狂神elasticsearch笔记(纯手敲)

阅读原文时间：2021年04月21日阅读：6

elasticsearch简单使用总结

1、ELK的安装的准备

1.1 ELK的下载地址

ElasticSearch: https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/?C=N&O=D

logstash: https://mirrors.huaweicloud.com/logstash/?C=N&O=D

可视化界面elasticsearch-head.https://github.com/mobz/elasticsearch-head

kibana: https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/?C=N&O=D

ik分词器 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

jdk必须是1.8及以上的版本

1.2 macos安装jdk跟mvn

mac下配置jdk

JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_144.jdk/Contents/Home
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:.
CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export JAVA_HOME
export PATH
export CLASSPATH

安装JDK1.8并配置环境变量

org.elasticsearch.ElasticsearchException: X-Pack is not supported and Machine Learning is not available for [windows-x86]; you can use the other X-Pack features (unsupported) by setting xpack.ml.enabled: false in elasticsearch.yml

在es的yml文件添加

cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]  # 这里的node-1为node-name配置的值
xpack.ml.enabled: false
# 发现连接不上，跨域问题（跨端口，跨网站等）修改配置，设置跨域
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

打开配置文件

vi ~/.bash_profile

maven路径这边就用的idea下载的

export M2_HOME=/Users/lisen/apache-maven-3.6.3
export PATH=$PATH:$M2_HOME/bin

刷新资源

source ~/.bash_profile

测试maven是否安装成功

mvn -v

windows的安装很多这边就不再说了。。。

1.3 elk安装参考

https://blog.csdn.net/mgdj25/article/details/105740191

这边说下基本要做的

kibana的国际化设置 yml中设置成zh-CN

es下的yml文件添加

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

分词器下载后，修改里面的pom文件修改对应es的版本，放到es的plugins的ik目录下（创建一个），放进去，进到ik目录下通过
```
mvn clean
mvn compile
mvn package
```
来下载jar包以及编译打包后生成target文件下的releases下的带config以及jar包的文件复制出来放到ik下其他的文件删了(重点)
这边特别提醒一下分词的粒度设置，比如一个分词只是将一个词的单体拆分，“李逵哈哈”，可能只是将李逵两个都分开了，并没有分成“李逵”这个词，那就要自己去写字典了

在ik分词下的config目录下新增一个 “cyx.dic”

把自己的dic 添加到配置中 IKAnalyzer.cfg.xml中

增加一个(里面很多用法都有注释)
```
  
<entry key="ext_dict">cyx.dic</entry>
```

2、ES核心概念

集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么？

elasticsearch是面向文档，关系型数据库和elasticsearch客观的对比！一切都是json

Relational DB

Elasticsearch

数据库（database）

索引（indices）

表（tables）

types

行（rows）

documents

字段（columns）

fields

物理设计：

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片。每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移

逻辑设计：

一个索引类型中，抱哈an多个文档，当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一个顺序找到它：索引-》类型-》文档id，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意：ID不必是整数，实际上它是一个字符串。

文档

文档

就是我们的一条条的记录

之前说elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索弓和搜索数据的最小单位是文档, elasticsearch中,文档有几个重要属性:

自我包含, - -篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含key:value !
可以是层次型的，-一个文档中包含自文档,复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象! fastjson进行自动转换!}
灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用,在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。

类型

类型

类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射,比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的 ,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段,比如新增一个字段,那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型, elasticsearch就开始猜,如果这个值是18 ,那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用,别整什么幺蛾子。

索引

索引

就是数据库!

索引是映射类型的容器, elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索|存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计:节点和分片如何工作

一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一-个elasricsearch进程 ,节点可以有多个索引默认的,如果你创建索引,那么索引将会有个5个分片( primary shard ,又称主分片)构成的,每一个主分片会有-一个副本( replica shard ,又称复制分片）

上图是一个有3个节点的集群,可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同-个节点内,这样有利于某个节点挂掉了,数据也不至于丢失。实际上, 一个分片是- -个Lucene索引, -一个包含倒排索引的文件目录,倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下,就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过,等等,倒排索引是什么鬼?

倒排索引

倒排索引

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引 |的结构,采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文
档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表。例如,现在有两个文档，每个文档包含如下内容:

Study every day， good good up to forever  # 文 档1包含的内容
To forever, study every day，good good up  # 文档2包含的内容

为为创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens) ,然后创建一一个包含所有不重复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档:

term

doc_1

doc_2

Study

√

every

√

forever

√

day

√

study

√

good

√

every

√

现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档

term

doc_1

doc_2

√

forever

√

total

两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件,现在,这两个包含关键字的文档都将返回。
再来看一个示例,比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构:

博客文章(原始数据)

索引列表(倒排索引)

博客文章ID

标签

博客文章ID

python

1，2，3

python

linux

3，4

linux，python

linux

如果要搜索含有python标签的文章,那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏,然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据,提高效率!

elasticsearch的索引和Lucene的索引对比

在elasticsearch中，索引(库)这个词被频繁使用,这就是术语的使用。在elasticsearch中 ,索引被分为多个分片,每份分片是-个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么,谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢!如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索引。

接下来的一切操作都在kibana中Dev Tools下的Console里完成。基础操作!

ik分词器

什么是IK分词器 ?

