ElasticSearch学习总结（基础篇，可学习，可复习）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ElasticSearch学习总结（基础篇，可学习，可复习）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
最近一周都在学习ElasticSearch，之前也零零散散的学过一点，这次下定决心花一周的时间将之前学的知识总结一下，顺便接着再往下学习，所以写篇博客总结一下最近一周的成果，本篇属于ElasticSearch的基础篇，后面会继续深入学习。也希望这篇拙作可以帮助到诸位大佬，如有不足之处，还望诸佬不吝赐教，倾囊相授。
ElasticSearch学习总结
ElasticSearch概述
ElasticSearch、简称ES，ES是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储，检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别（大数据时代）的数据，ES也使用Java开发使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是他的目的是通过简单的RestFul API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
ES和Solr的差别
ElasticSearch简介
ElasticSearch是一个实时分布式搜索和分析引擎，它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能
它用于全文搜索、结构化、分析以及将这三者混合使用
维基百科使用ElasticSearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错等搜索建议功能……
ElasticSearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进，性能最好的，功能最全的搜索引擎库
但是，Lucene只是一个库，想要使用它，你必须使用java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的
ElasticSearch也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单！
Solr简介
Solr是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器，Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展、并对索引、搜索性能进行了优化！
Solr可以独立运行，运行在Jetty、Tomcat等这些Servlet容器中，Solr索引的实现方法很简单，==用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档，Solr根据xml文档添加，删除，更新索引，==Solr搜索只需要发送HTTP GET请求，然后对Solr返回xml、json等格式的查询结果进行解析，组织页面布局，Solr不提供构建UI的功能，Solr提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
Solr是基于Lucene开发企业级搜索服务器，实际上就是封装Lucene
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似与web-service的API接口，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的文件，生成索引，也可以通过提交查找请求，并得到返回结果！
ElasticSearch 和 Solr
- 当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快！
- 当实时建立索引时，Solr会产生IO阻塞，查询性能较差，ElasticSearch具有明显的优势
- 随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而ElasticSearch却没有明显的的变化
ElasticSearch vs Solr
- ES基本是开箱即用（解压就可以用），非常简单，Solr安装稍微复杂一点
- Solr利用Zookeeper进行分布式管理。而ElasticSearch自身带有分布式协调管理功能
- Solr支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而ElasticSearch仅支持json文件格式
- Solr官方提供的功能更多，而ElasticSearch本身更注重核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如，图形化界面，Kibana友好支撑
- Solr查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用；
- ES建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索
- Solr是传统搜索应用的有利解决方案，但ElasticSearch更适用于新兴的实时搜索应用
6.Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户，开发和贡献者社区，而ElasticSearch相对开发维护者少，更新太快，学习成本较高
ElasticSearch安装
Java开发，ElasticSearch的版本和我们之后对应的java的核心jar包，版本对应，java环境正常！
2、熟悉目录
bin 启动文件
config 配置文件
log4j2 日志配置文件
jvm.options java虚拟机相关的配置
ElasticSearch ElasticSearch配置文件 默认端口9200 ！跨域
lib 相关jar包
modules 功能模块
plugins 插件
3、启动 ，访问9200 elasticsearch.bat
4、访问测试
安装可视化界面 es head的插件
1、下载地址https://github.com/mobz/elasticsearch-head
2、启动
npm install 安装依赖
npm run start 启动
3、连接测试发现，存在跨域问题：配置es
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4、重启es ，再次连接
初学，可以把es当做一个数据库！（可以建立索引（库），文档（库中的数据））
这个head我们就把它当做数据展示工具！我们后面所有的查询，Kibana
安装Kibana
Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台，用来搜索，查看交互存储在ElasticSearch索引中的数据，使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示，Kibana让海量数据更容易理解，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板实时显示ElasticSearch查询动态，设置Kibana非常简单，无序编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动ElasticSearch索引检测。
官网：https://www.elastic.co/cn/kibana
Kibana版本要和ES版本一致
启动测试
1、目录结构
2、启动
3、开发工具！（POST、curl、head、谷歌浏览器插件）
之后的所有的操作都在这里编写
4、汉化！自己修改Kibana.yml ! zh-CN
ES核心概念
概述
集群、节点、索引、类型、文档、分片、映射是什么？
elasticSearch是面向文档，关系型数据库 和 ElasticSearch 客观的对比！一切都是JSON
| Relational DB | ElasticSearch |
|---|---|
| 数据库（database） | 索引（indices） |
| 表（tables） | types |
| 行（rows） | documents |
