ES(检索数据)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ES(检索数据)。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。

Elasticsearch

一、ES概述

Elasticsearch,简称ES。
功能:实时的存储、检索数据、日志统计、分析、系统监控
官网:https://www.elastic.co/cn
没有ES之前,使用Mysql实现模糊查询
LIKE CONCAT('%', "搜索词", '%')
问题:
1. 搜索词是一个整体,不能拆分
2. 效率低,不会用到索引
学ES之后:
在ES中存储一些数据(id,商品名字,图片,价格,浏览量)

二、ES环境搭建

  1. 下载
    ES下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
    7.6.1版本:https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.1-windows-x86_64.zip
  2. 解压
    在bin目录中 双击启动 elasticsearch.bat
  3. 访问
    http://127.0.0.1:9200/

a.数据可视化界面(elasticsearch head)

  1. 下载
    提前安装 node.js
    github 下载: https://github.com/mobz/elasticsearch-head/
    github 加速器: https://github.ur1.fun/
  2. 解压
    从界面访问 9200 服务会出现跨域问题
    在 config 目录中的 elasticsearch.yml 文件中配置
    # 开启跨域
    http.cors.enabled: true
    # 所有人访问
    http.cors.allow-origin: "*" 
    
    在目录地址输入cmd进入命令行
    	npm install
    	npm run start
    
  3. 访问
    http://127.0.0.1:9100/

b.安装可视化kibana组件

  1. 下载
    下载版本要与ES版本一致
    下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
    7.6.1版本
    https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.6.1-windows-x86_64.zip
  2. 解压,汉化kibana
    修改config目录下的kibana.yml文件,加一句
    i18n.locale: "zh-CN"
    
  3. 启动
    双击bin目录下的kibana启动
  4. 访问
    http://127.0.0.1:5601/

c.安装ik分词器插件

  1. 下载
    7.6.1版本:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.1/elasticsearch- analysis-ik-7.6.1.zip
  2. 解压
    在elasticsearch-7.6.1\plugins目录下创建名称为ik的文件夹,将解压后的文件复制到 ik 目录
  3. 测试
    在 kibana 的 DevTools 中测试
    GET _analyze
    {
      "analyzer": "ik_max_word",//分词器类型
      "text": "社会新闻"//分词内容
    }
    

三、ES基本概念

回顾Mysql:
数据库–>表(表名,字段)–>记录(一行数据)
ES:
索引:同类型文档的集合(表)
文档:一行数据就是一个文档Json格式(Mysql中的一行记录)
字段:Json中的字段(属性)
映射:索引中文档的约束,字段名称,类型
正向索引和倒向索引
正向索引:
正向索引以文档编号为视角看待索引词,即通过文档编号去找索引词。具体来说,正向索引表以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息。在查找时,扫描表中每个文档中字的信息,直到找出所有包含查询关键字的文档。正向索引的优点是结构简单,建立和维护都比较方便。但如果需要查询某个关键词,需要扫描所有文档,效率较低。
倒排索引:
倒排索引以字或词为关键字进行索引,即从关键词到文档的映射关系。表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档,一个表项就是一个字表段,记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置情况。倒排索引的优点是查询效率高,因为可以一次性获取所有包含关键词的文档。但它的建立和维护相对复杂。

a.ES索引库操作

创建索引库

PUT /news
	{
	  "mappings": {
	    "properties": {
	      "id":{
	        "type": "integer",
	        "index": false
	      },
	      "title":{
	        "type": "text",
	        "analyzer": "ik_smart"
	      },
	      "img":{
	        "type": "keyword",
	        "index": false
	      },
	      "pageview":{
	        "type": "integer",
	        "index": false
	      }
	    }
	  }
	}

查询索引库

GET /news

修改索引库

PUT /news/_mapping
{
  "properties":{
    "title":{
      "type":"text",
      "analyzer":"ik_smart"
    }
  }
}

删除索引库

DELETE /news

b.ES文档操作

新增文档

POST /news/_doc/10
{
  "id":10,
  "title":"标题",
  "img":"eee.jpg",
  "count":205
}

查询文档

GET /news/_doc/5

删除文档

DELETE /news/_doc/9

修改文档

POST /news/_update/10
{
  "doc": {
    "count":500,
    "img":"b.png",
    "title":"标题"
  }
}

搜索文档文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-808335.html

GET /news/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "反向消费"
    }
  }
}

四、SpringBoot集成ES

  1. 搭建
    官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html
    指定版本,版本必须与安装的 ES 版本一致,在pom.xml中添加
    <properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version

到了这里,关于ES(检索数据)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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