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什么是ElasticSearch

这篇文章主要讲解了“什么是ElasticSearch”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“什么是ElasticSearch”吧!

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(一)介绍

ElasticSearch的目标就是实现搜索。在数据量少的时候,我们可以通过索引去搜索关系型数据库中的数据,但是如果数据量很大,搜索的效率就会很低,这个时候我们就需要一种分布式的搜索引擎。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。

ES主要用于全文检索、结构化搜索以及分析。ES的应用十分广泛,比如维基百科、Github等都使用ES实现搜索。

(二)核心概念理解

2.1 数据结构

ES既然是用来搜索的,那么它必然也需要存储数据。在MySQL等关系型数据库中,数据的存储遵循下面的逻辑:

一个数据库(database)中有多个表(tables),每个表有多行数据(rows),每一行数据由多个字段(columns)组成。

ES中的存储是这样的:

一个索引(indeces)相当于一个数据库(database),每个索引中有多个类型types(相当于表结构),每个索引中有多个documents(相当于行),每个documents由多个fields组成(相当于字段)。

你可以把ES理解为他是一个面向文档的数据库。下面用一张图描述ES和关系型数据库之间的相似之处:

什么是ElasticSearch

值得注意的是,在ES7.x版本中,types将慢慢被遗弃,在8.x版本中,types将会彻底弃用。

2.2 索引(indeces)和文档(documents)

ES中的索引和Mysql中的索引不是同一种东西,ES中的索引是一个文档的集合,索引就是一个数据库。

前面说了ES是面向文档的,文档是ES中最重要的单位,文档就是一条条的数据。文档中有几个重要的概念:

1、一篇文档中包含多个key:value

2、文档其实就是一个JSON字符串

2.3 分片

什么是ElasticSearch

ES是一个分布式搜索引擎,分片就是把一堆数据分布到多个分片中。而索引是对每个分片的一个备份,这些副本同样能处理查询请求。

现在假设集群有两个node节点,设置分片数是5个,副本数是1个,那么数据存储结构将变成下面这样,可以保证副本和分片在不同的节点上:

什么是ElasticSearch

2.4 倒排索引

为什么ES的搜索这么快,和其中所使用的倒排索引也有一定的关系。倒排索引建立的是分词和文档之间的映射关系。下面通过一个简单的例子来讲解一下什么是倒排索引

什么是ElasticSearch

原来的数据中我们通过文档ID去关联标签,但是在查询时就需要遍历所有文档。通过倒排索引,我们可以通过关键词来找到最匹配的文档。

(三)ES的基本操作

ES是基于Restful风格进行操作的,因此对于习惯了写crud的程序员来说,ES很容易上手。ES的操作可以使用Kibana,也可以使用Postman直接调用,因为归根结底它就是一个restful的操作。我这里使用Idea的ES插件直接调用。

3.1 创建文档

PUT http://ip:port/索引名/类型名/文档id

{

    "key":"value"

}

因为类型名在后续的版本中将会被删除,这里可以用_doc代表默认类型:

PUT http://ip:port/索引名/_doc/文档id

下面给出操作截图

什么是ElasticSearch

通过put创建一个索引之后,我们可以在head中看到对应的数据

什么是ElasticSearch

3.2 创建带有数据类型的索引

3.1中创建数据时,没有指定具体的数据类型,我们当然也可以为索引指定数据类型

PUT http://ip:port/索引名

参数示例:

{

  "mappings": {

    "properties": {

      "name": {

        "type": "text"

      },

      "address": {

        "type": "text"

      }

    }

  }

}

ES中的核心数据类型如下:

(1)字符串类型: text, keyword

(2)数字类型:long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float

(3)日期:date

(4)日期 纳秒:date_nanos

(5)布尔型:boolean

(6)Binary:binary

(7)Range: integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range

3.3 查看索引或者文档的数据

通过GET请求可以查看索引以及文档的信息:

GET http://ip:port/索引名   #查看索引

GET http://ip:port/索引名/类型名/文档ID  #查看文档

3.4 修改数据

修改数据和创建数据一样,通过PUT操作就会更新原来的数据:

PUT http://ip:port/索引名/类型名/文档id

{

    "key":"value"

}

如果是修改的话,响应结果中的version就会增加。

另外一种方法是使用Post请求:

POST http://ip:port/索引名/类型名/文档id/_update

参数实例:

{

  "doc": {

    "name": "javayz4"

  }

}

更推荐使用这种方式,如果使用PUT方法忘了加某个key,更新就会变成新增

3.5 删除数据

通过DELETE的方式删除数据

DELETE http://ip:port/索引名/类型名/文档id  #删除具体的文档

DELETE http://ip:port/索引名  #删除索引

(四)ES的搜索操作

ES最重要的就是它的搜索操作了。

4.1 简单搜索

直接将搜索的参数带到链接中:

GET http://ip:port/索引名/_search?q=key:value

结果如下:

什么是ElasticSearch

4.2 通过param传递参数

除了将参数放到链接当中,还可以将参数通过JSON请求体的方式传递,其中from和size是分页的参数query中传递查询条件_source表示结果中要展示的列,不写就表示展示所有。

GET http://ip:port/索引名/_search

参数示例:

{

  "from": 0,

  "size": 20,

  "query": {

    "match": {

      "name": "javayz2"

    }

  },

  "_source": ["name","address"]

}

除了上面示例中的这些参数之外,还有很多参数可以使用,比如排序

"sort": [

  {

    "age": {

      "order": "desc"

    }

  }

]

多条件查询:must表示下面的两个条件都要满足,还可以填should,表示任意满足其中一个条件即可,或者是must_not,表示must的相反值

"query": {

    "bool": {

      "must": [

        {

          "match": {

            "name": "javayz"

          }

        },

        {

          "match": {

            "address": "hz"

          }

        }

      ]

    }

}

如果你的数据中存在集合,可以通过空格对多个条件进行查询:

什么是ElasticSearch

查询过程中还支持高亮查询

"highlight":{

  "pre_tags": "",

  "post_tags": "",

  "fields": {

    "name": {}

  }

}

什么是ElasticSearch

(五)分词器

所谓分词器,就是将一段话分成一个个关键字,搜索时就按照这些关键字进行搜索。比较好用的分词器有中文的IK分词器。

 基本使用

给出下载链接:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

下载和自己ES相同的版本,在plugin目录下新建一个ik文件夹,将下载的文件解压到ik目录下,重新启动即可。

IK分词器提供了两种算法:

1、ik_smart:最少切分

2、ik_max_word:最细粒划分

首先最少切分是根据字典给出最少的切分:

什么是ElasticSearch

ik_max_word是最细粒划分,他会给出最多的结果:

{

  "analyzer": "ik_max_word",

  "text": "我是Java工程师"

}

结果:

{

  "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": "java",

      "start_offset": 2,

      "end_offset": 6,

      "type": "ENGLISH",

      "position": 2

    },

    {

      "token": "工程师",

      "start_offset": 6,

      "end_offset": 9,

      "type": "CN_WORD",

      "position": 3

    },

    {

      "token": "工程",

      "start_offset": 6,

      "end_offset": 8,

      "type": "CN_WORD",

      "position": 4

    },

    {

      "token": "师",

      "start_offset": 8,

      "end_offset": 9,

      "type": "CN_CHAR",

      "position": 5

    }

  ]

}

感谢各位的阅读,以上就是“什么是ElasticSearch”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对什么是ElasticSearch这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


本文题目:什么是ElasticSearch
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