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大型项目必备搜索神器，搜索引擎ElasticSearch详细教程

news 2024/10/27 3:29:15

目录

一、ES概述 

二、ES环境搭建

2.1 安装ES

2.2 安装数据可视化界面

​2.3 安装可视化kibana组件

2.4 安装IK分词器

三、ES基本概念

3.1 ES存储形式

3.2 正向索引和倒排索引

四、ES索引库基本操作

4.1 创建索引库

4.2 查询索引库

4.3 删除索引库

4.4 修改索引库

五、ES文档操作

5.1 新增文档

5.2 查询文档

5.3 删除文档

5.4 修改文档

5.5 搜索文档

六、Springboot 集成 ES

6.1 搭建

6.2 索引库操作

6.3 文档操作

一、ES概述 

1. ElasticSearch简称ES，是一个基于 Lucene 库的开源搜索引擎。

2. 它提供了一个分布式、多用户能力的全文搜索引擎，具有高可扩展性、高可用性等特点。

3. ES可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容，它可以近乎实时的存储、检索数据，还可以实现日志统计、分析、系统监控等功能。

ElasticSearch官网传送门：Elastic — The Search AI Company | Elastic

4. 注意 Elasticsearch所提供的是站内搜索功能。

  • 站内搜索是指在一个网站内部进行信息检索的功能，它允许用户通过输入关键词等方式，快速找到网站内相关的网页、产品、文章、文档等内容。
  • 例如在拼多多、京东、淘宝等网站搜索我们想要购买的商品；在抖音搜索我们想看的短视频等，这些都属于是站内搜索。
  • 而我们通常在浏览器网页或百度进行搜索就不属于是站内搜索了。

二、ES环境搭建

2.1 安装ES

7.6.1 版下载：

https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.1-windows-x86_64.zip

下载后进行解压：

在bin目录中，双击启动elasticsearch.bat   （启动要依赖于JDK, 确保JDK无误）

成功启动后，在浏览器访问9200端口，若显示相关信息则表示我们的ES服务没有问题：

2.2 安装数据可视化界面

elasticsearch-head 是一个可视化界面，可以浏览ES中的数据。

注意：前提需要安装node.js     

具体可参考：node.js环境安装以及Vue-CLI脚手架搭建项目教程_node安装vue.cli脚手架-CSDN博客

github下载：https://github.com/mobz/elasticsearch-head/              （下载可能较慢）

下载后进行解压：

​

由于从界面访问9200服务会出现跨域问题，所以需要在config 目录中的 elasticsearch.yml 文件中进行配置： ( 注意是elasticsearch文件夹中的config目录 )

# 开启跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人访问
http.cors.allow-origin: "*"

​

在elasticsearch-head-master目录下通过cmd命令打开终端： 

​

​

浏览器访问后出现如图的可视化界面，表示成功：

​2.3 安装可视化kibana组件

kibana也是一个可视化组件，在里面进行命令操作.

7.6.1 下载版：

https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.6.1-windows-x86_64.zip

下载后进行解压：

​

汉化kibana：修改config 目录下的kibana.yml 文件：

​

i18n.locale: "zh-CN"

双击bin目录下的kibana.bat启动：（启动较慢） 

​访问 http://127.0.0.1:5601

注意之前启动的终端不能关闭，此时已经启动三个终端了！

2.4 安装IK分词器

7.6.1 版下载icon-default.png?t=O83Ahttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.1/elasticsearchanalysis-ik-7.6.1.zip

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：

​

自定义ik分词器：（根据实际情况选择配置，在config目录下）

​

自定义后还需要在 IKAnalyzer.cfg.xml 文件中对自己定义的字典(分词器)进行注册：

​

每次修改配置后都需要重启终端！

上述下载链接打不开的可以私信博主！

三、ES基本概念

3.1 ES存储形式

Elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为 json格式后存储在Elasticsearch中。

​索引：同类型文档的集合，类似数据库中的表.

文档：一条数据就是一个文档，类似于mysql中的一条记录，es中是json格式的.

字段：json文档中的字段.

映射：索引中文档的约束，比如字段名称、类型.

关系型数据库 MySQL 和 Elasticsearch 对比：

mysql负责安全可靠的存储原始数据，以及数据之间的关系；elasticsearch负责进行数据搜索。

3.2 正向索引和倒排索引

mysql 采用正向索引，即基于文档 id创建索引，查询词条时必须先找到文档，而后判断是否包含搜索的内容。

文档（document）：每条数据就是一个文档 。

词条（term）：文档按照语义分成的词语。

Elasticsearch 采用倒排索引： 从关键词的角度来构建索引，记录了每个关键词出现在哪些文档中.

