ElasticSearch基础学习（SpringBoot集成ES）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch基础学习（SpringBoot集成ES）。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、概述

什么是ElasticSearch？

ElasticSearch，简称为ES， ES是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎。

它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

ES也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

ES核心概念

知道了ES是什么后，接下来还需要知道ES是如何存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢？

学习这些之前需要先了解一些ElasticSearch的相关概念。

ElasticSearch是面向文档型数据库

相信学习过MySql的同学都知道，MySql是关系型数据库，那么ES与关系型数据库有什么区别呢？

下面做一下简单的对比：

关系型数据库(MySql、Oracle等)	ElasticSearch
数据库(database)	索引(indices)
表(tables)	类型(types)
行(rows)	文档(documents)
列(columns)	字段(fields)

说明：ElasticSearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多个文档(行)，每个文档中又包含多个字段(列)。

物理设计：

ElasticSearch 在后台把每个索引划分成多个分片，每份分片可以在集群中的不同服务器间迁移。

逻辑设计：

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2，文档3。

当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一个顺序找到它: 索引 ▷ 类型 ▷ 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意:ID不必是整数，实际上它是个字符串。

索引

索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计：节点和分片如何工作

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片 ( primary shard ,又称主分片 ) 构成的，每一个主分片会有一个副本 ( replica shard ,又称复制分片 )

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上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。其中，倒排索引又是什么呢？

倒排索引

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容：

Study every day, good good up to forever # 文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up # 文档2包含的内容

为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens)，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档 :

term	doc_1	doc_2
Study	√	x
To	x	x
every	√	√
forever	√	√
day	√	√
study	x	√
good	√	√
every	√	√
to	√	x
up	√	√

现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档

term	doc_1	doc_2
to	√	×
forever	√	√
total	2	1

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。

再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构 :

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如果要搜索含有 python 标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。

ElasticSearch的索引和Lucene的索引对比

在elasticsearch中，索引这个词被频繁使用，这就是术语的使用。在elasticsearch中，索引被分为多个分片，每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。

类型

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如 name 映射为字符串类型。

我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用。

文档

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档。

elasticsearch中，文档有几个重要属性 :

自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含 key:value！
可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的！
灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

二、ES基础操作

IK分词器插件

什么是IK分词器？

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作。

默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如 “我爱学习” 会被分为"我","爱","学","习"，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

IK分词器安装步骤

1、下载ik分词器的包，Github地址：GitHub - medcl/elasticsearch-analysis-ik: The IK Analysis plugin integrates Lucene IK analyzer into elasticsearch, support customized dictionary. （版本要对应）

2、下载后解压，并将目录拷贝到ElasticSearch根目录下的 plugins 目录中。

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3、重新启动 ElasticSearch 服务，在启动过程中，你可以看到正在加载"analysis-ik"插件的提示信息，服务启动后，在命令行运行elasticsearch-plugin list 命令，确认 ik 插件安装成功。

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IK提供了两个分词算法：ik_smart 和 ik_max_word，其中 ik_smart为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分！

ik_max_word ：细粒度分词，会穷尽一个语句中所有分词可能。
ik_smart ：粗粒度分词，优先匹配最长词，只有1个词！

如果某些词语，在默认的词库中不存在，比如我们想让“我爱学习”被识别是一个词，这时就需要我们编辑自定义词库。

步骤：

（1）进入elasticsearch/plugins/ik/config目录

（2）新建一个my.dic文件，编辑内容：

我爱学习

（3）修改IKAnalyzer.cfg.xml（在ik/config目录下）

<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>

<entry key="ext_dict">my.dic</entry>

<entry key="ext_stopwords"></entry>
</properties>

注意：修改完配置后，需要重新启动elasticsearch。

增删改查基本命令

Rest风格说明

一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

基本Rest命令说明（增、删、改、查命令）：

method	ur地址	描述
PUT	localhost：9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档（指定文档id）
POST	localhost：9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST	localhost：9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE	localhost：9200/索名称/类型名称/文档id	删除文档
GET	localhost：9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档id
POST	localhost：9200/索引名称/类型名称/_search	查询所有数据