| 字段（columns） | fields |
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引（数据库），每个索引中可以包含多个类型（表），每个类型下又包含多个文档（行），每个文档重女又包含多个字段（列）
物理设计：
ElasticSearch在后台把每个索引划分为多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移
逻辑设计：
一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2，当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一个顺序找到它：索引–>类型–>文档ID。通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档，注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串
文档
之前说ElasticSearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，ElasticSearch，文档有几个重要属性：
- 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value
- 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的
- 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在ElasticSearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略改字段，或者动态的添加一个新的字段
- 尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整型，因为ElasticSearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置，这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在ElasticSearch中，类型有时候也称为映射类型。
类型
索引（就是一个数据库）
倒排索引
IK分词器
什么是IK分词器
分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们把搜索时会把自己的信息进行分词，会把数据库中或索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词。比如：“我爱狂神”会被分为：”我“，”爱“，”狂“，”神“，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题
IK提供了两个分词算法：ik_smart和ik_max_word，其中ik_smart为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分
下载安装
1、https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
2、下载完毕之后，直接放在ElasticSearch插件中即可！
3、重启ElasticSearch
测试分词器效果
ik__smart
ik_max_word
ik分词器增加自己的配置！
保存后重启ES！
Rest风格说明
一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件，它主要用于客户端和服务端交互类的软件，基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。
基本的Rest命令说明：
| method | url地址 | 描述 |
|---|---|---|
| PUT | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 创建文档（指定文档id） |
| POST | localhost:9200/索引名称/类型名称 | 创建文档（随机文档id） |
| POST | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update | 修改文档 |
| DELETE | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 删除文档 |
| GET | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 查询文档通过文档id |
| POST | localhost:9200/索引名称/类型名称/_search | 查询所有数据 |
基础测试
1、创建一个索引
PUT /索引名/类型名/文档id
请求体
2、向索引中PUT值
3、name这个字段用不用指定类型呢，毕竟我们关系型数据库，是需要指定类型的
-
字符串类型
text 、keyword
-
数值类型
long、integer、short、byte、double、float、half、float、scaled
-
日期类型
date
-
te布尔值类型
boolean
-
二进制类型
binary
-
等等……
4、指定字段的类型（创建规则）
获取规则，可以通过get请求获取具体的信息
GET test2
测试
如果自己的文档字段没有自定，那么es会给我们配置默认字段类型！
扩展：通过命令ElasticSearch索引情况！ 通过get _cat/ 可以获得ElasticSearch的很多信息
修改索引 提交还是使用PUT
曾经的方法：
最新办法
删除索引 通过DELETE命令实现删除，根据你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录！
关于文档的基本操作（重点）
基本操作
1、添加一条数据
PUT /wumao/user/1
"name":"wumao",
"age":21,
"desc":"一顿操作猛如虎，一看工资2500",
"tags":["技术宅","无聊者"]
2、获取数据 GET
3、更新操作 POST _update推荐使用这种更新方式
简单的搜索
GET wumao/user/1
简单的条件查询 ，可以根据默认的映射规则，产生基本的查询！
复杂操作 搜索 select（排序、分页、高亮、精准查询！）
输出结果，不想要那么多结果！select name,desc . . . .
之后使用Java操作es，所有的方法和对象就是这里面的key！
排序
分页
数据下标还是从0开始的，和学的所有数据结构是一样的！
/search/current/pageSize
布尔值查询
must (and)，所有的条件都要符合 where id = 1 and name =xxx
should( or )，所有的条件都要符合 where id = 1 orname =xxx
must_not（not）
过滤器filter
gt > 大于
gte >= 大于等于
lt < 小于
lte <= 小于等于
匹配多个条件
精确查询！
trem 查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确的查找的！
关于分词：
-
term，直接查询精确地
-
match，会使用分词器解析（先分析文档，通过分析的文档进行查询）
两个类型 text keyword
多个值精确匹配
高亮查询！
- 匹配
- 按条件匹配
- 精确匹配
- 区间范围匹配
- 匹配字段过滤
- 多条件查询
- 高亮查询
集成SpringBoot
找官方文档！
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.12/index.html
1、找到原生的依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.13.2</version>
</dependency>
2、找对象
3、分析这个类中的方法
配置基本的项目
问题：创建项目默认的elasticsearch的默认版本是7.12.1,版本和本地不一致！
需要自己定义版本的依赖
分析源码
虽然导入了三个类，静态内部类，核心类只有一个
/**
* Elasticsearch rest client configurations.
