1.初始ElasticSeearch

1.1基于数据库查询的问题

1.2倒排索引

倒排索引：将文档进行分词，形成词条和id的对应关系即为反向索引。

以唐诗为例，所处包含“前”的诗句

正向索引：由《静夜思》-->窗前明月光--->“前”字

反向索引：“前”字-->窗前明月光-->《静夜思》

反向索引的实现就是对诗句进行分词，分成单个的词，由词推据，即为反向索引

“床前明月光”--> 分词

将一段文本按照一定的规则，拆分为不同的词条（term）

 

 1.3 ES存储和搜索的原理

index（索引）：相当于mysql的库

映射：相当于mysql 的表结构

document(文档)：相当于mysql的表中的数据

数据库查询存在的问题：

1. 性能低：使用模糊查询，左边有通配符，不会走索引，会全表扫描，性能低

2. 功能弱：如果以”华为手机“作为条件，查询不出来数据

Es使用倒排索引，对title 进行分词 

1. 使用“手机”作为关键字查询

   生成的倒排索引中，词条会排序，形成一颗树形结构，提升词条的查询速度

2. 使用“华为手机”作为关键字查询

   华为：1,3

   手机：1,2,3

 1.4ES概念详解

•ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器

 

•是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎

•基于RESTful web接口

•Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎

•官网：Free and Open Search: The Creators of Elasticsearch, ELK & Kibana | Elastic

应用场景

•搜索：海量数据的查询

•日志数据分析

•实时数据分析

 2.安装ElasticSearch

2.1ElasticSearch

1、上传ElasticSearch安装包

alt+p # 打开sftp窗口
# 上传es安装包
put e:/software/elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz

 2、执行解压操作 ，如下图

 # 将elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz解压到opt文件夹下. -C 大写
 tar -zxvf elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz  -C /opt

3、创建普通用户  

因为安全问题，Elasticsearch 不允许root用户直接运行，所以要创建新用户，在root用户中创建新用户,执行如下命令：  

useradd itheima  # 新增itheima用户
passwd  itheima  # 为itheima用户设置密码 

5、为新用户授权，如下图  

chown -R itheima:itheima /opt/elasticsearch-7.4.0 #文件夹所有者 

将 /opt/elasticsearch-7.4.0文件夹授权给itheima用户，由上图可见，我们的文件夹权限赋给了itheima

6、修改elasticsearch.yml文件

 vim /opt/elasticsearch-7.4.0/config/elasticsearch.yml 

# ======================== Elasticsearch Configuration =========================
cluster.name: my-application
node.name: node-1
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"] 

 

cluster.name：配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称

node.name：节点名，elasticsearch会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理

network.host：设置为0.0.0.0允许外网访问

http.port：Elasticsearch的http访问端口

cluster.initial_master_nodes：初始化新的集群时需要此配置来选举master

7、修改配置文件

新创建的itheima用户最大可创建文件数太小，最大虚拟内存太小，切换到root用户，编辑下列配置文件， 添加类似如下内容

# 切换到root用户
su root 

#1. ===最大可创建文件数太小=======
vim /etc/security/limits.conf 
# 在文件末尾中增加下面内容
itheima soft nofile 65536
itheima hard nofile 65536
# =====
vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
# 在文件末尾中增加下面内容
itheima soft nofile 65536
itheima hard nofile 65536
*  hard    nproc     4096
# 注：* 代表Linux所有用户名称    

#2. ===最大虚拟内存太小=======
vim /etc/sysctl.conf
# 在文件中增加下面内容
vm.max_map_count=655360
# 重新加载，输入下面命令：
sysctl -p

 

 8、启动elasticsearch

su itheima  # 切换到itheima用户启动
cd /opt/elasticsearch-7.4.0/bin
./elasticsearch #启动 

通过上图我们可以看到elasticsearch已经成功启动

windows安装：(46条消息) win10 简单搭建ElasticSearch_q3198215426的博客-CSDN博客 

 

 

