谷粒商城—全文检索—ElasticSearch（102～127）-CFANZ编程社区

一.ElasticSearch 简介：

1.介绍：
1）全文搜索，属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch 是目前，全文搜索引擎的首选。
2）它可以快速的存储、搜索、和分析，海量的数据。
3）Elastic 是对 Lucene 的封装，提供了 RESTful 风格API 的操作接口。开箱即用
4）官网：
-1：官网文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
-2：官网中文：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
在这里插入图片描述

2.用途：

3.基本概念：
1）Index（索引）
动词：相当于 Mysql 中的 insert。
名次：相当于 Mysql 中的 DataBase（数据库）。
2）Type（类型）
在 Index（索引）中，可以定义一个/多个 Type（类型）。
类似于 Mysql 中的 Table，每一种类型的数据库，放在一起。
3）文档（Document）
保存在某个索引（index）下，某种类型（Type）下的一个数据（Document）。
文档时 JSON 格式的。
文档（Document）就像是，Mysql 中的某个 Table 里面的数据。
4）图示
在这里插入图片描述

4.检索原理：（倒排索引机制）

5.工作原理（官网）

6.索引是什么（官网）

7.LogStach 用途是什么（官网）

二.ElasticSearch 安装：

1.Docker 安装：

// 安装 Elasticsearch（存储和检索数据）
docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 
--name es -e "discovery.type=single-node" 
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" elasticsearch:7.4.2
// 安装 Kibana（可视化检索数据）

// 安装教程：
https://www.jianshu.com/p/ac3cf42dc95e

2.

3.

4.

5.

三.ElasticSearch 入门：

         4）Docker 安装： 
                  a：安装 ElasticSearch：7.4.2 ：存储和检索数据
                  b：安装  Kibana：7.4.2        ：可视化，存储和检索数据
                  c：安装教程：https://www.jianshu.com/p/ac3cf42dc95e

docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300
-e “discovery.type=single-node”
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms128m -Xmx256m"
-v /root/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
-v /root/mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
-v /root/mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
-d --name elasticsearch elasticsearch:7.4.2

docker run -e “discovery.type=single-node” -v /root/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name es elasticsearch:7.4.2

–最终
docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name es -e “discovery.type=single-node” -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" elasticsearch:7.4.2
d：网址访问：Elasticsearch:http://192.168.43.189:9200/
Kibana:http://192.168.43.189:5601/

二.ElasticSearch 初步检索（RestAPI 风格）：

         1）_cat：
                  a：_cat/nodes：查询 所有节点信息：
                  b：_cat/health：查询 节点 健康状况
                  c：_cat/master：查询 主节点
                  d：_cat/indices：查询 所有 索引

         2）索引一个文档（保存）（PUT/POST）：
                  a：/customer/external/1



         3）查询 文档
                  a：请求：http://114.215.173.88:9200/customer/external/1
                  b：报文:

{
“_index”: “customer”, //在哪个索引
“_type”: “external”, //在哪个类型
“_id”: “1”, //记录 id
“_version”: 1, //版本号
“_seq_no”: 0, //并发控制字段，每次更新就会 +1
“_primary_term”: 1, //同上，主分片重新分配，如重启，就会变化
“found”: true,
“_source”: { //找到的数据
“name”: “123”
}
}

         4）模拟并发修改（乐观锁修改）：如果 if_seq_no=9&if_primary_term=1 ，则进行修改。


         5）更新文档（POST / PUT）



         6）删除文档


         7）删除索引



         8）批量 保存数据：(GET bank/account/_bulk，保存 测试数据)

三.ElasticSearch 进阶检索（Query DSL）

三.ElasticSearch 映射

四.ElasticSearch 分词 & 安装 ik 分词

五.ElasticSearch 整合 SpringBoot

Start searching | Elasticsearch Guide [7.16] | Elastic

         1）查询所有（match_all）并排序（进行分页操作，并返回部分字段）：
                  a：请求信息

GET /bank/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“sort”: [
{
“account_number”: {
“order”: “asc”
}
}
],
“from”: 0,
“size”: 2,
“_source”: [“balance”,“firstname”]
}
b：返回报文:

{
“took” : 1,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 1,
“successful” : 1,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : {
“value” : 1000,
“relation” : “eq”
},
“max_score” : null,
“hits” : [
{
“_index” : “bank”,
“_type” : “account”,
“_id” : “0”,
“_score” : null,
“_source” : {
“account_number” : 0,
“balance” : 16623,
“firstname” : “Bradshaw”,
“lastname” : “Mckenzie”,
“age” : 29,
“gender” : “F”,
“address” : “244 Columbus Place”,
“employer” : “Euron”,
“email” : “bradshawmckenzie@euron.com”,
“city” : “Hobucken”,
“state” : “CO”
},
“sort” : [
0
]
},
{
“_index” : “bank”,
“_type” : “account”,
“_id” : “1”,
“_score” : null,
“_source” : {
“account_number” : 1,
“balance” : 39225,
“firstname” : “Amber”,
“lastname” : “Duke”,
“age” : 32,
“gender” : “M”,
“address” : “880 Holmes Lane”,
“employer” : “Pyrami”,
“email” : “amberduke@pyrami.com”,
“city” : “Brogan”,
“state” : “IL”
},
“sort” : [
1
]
}
]
}
}
c：报文解释：

took – Elasticsearch运行查询多长时间（以毫秒为单位）
timed_out –搜索请求是否超时
_shards –搜索了多少个分片，以及成功，失败或跳过了多少个分片。
max_score –找到的最相关文件的分数
hits.total.value -找到了多少个匹配的文档
hits.sort -文档的排序位置（不按相关性得分排序时）
hits._score-文档的相关性得分（使用时不适用match_all）

