ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作)。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。

若你之前从未了解过ES,本文将由浅入深的一步步带你理解ES,简单使用ES。作者本人就是此状态,通过学习和梳理,产出本文,已对ES有个全面的了解和想法,不仅将知识点梳理,也涉及到自己的理解,初次学习踩的坑都汇总如下。

1 了解ElasticSearch

对于第一次接触ES的读者,该章节将直观的带你体验ES的魅力。

1.1 为何使用ES

使用前

           案例:需模糊查询带有 **华为** 的商品信息

使用MySQL的查询功能:select * from 表名 where name like “%华为%”
模糊查询会导致索引失效,就会全表扫描,效率低

           案例:需模糊查询带有 **华为手机** 的商品信息

使用MySQL的查询功能:select * from 表名 where name like “%华为手机%”
只能找到 华为手机 这样的结果
无法找到 华为荣耀手机华为耳机手机这样的结果,意思就是无法将华为+手机分开查询。这也是MySQL查询功能弱的缺点

使用后

输入 ”华为手机
结果展示: 华为荣耀手机华为耳机手机华为手机,且查询效率高

上述案例旨在告诉读者,面对更复杂的业务场景和搜索需求,单纯的SQL查询远远不能满足,MySQL是存储数据的解决方案,ES则是面对海量数据执行搜索的解决方案。

现在简单了解一下ES是怎么做到的上述优点

1.1 倒排索引

  • 在了解倒排索引概念之前,先看看正向索引

                   案例 :查找含有 明 这个字的诗句
    
数据库信息 是否匹配
锄禾日当午 x
忽如一夜春风来 x
窗前明月光

结果:窗前明月光
缺点:得从第每首诗的第一行的第一个字找,这种正向操作的思想会导致查询比较慢

  • 倒排索引

                 案例: 查找含有 是 这个字的诗句
    

内部操作:
ES内部会自动的窗前明月光这个数据进行分词

拆分单词 结果
窗前 窗前明月光
窗前明月光
窗前明月光
明月 窗前明月光
窗前明月光
窗前明月光
窗前明月光

找到关键字 明,得到对应的结果,效率很快的。我们习惯性将这种不直接查询的设计叫倒排索引

案例升级
此时需要在数据库中再存储一条数据”明月几时有“,ES会如何操作?
当然是自动拆分这句话

拆分单词 结果
窗前 窗前明月光
窗前明月光
窗前明月光
明月 窗前明月光;明月几时有
窗前明月光;明月几时有
窗前明月光;明月几时有
窗前明月光
几时 明月几时有
明月几时有

拆分的单词若已经有了,直接存储在后面就行;若拆分的单词是新的,则续上。

  • 优化倒排索引

考虑一下这个情况,若拆分单词是 的结果有很多很多,岂不是这个表就很大,如何处理?
可以这样设计

拆分单词 结果(ID)
窗前 《静夜思》
《静夜思》
《静夜思》
明月 《静夜思》;《水调歌头》
《静夜思》;《水调歌头》
《静夜思》;《水调歌头》
《静夜思》
几时 《水调歌头》
《水调歌头》

根据拆分单词找到诗词名称,再根据诗词名称去查对应的内容。这样一个表就拆成两个表,就不大了。此外,这里的诗词名称就是唯一标识,在ES引擎中用 ID 表示。

从这里我们才真正的进入ES引擎

  1. 我们的数据格式是Json,存在文档中
{
	"id":"1",
	"title":"华为折叠手机",
	"price":"120.00"
}
-----------------------------------------
{
	"id":"2",
	"title":"三星翻盖手机",
	"price":"40.00"
}
-----------------------------------------
{
	"id":"3",
	"title":"华为移动翻盖手机",
	"price":"90.00"
}
  1. 自动拆分得到表
term value
华为 1,3
折叠 1
1,2,3
手机 1,2,3
三星 2
翻盖 2,3
移动 3

若term列数据很多,那直接从上往下一个个匹配也是会很慢的,因此ES引擎对词条term列做了优化。
在生成倒排索引(此表)后,词条会排序,形成一颗树形结构(又称为:字典树),提升词条的查询速度。

ES的定位:mysql的数据只要一更新,就将索引同步给ES,保证数据一致性
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2 安装ES

2.1 环境

CentOS 7
elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz

2.2 将安装包解压在opt目录下

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2.3 解压

tar -zxvf elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz -C /opt

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2.3 修改elasticsearch.yml文件

ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作),elasticsearch,学习,jenkins

cluster.name: my-application  //默认名称是elasticserach
node.name: node-1 
network.host: 0.0.0.0  //保证在windows上可以访问安装在centos上的ES引擎
http.port: 9200 
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

