ElasticSearch 实现全文检索支持（PDF、TXT、Word、HTML等文件）通过 ingest-attachment 插件实现文档的检索-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch 实现全文检索支持（PDF、TXT、Word、HTML等文件）通过 ingest-attachment 插件实现文档的检索。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、Attachment 介绍

Attachment 插件是 Elasticsearch 中的一种插件，允许将各种二进制文件（如PDF、Word文档等）以及它们的内容索引到 Elasticsearch 中。插件使用 Apache Tika 库来解析和提取二进制文件的内容。通过使用 Attachment 插件，可以轻松地在 Elasticsearch 中建立全文搜索功能，而无需事先转换二进制文件为文本。

优点：

可以将各种类型的二进制文件以原始形式存储在 Elasticsearch 中。这使得保存和访问二进制文件变得更加简单和高效。

插件使用 Apache Tika 库来解析和提取二进制文件的内容，因此可以提取并存储内容、元数据以及格式化的文本数据。这使得 Elasticsearch 可以轻松地对文档执行全文搜索以及文档内容的其他分析操作。

在 Elasticsearch 中使用 Attachment 插件，可以轻松地实现以下一些功能：搜索文档、生成全文搜索报告、自动标记文件、提取数据并进行分析，在文档中查找特定项等。

缺点：

Attachment 插件对性能有一定的影响，因为执行全文搜索需要解析和提取二进制文件的内容。如果处理大量的二进制文件，可能会影响搜索性能。

Attachment 插件有一些限制，例如插件不支持对二进制文件进行过滤或排除，因此如果文件内容包含敏感信息，则不应使用 Attachment 插件进行索引。

二、初始化 ingest-attachment

1、windows安装

1、先在ES的bin目录下执行命令安装 ngest-attachment插件

elasticsearch-plugin install ingest-attachment

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作者已经安装过了所以不能重复安装，插件下载过程中会出现

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2、Liunx安装

通过官网下载，找到对应的版本号：attachment下载网站

下载好后上传到服务器，进入elasticsearch安装目下的bin目录下。
执行sudo ./elasticsearch-plugin install file:///home/ingest-attachment-7.9.0.zip 即可
重启ES 打印 [apYgDEl] loaded plugin [ingest-attachment] 表示安装成功

3、小结

安装完成后需要重新启动ES

接下来我们需要创建一个关于ingest-attachment的文本抽取管道

PUT /_ingest/pipeline/attachment
{
    "description": "Extract attachment information",
    "processors": [
        {
            "attachment": {
                "field": "content",
                "ignore_missing": true
            }
        },
        {
            "remove": {
                "field": "content"
            }
        }
    ]
}

后续我们的文件需要base64后储存到 attachment.content 索引字段中

三、如何应用？

1、通过命令语句简易检索

# 创建一个ES 索引并且添加一些测试数据

POST /pdf_data/_doc?pretty
{

  "id": "3",

  "name": "面试题文件1.pdf",

  "age": 18,

  "type": "file",

  "money": 1111,

  "createBy": "阿杰",

  "createTime": "2022-11-03T10:41:51.851Z",

  "attachment": {

    "content": "面试官：如何保证消息不被重复消费啊？如何保证消费的时候是幂等的啊？Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别，以及适合哪些场景？",

    "date": "2022-11-02T10:41:51.851Z",

    "language": "en"

  }
}

# 通过插入的文档内容为条件进行检索

# 简单 单条件查询 文档内容检索
GET /pdf_data/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "attachment.content": "面试官：如何保证消息不被重复消费啊？如何保证消费的时候是幂等的啊？"
    }
  }
}

2、整合java代码实现ES通过ingest-attachment进行全文检索

1、首先将文件转为BASE64进行ES数据插入

/**
     * 将文件 文档信息储存到数据中
     * @param file
     * @return
     */
    @PostMapping("/insertFile")
    @ApiOperation(value="创建索引ES-传入ES索引-传入文件", notes="创建索引ES-传入ES索引-传入文件")
    public IndexResponse insertFile(@RequestAttribute("file") MultipartFile file,@RequestParam("indexName")String indexName){
        FileObj fileObj = new FileObj();
        fileObj.setId(String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
        fileObj.setName(file.getOriginalFilename());
        fileObj.setType(file.getName().substring(file.getName().lastIndexOf(".") + 1));
        fileObj.setCreateBy(RandomNameGenerator.generateRandomName());
        fileObj.setCreateTime(String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
        fileObj.setAge(RandomNameGenerator.getAge());
        fileObj.setMoney(RandomNameGenerator.getMoney());
        // 文件转base64
        byte[] bytes = new byte[0];
        try {
            bytes = file.getBytes();
            //将文件内容转化为base64编码
            String base64 = Base64.getEncoder().encodeToString(bytes);
            fileObj.setContent(base64);