 2.2Kibana安装

1、什么是Kibana

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。

Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态。

2、上传kibana

CRT中克隆一个窗口，上传Kibana

put ‪E:\software\kibana-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz

 2、解压kibana

tar -xzf kibana-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz -C /opt

解压到当前目录（/opt）下

3、修改kibana配置

vim /opt/kibana-7.4.0-linux-x86_64/config/kibana.yml

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
server.name: "kibana-itcast"
elasticsearch.hosts: ["http://127.0.0.1:9200"]
elasticsearch.requestTimeout: 99999

server.port：http访问端口

server.host：ip地址，0.0.0.0表示可远程访问

server.name：kibana服务名

elasticsearch.hosts：elasticsearch地址

elasticsearch.requestTimeout：请求elasticsearch超时时间，默认为30000，此处可根据情况设置

4、启动kibana

由于kibana不建议使用root用户启动，如果用root启动，需要加--allow-root参数

# 切换到kibana的bin目录
cd /opt/kibana-7.4.0-linux-x86_64/bin
# 启动
./kibana --allow-root

启动成功。

5、访问kibana

1.浏览器输入http://192.168.149.135:5601/，如下图：

http://192.168.149.135:5601/

看到这个界面，说明Kibanan已成功安装。

Discover：可视化查询分析器 Visualize：统计分析图表 Dashboard：自定义主面板（添加图表） Timelion：Timelion是一个kibana时间序列展示组件（暂时不用） Dev Tools：Console控制台（同CURL/POSTER，操作ES代码工具，代码提示，很方便） Management：管理索引库(index)、已保存的搜索和可视化结果(save objects)、设置 kibana 服务器属性。

windows安装：(46条消息) Kibana介绍、安装和使用_少年单排，记录点滴 -CSDN博客_kibana

3.ElasticSearch核心概念 

索引（index）

ElasticSearch存储数据的地方，可以理解成关系型数据库中的数据库概念。

映射（mapping）

mapping定义了每个字段的类型、字段所使用的分词器等。相当于关系型数据库中的表结构。

文档（document）

Elasticsearch中的最小数据单元，常以json格式显示。一个document相当于关系型数据库中的一行数据。

倒排索引

一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，对应一个包含它的文档id列表。

类型（type）

一种type就像一类表。如用户表、角色表等。在Elasticsearch7.X默认type为_doc

 \- ES 5.x中一个index可以有多种type。

  \- ES 6.x中一个index只能有一种type。

  \- ES 7.x以后，将逐步移除type这个概念，现在的操作已经不再使用，默认_doc

4.脚本操作ES

4.1RESTful风格介绍

1.ST（Representational State Transfer），表述性状态转移，是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是RESTful。就是一种定义接口的规范。

2.基于HTTP。

3.使用XML格式定义或JSON格式定义。

4.每一个URI代表1种资源。

5.客户端使用GET、POST、PUT、DELETE 4个表示操作方式的动词对服务端资源进行操作：

GET：用来获取资源

POST：用来新建资源（也可以用于更新资源）

PUT：用来更新资源

DELETE：用来删除资源

 4.2操作索引

PUT

http://ip:端口/索引名称

查询

GET http://ip:端口/索引名称  # 查询单个索引信息
GET http://ip:端口/索引名称1,索引名称2...  # 查询多个索引信息
GET http://ip:端口/_all  # 查询所有索引信息

•删除索引

DELETE http://ip:端口/索引名称

•关闭、打开索引

POST http://ip:端口/索引名称/_close  
POST http://ip:端口/索引名称/_open 

4.3ES数据类型

1. 简单数据类型

• 字符串

聚合：相当于mysql 中的sum（求和）

text：会分词，不支持聚合

keyword：不会分词，将全部内容作为一个词条，支持聚合

• 数值

• 布尔：boolean

• 二进制：binary

• 范围类型

integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range 

• 日期:date

1. 复杂数据类型

•数组：[ ] Nested: nested (for arrays of JSON objects 数组类型的JSON对象)

•对象：{ } Object: object(for single JSON objects 单个JSON对象)

4.4操作映射

PUT person
 
 GET person
 #添加映射
 PUT /person/_mapping
 {
   "properties":{
     "name":{
       "type":"text"
     },
     "age":{
       "type":"integer"
     }
   }
 }