         2）条件查询（match）
                  a：match ：解析：
                              a：match 匹配 ，非字符串类型，做精确查询。
                              b：match 匹配，字符串类型，做 模糊查询。
                              c：匹配字符为“mill  lane”，则有 mill 会查出来，有 lane 也会查出来，进行分词操作，只是得分 低。
                  b："address.keyword": "990 Mill Road" ： 按照 精确信息查找。
                  c：请求信息：

GET bank/_search
{
“query”: {
“match”: {
“address.keyword”: “990 Mill Road”
}
}
}
GET bank/_search
{
“query”: {
“match”: {
“address”: “Mill”
},
}
}
d：返回报文：

{
“took” : 2,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 1,
“successful” : 1,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : {
“value” : 19,
“relation” : “eq”
},
“max_score” : 9.507477,
“hits” : [
{
“_index” : “bank”,
“_type” : “account”,
“_id” : “136”,
“_score” : 9.507477,
“_source” : {
“account_number” : 136,
“balance” : 45801,
“firstname” : “Winnie”,
“lastname” : “Holland”,
“age” : 38,
“gender” : “M”,
“address” : “198 Mill Lane”,
“employer” : “Neteria”,
“email” : “winnieholland@neteria.com”,
“city” : “Urie”,
“state” : “IL”
}
},
{
“_index” : “bank”,
“_type” : “account”,
“_id” : “970”,
“_score” : 5.4032025,
“_source” : {
“account_number” : 970,
“balance” : 19648,
“firstname” : “Forbes”,
“lastname” : “Wallace”,
“age” : 28,
“gender” : “M”,
“address” : “990 Mill Road”,
“employer” : “Pheast”,
“email” : “forbeswallace@pheast.com”,
“city” : “Lopezo”,
“state” : “AK”
}
}
]
}
}
3）短语匹配（match_phrase）:把要匹配的词，当成一个整体（不分词），进行检索
a：请求信息：

GET bank/_search
{
“query”: {
“match_phrase”: {
“address”: “mill lane”
}
}
}
b：返回报文：

{
“took” : 5,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 1,
“successful” : 1,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : {
“value” : 1,
“relation” : “eq”
},
“max_score” : 9.507477,
“hits” : [
{
“_index” : “bank”,
“_type” : “account”,
“_id” : “136”,
“_score” : 9.507477,
“_source” : {
“account_number” : 136,
“balance” : 45801,
“firstname” : “Winnie”,
“lastname” : “Holland”,
“age” : 38,
“gender” : “M”,
“address” : “198 Mill Lane”,
“employer” : “Neteria”,
“email” : “winnieholland@neteria.com”,
“city” : “Urie”,
“state” : “IL”
}
}
]
}
}
4）多字段匹配（multi_match）
a：multi_match 解析：address / email 里面有 mill ，就会被查出来。会对查询条件，进行分词。

"multi_match": {
  "query": "mill",
  "fields": ["address","email"]
}

b：请求信息：

GET bank/_search
{
“query”: {
“multi_match”: {
“query”: “Mill Street”,
“fields”: [“address”,“email”]
}
}
}
c：返回报文：

{
“took” : 4,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 1,
“successful” : 1,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : {
“value” : 388,
“relation” : “eq”
},
“max_score” : 6.357156,
“hits” : [
{
“_index” : “bank”,
“_type” : “account”,
“_id” : “472”,
“_score” : 6.357156,
“_source” : {
“account_number” : 472,
“balance” : 25571,
“firstname” : “Lee”,
“lastname” : “Long”,
“age” : 32,
“gender” : “F”,
“address” : “288 Mill Street”,
“employer” : “Comverges”,
“email” : “leelong@comverges.com”,
“city” : “Movico”,
“state” : “MT”
}
},
{
“_index” : “bank”,
“_type” : “account”,
“_id” : “970”,
“_score” : 5.4032025,
“_source” : {
“account_number” : 970,
“balance” : 19648,
“firstname” : “Forbes”,
“lastname” : “Wallace”,
“age” : 28,
“gender” : “M”,
“address” : “990 Mill Road”,
“employer” : “Pheast”,
“email” : “forbeswallace@pheast.com”,
“city” : “Lopezo”,
“state” : “AK”
}
}
]
}
}

         5）复合查询（bool）

a：bool 解析：
bool 可以用来做复合查询，复合语句，可以合并其他任何语句，包括复合语句。
should：应该匹配，匹配上评分靠前，不匹配上也可以。
b：请求信息：

