Elastisearch 简介 使用 Query DSL 映射 分词 Elasticsearch-Rest-Client
Posted 澄清石灰水t
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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Elastisearch 简介 使用 Query DSL 映射 分词 Elasticsearch-Rest-Client相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1、简介
Elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。在大数据检索的效率下，比mysql等传统数据库效率高几十倍。淘宝，京东，首页分类检索底层都是用至少Elasticsearch级别数据搜索框架。
2、基本概念
2.1 索引（Index） 就像mysql的数据库
Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。
所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。
- 索引做动词，相当于mysql的insert
- 索引做名词，相当于mysql的database
2.2 Type（类型）
在 Index（索引）中，可以定义一个或多个类型。
类似于 MySQL 的 Table，每一种类 型的数据存放在一起。
但是：在Elasticsearch6.0之后，Type 类型被移除。
ElasticSearch7-去掉type概念：
关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。
- 两个不同type下的两个user_name，在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed，你必须在两个不同的type中定义相同的filed映射。否则，不同type中的相同字段名称就会在处理中出现冲突的情况，导致Lucene处理效率下降。
- 去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。
- Elasticsearch 7.x URL中的type参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。
- Elasticsearch 8.x 不再支持URL中的type参数。
解决办法：
将索引从多类型迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引
将已存在的索引下的类型数据，全部迁移到指定位置即可。详见数据迁移
2.3 Document（文档）
保存在某个 Index（索引）下，某种 Type（类型）的一个数据，Document（文档）是JSON格式的，Document 就像是 MySQL 中某个 Table 里面每一行的数据，字段就是Document里的属性。
2.4 字段（Fields）
每个Document都类似一个JSON结构，它包含了许多字段，每个字段都有其对应的值，多个字段组成了一个 Document，可以类比关系型数据库数据表中的字段。
在 Elasticsearch 中，文档（Document）归属于一种类型（Type），而这些类型存在于索引（Index）中，下图展示了Elasticsearch与传统关系型数据库的类比：
3、Elasticsearch-基本使用
3.1 安装并运行Elasticsearch
网上找教程吧，还是挺麻烦的。
启动成功后，Elasticsearch运行在本地的9200端口，在浏览器中输入网址“http://localhost:9200/”，如果看到以下信息就说明你的电脑已成功安装Elasticsearch：
{
"name" : "YTK8L4q",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "hB2CZPlvSJavhJxx85fUqQ",
"version" : {
"number" : "6.5.4",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "tar",
"build_hash" : "d2ef93d",
"build_date" : "2018-12-17T21:17:40.758843Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.5.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}3.2 _cat 查看节点
（1） /_cat/nodes：查看所有节点
接口： GET http://192.168.163.131:9200/_cat/nodes
用PostMan 来模拟，访问该接口
（2）/_cat/health：查看ES健康状况
接口：GET http://192.168.163.131:9200/_cat/health
（3）/_cat/master：查看主节点信息
接口：GET http://192.168.163.131:9200/_cat/master
（4） /_cat/indicies：查看所有索引
等价于 mysql 数据库的 show databases;
接口：GET http://192.168.163.131:9200/_cat/indices
3.3 索引一个文档（新增）
即保存一条数据，保存在哪个索引的哪个类型下，指定用哪个唯一标识。
（1）PUT 请求
接口：PUT http://192.168.163.131:9200/customer（索引）/external（type）/1（id）
（2）POST请求
接口：POST http://192.168.163.131:9200/customer/external/
案例就没带id，但是自动生成了id
（3）小结
PUT和POST：
- POST新增，如果不指定id，会自动生成id。指定id就会修改这个数据，并新增版本号；
- PUT可以新增也可以修改。PUT必须指定id；由于PUT需要指定id，我们一般用来做修改操作，不指定id会报错。
3.4 查看文档
/index/type/id
接口：GET http://192.168.163.131:9200/customer（索引）/external（type）/1（id）
解释：
{
"_index": "customer", # 在哪个索引(库)
"_type": "external", # 在哪个类型(表)
"_id": "1", # 文档id(记录)
"_version": 5, # 版本号
"_seq_no": 4, # 并发控制字段，每次更新都会+1，用来做乐观锁
"_primary_term": 1, # 同上，主分片重新分配，如重启，就会变化
"found": true,
"_source": { # 数据
"name": "zhangsan"
}
}
# 乐观锁更新时携带 ?_seq_no=0&_primary_term=1 当携带数据与实际值不匹配时更新失败3.5 更新文档 /index/type/id/_update
接口：POST http://192.168.163.131:9200/customer/external/1/_update
几种更新文档的区别
在上面索引文档即保存文档的时候介绍，还有两种更新文档的方式：
- 当PUT请求带id，且有该id数据存在时，会更新文档；
- 当POST请求带id，与PUT相同，该id数据已经存在时，会更新文档；
这两种请求类似，即带id，且数据存在，就会执行更新操作。
类比：
- 请求体的报文格式不同，_update方式要修改的数据要包裹在 doc 键下
- _update方式不会重复更新，数据已存在不会更新，版本号不会改变，另两种方式会重复更新（覆盖原来数据），版本号会改变
- 这几种方式在更新时都可以增加属性，PUT请求带id更新和POST请求带id更新，会直接覆盖原来的数据，不会在原来的属性里面新增属性
3.6 删除文档&索引
（1）删除文档
接口：DELETE http://192.168.163.131:9200/customer/external/1
（2）删除索引
接口：DELETE http://192.168.163.131:9200/customer
4、 bulk-批量操作数据
语法格式：
{action:{metadata}}\\n // 例如index保存记录，update更新
{request body }\\n //文档的内容了