分词:即把一-段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如“我爱狂神”会被分为"我",“爱”,“狂”,“神” ,这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

如果要使用中文,建议使用ik分词器!

IK提供了两个分词算法: ik_ smart和ik_ max_ word ,其中ik_ smart为最少切分, ik_ max_ _word为最细粒度划分!一会我们测试!

什么是IK分词器：

把一句话分词
如果使用中文：推荐IK分词器
两个分词算法：ik_smart（最少切分），ik_max_word（最细粒度划分）

【ik_smart】测试：

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我是社会主义接班人"
}

//输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "社会主义",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "接班人",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    }
  ]
}

【ik_max_word】测试：

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是社会主义接班人"
}
//输出
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "社会主义",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "社会",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "主义",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "接班人",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "接班",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "人",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 7
    }
  ]
}

3、命令模式的使用

3.1 Rest风格说明

一种软件架构风格，而不是标准。更易于实现缓存等机制

method

url地址

描述

PUT

localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id

创建文档(指定文档id)

POST

localhost:9200/索引名称/类型名称

创建文档（随机文档id）

POST

localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update

修改文档

DELETE

localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id

删除文档

GET

localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id

通过文档id查询文档

POST

localhost:9200/索引名称/类型名称/_search

查询所有的数据

基础测试

1.创建一个索引

PUT /索引名/类型名(高版本都不写了，都是_doc)/文档id

{请求体}

完成了自动添加了索引！数据也成功的添加了。

那么name这个字段用不用指定类型呢

指定字段的类型properties 就比如sql创表

获得这个规则！可以通过GET请求获得具体的信息

如果自己不设置文档字段类型，那么es会自动给默认类型

3.2 cat命令

获取健康值

获取所有的信息

GET _cat/indices?v

还有很多可以自动展示都试试

修改索引

1.修改我们可以还是用原来的PUT的命令，根据id来修改

但是如果没有填写的字段会重置为空了，相当于java接口传对象修改，如果只是传id的某些字段，那其他没传的值都为空了。

2.还有一种update方法这种不设置某些值数据不会丢失

POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "name":"212121"
  }
}

//下面两种都是会将不修改的值清空的

POST /test3/_doc/1
{
    "name":"212121"
}

POST /test3/_doc/1
{
  "doc":{
    "name":"212121"
  }
}

带doc修改查询也是带doc的（document）

删除索引

关于删除索引或者文档的操作

通过DELETE命令实现删除，根据你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录

使用RESTFUL的风格是我们ES推荐大家使用的！

3.3 关于文档的基本操作

查询

最简单的搜索是GET

搜索功能search

这边name是text 所以做了分词的查询如果是keyword就不会分词搜索了

复杂操作搜索select（排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询）

//测试只能一个字段查询
GET lisen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李森"
    }
  }
}

结果过滤，就是只展示列表中某些字段

包含

不包含

排序

分页

代码

GET lisen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李森"
    }
  },
  "sort":{
    "age":{
      "order":"asc"
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 1
}

多条件查询

布尔值查询

must（and），所有的条件都要符合

should（or）或者的跟数据库一样

must_not（not）

条件区间

gt大于
gte大于等于
lte小于
lte小于等于

匹配多个条件（数组）

match没用倒排索引这边改正一下

精确查找

term查询是直接通过倒排索引指定的词条进程精确查找的

关于分词

term，直接查询精确的
match，会使用分词器解析！（先分析文档，然后通过分析的文档进行查询）

默认的是被分词了

keyword没有被分词

精确查询多个值

高亮

还能自定义高亮的样式

4、springboot集成

4.1 引入依赖包

创建一个springboot的项目同时勾选上springboot-web的包以及Nosql的elasticsearch的包

如果没有就手动引入

<!--es客户端-->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.6.2</version>
</dependency>

<!--springboot的elasticsearch服务-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

注意下spring-boot的parent包内的依赖的es的版本是不是你对应的版本

不是的话就在pom文件下写个properties的版本

<!--这边配置下自己对应的版本-->
<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.6.2</elasticsearch.version>
</properties>

4.2 注入RestHighLevelClient 客户端

@Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http"))
        );
        return client;
    }
}

4.3 索引的增、删、是否存在

//测试索引的创建
@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
    //1.创建索引的请求
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("lisen_index");
    //2客户端执行请求，请求后获得响应
    CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response);
}

//测试索引是否存在
@Test
void testExistIndex() throws IOException {
    //1.创建索引的请求
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("lisen_index");
    //2客户端执行请求，请求后获得响应
    boolean exist =  client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println("测试索引是否存在-----"+exist);
}

