GO学习之 搜索引擎(ElasticSearch)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GO学习之 搜索引擎(ElasticSearch)。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。

GO系列

1、GO学习之Hello World
2、GO学习之入门语法
3、GO学习之切片操作
4、GO学习之 Map 操作
5、GO学习之 结构体 操作
6、GO学习之 通道(Channel)
7、GO学习之 多线程(goroutine)
8、GO学习之 函数(Function)
9、GO学习之 接口(Interface)
10、GO学习之 网络通信(Net/Http)
11、GO学习之 微框架(Gin)
12、GO学习之 数据库(mysql)
13、GO学习之 数据库(Redis)
14、GO学习之 搜索引擎(ElasticSearch)
15、GO学习之 消息队列(Kafka)
16、GO学习之 远程过程调用(RPC)
17、GO学习之 goroutine的调度原理

前言

按照公司目前的任务,go 学习是必经之路了,虽然行业卷,不过技多不压身,依旧努力!!!
一个网站或者一个平台好不了模糊检索,传统的SQL检索无法满足,而且效率也地下,所以目前大多数项目中搜索都用的是搜索引擎(ElasticSearch较多,简称 ES),那什么是 ES呢?请移步 ElasticSearch学习随笔之基础介绍 等系列文章,项目中客户端使用也是 JAVA 的实现的。
此篇就来聊聊如何用 GoES 进行检索等各种常用操作。

一、ElasticSearch 简介

ElasticSearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎,基于 Apache Lucene 开发的。被广泛用于实时检索、数据分析和数据可视化等领域,具有高性能、可扩展和强大的全文检索能力。

  1. 分布式和实时性: ES 架构允许数据在集群中分布,实现水平扩展和高吞吐量。能够在毫秒级别内实时对大量数据进行检索。
  2. 全文检索: 强大的全文搜索功能,支持多种查询、模糊检索等,能够高效地匹配和检索文本数据。
  3. 多数据支持: ES 不仅支持结构化数据,还可以存储和处理非结构化或半结构化的文本数据、地理空间数据等。
  4. RESTful API: ES提供简单易用的 RESUful API,允许通过HTTP请求进行数据操作和查询。
  5. 索引和分片: 数据存储以索引为单位存储,每个索引可以被分成多个分片,每个分片分布在不同的节点上。
  6. 查询和聚合: ES 提供了强大的查询和聚合功能,可以进行高级搜索、过滤、分组、计算等操作。
  7. 数据可视化: 通过 kibana(ES 和 Logstash配套工具) 可以进行数据进行可视化、仪表盘和数据报表展示。
  8. 近实时复制和更新: ES支持近实时将数据复制到其他节点或集群,近实时更新数据,更新后很快就能检索到。
  9. 插件和扩展性: 丰富的插件,通过插件扩展功能,满足不同的需求。
  10. 安全和权限控制: 提供了 访问控制、认证和授权等功能,保障数据安全性。

二、基本操作

在进行 ES 操作之前,我们首先要将操作ES的包拉取:

go get github.com/olivere/elastic/v7

2.0 创建ES链接

下面的示例中,我们创建了一个 ES 链接,用来操作ES,在 common 包中,并且 函数名(GetESClient())是大写的,表示外部包可访问。

package common

import (
	"fmt"
	"log"

	"github.com/olivere/elastic/v7"
)

func GetESClient() *elastic.Client {
	// 建立 ElasticSearch 连接
	client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://192.168.1.8:9200"))
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Println("ES链接创建成功!")
	return client
}

2.1 增

下面示例是利用 Bulk批量新增操作,获取到 ES 的链接后,通过 esClient.Bulk()创建批量操作 Bulk,然后再通过 Add(doc)把文档添加到批量操作里面,最后 Do() 执行操作。

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/olivere/elastic/v7"
	"gotest.com/test/src/common"
)

// 创建结构体
type Content struct {
	Product        string   `json:"product"`
	Color          string   `json:"color"`
	Release_date   string   `json:"release_date"`
	Price          float32  `json:"price"`
	Product_agency []string `json:"product_agency"`
	Types          string   `json:"types"`
	Title          string   `json:"title"`
	Brand          string   `json:"brand"`
	Desc           string   `json:"desc"`
}

func main() {
	// 建立 ElasticSearch 连接
	esClient := common.GetESClient()

