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SpringCloud学习路线（10）——分布式搜索ElasticSeach基础

9月前 作者：Zain_horse 分类：Toy博客 阅读(37) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SpringCloud学习路线（10）——分布式搜索ElasticSeach基础。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、初识ES

（一）概念：

ES是一款开源搜索引擎，结合数据可视化【Kibana】、数据抓取【Logstash、Beats】共同集成为ELK（Elastic Stack），ELK被广泛应用于日志数据分析和实时监控等领域，ES是核心组件。

（二）作用： 高效查询搜索内容。

（三）发展史：

1、底层实现是 Lucene，一个Java语言的搜索引擎类库，Apache公司的Top产品之一，由DoungCutting 于 1999 年开发，官方地址：https://lucene.apache.org/
Lucene的优势： 易扩展（可二次开发）、高性能（基于倒排索引）
Lucene的缺点： 只限于Java开发、学习曲线陡峭、不支持水平扩展

2、2004年Shay Banon 基于 Lucene 开发了 Compass

3、2010年Shay Banon 重写了 Compass，重命名为 Elasticsearch
官方地址： https://www.elastic.co/cn/
ES的优势：

  • 支持分布式，支持水平扩展
  • 提供RESTful接口，可被任何语言调用

（四）ES对比其它搜索引擎的优势

根据搜索引擎技术使用频率排名，前三名是

  • ES：开源的分布式搜索引擎（常用）
  • Splunk：商业项目
  • Solr：Apache的开源资源引擎（常用）

（五）正向索引和倒排索引

1、正向索引
传统数据库（例如MySQL）采用的是正向索引。

  • 匹配内容进行逐条查询
  • 若不匹配则丢弃，若匹配放入结果集

2、倒排索引

ES使用倒排索引。

  • 文档（document）： 每条数据就是一个文档
  • 词条（term）： 文档按照语义分成的词语

倒排索引首先会把索引应用的字段分出各个词条，并且存储在 term-id 键值对表中，若分出的词条相同，则只将当前数据行的id记录到索引表的id字段中。

倒排索引的匹配数据顺序：

  • 搜索内容分词
  • 获得的词条去词条列表查询id
  • 根据文档id查询文档
  • 数据存入结果集

（六）ES与MySQL的概念对比

  • ES是面向文档存储的，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。

1、ES文档

{
	"id"： 1，
	“title”： "小米手机",
	"price"： 2499
}
{
	"id"： 2，
	“title”： "华为手机",
	"price"： 4699
}
{
	"id"： 3，
	“title”： "华为小米充电器",
	"price"： 49
}
{
	"id"： 4，
	“title”： "小米手环",
	"price"： 299
}

2、ES索引

索引（Index） 是相同类型的文档集合（看文档结构就知道类型是否相同）。

3、MySQL与ES的概念对比

  • Table：Index —— 索引，就是文档的集合，类似库的表（Table）
  • Row：Document —— 文档，就是数据行，类似数据库中的行（Row），文档是JSON格式
  • Column：Field —— Field，就是JSON文档中的属性，类似数据库中的列（Column）
  • Schema：Mapping —— Mapping（映射）是索引中的文档约束，例如字段类型约束。类似于数据库的表结构（Schema）
  • SQL：DSL —— DSL 是 ES 提供的JSON风格的请求语句，用来才做ES，实现CRUD

4、架构

MySQL架构：擅长事务类型操作，确保数据的安全和一致性。（主要是写操作）
ES 架构：擅长海量数据的搜索、分析、计算。（主要是读操作）

（七）安装ES和kibana

为什么要安装kibana？ 因为kibana可以协助我们操作ES。

1、部署单点 ES

（1）创建网络

因为我们还需要部署 kibana 容器，因此需要让es和kibana容器互联，需要创建一个网络。

docker network create es-net

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（2）加载镜像

docker pull elasticsearch:7.12.1

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（3）运行ES

运行docker命令，部署单点es：

# -e "cluster.name=es-docker-cluster：设置集群名称
# -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m": 设置堆内存大小
# -e "discovery.type=single-node": 配置部署类型为单点
# -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data: ES数据挂载点
# -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins: ES插件挂载点
# --network es-net: 容器加载到网络
# -p 9200:9200: 暴露的HTTP访问接口 
# -p 9300:9300: 暴露容器访问端口

docker run --name es \
	-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
	-e "discovery.type=single-node" \
	-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
	-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
	--privileged \
	--network es-net \
	-p 9200:9200 \
	-p 9300:9300 \
	-d elasticsearch:7.12.1