2.4 启动报错

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这是因为ES不推荐以root身份启动,而是推荐以用户身份启动
我们已经有用户zjh,只需要给其赋予启动权限就好
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2.5 修改用户配置文件

  1. vim /etc/security/limits.conf
添加此信息
zjh soft nofile 65536
zjh hard nofile 65536
  1. vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
添加此信息
zjh soft nofile 65536
zjh hard nofile 65536
*   hard nproc  4096

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3. vim /etc/sysctl.conf

添加此信息
 vm.max_map_count=655360
  1. sysctl -p

2.6 切换用户重启ES

启动前先暂时关闭防火墙
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再启动
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输入自己的虚拟机IP:9200
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3 安装Kibana

Kibana版本必须和ES版本对应,避免出现不兼容的问题。

链接: Kibana下载

  1. 解压 tar -xzf kibana-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz -C /opt
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2.修改配置文件vim /opt/kibana-7.4.0-linux-x86_64/config/kibana.yml

# 添加如下内容
server.port: 5601
server.hosts: "0.0.0.0"
server.name: "kibana-itcast"
elasticsearch.hosts: ["http://127.0.0.1:9200"]
elasticsearch.requestTimeout: 99999

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3.执行报错,需切换身份
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4.切换身份执行

4 ES核心概念

本章节讲述如下几个概念:索引、映射、文档、倒排索引

这是一个mysql数据库处理数据的过程:创建表,将数据存储到对应字段(创建Movice表,Animal表结构)

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这里我们也是创建表,不过在ES中不这样称呼,而是称之为建立索引。(创建Movice与Animal索引,并给索引Movice,索引Animla创建映射),然后存储数据,最后将相关字段进行分词。

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5-8章节主要介绍在Kibana的可视化环境中,使用脚本进行相关操作,帮助熟悉ES

5 索引–基础操作

不能修改索引

5.1 创建索引

ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作),elasticsearch,学习,jenkins

5.2 查询索引

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5.3 添加映射

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5.4 查询索引映射

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5.5 删除索引

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5.6 创建索引并添加映射

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5.7 添加字段

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6 文档–基础操作

6.1 添加文档,指定id

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6.2 添加文档,不指定id

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6.3 修改文档

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6.4 查询所有文档

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6.5 删除文档,根据id

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7 分词器(analyze)

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但是其对中文很不友好,使用ES的内置分词器,中文只会被分成一个一个字,中英文分别演示一下
中文彻底被拆分成了一个个字
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英文是按照单词拆分的,并不是按照字母拆分。
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因此若想要更好的中文分词效果,需要安装其他的分词器(如IK分词器),这里不介绍了。

8 文档查询

8.1 term

term:查询的条件字符串和词条完全匹配
例:查询与“美”相关的title
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需要注意的是,ES默认使用的standard分词器,因此仅支持单独的汉字匹配,例如这样
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若想要更改分词器,只能重新建立索引映射,同时设置分词器
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8.2 match

会先对查询的字符串进行分词,再去查询,得到并集
例:将“美国”按照standard的分词器进行拆分,得到“美” “国”,分别查询,求并集。
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9 与springboot的整合

在springboot中,我们一般只操作文档。在kibana使用脚本建立索引。这一章节介绍一下如何使用代码操作ES中的文档

9.1 简单获取cilent对象

ES将相关的操作都封装成在RestHighLevelClient 中,因此我们需要获取其对象才能进行相关操作
创建一个springboot项目,导入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
            <version>7.9.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
            <version>7.9.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>7.9.0</version>
        </dependency>

测试 获取ES客户端对象

@SpringBootTest
class EsDemoApplicationTests {

	/**
	* HttpHost的三个参数
	* 	1. 192.168.xx.xx:5601 地址是Kibana的地址和端口号
	* 	2. 9002 是ES的端口
	* 	3. scheme:http
	*/
    @Test
    void test01() {
       RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
               new HttpHost("ipxxxx:5601",9002,"http")
       ));

        System.out.println(client);
    }

}

成功获取client对象
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获取了client就可以操作ES的文档

9.2 使用依赖注入方式优化获取Client

可以发现,我们直接将HttpHost的三个参数写死了,项目中不这样建议。

  1. 创建elasticsearch.yml文件
elasticsearch:
  host: 192.168.67.18:5601
  port: 9200
  1. 创建配置类(获取Client)
@Configuration
// 获取elasticsearch.yml文件信息,自动将elasticsearch.yml文件中elasticsearch开头的字段和ESconfig 类中的字段匹配并赋值
@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
public class ESconfig {

