不进行分词的,是需要全部匹配；
6 索引管理
6.1.搭建工程
添加依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch‐rest‐high‐level‐client</artifactId>
<version>6.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>6.2.1</version>
</dependency>
配置文件application.yml
server:
port: ${port:40100}
spring:
application:
name: el-search-service
el:
elasticsearch:
hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} #多个结点中间用逗号分隔
配置类：
@Configuration
public class ElasticsearchConfig {
@Value("${xuecheng.elasticsearch.hostlist}")
private String hostlist;
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
//解析hostlist配置信息
String[] split = hostlist.split(",");
//创建HttpHost数组，其中存放es主机和端口的配置信息
HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length];
for(int i=0;i<split.length;i++){
String item = split[i];
httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http");
}
//创建RestHighLevelClient客户端
return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHostArray));
}
//项目主要使用RestHighLevelClient，对于低级的客户端暂时不用
@Bean
public RestClient restClient(){
//解析hostlist配置信息
String[] split = hostlist.split(",");
//创建HttpHost数组，其中存放es主机和端口的配置信息
HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length];
for(int i=0;i<split.length;i++){
String item = split[i];
httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http");
}
return RestClient.builder(httpHostArray).build();
}
}
6.2.使用Java客户端
6.2.1.创建索引库
public class TestIndex {
@Autowired
RestHighLevelClient client;
@Autowired
RestClient restClient;
/**
* 创建索引库
*/
@Test
public void testCreateIndexx() throws IOException {
//创建索引对象
CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("el_01");
//设置参数
createIndexRequest.settings(Settings.builder().put("number_of_shards","1").put("number_of_replicas","0"));
//指定映射
createIndexRequest.mapping("doc","{
" +
" "properties": {
" +
" "name": {
" +
" "type": "text",
" +
" "analyzer": "ik_max_word",
" +
" "search_analyzer": "ik_smart"
" +
" },
" +
" "description": {
" +
" "type": "text",
" +
" "analyzer": "ik_max_word",
" +
" "search_analyzer": "ik_smart"
" +
" },
" +
" "pic": {
" +
" "type": "text",
" +
" "index": false
" +
" },
" +
" "studymodel": {
" +
" "type": "text"
" +
" }
" +
" }
" +
"}", XContentType.JSON);
//操作索引的客户端
IndicesClient indices = client.indices();
//创建索引
CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest);
//得到响应
boolean acknowledged = createIndexResponse.isAcknowledged();
System.out.println(acknowledged);
}
/**
* 添加文档
*/
@Test
public void testAddDoc() throws IOException {
// 准备json串
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("name","spring cloud实战课程");
map.put("description","BootStrap是放松放松放松，李智是黑马程序员，此开发框架在实际中大量使用");
map.put("studymodel","20200");
map.put("pic","/img/");
//创建添加索引的请求对象
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("xc_course", "doc");
//文档内容
indexRequest.source(map);
//通过client进行http请求
IndexResponse index = client.index(indexRequest);
DocWriteResponse.Result result = index.getResult();
System.out.println(result);
}
/**
* 查询文档
*/
@Test
public void testGetDoc() throws IOException {
//查询的请求对象
GetRequest getRequest = new GetRequest("xc_course", "doc", "iCzcUnQB0UogVLzdiAD9");
GetResponse documentFields = client.get(getRequest);
//得到文档内容
Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();
System.out.println(sourceAsMap);
}
/**
* 修改文档
*/
@Test
public void testUpdateDoc() throws IOException {
//更新的请求对象
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("xc_course", "doc", "iCzcUnQB0UogVLzdiAD9");
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("name","spring");
updateRequest.doc(map);
UpdateResponse update = client.update(updateRequest);
//得到文档内容
RestStatus status = update.status();
System.out.println(status);
}
/**
* 删除索引库
*/
@Test
public void testDeleteIndex() throws IOException {
//删除索引请求对象
DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("xc_course");
//操作所有的客户端
IndicesClient indices = client.indices();
//删除索引
DeleteIndexResponse delete = indices.delete(deleteIndexRequest);
//得到响应
boolean acknowledged = delete.isAcknowledged();
System.out.println(acknowledged);
}
}