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访问9200端口

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2、部署 kibana

docker pull kibana:7.12.1

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# --network=es-net: 加入到ES的网络中
# -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200: 配置ES主机地址，因为在同一个网络中，所以可以直接用容器名访问ES
# -p 5601:5601: 端口映射配置
docker run --name kibana \
	-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
	--network=es-net \
	-p 5601:5601 \
	-d kibana:7.12.1

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访问Kibana控制台

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DSL请求台

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（八）分词器

ES在创建倒排索引时需要对文档分词；在搜索时，需要对用户输入内容分词，但默认的分词规则对中文处理并不好。

我们利用Kibana控制台做个中文测试：
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中文分词器 IK

官网：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

1、部署 IK 分词器

在线安装可能会存在连接拒绝

#进入ES容器
docker exec -it es /bin/bash

#下载 IK分词器
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit

#重启容器
docker restart elasticsearch

离线安装 ik

1、下载 ik.7.12.1,zip
2、解压之后，传输到 elasticsearch-plugins 数据卷
3、重启docker

docker restart es

4、查看IK分词器加载成功

docker logs -f es

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5、测试

  • ik_smart： 粗粒度区分，只拆分一次的方式进行解析。
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  • ik_max_word： 最细粒度拆分，最大可能的分出更多的词

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（九）IK分词器的扩展词条和停用词条

IK分词器的底层基于词典进行匹配，若匹配到词典那么就直接拆分，若没有匹配到则不做拆分。

所以我们需要对IK分词进行扩展。

1、修改 IK分词器 的 /config/IKAnalyzer.cfg.xml 文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

2、创建 ext.dic 和 stopword.dic

这两个文件只是个文本文件，使用回车进行间隔，一个词一行。

这两个文件要配置在config目录下，不然读取不到，插件作者的词典也在config目录下。

3、重启docker

docker restart es

二、操作索引库

（一）mapping映射

常见的mapping属性

  • type： 字段数据类型，常见类型有
    • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（不可分词的文本）
    • 数值： byte、short、integer、long、float、double
    • 布尔： boolean
    • 日期： date
    • 对象： object
    • geo_point： 由经度和维度确认的点，例如"32.8138,120.58558"
    • geo_shape： 多个点复合的几何图形，例如一条直线LINESTRING(-77.06581831,-77.008463181)
  • index： 是否创建索引，默认为true
  • analyzer： 使用的分词器
  • properties： 该字段的子字段，例如对象中的属性
  • text： 分词文本

关于数组集合问题： mapping 支持单个类型能有多个。

（二）创建索引库

ES通过 RESTful 请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。

创建索引库和mapping 的DSL语法如下：

PUT /test
{
	"mappings": {
		"properties": {
				"info": {
					"type": "text"
					"analyzer": "ik_smart
				},
				"email": {
					"type": "keyword",
					"index": "false"
				},
				"name": {
     			   "type": "object",
					"properties": {
						"firstName": {
							"type": "keyword"
						},
						"lastName": {
							"type": "keyword"
						}
					}
				}
		}
	}
}

常见成功效果

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "test"
}

这里还有个小技巧： 当我们需要多字段搜索可以使用 copy_to进行属性拷贝。

"all": {
	"type": "text",
	"analyzer: "ik_max_word"
},
"brand": {
	"type": "keyword",
	"copy_to": "all"
}

（三）查看、删除、修改索引库

1、查看索引库

GET /test

使用效果

{
  "test" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "email" : {
          "type" : "keyword",
          "index" : false
        },
        "info" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_smart"
        },
        "name" : {
          "properties" : {
            "firstName" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "lastName" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "include" : {
              "_tier_preference" : "data_content"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "1",
        "provided_name" : "test",
        "creation_date" : "1690214456747",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "IIdXK-pATYOns4c8BDoaMw",
        "version" : {
          "created" : "7120199"
        }
      }
    }
  }
}