//删除索引
@Test
void testDeleteIndex() throws IOException {
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("lisen_index");
    AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println("删除索引--------"+delete.isAcknowledged());
}

4.4 文档的操作

//测试添加文档
    @Test
    void testAddDocument() throws IOException {
        User user = new User("lisen",27);
        IndexRequest request = new IndexRequest("lisen_index");
        request.id("1");
        //设置超时时间
        request.timeout("1s");
        //将数据放到json字符串
        request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
        //发送请求
        IndexResponse response = client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("添加文档-------"+response.toString());
        System.out.println("添加文档-------"+response.status());
//        结果
//        添加文档-------IndexResponse[index=lisen_index,type=_doc,id=1,version=1,result=created,seqNo=0,primaryTerm=1,shards={"total":2,"successful":1,"failed":0}]
//        添加文档-------CREATED
    }

    //测试文档是否存在
    @Test
    void testExistDocument() throws IOException {
        //测试文档的 没有index
        GetRequest request= new GetRequest("lisen_index","1");
        //没有indices()了
        boolean exist = client.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("测试文档是否存在-----"+exist);
    }

    //测试获取文档
    @Test
    void testGetDocument() throws IOException {
        GetRequest request= new GetRequest("lisen_index","1");
        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("测试获取文档-----"+response.getSourceAsString());
        System.out.println("测试获取文档-----"+response);

//        结果
//        测试获取文档-----{"age":27,"name":"lisen"}
//        测试获取文档-----{"_index":"lisen_index","_type":"_doc","_id":"1","_version":1,"_seq_no":0,"_primary_term":1,"found":true,"_source":{"age":27,"name":"lisen"}}

    }

    //测试修改文档
    @Test
    void testUpdateDocument() throws IOException {
        User user = new User("李逍遥", 55);
        //修改是id为1的
        UpdateRequest request= new UpdateRequest("lisen_index","1");
        request.timeout("1s");
        request.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);

        UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("测试修改文档-----"+response);
        System.out.println("测试修改文档-----"+response.status());

//        结果
//        测试修改文档-----UpdateResponse[index=lisen_index,type=_doc,id=1,version=2,seqNo=1,primaryTerm=1,result=updated,shards=ShardInfo{total=2, successful=1, failures=[]}]
//        测试修改文档-----OK

//        被删除的
//        测试获取文档-----null
//        测试获取文档-----{"_index":"lisen_index","_type":"_doc","_id":"1","found":false}
    }


    //测试删除文档
    @Test
    void testDeleteDocument() throws IOException {
        DeleteRequest request= new DeleteRequest("lisen_index","1");
        request.timeout("1s");
        DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println("测试删除文档------"+response.status());
    }

    //测试批量添加文档
    @Test
    void testBulkAddDocument() throws IOException {
        ArrayList<User> userlist=new ArrayList<User>();
        userlist.add(new User("cyx1",5));
        userlist.add(new User("cyx2",6));
        userlist.add(new User("cyx3",40));
        userlist.add(new User("cyx4",25));
        userlist.add(new User("cyx5",15));
        userlist.add(new User("cyx6",35));

        //批量操作的Request
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        request.timeout("1s");

        //批量处理请求
        for (int i = 0; i < userlist.size(); i++) {
            request.add(
                    new IndexRequest("lisen_index")
                            .id(""+(i+1))
                            .source(JSON.toJSONString(userlist.get(i)),XContentType.JSON)
            );
        }
        BulkResponse response = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //response.hasFailures()是否是失败的
        System.out.println("测试批量添加文档-----"+response.hasFailures());

//        结果:false为成功 true为失败
//        测试批量添加文档-----false
    }


    //测试查询文档
    @Test
    void testSearchDocument() throws IOException {
        SearchRequest request = new SearchRequest("lisen_index");
        //构建搜索条件
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        //设置了高亮
        sourceBuilder.highlighter();
        //term name为cyx1的
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "cyx1");
        sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));

        request.source(sourceBuilder);
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println("测试查询文档-----"+JSON.toJSONString(response.getHits()));
        System.out.println("=====================");
        for (SearchHit documentFields : response.getHits().getHits()) {
            System.out.println("测试查询文档--遍历参数--"+documentFields.getSourceAsMap());
        }

//        测试查询文档-----{"fragment":true,"hits":[{"fields":{},"fragment":false,"highlightFields":{},"id":"1","matchedQueries":[],"primaryTerm":0,"rawSortValues":[],"score":1.8413742,"seqNo":-2,"sortValues":[],"sourceAsMap":{"name":"cyx1","age":5},"sourceAsString":"{\"age\":5,\"name\":\"cyx1\"}","sourceRef":{"fragment":true},"type":"_doc","version":-1}],"maxScore":1.8413742,"totalHits":{"relation":"EQUAL_TO","value":1}}
//        =====================
//        测试查询文档--遍历参数--{name=cyx1, age=5}
    }

参考网站：https://blog.csdn.net/mgdj25/article/details/105740191

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq

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