#创建索引并添加映射

 #创建索引并添加映射
 PUT /person1
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

GET person1/_mapping

添加字段

 #添加字段
PUT /person1/_mapping
{
  "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      }
    }
}

4.5操作文档 

•添加文档，指定id

POST /person1/_doc/2
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京"
}

GET /person1/_doc/1

•添加文档，不指定id  

#添加文档，不指定id
POST /person1/_doc/
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京"
}

#查询所有文档
GET /person1/_search

 #删除指定id文档
DELETE /person1/_doc/1

5.分词器 

 5.1分词器介绍

•IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包

•是一个基于Maven构建的项目

•具有60万字/秒的高速处理能力

•支持用户词典扩展定义

•下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/archive/v7.4.0.zip

安装包在资料文件夹中提供

5.2 ik分词器安装

参见 ik分词器安装.md

执行如下命令时如果出现 打包失败（501码）将maven镜像换成阿里云的

mvn package

  /opt/apache-maven-3.1.1/conf/setting.xml

    <mirror>
        <id>alimaven</id>
        <name>aliyun maven</name>
        <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        <mirrorOf>central</mirrorOf>
    </mirror>

5.3ik分词器使用

IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

1、ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为“乒乓球、乒乓、球、明年、总冠军、冠军。

#方式一ik_max_word
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "乒乓球明年总冠军"
}

ik_max_word分词器执行如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "乒乓球",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "乒乓",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "球",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "明年",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "总冠军",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "冠军",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    }
  ]
}

2、ik_smart 会做最粗粒度的拆分，比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为乒乓球、明年、总冠军。

#方式二ik_smart
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "乒乓球明年总冠军"
}

ik_smart分词器执行如下：

{"tokens" : [{"token" : "乒乓球","start_offset" : 0,"end_offset" : 3,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "明年","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "总冠军","start_offset" : 5,"end_offset" : 8,"type" : "CN_WORD","position" : 2}]
}

由此可见 使用ik_smart可以将文本"text": "乒乓球明年总冠军"分成了【乒乓球】【明年】【总冠军】

这样看的话，这样的分词效果达到了我们的要求。

5.4使用IK分词器-查询文档

•词条查询：term

词条查询不会分析查询条件，只有当词条和查询字符串完全匹配时才匹配搜索

•全文查询：match

全文查询会分析查询条件，先将查询条件进行分词，然后查询，求并集

1.创建索引，添加映射，并指定分词器为ik分词器

PUT person2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "address": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

2.添加文档

POST /person2/_doc/1
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "address":"北京海淀区"
}

POST /person2/_doc/2
{
  "name":"李四",
  "age":18,
  "address":"北京朝阳区"
}

POST /person2/_doc/3
{
  "name":"王五",
  "age":18,
  "address":"北京昌平区"
}

 3.查询映射

GET person2

 

 4.查看分词效果

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "北京海淀"
}

5.词条查询：term 

查询person2中匹配到"北京"两字的词条

 GET /person2/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": {
        "value": "北京"
      }
    }
  }
}

6.全文查询：match

全文查询会分析查询条件，先将查询条件进行分词，然后查询，求并集

GET /person2/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address":"北京昌平"
    }
  }
}

6.ElasticSearch JavaAPI

6.1SpringBoot整合ES

①搭建SpringBoot工程

②引入ElasticSearch相关坐标

<!--引入es的坐标--><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.4.0</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId><version>7.4.0</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.4.0</version></dependency>

③测试

ElasticSearchConfig

@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix="elasticsearch")
public class ElasticSearchConfig {private String host;private int port;public String getHost() {return host;}public void setHost(String host) {this.host = host;}public int getPort() {return port;}public void setPort(int port) {this.port = port;}@Beanpublic RestHighLevelClient client(){return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(host,port,"http")));}
}

