Elasticsearch Elasticsearch总结

1：项目结构

 

2.介绍

         2.1 什么是elasticsearch？

                   它是一个天生的实时的分布式搜索和分析引擎。他可以处理大规模的数据，在大规模的搜索时相比solr的效率高性能好，不需要借助外部插件来完成分布式搜索功能。是一个基于lucene的搜索服务器。基于restful web接口，它是用java语言开发的，能达到实时搜索，稳定、可靠、快速、安装使用方便等优势。

                   注释：实时搜索（多次搜索的结果动态变化，不局限于静态数据的搜索）

         2.2 elasticsearch的特点

（1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公

司；也可以运行在单机上

（2）将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；

（3）开箱即用的，部署简单

（4）全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理

3.基本概念

         3.1索引（一般称索引库，类比关系型数据库的数据库）

         3.2类型（类比关系型数据库中的表）

         3.3文档（类比数据库中的行）

4.postman调用restAPI

         4.1创建索引

例如我们要创建一个叫articleindex的索引 ,就以put方式提交

注意无需添加body数据

http://127.0.0.1:9200/articleindex/

         4.2新建文档

以post方式提交 http://127.0.0.1:9200/索引名称/类型（文档名称）

Body需要添加json数据（类比添加文档下的字段及内容）

{

         “key”:”value”

}

         4.3查询一个类型（全部文档）

查询某索引某类型的全部数据，以get方式请求

http://127.0.0.1:9200/articleindex/article/_search 返回结果如下：

                   _id是由系统自动生成的。

4.4修改类型（全部文档）

如果我们在地址中的ID不存在，则会创建新文档

以put形式提交以下地址：

http://192.168.184.134:9200/索引/类型/AWPKrI4pFdLZnId5S_F7

body：

{

         “key”:”value”

}

注意：如果类型有多个数据，修改必须将未修改的数据也写上，否则丢失其他数据。

         4.5按_id查询类型的数据

                   GET方式请求

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

4.6基本匹配查询（模糊查询*代表0到多个任意字符）

根据某列进行查询 get方式提交下列地址：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:titleValue

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:titleValue*

titleValue可以用使用正则

         4.7删除文档

根据ID删除文档,删除ID为1的文档 DELETE方式提交

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

5.Head插件的安装与使用（可视化界面操作ES）

如果都是通过rest请求的方式使用Elasticsearch，未免太过麻烦，而且也不够人性化。我

们一般都会使用图形化界面来实现Elasticsearch的日常管理，最常用的就是Head插件

步骤1：

下载head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head 

elasticsearch-head-master.zip

步骤2：

解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开。

步骤3：

安装node js ,安装cnpm

npm install ‐g cnpm ‐‐registry=https://registry.npm.taobao.org

步骤4：

将grunt安装为全局命令 。Grunt是基于Node.js的项目构建工具。它可以自动运行你所设定的任务

npm install ‐g grunt‐cli

步骤5：安装依赖

cnpm install

步骤6：

进入head目录启动head，在命令提示符下输入命令

grunt server

步骤7：

打开浏览器，访问head插件项目，输入http://localhost:9100

步骤8：

点击连接按钮没有任何相应，按F12发现有如下错误

No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource

这个错误是由于elasticsearch默认不允许跨域调用，而elasticsearch-head是属于前端工程，所以报错。

我们这时需要修改elasticsearch的配置，让其允许跨域访问。

修改elasticsearch配置文件：elasticsearch.yml，增加以下两句命令：

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

此步为允许elasticsearch跨越访问 点击连接即可看到相关信息

5.1 Head插件操作

5.1.1 新建索引

选择“索引”选项卡，点击“新建索引”按钮

输入索引名称点击OK

5.1.2 新建或修改文档

在复合查询中提交地址，输入内容，提交方式为PUT

点击数据浏览 ,点击要查询的索引名称，右侧窗格中显示文档信息

点击文档信息：

修改数据后重新提交请求 , ID已经存在，所以执行的是修改操作。

不存在则为添加操作

重新查询此记录，发现版本为2。也就是说每次修改后版本都会增加1.

5.1.3 查询

不点击任何表示查询所有索引的文档，点击谁单独查谁。

5.1.4 删除

6.ik分词器

默认的中文分词是将每个字看成一个词，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中

文分词器来解决这个问题。

IK分词是一款国人开发的相对简单的中文分词器。虽然开发者自2012年之后就不在维护

了，但在工程应用中IK算是比较流行的一款！我们今天就介绍一下IK中文分词器的使用。

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

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=搜索关键字

6.4 自定义词库（添加词库）

测试"传智播客"，浏览器的测试效果如下：

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=传智播客

不存在词语，所以单个字都分开了。

所以需要添加额外的词语

步骤

（1）进入elasticsearch/plugins/ik/config目录

（2）新建一个my.dic文件，编辑内容：

传智播客

修改IKAnalyzer.cfg.xml（在ik/config目录下）添加my.dic文件到配置中

重新启动elasticsearch,通过浏览器测试分词效果

7.使用java继承Springdate-elasticsearch

         1.导入Spring-date-elasticsearch坐标

         2.编写application.yml配置文件

                   server:

  port: 9007

spring:

  application:

    name: tensquare‐search #指定服务名

  data:

    elasticsearch:

      cluster‐nodes: 127.0.0.1:9300        

         3.dao层接口继承ElasticsearchRepository<对应类，String>接口

         4.在对应类中要添加以下注释

//indexName:数据库(索引)名称，article类型名称
@Document(indexName = "tensquare_article",type = "article")
public class Article implements Serializable {

@Id
private String id;

//是否索引，就看该字段能否被搜索
//是否分词，表示搜索的时候是整体匹配还是单词匹配
//是否存储，就是是否在页面显示
// 使用查询分词器searchAnalyzer = "ik_max_word",要与存的分词器相同
// 使用存储分词器：analyzer ="ik_max_word",指的是存储到关系型数据库
// index = true表示这列是索引

@Field(index = true,analyzer ="ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_max_word")

         5.在service层可以调用ElasticsearchRepository中默认支持的方法

                   在dao层可以添加jpa规则的方法搜索

                   例如

Page<Article> findByContentOrTitleLike(String title, String content, Pageable pageable);

         6.在controller层

return new Result(true, StatusCode.OK,"搜索成功",

new PageResult<Article>(list.getTotalElements(),list.getContent()));

8．注意事项

         在docker启动ES时9300端口默认不可用

进入容器目录：

Docker exec –it +name（或id）

         新建一个挂载新文件在docker容器中的容器：

         V 宿主机文件：docker文件

         修改挂载的文件（宿主机的文件）

         将transport.host: 0.0.0.0取消注释，外部即可访问9300端口

9. IK分词器安装

（1）快捷键alt+p进入sftp , 将ik文件夹上传至宿主机

sftp> put ‐r d:setupik

（2）在宿主机中将ik文件夹拷贝到容器内 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录下。

docker cp ik tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/

（3）重新启动，即可加载IK分词器

docker restart tensquare_elasticsearch