三、SpringBoot集成ES

1、新建项目

新建一个springboot（2.2.5版）项目 elasticsearch-demo ，导入web依赖即可。

2、配置依赖

配置elasticsearch的依赖：

<properties>
<java.version>1.8</java.version>

<elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
</properties>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

3、编写配置类

编写elasticsearch的配置类，提供RestHighLevelClient这个bean来进行操作。

package com.hzx.config;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class ElasticsearchClientConfig {
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http")));
return client;
}
}

4、配置工具类

封装ES常用方法工具类

package com.hzx.utils;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.rest.RestStatus;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.FetchSourceContext;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class EsUtils<T> {
@Autowired
@Qualifier("restHighLevelClient")
private RestHighLevelClient client;
/**
* 判断索引是否存在
*
* @param index
* @return
* @throws IOException
*/
public boolean existsIndex(String index) throws IOException {
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest(index);
boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
return exists;
}
/**
* 创建索引
*
* @param index
* @throws IOException
*/
public boolean createIndex(String index) throws IOException {
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(index);
CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices()
.create(request, RequestOptions.DEFAULT);
return createIndexResponse.isAcknowledged();
}
/**
* 删除索引
*
* @param index
* @return
* @throws IOException
*/
public boolean deleteIndex(String index) throws IOException {
DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest(index);
AcknowledgedResponse response = client.indices()
.delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return response.isAcknowledged();
}
/**
* 判断某索引下文档id是否存在
*
* @param index
* @param id
* @return
* @throws IOException
*/
public boolean docExists(String index, String id) throws IOException {
GetRequest getRequest = new GetRequest(index, id);
//只判断索引是否存在不需要获取_source
getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
getRequest.storedFields("_none_");
boolean exists = client.exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return exists;
}
/**
* 添加文档记录
*
* @param index
* @param id
* @param t 要添加的数据实体类
* @return
* @throws IOException
*/
public boolean addDoc(String index, String id, T t) throws IOException {
IndexRequest request = new IndexRequest(index);
request.id(id);
//timeout
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
request.timeout("1s");
request.source(JSON.toJSONString(t), XContentType.JSON);
IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
RestStatus Status = indexResponse.status();
return Status == RestStatus.OK || Status == RestStatus.CREATED;
}
/**
* 根据id来获取记录
*
* @param index
* @param id
* @return
* @throws IOException
*/
public GetResponse getDoc(String index, String id) throws IOException {
GetRequest request = new GetRequest(index, id);
GetResponse getResponse = client.get(request,RequestOptions.DEFAULT);
return getResponse;
}
/**
* 批量添加文档记录
* 没有设置id ES会自动生成一个，如果要设置 IndexRequest的对象.id()即可
*
* @param index
* @param list
* @return
* @throws IOException
*/
public boolean bulkAdd(String index, List<T> list) throws IOException {
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
//timeout
bulkRequest.timeout(TimeValue.timeValueMinutes(2));
bulkRequest.timeout("2m");
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
bulkRequest.add(new IndexRequest(index).source(JSON.toJSONString(list.get(i))));
}
BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);
return !bulkResponse.hasFailures();
}
/**
* 更新文档记录
* @param index
* @param id
* @param t
* @return
* @throws IOException
*/
public boolean updateDoc(String index, String id, T t) throws IOException {
UpdateRequest request = new UpdateRequest(index, id);
request.doc(JSON.toJSONString(t));
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
request.timeout("1s");
UpdateResponse updateResponse = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
return updateResponse.status() == RestStatus.OK;
}
/**
* 删除文档记录
*
* @param index
* @param id
* @return
* @throws IOException
*/
public boolean deleteDoc(String index, String id) throws IOException {
DeleteRequest request = new DeleteRequest(index, id);
//timeout
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
request.timeout("1s");
DeleteResponse deleteResponse = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
return deleteResponse.status() == RestStatus.OK;
}
/**
* 根据某字段来搜索
*
* @param index
* @param field
* @param key 要收搜的关键字
* @throws IOException
*/
public void search(String index, String field, String key, Integer
from, Integer size) throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery(field, key));
//控制搜素
sourceBuilder.from(from);
sourceBuilder.size(size);
//最大搜索时间。
sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(JSON.toJSONString(searchResponse.getHits()));
}
}

