使用Elasticsearch7.10.2新版本,新手需要注意的那些事

Posted 2022-12-12 JF Coder

使用Elasticsearch,新手需要注意的那些事

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。简称es, 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用。

底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elasticsearch 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。
Elasticsearch是一个实时的分布式开放源代码全文本搜索和分析引擎。可从RESTful Web服务界面访问它，并使用无模式的JSON（javascript对象表示法）文档存储数据。它基于Java编程语言构建，因此Elasticsearch可以在不同平台上运行。它使用户能够以很高的速度浏览大量数据。

一 简单和复杂搜索(Kibana)

1. GET demo/user/_search?q=name:张三 //使用Kibana测试查询
   

2. GET demo/user/_search
   
     "query":        //复杂查询,排序,分页,高亮
       "match": 
         "name": "张三"
       
     
         
   

3. GET demo/user/_search
   
    "query": 
       "match": 
         "name": "张三"
       
     ,
     "_source": ["name","tag"] //结果过滤
   
   

4. "sort": [
       
         "age": 
           "order": "asc"
         
               //排序
     ]
   

5.   "sort": [
       
         "age": 
           "order": "asc"
         
               
     ],
     "from": 0
     , "size": 20         //查询条数
   
   

6. GET kuangsheng/user/_search  //多条件查询
   
     "query": 
       "bool": 
         "must": [  //"shoud"//相当于or "must_not"相当于not
           
             "match": 
               "name": "李四"
             
           ,
           
           "match": 
               "age": "25"
             
           
         ]
          
     
   
   

7.  "filter":     //过滤查询
           "range":
             "age":
               "lt":23  //"gt"大于 "gte"大于等于 "lte"小于等于
             
           
         
   

8. 精确查询

• term 直接查询(精确),是代表完全匹配

• match 使用分词器(先分析文档,然后在进行查询)

"query":
"term" : 
"price" : 100

通常当查找一个精确值的时候，我们不希望对查询进行评分计算。只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以一作为统一评分。最终组合的结果是一个 constant_score 查询，它包含一个 term 查询：

GET /demo/users/_search

"query":
"constant_score": //我们用constant_score将term查询转化为过滤器
"filter":
"term" :  //我们之前看到过的term查询
"price" : 100

最简单的一个match例子：
查询和"张三"这个查询语句匹配的文档。

  "query": 
    "match": 
        "content" : 
            "query" : "张三"
        
    
  

注意 text keyword类型不会被分词器解析

9. 高亮查询

GET kuangsheng/user/_search

  "query": 
    "match": 
      "name": "张三"
    
  ,
  "highlight":      //自定义样式 如:"pre_tags":"<p>" "post_tags":"</p>"
    "fields": 
      "name": //name类型高亮
    
  

设置高亮后的elasticsearch返回值

  "took" : 43,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : 
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  ,
  "hits" : 
    "total" : 
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    ,
    "max_score" : 2.5226097,
    "hits" : [
      
        "_index" : "kuangsheng",
        "_type" : "user",
        "_id" : "2",
        "_score" : 2.5226097,
        "_source" : 
          "name" : "张三",
          "age" : "25",
          "desc" : "gggg",
          "tag" : "渣男"
        ,
        "highlight" : 
          "name" : [
            "<em>张</em><em>三</em>"  //高亮默认标签
          ]
        
      
    ]
  

二 SpringBoot集成Elasticsearch

1. 导入

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client </groupId> 
    <artifactId >elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> 
    <version>7.12.0</version> 
</dependency>

官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/

2. 配置连接客户端的地址

@Configuration
public class ElasticSearchClintConfig 

    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() 
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
        return client;
    

3. 测试

	@Autowired
	@Qualifier("restHighLevelClient")
	private RestHighLevelClient client;
		
    @Test //测试索引创建
	void testCreateIndex() throws IOException 
		CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("kuang_index");
		CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request,           RequestOptions.DEFAULT);
		System.out.println(createIndexResponse);
	

4. 添加文档

    @Test
    void into() throws IOException 
        //创建对象
        User user = new User("张三", 33);
        //创建请求
        IndexRequest request = new IndexRequest("kuang_index");
        //设置规则
        request.id("1").timeout("1s");
        //将数据放入请求
        request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
        //发送请求,获取响应结果
        IndexResponse index = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(index.toString());
    

5. 获取文档

@Test
    void getDocument() throws IOException 
        GetRequest request = new GetRequest("kuang_index", "1");
        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.getSourceAsString());
        System.out.println(response);
    

6. elasticsearch jar包中对update,get,search,delete等都封装了一系列方法

推荐狂神说的Elasticsearch教程:www.kuangstudy.com