	// 创建文档
	contents := []Content{
		{
			Product: "Xbox Series 10", Color: "black", Release_date: "2023-08-27", Price: 500.25, Product_agency: []string{"玩游戏", "看电影"}, Types: "gaming console",
			Title: "微软 Xbox Y", Brand: "Microsoft", Desc: "这是一款拥有强大性能和兼容性的游戏机, 能看电影,红色的",
		},
		{
			Product: "Xbox Series 10", Color: "green", Release_date: "2023-08-27", Price: 500.25, Product_agency: []string{"玩游戏", "看电影"}, Types: "gaming console",
			Title: "微软 Xbox Y", Brand: "Microsoft", Desc: "这是一款拥有强大性能和兼容性的游戏机, 能看电影,绿色的",
		},
	}

	// 批量操作
	bulkRequest := esClient.Bulk()

	// 批量添加文档
	for _, content := range contents {

		doc := elastic.NewBulkCreateRequest().Index("electronics").UseEasyJSON(true).Doc(&content)
		bulkRequest.Add(doc)
	}
	// 执行批量添加操作
	result, err := bulkRequest.Do(context.Background())
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Printf("成功添加 %v 个文档", len(result.Succeeded()))
}

2.2 删

此示例通过 ID 删除文档。

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"gotest.com/test/src/common"
)

func main() {
	// 建立 ElasticSearch 连接
	esClient := common.GetESClient()
	_, err := esClient.Delete().Index("electronics").Id("n72VNooB2xU2Yn1oN-Bc").Do(context.Background())
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Println("删除成功!")
}

2.3 改

此案例按照 ID 修改。

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"gotest.com/test/src/common"
)

func main() {
	// 建立 ElasticSearch 连接
	esClient := common.GetESClient()

	_, err := esClient.Update().Index("electronics").Id("nr2VNooB2xU2Yn1oN-Bc").Doc(map[string]interface{}{"title": "微软 Xbox Z"}).Do(context.Background())
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Println("文档已更新!")
}

2.4 检索

2.4.1 分页获取全部数据

package main

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/olivere/elastic/v7"
	"gotest.com/test/src/common"
)

func main() {
	// 建立 ElasticSearch 连接
	esClient := common.GetESClient()

	// match all 数据匹配
	query := elastic.NewMatchAllQuery()
	// 检索 从 0 到 10 条数据
	result, err := esClient.Search().Index("electronics").Query(query).From(0).Size(10).Do(context.Background())
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 定一个 结构体,结构化数据
	type product struct {
		Product string
		Color   string
		Title   string
	}

	// 处理数据结果
	fmt.Printf("总条数:%+v\n", result.Hits.TotalHits.Value)
	for index, hit := range result.Hits.Hits {
		p := &product{}
		// hit.Source 获取到的数据,经过 json 反序列化转换成 product 结构体
		pErr := json.Unmarshal(hit.Source, p)
		if pErr != nil {
			log.Fatal(pErr)
		}
		fmt.Println(index, p)
	}
}

运行结果:

PS D:\workspaceGo\src\elasticSearch> go run .\query.go
ES链接创建成功!
总条数:22
0 &{Galaxy S21 white 三星 Galaxy S21}
1 &{Galaxy S21 white 三星 Galaxy S21}
2 &{Canon EOS 5D Mark IV black 佳能 EOS 5D Mark IV}
3 &{Sony A7 III black 索尼 A7 III}
4 &{GoPro HERO10 Black black GoPro HERO10 Black}
5 &{Apple Watch Series 7 space gray 苹果 Watch Series 7}
6 &{Samsung Galaxy Watch 4 black 三星 Galaxy Watch 4}
7 &{Nintendo Switch OLED red/blue 任天堂 Switch OLED}
8 &{PlayStation 5 white 索尼 PlayStation 5}
9 &{Xbox Series X black 微软 Xbox Series X}

