简介
Elasticsearch 是 Elastic Stack 核心的分布式搜索和分析引擎。 Logstash 和 Beats 有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在 Elasticsearch 中。 Kibana 使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理和监控堆栈。 Elasticsearch 可以快速索引、搜索和分析海量数据。
Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。
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社区中文：xiaoleilu.com、codingdict.com
一、基本概念
1、Index（索引）
动词：相当于 MySQL 中的 insert；
名词：相当于 MySQL 中的 Database。
2、Type（类型）
在 Index（索引）中，可以定义一个或多个类型。类似于 MySQL 中的 Table，同种类型的数据放在一起。
3、Document（文档）
保存在某个索引（Index）下，某种类型（Type）的一个数据（Document），文档是 JSON 格式的，Document 就像是 MySQL 中的某个 Table 里面的内容。
二、Docker 安装 Es
1、下载镜像文件
docker pull elasticsearch:8.12 ：存储和检索数据docker pull kibana:8.12 ：可视化检索数据
2、创建实例
1.ElasticSearch
mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/ #保证权限
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \ #设置初始内存和占用最大内存
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:8.12
2.Kibana
docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://xxx:9200 -p 5601:5601 \
-d kibana:8.12
#xxx为自己的虚拟机地址
三、初步检索
1、_cat
GET /_cat/nodes：查看所有节点
GET /_cat/health：查看 es 健康状况
GET /_cat/master：查看主节点
GET /_cat/indices：查看所有索引 show databases
2、索引一个文档（保存）
在 customer 索引下的 external 类型下保存 1 号数据为:
POST customer/external/1
{
"name": "John Doe"
}
#PUT 和 POST 都可以，
#POST 新增。如果不指定 id，会自动生成 id。指定 id 就会修改这个数据，并新增版本号
#PUT 可以新增可以修改。PUT 必须指定 id；由于 PUT 需要指定 id，我们一般都用来做修改
#操作，不指定 id 会报错。
3、查询文档
GET customer/external/1
结果：
{
"_index": "customer", //在哪个索引
"_type": "external", //在哪个类型
"_id": "1", //记录 id
"_version": 2, //版本号
"_seq_no": 1, //并发控制字段，每次更新就会+1，用来做乐观锁
"_primary_term": 1, //同上，主分片重新分配，如重启，就会变化
"found": true, "_source": { //真正的内容
"name": "John Doe"
}
}
4、更新文档
POST customer/external/1/_update
{
"doc":{
"name": "John Doew"
}
}
或者
POST customer/external/1
{
"name": "John Doe2"
}
或者
PUT customer/external/1
{
"name": "John Doe"
}
不同：POST 操作会对比源文档数据，如果相同不会有什么操作，文档 version 不增加PUT 操作总会将数据重新保存并增加 version 版本；带_update 对比元数据如果一样就不进行任何操作。
看场景：
对于大并发更新，不带 _update；
对于大并发查询偶尔更新，带 _update；对比更新，重新计算分配规则。
5、删除文档&索引
DELETE customer/external/1DELETE customer
6、bulk 批量 API
POST customer/external/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name": "John Doe" }
{"index":{"_id":"2"}}
{"name": "Jane Doe" }
#语法格式：
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
四、进阶索引
1、SearchAPI
ES 支持两种基本方式检索 :
- 一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）
- 另一个是通过使用 REST request body 来发送它们（uri+请求体）
检索信息
- 请求参数方式检索
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc
#响应结果解释：
took - Elasticsearch 执行搜索的时间（毫秒）
time_out - 告诉我们搜索是否超时
_shards - 告诉我们多少个分片被搜索了，以及统计了成功/失败的搜索分片
hits - 搜索结果
hits.total - 搜索结果
hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前 10 的文档）
sort - 结果的排序 key（键）（没有则按 score 排序）
score 和 max_score –相关性得分和最高得分（全文检索用）
- uri+请求体进行检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
2、Query DSL
(1) 基本语法格式
Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特定语言）。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂，真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。
- 一个查询语句 的典型结构:
{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,...
}
}
- 如果是针对某个字段，那么它的结构如下：
{
QUERY_NAME: {
FIELD_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,...
}
}
}
比如：
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
其中:
- query 定义如何查询，
- match_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es 中可以在 query 中组合非常多的查询类型完成复杂查询
- 除了 query 参数之外，我们也可以传递其它的参数以改变查询结果。如 sort，size
- from+size 限定，完成分页功能
- sort 排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准
其他常用的语法比如：
match【匹配查询】
match_phrase【短语匹配】
multi_match【多字段匹配】
bool【复合查询】
filter【结果过滤】
term【全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term。】
aggregations【执行聚合】（最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUPBY 和 SQL 聚合函数）
具体使用方法见官网：ElasticSearch官方文档链接
3、分词
一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens 流。例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 “Quick brown fox!” 分割为 [Quick, brown, fox!]。该tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start
（起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建 custom analyzers（自定义分词器）。
（1）安装 ik 分词器
进入 es 容器内部 plugins 目录
docker exec -it 容器 id /bin/bash
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-anal
ysis-ik-7.4.2.zip
unzip 下载的文件
rm –rf *.zip
mv elasticsearch/ ik
以确认是否安装好了分词器
cd ../bin
elasticsearch plugin list：即可列出系统的分词器
（2）测试分词器
使用默认，请观察结果
POST _analyze
{
"text": "我是中国人"
}
使用分词器，请观察结果
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart", "text": "我是中国人"
}
具体使用技巧参考以下链接：ik分词器github链接
五、Elasticsearch-Rest-Client
1）、9300：TCP
spring-data-elasticsearch:transport-api.jar：
- springboot 版本不同， transport-api.jar 不同，不能适配 es 版本
- 7.x 已经不建议使用，8 以后就要废弃
2）、9200：HTTP
- JestClient：非官方，更新慢
- RestTemplate：模拟发 HTTP 请求，ES 很多操作需要自己封装，麻烦
- HttpClient：同上
- Elasticsearch-Rest-Client：官方 RestClient，封装了 ES 操作，API 层次分明，上手简单
最终选择 Elasticsearch-Rest-Client（elasticsearch-rest-high-level-client）
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-841695.html
1、SpringBoot 整合
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>8.12</version>
</dependency>
2、配置
@Bean
RestHighLevelClient client() {
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("自己的虚拟机地址", 9200, "http"));
return new RestHighLevelClient(builder);
}
3、使用
参照官方文档：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-841695.html
@Test
void test1() throws IOException {
Product product = new Product();
product.setSpuName("华为");
product.setId(10L);
IndexRequest request = new IndexRequest("product").id("20")
.source("spuName","华为","id",20L);
try {
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(request.toString());
IndexResponse response2 = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (ElasticsearchException e) {
if (e.status() == RestStatus.CONFLICT) {
}
}
}
到了这里，关于ElasticSearch简介及常见用法的文章就介绍完了。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！