5、工具类API测试

测试创建索引：

@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index");
CreateIndexResponse createIndexResponse=restHighLevelClient.indices()
.create(request,RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(createIndexResponse);
}

测试获取索引：

@Test
void testExistsIndex() throws IOException {
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("test_index");
boolean exists = restHighLevelClient.indices()
.exists(request,RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}

测试删除索引：

@Test
void testDeleteIndexRequest() throws IOException {
DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new
DeleteIndexRequest("test_index");
AcknowledgedResponse response = restHighLevelClient.indices()
.delete(deleteIndexRequest,
RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.isAcknowledged());
}

测试添加文档记录：

创建一个实体类User

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Component
public class User {
private String name;
private int age;
}

测试添加文档记录

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
// 创建对象
User user = new User("zhangsan", 3);
// 创建请求
IndexRequest request = new IndexRequest("test_index");
// 规则
request.id("1");
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
request.timeout("1s");
request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
// 发送请求
IndexResponse indexResponse = restHighLevelClient.index(request,
RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(indexResponse.toString());
RestStatus Status = indexResponse.status();
System.out.println(Status == RestStatus.OK || Status ==
RestStatus.CREATED);
}

测试：判断某索引下文档id是否存在

@Test
void testIsExists() throws IOException {
GetRequest getRequest = new GetRequest("test_index","1");
// 不获取_source上下文 storedFields
getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
getRequest.storedFields("_none_");
// 判断此id是否存在！
boolean exists = restHighLevelClient.exists(getRequest,
RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(exists);
}

测试：根据id获取文档记录

@Test
void testGetDocument() throws IOException {
GetRequest getRequest = new GetRequest("test_index","3");
GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest,RequestOptions.DEFAULT);
// 打印文档内容
System.out.println(getResponse.getSourceAsString());
System.out.println(getResponse);
}

测试：更新文档记录

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
UpdateRequest request = new UpdateRequest("test_index","1");
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
request.timeout("1s");
User user = new User("zhangsan", 18);
request.doc(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
UpdateResponse updateResponse = restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(updateResponse.status() == RestStatus.OK);
}

测试：删除文档记录

@Test
void testDelete() throws IOException {
DeleteRequest request = new DeleteRequest("test_index","3");
//timeout
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
request.timeout("1s");
DeleteResponse deleteResponse = restHighLevelClient.delete(
request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(deleteResponse.status() == RestStatus.OK);
}

测试：批量添加文档

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
//timeout
bulkRequest.timeout(TimeValue.timeValueMinutes(2));
bulkRequest.timeout("2m");
ArrayList<User> userList = new ArrayList<>();
userList.add(new User("zhangsan1",3));
userList.add(new User("zhangsan2",3));
userList.add(new User("zhangsan3",3));
userList.add(new User("lisi1",3));
userList.add(new User("lisi2",3));
userList.add(new User("lisi3",3));
for (int i =0;i<userList.size();i++){
bulkRequest.add(new IndexRequest("test_index").id(""+(i+1))
.source(JSON.toJSONString(userList.get(i)),XContentType.JSON));
}
// bulk
BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(!bulkResponse.hasFailures());
}

查询测试：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-646269.html

/**
* 使用QueryBuilder
* termQuery("key", obj) 完全匹配
* termsQuery("key", obj1, obj2..) 一次匹配多个值
* matchQuery("key", Obj) 单个匹配, field不支持通配符, 前缀具高级特性
* multiMatchQuery("text", "field1", "field2"..); 匹配多个字段, field有通配符忒行
* matchAllQuery(); 匹配所有文件
*/
@Test
void testSearch() throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("test_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name","zhangsan1");
MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
sourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder);
sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(JSON.toJSONString(response.getHits()));
System.out.println("================查询高亮显示==================");
for (SearchHit documentFields : response.getHits().getHits()) {
System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
}
}