ElasticsearchDay01ApplicationTests

注意：使用@Autowired注入RestHighLevelClient 如果报红线，则是因为配置类所在的包和测试类所在的包，包名不一致造成的

@SpringBootTest
class ElasticsearchDay01ApplicationTests {@AutowiredRestHighLevelClient client;/*** 测试*/@Testvoid contextLoads() {System.out.println(client);}
}

6.2创建索引

1.添加索引

/*** 添加索引* @throws IOException*/@Testpublic void addIndex() throws IOException {//1.使用client获取操作索引对象IndicesClient indices = client.indices();//2.具体操作获取返回值//2.1 设置索引名称CreateIndexRequest createIndexRequest=new CreateIndexRequest("mytest");CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);//3.根据返回值判断结果System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());}

 

 

2.添加索引，并添加映射

/*** 添加索引，并添加映射*/@Testpublic void addIndexAndMapping() throws IOException {//1.使用client获取操作索引对象IndicesClient indices = client.indices();//2.具体操作获取返回值//2.具体操作，获取返回值CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("mytest");//2.1 设置mappingsString mapping = "{\n" +"      \"properties\" : {\n" +"        \"address\" : {\n" +"          \"type\" : \"text\",\n" +"          \"analyzer\" : \"ik_max_word\"\n" +"        },\n" +"        \"age\" : {\n" +"          \"type\" : \"long\"\n" +"        },\n" +"        \"name\" : {\n" +"          \"type\" : \"keyword\"\n" +"        }\n" +"      }\n" +"    }";createIndexRequest.mapping(mapping,XContentType.JSON);CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);//3.根据返回值判断结果System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());}

 

 6.3查询、删除、判断索引

查询索引

/*** 查询索引*/@Testpublic void queryIndex() throws IOException {IndicesClient indices = client.indices();GetIndexRequest getRequest=new GetIndexRequest("itcast");GetIndexResponse response = indices.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);Map<String, MappingMetaData> mappings = response.getMappings();//iter 提示foreachfor (String key : mappings.keySet()) {System.out.println(key+"==="+mappings.get(key).getSourceAsMap());}}

删除索引

/*** 删除索引*/@Testpublic void deleteIndex() throws IOException {IndicesClient indices = client.indices();DeleteIndexRequest deleteRequest=new DeleteIndexRequest("itheima");AcknowledgedResponse delete = indices.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(delete.isAcknowledged());}

索引是否存在

/*** 索引是否存在*/@Testpublic void existIndex() throws IOException {IndicesClient indices = client.indices();GetIndexRequest getIndexRequest=new GetIndexRequest("itheima");boolean exists = indices.exists(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);}

 6.4添加文档

1.添加文档,使用map作为数据

@Testpublic void addDoc1() throws IOException {Map<String, Object> map=new HashMap<>();map.put("name","张三");map.put("age","18");map.put("address","北京二环");IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id("1").source(map);IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.getId());}

 

  2.添加文档,使用对象作为数据

@Test
public void addDoc2() throws IOException {Person person=new Person();person.setId("2");person.setName("李四");person.setAge(20);person.setAddress("北京三环");String data = JSON.toJSONString(person);IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id(person.getId()).source(data,XContentType.JSON);IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.getId());
}

6.5修改、查询、删除文档

1.修改文档：添加文档时，如果id存在则修改，id不存在则添加

/*** 修改文档：添加文档时，如果id存在则修改，id不存在则添加*/@Testpublic void UpdateDoc() throws IOException {Person person=new Person();person.setId("2");person.setName("李四");person.setAge(20);person.setAddress("北京三环车王");String data = JSON.toJSONString(person);IndexRequest request=new IndexRequest("itcast").id(person.getId()).source(data,XContentType.JSON);IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.getId());}

2.根据id查询文档

/*** 根据id查询文档*/@Testpublic void getDoc() throws IOException {//设置查询的索引、文档GetRequest indexRequest=new GetRequest("itcast","2");GetResponse response = client.get(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.getSourceAsString());}

3.根据id删除文档

/*** 根据id删除文档*/@Testpublic void delDoc() throws IOException {//设置要删除的索引、文档DeleteRequest deleteRequest=new DeleteRequest("itcast","1");DeleteResponse response = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.getId());}

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