  • 简单来说，正向索引就像是一本书的目录，按照章节（文档）顺序，列出每个章节（文档）里出现的重要词汇（关键词）。
  • 而倒排索引可以把它想象成一个词汇表，每个词汇后面跟着包含这个词汇的文档列表。

四、ES索引库基本操作

4.1 创建索引库

这里我以创建一个新闻索引库为实例进行演示：

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

mapping 是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

        type：字段数据类型，常见的简单类型有：

                字符串：text（可分词的文本），keyword（精确值，例如：品牌, 国家, 邮箱）

                数值：long、integer、short、byte、double、float

                布尔：boolean

                日期：date

                对象：object

        index：是否创建索引参与搜索，默认为true，如果不需要参与搜索设置为false.

        analyzer：使用哪种分词器.

4.2 查询索引库

GET /索引库名

4.3 删除索引库

DELETE /索引库名

4.4 修改索引库

索引库和mapping一旦创建无法修改，但是可以添加新的字段，语法如下：

例如为新闻索引库添加了一个 dzcount(点赞数量) 的字段：

PUT /news/_mapping
{"properties":{"dzcount":{"type":"long","index":false}}
}

五、ES文档操作

5.1 新增文档

语法：

POST /索引库名/_doc/文档id

{

  " 字段名1 " : " 值1 "

  " 字段名2 " : " 值2 " .....

}

我们以上述新闻索引库为例，新增三条文档：

POST /news/_doc/1 
{"id":1,"title":"华为手机正在热卖中","img":"101.jpg","dzcount":350
}
POST /news/_doc/2 
{"id":2,"title":"小米手机,性价比之王","img":"102.jpg","dzcount":400
}
POST /news/_doc/3 
{"id":3,"title":"小米汽车销量创新高","img":"103.jpg","dzcount":300
}

5.2 查询文档

语法：GET /索引库名/_doc/文档id

GET /news/_doc/1

5.3 删除文档

语法：DELETE /索引库名/_doc/文档id

DELETE /news/_doc/1

5.4 修改文档

POST /news/_update/4
{"doc": {title:"鸿蒙系统正式发布,实现遥遥领先"}
}

5.5 搜索文档

GET /news/_search
{"query": {"match": {"title": "小米手机"}}
}

六、Springboot 集成 ES

6.1 搭建

1. 指定版本 (版本必须与安装的ES版本一致)

    <properties><java.version>1.8</java.version><elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version></properties>

2. 添加依赖

        <!-- ES --><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId></dependency>

 3. 添加初始化 RestHighLevelClient的配置类

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class ElasticSearchConfig {@Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient(){RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));return client;}}

6.2 索引库操作

创建索引库：

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("users");
CreateIndexResponse createIndexResponse = restHighLevelClient.indices().create(request,RequestOptions.DEFAULT);

判断索引库是否存在：

GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("users");
boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request,RequestOptions.DEFAULT);

删除索引库：

DeleteIndexRequest indexRequest = new DeleteIndexRequest("users");
AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(indexRequest,RequestOptions.DEFAULT);
delete.isAcknowledged();//返回true删除成功,返回false删除失败

6.3 文档操作

添加文档：

//将新闻添加到mysql的同时,将数据同步更新到ES,为搜索提供数据
News news =new News();
news.setId(3);
news.setTitle("美国今年要总统选择,拜登着急了");
news.setImg("aaaaasssss.jpg");
IndexRequest indexRequest=new IndexRequest("news").id(news.getId().toString());
//将对象转为json存进ES
indexRequest.source(newObjectMapper().writeValueAsString(news),XContentType.JSON);
restHighLevelClient.index(indexRequest,RequestOptions.DEFAULT);

修改文档：

News news = new News();
news.setId(3);
news.setTitle("中国航母开往美国,准备开战,拜登着急了");
news.setImg("dddddddddddd.jpg");
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("news", news.getId().toString());
updateRequest.doc(newObjectMapper().writeValueAsString(news), XContentType.JSON);
restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);

查询文档：

GetRequest getRequest = new GetRequest("news", "1");
GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//获取查询的内容,返回json格式
String json = getResponse.getSourceAsString();
//使用jackson组件将json字符串解析为对象
News news = new ObjectMapper().readValue(json, News.class);

删除文档：

DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("news", "1");
DeleteResponse delete = restHighLevelClient.delete(deleteRequest,RequestOptions.DEFAULT);

搜索文档：

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("news");
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("news");
//精确条件查询
searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("title", "美国"));
//发送查询请求
SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//接收查询结果
SearchHits hits = search.getHits();
//组装查询结果
ArrayList<News> list = new ArrayList<>();
//取出结果集
for (SearchHitsearchHit:hits.getHits()) {String json = searchHit.getSourceAsString();News news = new ObjectMapper().readValue(json, News.class);list.add(news);
}

🌸🌸🌸 完结撒花 🌸🌸🌸

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