GET bank/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: [
{
“match”: {
“gender”: “M”
}
},{
“match”: {
“address”: “mill”
}
}
],
“must_not”:
[
{
“match”: {
“age”: “38”
}
}
],
“should”: [
{
“match”: {
“lastname”: “Wallace”
}
}
]
}
}
}
c：返回报文：

{
“took” : 0,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 1,
“successful” : 1,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : {
“value” : 1,
“relation” : “eq”
},
“max_score” : 6.0824604,
“hits” : [
{
“_index” : “bank”,
“_type” : “account”,
“_id” : “970”,
“_score” : 6.0824604,
“_source” : {
“account_number” : 970,
“balance” : 19648,
“firstname” : “Forbes”,
“lastname” : “Wallace”,
“age” : 28,
“gender” : “M”,
“address” : “990 Mill Road”,
“employer” : “Pheast”,
“email” : “forbeswallace@pheast.com”,
“city” : “Lopezo”,
“state” : “AK”
}
}
]
}
}

         6）结果过滤（filter）

a：filter 解析：对结果的过滤，filter ，must_not 不会贡献相关性得分。
b：不使用 filter 过滤：

GET bank/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: [
{
“range”: {
“age”: {
“gte”: 10,
“lte”: 20
}
}
}
]
}
}
}
c：使用 filter 过滤：

GET bank/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“filter”: {
“range”: {
“age”: {
“gte”: 10,
“lte”: 20
}
}
}
}
}
}
d：报文分析：
使用 filter 过滤，结果相关性得分为 0 。

         7）查询 字段中包含确切术语的文档（term）

a：term 解析：
a：您可以使用term查询根据精确的值（例如价格，产品ID或用户名）查找文档，
避免term对text字段使用查询。要搜索text字段值，请改用match查询。因为分词的信息查找不到。
b：和 match一样，匹配某个属性的值。
全文检索用 match，其他非全文检索，用 term。
b：请求信息：

GET bank/_search
{
“query”: {
“term”: {
“address”: {
“value”: “990 Mill Road”
}
}
}
}
c：返回报文：

{
“took” : 0,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 1,
“successful” : 1,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : {
“value” : 0,
“relation” : “eq”
},
“max_score” : null,
“hits” : [ ]
}
}

四.ElasticSearch 进阶检索（aggregation 执行聚合）
1）聚合介绍
a：聚合：提供了从数据中，分组和提取数值的能力。大致等于 SQL 中，GROUP BY / 和 SQL聚合函数。

         2）搜索 address 中 ，包含 mill 的，所有人，年龄分布和平均年龄，不显示这些人详情。

a：请求

GET bank/_search
{
“query”: {
“match”: {
“address”: “mill”
}
},
“aggs”: {
“ageAggs”: {
“terms”: {
“field”: “age”,
“size”: 10
}
},
“aggAVG”:{
“avg”: {
“field”: “age”
}
}
}
}
b：返回报文

{
“took” : 2,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 1,
“successful” : 1,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : {
“value” : 4,
“relation” : “eq”
},
“max_score” : 5.4032025,
“hits” : [
…
]
},
“aggregations” : {
“aggAVG” : {
“value” : 34.0
},
“ageAggs” : {
“doc_count_error_upper_bound” : 0,
“sum_other_doc_count” : 0,
“buckets” : [
{
“key” : 38,
“doc_count” : 2
},
{
“key” : 28,
“doc_count” : 1
},
{
“key” : 32,
“doc_count” : 1
}
]
}
}
}
3）按照年龄聚合，并且求这些年龄段的这些人的平均薪资。
a：请求方式：

GET bank/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“aggs”: {
“ageAggs”: {
“terms”: {
“field”: “age”,
“size”: 2
},
“aggs”: {
“balanceAVG”: {
“avg”: {
“field”: “balance”
}
}
}
}
}
}
b：返回报文

{
“took” : 1,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 1,
“successful” : 1,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : {
“value” : 1000,
“relation” : “eq”
},
“max_score” : 1.0,
“hits” : [
…
]
},
“aggregations” : {
“ageAggs” : {
“doc_count_error_upper_bound” : 0,
“sum_other_doc_count” : 820,
“buckets” : [
{
“key” : 31,
“doc_count” : 61,
“balanceAVG” : {
“value” : 28312.918032786885
}
},
{
“key” : 39,
“doc_count” : 60,
“balanceAVG” : {
“value” : 25269.583333333332
}
}
]
}
}
}

四.ElasticSearch 进阶检索（mapping 映射）
1）映射介绍：
a：映射是定义文档及其包含的字段被存储和索引方式的过程。（是如何被处理的）

         2）映射查询：

a：查询所有映射：
GET bank/_mapping
b：查询结果：

{
“bank” : {
“mappings” : {
“properties” : {
“account_number” : {
“type” : “long”
},
“address” : {
“type” : “text”,
“fields” : {
“keyword” : {
“type” : “keyword”,
“ignore_above” : 256
}
}
},
“age” : {
“type” : “long”
}
}
}
}
}
3）映射修改：
a：添加：
b：修改：创建新的索引，再将数据迁移。