2、删除索引库

DELETE /test

使用效果

删除成功效果
{
  "acknowledged" : true
}

再次查询索引库
{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "index_not_found_exception",
        "reason" : "no such index [test]",
        "resource.type" : "index_or_alias",
        "resource.id" : "test",
        "index_uuid" : "_na_",
        "index" : "test"
      }
    ],
    "type" : "index_not_found_exception",
    "reason" : "no such index [test]",
    "resource.type" : "index_or_alias",
    "resource.id" : "test",
    "index_uuid" : "_na_",
    "index" : "test"
  },
  "status" : 404
}

3、修改索引库（只能添加字段）

PUT /test/_mapping
{
	"properties": {
		"age": {
			"type": "integer
		}
	}
}

使用效果

新增成功
{
  "acknowledged" : true
}
再次查询/test索引库
{
  "test" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "integer"
        },
        "email" : {
          "type" : "keyword",
          "index" : false
        },
        "info" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_smart"
        },
        "name" : {
          "properties" : {
            "firstName" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "lastName" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "include" : {
              "_tier_preference" : "data_content"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "1",
        "provided_name" : "test",
        "creation_date" : "1690214957185",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "HeoHP6GYS-uovI1DQyxEsg",
        "version" : {
          "created" : "7120199"
        }
      }
    }
  }
}

三、文档操作

（一）新增文档

POST /test/_doc/1
{
	"info": "Java是最好的语言",
	"age": 18,
	"email": :"zengoo@163.com",
	"name": {
		"firstName": "Zengoo",
		"lastName": "En"
	}
}

使用效果

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

（二）删除文档

DELETE /test/_doc/1

使用效果

删除成功
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "deleted",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1
}

再次查询
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "found" : false
}

（三）修改文档

PUT /test/_doc/1
{
	"info": "这是我的ES拆分Demo"
}

使用效果

修改成功
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 3,
  "_primary_term" : 1
}

再次查询
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "_seq_no" : 3,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "info" : "这是我的ES拆分Demo"
  }
}

我们可以看到直接使用PUT进行修改，会直接覆盖原有的文档。

所以我们使用第二种修改方法。

POST /test/_update/1
{
	"doc": {
		"info": "这是我的ES拆分Demo"
	}
}

使用效果

更新成功
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 11,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 12,
  "_primary_term" : 1
}

查询文档
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 11,
  "_seq_no" : 12,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "info" : "这是我的ES拆分Demo",
    "age" : 18,
    "email" : "zengoo@163.com",
    "name" : {
      "firstName" : "Zengoo",
      "lastName" : "En"
    }
  }
}

（四）查询文档

GET /test/_doc/1

使用效果

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "info" : "Java是最好的语言",
    "age" : 18,
    "email" : "zengoo@163.com",
    "name" : {
      "firstName" : "Zengoo",
      "lastName" : "En"
    }
  }
}

四、RestClient操作索引库

（一）RestClient

ES官方提供了不同语言的ES客户端，这些客户端的本质是组装DSL语句，通过HTTP请求发送给ES。
官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

（二）安装RestClient

安装RestHighLevelClient依赖

<dependency>
	<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
	<artifactId>elasticsearch-rest-hight-level-client</artifatId>
</dependency>

覆盖默认的ES版本

<properties>
	<elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

初始化RestHighLevelClient

RestHightLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.92.131:9200")));

（三）RestClient操作索引库

创建索引库

//1、创建Request对象
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test");
//2、请求参数,
//MAPPING_TEMPLATE 是静态常量字符串,描述的是自定义的创建索引库的DSL语句
//XContentType.JSON 是指定DSL语句以JSON格式化
request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
//3、发起请求
//indices, 返回对象中包含的所有索引库操作方法
//RequestOptions.DEFAULT, 默认请求头
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

删除索引库

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test");
client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

查询索引库存在状态

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test");
boolean status = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);

（四）RestClient操作数据文档

创建文档

//根据ID查询数据, hotelService的自定义的方法getById
Hotel hotel = hotelService.getById(1L);
//转换类型，由于数据库类型与DSL类型有差异，所以需要定义一个转换类进行属性转换，即转换类构造器改造实体类。
HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
//1、创建Request对象
IndexRequest request = new IndexRequest("test").id(hotel.getId().toString());
//2、准备JSON文档, 通过fastjson快速转换成json格式文本
request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc, XContentType.JSON);
//3、发送请求
//index, 就是发送请求的那个索引
client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

