3.1_springboot2.x检索之elasticsearch安装&快速入门

1、elasticsearch简介&安装

1.1.1、elasticsearch介绍

​ 我们的应用经常需要添加检索功能，开源的 ElasticSearch 是目前全文搜索引擎的首选。他可以快速的存储、搜索和分析海量数据。Spring Boot通过整合Spring Data ElasticSearch为我们提供了非常便捷的检索功能支持；

​ Elasticsearch是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard（分片）的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，github等大型的站点也是采用了ElasticSearch作为其搜索服务。

1.1.2、安装elasticsearch

启动linux虚拟机，下载elasticsearch镜像

在docker容器中查看镜像

docker search elasticsearch

下载：

docker pull elasticsearch:6.8.3

查看镜像：

docker images

注意：

下载完镜像，运行：
elasticsearch用java编写，默认初始会占用2G内存空间，虚拟机内存不够，所以得限制使用内存。

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 

9200:9200 -p 9300:9300 --name ES01 dd156dd42341

端口说明：

9200：web通信
9300：分布式节点通信

这里有可能启动报错：错误原因之一运行：

.docker logs -f  容器id 

查看容器日志信息,看最后

面发现一个error:

ERROR: [1] bootstrap checks failed
[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count

[65530] is too low, increase to at least
显示max_map_count的值太小了，需要设大到262144

查看max_map_count :

cat /proc/sys/vm/max_map_count

65530

设置max_map_count:

sysctl -w vm.max_map_count=262144

vm.max_map_count = 262144
重启容器:docker start 容器id或名字

测试：

elasticsearch快速入门

Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会**索引(index)**每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。

ELasticsearch使用Javascript对象符号(JavaScript Object Notation)，也就是JSON，作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。它简洁、简单且容易阅读。

以下使用JSON文档来表示一个用户对象：

{
    "email":      "john@smith.com",
    "first_name": "John",
    "last_name":  "Smith",
    "info": {
        "bio":         "Eco-warrior and defender of the weak",
        "age":         25,
        "interests": [ "dolphins", "whales" ]
    },
    "join_date": "2014/05/01"
}

**理解elasticsearch:**举例

假设我们刚好在Megacorp工作，这时人力资源部门出于某种目的需要让我们创建一个员工目录，这个目录用于促进人文关怀和用于实时协同工作，所以它有以下不同的需求：

• 数据能够包含多个值的标签、数字和纯文本。

• 检索任何员工的所有信息。

• 支持结构化搜索，例如查找30岁以上的员工。

• 支持简单的全文搜索和更复杂的**短语(phrase)**搜索

• 高亮搜索结果中的关键字

• 能够利用图表管理分析这些数据

  我们首先要做的是存储员工数据，每个文档代表一个员工。在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)，不过在索引之前，我们需要明确数据应该存储在哪里。

  在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于**索引(index)**中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库：

  索引–mysq哪个数据库
  类型–mysql数据库中的表
  文档–mysql表中的每一行记录
  属性–mysql中每一列的属性

  • 索引（名词） 如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数是indices 或indexes。

  • 索引（动词） **「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）**里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的INSERT关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。

  • 倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做**倒排索引(inverted index)**的数据结构来达到相同目的。

    所以为了创建员工目录，我们将进行如下操作：

    • 为每个员工的**文档(document)**建立索引，每个文档包含了相应员工的所有信息。
    • 每个文档的类型为employee。
    • employee类型归属于索引megacorp。
    • megacorp索引存储在Elasticsearch集群中。

  PUT /megacorp/employee/1
  {
      "first_name" : "John",
      "last_name" :  "Smith",
      "age" :        25,
      "about" :      "I love to go rock climbing",
      "interests": [ "sports", "music" ]
  }
  

  我们看到path:/megacorp/employee/1包含三部分信息：

  megacorp:索引名

  employee:类型名

  1:这个员工的ID

  Postman简单测试：

让我们在目录中加入更多员工信息：

存储数据

PUT /megacorp/employee/2
{
    "first_name" :  "Jane",
    "last_name" :   "Smith",
    "age" :         32,
    "about" :       "I like to collect rock albums",
    "interests":  [ "music" ]
}