*
* @author Stephane Nicoll
*/
class ElasticsearchRestClientConfigurations
@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnMissingBean(RestClientBuilder.class)
static class RestClientBuilderConfiguration
@Bean
RestClientBuilderCustomizer defaultRestClientBuilderCustomizer(ElasticsearchRestClientProperties properties)
return new DefaultRestClientBuilderCustomizer(properties);
//第一个bean RestClientBuilder
@Bean
RestClientBuilder elasticsearchRestClientBuilder(ElasticsearchRestClientProperties properties,
ObjectProvider<RestClientBuilderCustomizer> builderCustomizers)
HttpHost[] hosts = properties.getUris().stream().map(this::createHttpHost).toArray(HttpHost[]::new);
RestClientBuilder builder = RestClient.builder(hosts);
builder.setHttpClientConfigCallback((httpClientBuilder) ->
builderCustomizers.orderedStream().forEach((customizer) -> customizer.customize(httpClientBuilder));
return httpClientBuilder;
);
builder.setRequestConfigCallback((requestConfigBuilder) ->
builderCustomizers.orderedStream().forEach((customizer) -> customizer.customize(requestConfigBuilder));
return requestConfigBuilder;
);
builderCustomizers.orderedStream().forEach((customizer) -> customizer.customize(builder));
return builder;
private HttpHost createHttpHost(String uri)
try
return createHttpHost(URI.create(uri));
catch (IllegalArgumentException ex)
return HttpHost.create(uri);
private HttpHost createHttpHost(URI uri)
if (!StringUtils.hasLength(uri.getUserInfo()))
return HttpHost.create(uri.toString());
try
return HttpHost.create(new URI(uri.getScheme(), null, uri.getHost(), uri.getPort(), uri.getPath(),
uri.getQuery(), uri.getFragment()).toString());
catch (URISyntaxException ex)
throw new IllegalStateException(ex);
@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnMissingBean(RestHighLevelClient.class)
static class RestHighLevelClientConfiguration
//第二个bean RestHighLevelClient 高级客户端，后面项目会用到！
@Bean
RestHighLevelClient elasticsearchRestHighLevelClient(RestClientBuilder restClientBuilder)
return new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(Sniffer.class)
@ConditionalOnSingleCandidate(RestHighLevelClient.class)
static class RestClientSnifferConfiguration
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
Sniffer elasticsearchSniffer(RestHighLevelClient client, ElasticsearchRestClientProperties properties)
SnifferBuilder builder = Sniffer.builder(client.getLowLevelClient());
PropertyMapper map = PropertyMapper.get().alwaysApplyingWhenNonNull();
map.from(properties.getSniffer().getInterval()).asInt(Duration::toMillis)
.to(builder::setSniffIntervalMillis);
map.from(properties.getSniffer().getDelayAfterFailure()).asInt(Duration::toMillis)
.to(builder::setSniffAfterFailureDelayMillis);
return builder.build();
static class DefaultRestClientBuilderCustomizer implements RestClientBuilderCustomizer
private static final PropertyMapper map = PropertyMapper.get();
private final ElasticsearchRestClientProperties properties;
DefaultRestClientBuilderCustomizer(ElasticsearchRestClientProperties properties)
this.properties = properties;
@Override
public void customize(RestClientBuilder builder)
@Override
public void customize(HttpAsyncClientBuilder builder)
builder.setDefaultCredentialsProvider(new PropertiesCredentialsProvider(this.properties));
@Override
public void customize(RequestConfig.Builder builder)
map.from(this.properties::getConnectionTimeout).whenNonNull().asInt(Duration::toMillis)
.to(builder::setConnectTimeout);
map.from(this.properties::getReadTimeout).whenNonNull().asInt(Duration::toMillis)
.to(builder::setSocketTimeout);
private static class PropertiesCredentialsProvider extends BasicCredentialsProvider
PropertiesCredentialsProvider(ElasticsearchRestClientProperties properties)
if (StringUtils.hasText(properties.getUsername()))
Credentials credentials =以上是关于ElasticSearch学习总结（基础篇，可学习，可复习）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章