    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;
    }

    @Bean
    public RestHighLevelClient client(){
        //1. 创建ES客户端对象
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                new HttpHost(host, port, "http")));
        return client;
    }
}
  1. 测试
@SpringBootTest
class EsDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;
   
    @Test
    void test01() {
       /* RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                new HttpHost("ipxxxx:5601",9002,"http")
        ));*/

        System.out.println(client);
    }



}

9.3 索引相关(了解)

9.3.1 创建索引

    /**
     * 创建索引
     */
    @Test
     void addIndex() throws IOException {
        //获取操作索引的对象
        IndicesClient indices = client.indices();

        //创建索引,获取返回值
        CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("movice");

        //设置映射mappings
        String mapping = "{\n" +
                "      \"properties\" : {\n" +
                "        \"addres\" : {\n" +
                "          \"type\" : \"text\"\n" +
                "        },\n" +
                "        \"id\" : {\n" +
                "          \"type\" : \"integer\"\n" +
                "        },\n" +
                "        \"price\" : {\n" +
                "          \"type\" : \"integer\"\n" +
                "        },\n" +
                "        \"title\" : {\n" +
                "          \"type\" : \"text\"\n" +
                "        }\n" +
                "      }";
        createIndexRequest.mapping(mapping, XContentType.JSON);

        
        CreateIndexResponse response = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        //根据返回值判断结构:成功了返回true
        System.out.println(response.isAcknowledged());
    }

也就是这效果
ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作),elasticsearch,学习,jenkins

9.3.2 查询索引


    /**
     * 查询索引
     */
    @Test
    void queryIndex() throws IOException {
        //获取操作索引的对象
        IndicesClient indices = client.indices();

        //根据索引名称查询
        GetIndexRequest getIndexRequest = new GetIndexRequest("movice");
        GetIndexResponse response = indices.get(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        //获取映射信息
        Map<String, MappingMetadata> mappings = response.getMappings();
        for (String key: mappings.keySet()){
            System.out.println(key + ":" + mappings.get(key).getSourceAsMap());
            
        }
        
    }

最后获得的结果是这一部分
ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作),elasticsearch,学习,jenkins
解释代码
key:索引名称
mappings.get(key):索引对象
mappings.get(key).getSourceAsMap():将数据转换为map集合

9.3.3 删除索引

    /**
     * 删除索引
     */
    @Test
    void deleteIndex() throws IOException {
        //获取操作索引的对象
        IndicesClient indices = client.indices();

        //根据索引名称删除
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("movice");
        AcknowledgedResponse response = indices.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

        //成功返回true
        boolean acknowledged = response.isAcknowledged();
        System.out.println(acknowledged);


    }

9.3.4 判断索引是否存在

 /**
     * 判断索引是否存在
     */
    @Test
    void existsIndex() throws IOException {
        //获取操作索引的对象
        IndicesClient indices = client.indices();

        //根据索引名称删除
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("movice");
        boolean exists = indices.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println(exists);


    }

9.4 文档相关(重点)

9.4.1 添加文档

按照这样的思路去撰写
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ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作),elasticsearch,学习,jenkins

但是一般我们不这样存入数据,不会一个个put,而是从数据库中拉取数据,封装成对象,存入文档

升级改造

  1. 创建索引的类(movice类)
public class movice {

    private Integer  id;
    private String title;
    private Integer price;
    private String address;

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public String getTitle() {
        return title;
    }

    public void setTitle(String title) {
        this.title = title;
    }

    public Integer getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(Integer price) {
        this.price = price;
    }

    public String getAddress() {
        return address;
    }

    public void setAddress(String address) {
        this.address = address;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "movice{" +
                "id=" + id +
                ", title='" + title + '\'' +
                ", price=" + price +
                ", address='" + address + '\'' +
                '}';
    }
}
  1. 使用类传入数据
 /**
     * 添加文档(升级改造):使用对象作为数据
     */
    @Test
    void addDoc2() throws IOException {
        movice movice = new movice();
        movice.setId(1); //此为索引ID
        movice.setTitle("国产动作电影(我被修改了)");
        movice.setPrice(40);
        movice.setAddress("香港");

        //将对象转换为json
        String data = JSON.toJSONString(movice);


        // 获取操作文档的对象:文档的ID设置为1
        IndexRequest request = new IndexRequest("movice").id("1").source(data,XContentType.JSON);

        IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

        //索引ID
        System.out.println(response.getId());

    }

9.4.2 修改文档

还是添加相关的操作,只不过若添加的时候,ID已经存在了,就会被修改。不存在就会创建新的

9.4.3 根据ID查询文档

    /**
     * 查询文档:根据ID查询
     */
    @Test
    void queryDoc2() throws IOException {

       //GetRequest getrequest = new GetRequest("movice"); //指定索引名称
        GetRequest getrequest = new GetRequest("1"); //指定索引ID
        
        GetResponse response = client.get(getrequest, RequestOptions.DEFAULT);
		
		//将对象的source部分数据以字符串的形式处理,前面是以map形式处理
        System.out.println(response.getSourceAsString());

    }

response相应也就是这一部分数据。
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9.4.4 删除文档

 /**
     * 根据ID删除文档
     */
    @Test
    void deleteDoc2() throws IOException {

        DeleteRequest request = new DeleteRequest("1");

        DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

        //获取数据中的_id,注意不是_source中的id哦
        System.out.println(response.getId());

    }

我们可能会疑惑,这个response到底是什么数据,这就是response全部数据,我们可以获取_id,_source,_index等等,但是直接
ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作),elasticsearch,学习,jenkins

总结:其实可以发现,使用代码进行索引,文档的操作时候。一定要了解5-8章节的细节:如何指定ID查询,增删查操作返回的数据。然后再去看代码,一一对照。
在代码中

  1. 先获得RestHighLevelClient对象 client(熟记如何获取)
  2. 上述所操作的类梳理ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作),elasticsearch,学习,jenkins
    非常清晰的看到如何使用代码操作ES。

文末需要告诉大家一些内容:本文的所有东西是在帮助你理解ES的简单使用和陌生概念,这可以很好的帮助你理解后面更陌生的概念和更复杂的使用。本文的例如好比告诉你什么是菜刀,给你演示一下如何切菜。实际开发中需要你掌握使用菜刀给肉改花刀。

作者我的亲身经历就是在实际业务中,使用本文的内容很少,具体的东西在下一篇文章将会介绍更高级的操作,带你真正去熟悉企业开发。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651427.html

到了这里,关于ElasticSearch 7.4学习记录(基础概念和基础操作)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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    目录 前言 一、ElasticSearch是什么? 二、使用步骤(python版) 1.引入包 2.连接数据库 3.创建索引 4.写入数据 5.查询数据 三、相关工具介绍 1.ES浏览器插件 总结 随着数据量的不断增加,传统的查询检索在速度上遇到了瓶颈,这个时候就需要一个更具性能的技术来支持大数据量的

    2024年04月16日
    浏览(37)
  • ElasticSearch学习记录

    官网:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch Elaticsearch ,简称为es,es是一个开源的 高扩展 的 分布式全文检索引擎 ,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(大数据时代)的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来

    2024年02月11日
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  • Elasticsearch+Kibana 学习记录

    其实很早之前在大学学习Java的时候学习过ES,做日志存储用,不过后来在项目里面没被采用,很多年没用过逐渐淡忘了,如今工作需要用到,又得重新看一遍,还是简单再记一下流程及一些使用,方便以后查看~~ 【Elasticsearch中文文档-简介】https://elasticsearch.bookhub.tech/set_up_e

    2024年01月22日
    浏览(37)
  • ElasticSearch6.x版本概念介绍以及在Kibana上增删改查的操作

    教学讲解视频地址:视频地址 1.接近实时(NRT Near Real Time ) Elasticsearch是一个 接近实时 的搜索平台。这意味着, 从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒内) 2.索引(index) 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合 。比如说,你可以有一个

    2023年04月24日
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  • DSL操作ElasticSearch基础命令

    3.1.1 简单数据类型 1.字符串-text:可以分词,不支持聚合(统计) 分词的数据,内容较为复杂,统计没有意义 2.字符串-keyword:不会分词,将全部内容作为一个词条,支持聚合(统计) 3.数值 4.布尔(boolean) 5.二进制(binary) 6.范围类型(integer_range, float_range, long_range, doubl

    2024年02月10日
    浏览(40)
  • Elasticsearch-RestHighLevelClient基础操作

    该篇文章参考下面博主文章 Java中ElasticSearch的各种查询(普通,模糊,前缀,高亮,聚合,范围) 【es】java使用es中三种查询用法from size、search after、scroll 删除索引会把索引中已经创建好的数据也删除,就好像我们在mysql中删除库,会把库的数据也删除掉一样。 类似关闭数据

    2024年02月08日
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