PUT /megacorp/employee/3
{
    "first_name" :  "Douglas",
    "last_name" :   "Fir",
    "age" :         35,
    "about":        "I like to build cabinets",
    "interests":  [ "forestry" ]
}

检索文档

我们只要执行HTTP GET请求并指出文档的“地址”——索引、类型和ID既可。根据这三部分信息，我们就可以返回原始JSON文档：

GET /megacorp/employee/1

响应的内容中包含一些文档的元信息，John Smith的原始JSON文档包含在_source字段中。

DELETE:删除员工

HEAD:检查员工是否存在，看状态码

我们通过HTTP方法GET来检索文档，同样的，我们可以使用DELETE方法删除文档，使用HEAD方法检查某文档是否存在。如果想更新已存在的文档，我们只需再PUT一次。

简单搜索

GET请求非常简单——你能轻松获取你想要的文档。让我们来进一步尝试一些东西，比如简单的搜索！

我们尝试一个最简单的搜索全部员工的请求：

GET /megacorp/employee/_search

你可以看到我们依然使用megacorp索引和employee类型，但是我们在结尾使用关键字_search来取代原来的文档ID。响应内容的hits数组中包含了我们所有的三个文档。默认情况下搜索会返回前10个结果。

接下来，让我们搜索姓氏中包含**“Smith”的员工。要做到这一点，我们将在命令行中使用轻量级的搜索方法。这种方法常被称作查询字符串(query string)**搜索，因为我们像传递URL参数一样去传递查询语句

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

我们在请求中依旧使用_search关键字，然后将查询语句传递给参数q=。这样就可以得到所有姓氏为Smith的结果：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      2,
      "max_score":  0.30685282,
      "hits": [
         {
            ...
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         },
         {
            ...
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

使用DSL语句查询

查询字符串搜索便于通过命令行完成特定(ad hoc)的搜索，但是它也有局限性（参阅简单搜索章节）。Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。

**DSL(Domain Specific Language特定领域语言)**以JSON请求体的形式出现。我们可以这样表示之前关于“Smith”的查询:

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}

这会返回与之前查询相同的结果。你可以看到有些东西改变了，我们不再使用**查询字符串(query string)**做为参数，而是使用请求体代替。这个请求体使用JSON表示，其中使用了match语句（查询类型之一，具体我们以后会学到）

更复杂的搜索

我们让搜索稍微再变的复杂一些。我们依旧想要找到姓氏为“Smith”的员工，但是我们只想得到年龄大于30岁的员工。我们的语句将添加过滤器(filter),它使得我们高效率的执行一个结构化搜索：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "filtered" : {
            "filter" : {
                "range" : {
                    "age" : { "gt" : 30 } <1>
                }
            },
            "query" : {
                "match" : {
                    "last_name" : "smith" <2>
                }
            }
        }
    }
}

• <1> 这部分查询属于区间过滤器(range filter),它用于查找所有年龄大于30岁的数据——gt为"greater than"的缩写。
• <2> 这部分查询与之前的match**语句(query)**一致。

现在不要担心语法太多，我们将会在以后详细的讨论。你只要知道我们添加了一个**过滤器(filter)**用于执行区间搜索，然后重复利用了之前的match语句。现在我们的搜索结果只显示了一个32岁且名字是“Jane Smith”的员工：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.30685282,
      "hits": [
         {
            ...
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

全文搜索

到目前为止搜索都很简单：搜索特定的名字，通过年龄筛选。让我们尝试一种更高级的搜索，全文搜索——一种传统数据库很难实现的功能。

我们将会搜索所有喜欢**“rock climbing”**的员工：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

你可以看到我们使用了之前的match查询，从about字段中搜索**“rock climbing”**，我们得到了两个匹配文档：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      2,
      "max_score":  0.16273327,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.16273327, <1>
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         },
         {
            ...
            "_score":         0.016878016, <2>
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

• <1><2> 结果相关性评分。

默认情况下，Elasticsearch根据结果相关性评分来对结果集进行排序，所谓的「结果相关性评分」就是文档与查询条件的匹配程度。很显然，排名第一的John Smith的about字段明确的写到**“rock climbing”**。