           IndexResponse indexResponse=  ElasticsearchUtil.upload(fileObj,indexName);
            if (0==indexResponse.status().getStatus()){
                // 索引创建并插入数据成功
                System.out.println("索引创建并插入数据成功");
            }
            return indexResponse;

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

2、创建索引、插入数据，并且将文档数据抽取到管道中

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    private  static  RestHighLevelClient levelClient;

    @PostConstruct
    public void initClient() {
        levelClient = this.restHighLevelClient;
    }

/**
     * 创建索引并插入数据
     * @param file
     * @param indexName
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public static IndexResponse upload(FileObj file,String indexName) throws IOException {
        // TODO 创建前需要判断当前文档是否已经存在
        if (!isIndexExist(indexName)) {
            CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(indexName);
        // 如果需要ik分词器就添加配置，不需要就注释掉 
            // 添加 IK 分词器设置  ik_max_word
//            request.settings(Settings.builder()
//                    .put("index.analysis.analyzer.default.type", "ik_max_word")
//                    .put("index.analysis.analyzer.default.use_smart", "true")
//            );
            
            // 添加 IK 分词器设置 ik_smart 
            request.settings(Settings.builder()
                    .put("index.analysis.analyzer.default.type", "ik_smart")
            );
            CreateIndexResponse response = levelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
            log.info("执行建立成功？" + response.isAcknowledged());
        }
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName);
        //上传同时，使用attachment pipline进行提取文件
        indexRequest.source(JSON.toJSONString(file), XContentType.JSON);
        indexRequest.setPipeline("attachment");
        IndexResponse indexResponse= levelClient.index(indexRequest,RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(indexResponse);
        return indexResponse;
    }

3、其他代码补充

ES Config 配置类

/**
 * ES配置类
 * author: 阿杰
 */
@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {

    /**
     * ES 地址：127.0.0.1:9200
     */
    @Value("${es.ip}")
    private String hostName;

    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        String[] points = hostName.split(",");
        HttpHost[] httpHosts = new HttpHost[points.length];
        for (int i = 0; i < points.length; i++) {
            String point = points[i];
            httpHosts[i] = new HttpHost(point.split(":")[0], Integer.parseInt(point.split(":")[1]), "http");
        }
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(httpHosts));
        return client;
    }

    @Bean
    public ElasticsearchUtil elasticSearchUtil() {
        return new ElasticsearchUtil();
    }


}

数据插入使用的实体类

/**
 * author: 阿杰
 */
@Data
public class FileObj {
    /**
     * 用于存储文件id
     */
    String id;
    /**
     * 文件名
     */
    String name;
    /**
     * 文件的type，pdf，word，or txt
     */
    String type;
    /**
     * 数据插入时间
     */
    String createTime;
    /**
     * 当前数据所属人员
     */
    String createBy;

    /**
     * 当前数据所属人员的年龄
     */
    int age;

    /**
     * 当前数据所属人员的资产
     */
    int money;

    /**
     * 文件转化成base64编码后所有的内容。
     */
    String content;
}

四、补充一点

QueryBuilders.matchPhraseQuery 和 QueryBuilders.matchQuery 都是 Elasticsearch Java API 中用于构建查询的方法，它们在使用上有以下区别：

匹配方式不同：
- matchPhraseQuery 是短语匹配查询，它会将输入的文本作为一个短语进行匹配。短语匹配要求查询的字段包含输入的短语且顺序一致。
- matchQuery 是多词项匹配查询，它会将输入的文本根据分词器进行分词，并对分词结果进行匹配。匹配结果是包含输入的任意词项的文档。
查询方式不同：
- matchPhraseQuery 使用短语查询方式，它会对输入的短语进行关键词匹配，精确匹配所有词项并保留顺序。
- matchQuery 使用与布尔查询相似的查询方式，它会将输入的文本进行分词，并生成与分词结果匹配的查询条件。
分词不同：
- matchPhraseQuery 不会对输入的短语进行分词，而是将输入的短语作为整个短语进行匹配。
- matchQuery 会对输入的文本进行分词，并将分词结果作为关键词进行匹配。

下面是使用示例：

import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;

// 使用 matchPhraseQuery 进行短语匹配查询
QueryBuilder matchPhraseQueryBuilder = QueryBuilders.matchPhraseQuery("fieldName", "input phrase");

// 使用 matchQuery 进行多词项匹配查询
QueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("fieldName", "input text");

根据实际需求，选择合适的查询方式来构建你的查询条件。如果需要精确匹配全部词项且保留顺序，使用 matchPhraseQuery；如果需要简单的多词项匹配，使用 matchQuery。

完整代码可通过： 完整代码包下载

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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-744960.html

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