2.4.2 各种检索

2.4.2.1 match 检索
query := elastic.NewMatchQuery("brand", "Apple")
2.4.2.2 prefix 前缀匹配
query := elastic.NewMatchBoolPrefixQuery("title", "三")
2.4.2.3 phrase 前缀匹配
query := elastic.NewMatchPhrasePrefixQuery("desc", "时尚与智能")
2.4.2.4 phrase 短语匹配
query := elastic.NewMatchPhraseQuery("desc", "时尚与智能")
2.4.2.5 match 多字段匹配
query := elastic.NewMultiMatchQuery("苹果", "title", "brand", "product")
2.4.2.6 term 精确匹配
query := elastic.NewTermQuery("type", "mobile")
2.4.2.7 terms 多值精确匹配
query := elastic.NewTermsQuery("color", "white", "black")
2.4.2.8 fuzzy 模糊匹配
	// Fuzziness 检索模糊距离
	query := elastic.NewFuzzyQuery("desc", "手机").Fuzziness(5)
2.4.2.9 bool 组合匹配
query := elastic.NewBoolQuery().Should(elastic.NewMatchQuery("title", "手机"), elastic.NewTermQuery("type", "mobile"))
2.4.2.10 dis max 最佳字段匹配
query := elastic.NewDisMaxQuery().Query(elastic.NewMatchQuery("title", "苹果"), elastic.NewMatchQuery("desc", "苹果"))

2.4.3 聚合操作

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/olivere/elastic/v7"
	"gotest.com/test/src/common"
)
func main() {
	// 建立 ElasticSearch 连接
	esClient := common.GetESClient()
	// 构建统计
	agg := elastic.NewTermsAggregation().Field("color.keyword")
	// 执行搜索和聚合操作
	result, err := esClient.Search().Index("electronics").Aggregation("by_color", agg).Do(context.Background())
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// 处理聚合结果
	aggResult, found := result.Aggregations.Terms("by_color")
	if found {
		for _, bucket := range aggResult.Buckets {
			fmt.Printf("color: %v, count: %v \n", bucket.Key, bucket.DocCount)
		}
	}
}

运行结果:

PS D:\workspaceGo\src\elasticSearch> go run .\aggregation.go
ES链接创建成功!
color: black, count: 9 
color: white, count: 6
color: silver, count: 3
color: red/blue, count: 1
color: space gray, count: 1
color: stainless steel, count: 1

三、第三方库

  1. github.com/olivere/elastic/v7
  • 是 ElasticSearch 官方维护的的 Go 客户端。
  • 提供了丰富的的功能,包括 索引、查询、聚合、分页等。
  • 支持链接池、超时控制、请求重试等特性。
  1. github.com/elastic/go-elasticsearch/v7
  • 是 ElasticSearch 官方维护的另一个客户端库,提供了更低级别的 API,可以更精细地控制请求和响应。

四、总结

优点:

  1. 高性能: Go语言本身具有更出色的性能,适合于处理高并发和大规模数据。使得 Go 操作 ElasticSearch 可以实现快速的数据索引、查询和分析。
  2. 并发处理: Go 语言支持轻量级协程(goroutine),可以更方便地实现并发和并行处理,从而提高 ElasticSearch 操作的效率。
  3. 第三方库: Go 社区中,多个优秀的第三方用于操作 ElasticSearch,方便开发。

缺点:

  1. 生态相对较小: 相对于其他一些编译语言,Go 语言的生态系统相对小。
  2. 少量的高级功能: ElasticSearch 的高级功能可能需要更丰富的配置和处理。

总的来说,使用 Go 语言操作 ElasticSearch 具有高性能、并发性和易维护性等优势,适用于需要快速、高效处理大量数据的场景。不过,也需要根据项目需求和团队技术栈的考量来决定是否选择 Go 语言来操作 ElasticSearch。


现阶段还是对 Go 语言的学习阶段,想必有一些地方考虑的不全面,本文示例全部是亲自手敲代码并且执行通过。
如有问题,还请指教。
评论去告诉我哦!!!一起学习一起进步!!!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-676656.html

到了这里,关于GO学习之 搜索引擎(ElasticSearch)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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