但是为什么Jane Smith也会出现在结果里呢？原因是**“rock”在她的abuot字段中被提及了。因为只有“rock”被提及而“climbing”**没有，所以她的_score要低于John。

这个例子很好的解释了Elasticsearch如何在各种文本字段中进行全文搜索，并且返回相关性最大的结果集。**相关性(relevance)**的概念在Elasticsearch中非常重要，而这个概念在传统关系型数据库中是不可想象的，因为传统数据库对记录的查询只有匹配或者不匹配。

短语搜索

目前我们可以在字段中搜索单独的一个词，这挺好的，但是有时候你想要确切的匹配若干个单词或者短语(phrases)。例如我们想要查询同时包含"rock"和"climbing"（并且是相邻的）的员工记录。

要做到这个，我们只要将match查询变更为match_phrase查询即可:

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

毫无疑问，该查询返回John Smith的文档：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.23013961,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.23013961,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

高亮我们的搜索

很多应用喜欢从每个搜索结果中**高亮(highlight)**匹配到的关键字，这样用户可以知道为什么这些文档和查询相匹配。在Elasticsearch中高亮片段是非常容易的。

让我们在之前的语句上增加highlight参数：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "about" : {}
        }
    }
}

当我们运行这个语句时，会命中与之前相同的结果，但是在返回结果中会有一个新的部分叫做highlight，这里包含了来自about字段中的文本，并且用<em></em>来标识匹配到的单词。

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.23013961,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.23013961,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            },
            "highlight": {
               "about": [
                  "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>" <1>
               ]
            }
         }
      ]
   }
}

分析

最后，我们还有一个需求需要完成：允许管理者在职员目录中进行一些分析。 Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations)，它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大。

举个例子，让我们找到所有职员中最大的共同点（兴趣爱好）是什么：

GET /megacorp/employee/_search
{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": { "field": "interests" }
    }
  }
}

暂时先忽略语法只看查询结果：

{
   ...
   "hits": { ... },
   "aggregations": {
      "all_interests": {
         "buckets": [
            {
               "key":       "music",
               "doc_count": 2
            },
            {
               "key":       "forestry",
               "doc_count": 1
            },
            {
               "key":       "sports",
               "doc_count": 1
            }
         ]
      }
   }
}

我们可以看到两个职员对音乐有兴趣，一个喜欢林学，一个喜欢运动。这些数据并没有被预先计算好，它们是实时的从匹配查询语句的文档中动态计算生成的。如果我们想知道所有姓"Smith"的人最大的共同点（兴趣爱好），我们只需要增加合适的语句既可：

GET /megacorp/employee/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}

all_interests聚合已经变成只包含和查询语句相匹配的文档了：

  ...
  "all_interests": {
     "buckets": [
        {
           "key": "music",
           "doc_count": 2
        },
        {
           "key": "sports",
           "doc_count": 1
        }
     ]
  }

聚合也允许分级汇总。例如，让我们统计每种兴趣下职员的平均年龄：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "all_interests" : {
            "terms" : { "field" : "interests" },
            "aggs" : {
                "avg_age" : {
                    "avg" : { "field" : "age" }
                }
            }
        }
    }
}

虽然这次返回的聚合结果有些复杂，但任然很容易理解：

  ...
  "all_interests": {
     "buckets": [
        {
           "key": "music",
           "doc_count": 2,
           "avg_age": {
              "value": 28.5
           }
        },
        {
           "key": "forestry",
           "doc_count": 1,
           "avg_age": {
              "value": 35
           }
        },
        {
           "key": "sports",
           "doc_count": 1,
           "avg_age": {
              "value": 25
           }
        }
     ]
  }

该聚合结果比之前的聚合结果要更加丰富。我们依然得到了兴趣以及数量（指具有该兴趣的员工人数）的列表，但是现在每个兴趣额外拥有avg_age字段来显示具有该兴趣员工的平均年龄

即使你还不理解语法，但你也可以大概感觉到通过这个特性可以完成相当复杂的聚合工作，你可以处理任何类型的数据。
更多介绍请查看官方文档。