查询文档

//1、创建request对象
GetRequest request = new GetRequest("test").id("1");
//2、发送请求，得到结果
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
//3、解析结果
String json = response.getSourceAsString();
System.out.println(JSON.parseObject(json, HotelDoc.class));

删除文档

//1、创建request对象
DeleteRequest request = new DeleteRequest("test").id("1");
//2、发送请求，得到结果
client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

修改文档

方式一：全量修改

方式二：局部修改

//1、创建Request对象
UpdateRequest request = new UpdateRequest("test","1");
//2、准备参数，每两个参数为一对
request.doc(
	"age": 18,
	"name": "Rose"
);
//3、更新文档
client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);

批量导入文档

使用思路

1、通过mybatis查询数据库数据
2、实体类数据转换成文档类型数据
3、RestClient利用Bulk批处理文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-607874.html

//1、创建Bulk请求
BulkRequest request = new BulkRequest();

//2、添加批量处理请求
for(Hotel hotel: hotels){
	HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
	request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(JSON.tJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));
}

//3、发起请求
client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);

到了这里，关于SpringCloud学习路线（10）——分布式搜索ElasticSeach基础的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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  • Springcloud中间件-----分布式搜索引擎 Elasticsearch

    Springcloud中间件-----分布式搜索引擎 Elasticsearch

    该笔记是根据黑马程序员的课来自己写了一遍的,b站有对应教程和资料 第一部分 第二部分 第三部分 预计看完跟着练习5小时足够 1.1.1.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 例如：

    2024年02月08日
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  • SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式，系统详解springcloud微服务技术栈

    SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式，系统详解springcloud微服务技术栈

    我们发现在微服务中有一个令人头疼的问题——部署，用Docker去解决这个部署难题 1、项目部署的问题 2、Docker 扔到一台机器上，它们的依赖难道没有干扰吗？不会，docker将打包好的程序放到一个隔离容器去运行，使用沙箱机制，避免互相干扰，之间不可见，这样就解决了混

    2023年04月24日
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  • （黑马出品_07）SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式

    （黑马出品_07）SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式

    [此文档是在心向阳光的天域的博客加了一些有助于自己的知识体系，也欢迎大家关注这个大佬的博客](https://blog.csdn.net/sinat_38316216/category_12263516.html) [是这个视频](https://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4/?p=5spm_id_from=pageDrivervd_source=9beb0a2f0cec6f01c2433a881b54152c) 聚合 可以让我们极其方便

    2024年03月12日
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  • （黑马出品_高级篇_04）SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式

    （黑马出品_高级篇_04）SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式

    [此文档是在心向阳光的天域的博客加了一些有助于自己的知识体系，也欢迎大家关注这个大佬的博客](https://blog.csdn.net/sinat_38316216/category_12263516.html) [是这个视频](https://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4/?p=5spm_id_from=pageDrivervd_source=9beb0a2f0cec6f01c2433a881b54152c) 消息队列在使用过程中，面

    2024年03月19日
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  • Redis学习路线（6）—— Redis的分布式锁

    Redis学习路线（6）—— Redis的分布式锁

    一、分布式锁的模型 （一）悲观锁： 认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行。例如Synchronized、Lock都属于悲观锁。 优点： 简单粗暴 缺点： 性能略低 （二）乐观锁： 认为线程安全问题不一定会发生，因此不加锁，只有在更新数据时

    2024年02月14日
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  • SpringCloud分布式搜索引擎、数据聚合、ES和MQ的结合使用、ES集群的问题

    SpringCloud分布式搜索引擎、数据聚合、ES和MQ的结合使用、ES集群的问题

    目录 数据聚合 聚合的分类 ​编辑 DSL实现Bucket聚合 ​编辑  DSL实现Metrics聚合​编辑 RestAPI实现聚合  对接前端接口​编辑  自定义分词器​编辑 Completion suggester查询 Completion suggester查询 酒店数据自动补全 实现酒店搜索框界面输入框的自动补全  数据同步问题分析​编辑 同

    2024年02月16日
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  • 微服务学习——分布式搜索

    微服务学习——分布式搜索

    elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，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。 elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。 Lucene是一个

    2024年02月03日
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