怎样查看本地添加的elastic 索引

Posted 2023-04-07

参考技术A oracle对于数据库中的表信息，存储在系统表中。查询已创建好的表索引，可通过相应的sql语句到相应的表中进行快捷的查询：
1. 根据表名，查询一张表的索引
select * from user_indexes where table_name=upper('表名');
2. 根据索引号，查询表索引字段
select * from user_ind_columns where index_name=('索引名');
3.根据索引名，查询创建索引的语句
select dbms_metadata.get_ddl('INDEX','索引名', ['用户名']) from dual ; --['用户名']可省，默认为登录用户
PS：dbms_metadata.get_ddl还可以得到建表语句，如：

SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','表名', ['用户名']) FROM DUAL ; //取单个表的建表语句，['用户名']可不输入，默认为登录用户
SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE',u.table_name) FROM USER_TABLES u; //取用户下所有表的建表语句
当然，也可以用pl/sql developer工具来查看相关的表的各种信息。

Elastic Search 基础——分析（Analysis）

分析是将文本，如任何电子邮件的正文转换成附加到反向索引的tokens(标记)或terms(条件)的过程。分析由分析器执行，它可以是内置的分析器，也可以是每个索引定义的自定义分析器。

索引时分析

在索引时，内置的english analyzer(英文分析器)将会转换这个句子：

"The QUICK brown foxes jumped over the lazy dog!"

这些条件将被添加到反向索引中。

[ quick, brown, fox, jump, over, lazi, dog ]

Elastic Search内置了好几种分析器，我们可以指定字段使用的分析器，在mapping的时候设置analyzer字段即可。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard"
      }
    }
  }
}

在索引时，如果没有指定分析器，则会在索引设置中查找名为default的分析器。未找到则默认使用standard analyzer(标准分析器)。

搜索时分析

例如，用户可能搜索：

"a quick fox"

这将由类似英语分析器分析为以下的条件：

[ quick, fox ]

通常在索引时和搜索时应该使用相同的分析器，而像match query(匹配查询)那样的全文检索将使用映射来查找用于每个字段的分析器。

搜索时字段分析器可以有多种途径指定：

• 在查询中指定分析器。
• search_analyzer映射参数。
• analyzer映射参数。

搜索的时候会按照上述优先级使用分析器。

常用分词器

标准分词器

在默认情况下，Elasticsearch使用标注分词器进行分词，它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后，将词条小写。例如，对于如下文本：

"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

它会产生set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5这些分词。对于英文语言来说使用还是非常实用的。

IK分词器

标准分词器对于英文还是非常方便的，但是对于中文却不行，会将中文拆成一个个的单字，搜索效率和精度都不行，这是就需要用一些第三方中文分词器，常见的是IK分词器。

使用IK分词器，首先需要安装IK分词器插件：

$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.2.0/elasticsearch-analysis-ik-7.2.0.zip

需要注意的时，必须选择和ElasticSearch一致的版本。

然后在映射中指定索引分析器和搜索分析器即可：

"properties": {
  "user": {
    "type": "text",
    "analyzer": "ik_max_word",
    "search_analyzer": "ik_max_word"
  }
}

NGram分词器

前面的分词器主要应用场景是全文搜索，但对于模糊搜索的场景就不行了，虽然ElasticSearch也提供wildcard查询和正则表达式查询能实现模糊搜索。但是他们的性能是非常低下的，如果对性能有要求基本上可以抛弃他们了。

一个简单的解决方案是使用ngram分词器，然后使用match_phrase来匹配，

 

具体原理我就不介绍了，可以参考如下几篇文章：

• N-gram tokenizer
• elasticsearch ngram, edgengram笔记
• Elasticsearch 的 NGram 分词器处理模糊匹配

自定义分词

除了标准的分词器外，我们有事还要用到自定义分词器，或者设置分词器的一些参数，这个时候就需要一些高级设置了，一个简单的示例如下：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase"
          ]
        }
      }
    },
    "mappings": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "my_analyzer"
        }
      }
    }
  }
}

简单的来讲，就是在setting中设置分词器参数，然后在mapping中使用分词器，具体用法可以参看官方文档：Create a custom analyzer

测试分词器

有些时候很难理解分词的过程和实际被存储到索引中的词条，特别是你刚接触Elasticsearch。为了理解发生了什么，你可以使用 analyze API 来看文本是如何被分析的。在消息体里，指定分析器和要分析的文本：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze"
}

对于索引里面的自定义分词器，可以带上索引名称：

POST /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "2 Quick Foxes."
}