{action:{metadata}}\\n
{request body }\\n4.1 指定索引和类型的批量操作
接口：POST /customer/external/_bulk
参数：
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"John Doe"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"John Doe"}在Kibana中使用dev-tools测试批量：
4.2 对所有索引执行批量操作
接口：POST /_bulk
参数：
{"delete":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"create":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"title":"my first blog post"}
{"index":{"_index":"website","_type":"blog"}}
{"title":"my second blog post"}
{"update":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"doc":{"title":"my updated blog post"}}
- 这里的批量操作，当发生某一条执行发生失败时，其他的数据仍然能够接着执行，也就是说彼此之间是独立的。
- bulk api以此按顺序执行所有的action（动作）。如果一个单个的动作因任何原因失败，它将继续处理它后面剩余的动作。
- 当bulk api返回时，它将提供每个动作的状态（与发送的顺序相同），所以您可以检查是否一个指定的动作是否失败了。
5、检索案例
本节参考 官方文档 检索示例
（1）5.1 导入样本测试数据
准备一份顾客银行账户信息的虚构的JSON文档样本。每个文档都有下列的 schema（模式）。
{
"account_number": 1,
"balance": 39225,
"firstname": "Amber",
"lastname": "Duke",
"age": 32,
"gender": "M",
"address": "880 Holmes Lane",
"employer": "Pyrami",
"email": "amberduke@pyrami.com",
"city": "Brogan",
"state": "IL"
}指令： POST并且没带id，就是新增如图数据
POST bank/account/_bulk
（2） 请求方式
下面的请求都是在Kibana dev-tools 操作
ES支持两种基本方式检索；
- 通过REST request uri 发送搜索参数 （uri +检索参数）；
- 通过REST request body 来发送它们（uri+请求体）；
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc
# q=* 查询所有
# sort=account_number:asc 按照account_number进行升序排列
_search： 搜索bank索引中的所有文档
GET /bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"account_number": "asc"
}
]
}
# query 查询条件
# sort 排序条件（3）请求后收到的响应数据
{
"took" : 7, #took – how long it took Elasticsearch to run the query, in milliseconds
"timed_out" : false,# whether or not the search request timed out
"_shards" : { #how many shards were searched and a breakdown of how many shards succeeded, failed, or were skipped.
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : { #how many matching documents were found
"value" : 1000,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null, #the score of the most relevant document found
"hits" : [
{
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
"_id" : "0",
"_score" : null, #the document’s relevance score (not applicable when using match_all)
"_source" : {
"account_number" : 0,
"balance" : 16623,
"firstname" : "Bradshaw",
"lastname" : "Mckenzie",
"age" : 29,
"gender" : "F",
"address" : "244 Columbus Place",
"employer" : "Euron",
"email" : "bradshawmckenzie@euron.com",
"city" : "Hobucken",
"state" : "CO"
},
"sort" : [ #the document’s sort position (when not sorting by relevance score)
0
]
},
...
]
}
}响应结果说明：
Elasticsearch 默认会分页返回10条数据，不会一下返回所有数据。
6、Query DSL
本小节参考官方文档：Query DSL
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。
6.1 基本语法格式
- 查询语句典型结构：
QUERY_NAME:{
ARGUMENT:VALUE,
ARGUMENT:VALUE,...
}- 如果针对于某个字段，那么它的结构如下：
{
QUERY_NAME:{
FIELD_NAME:{
ARGUMENT:VALUE,
ARGUMENT:VALUE,...
}
}
}- exp
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
},
"balance": {
"order": "asc"
}
}
]
}
# match_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es中可以在query中组合非常多的查询类型完成复杂查询；
# from+size 限定，完成分页功能；从第几条数据开始，每页有多少数据
# sort 排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准；6.2 基础示例
（1）请求
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
],
"_source": ["balance","firstname"]
}
# _source 指定返回结果中包含的字段名（2）返回结果
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1000,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [
{
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
"_id" : "999",
"_score" : null,
"_source" : {
"firstname" : "Dorothy",
"balance" : 6087
},
"sort" : [
999
]
},
...
]
}
}6.3 match-匹配查询
（1）精确查询-基本数据类型（非文本）
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"account_number": 20
}
}
}
# 查找匹配 account_number 为 20 的数据 非文本推荐使用 term（2）模糊查询-文本字符串
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill lane"
}
}
}
# 查找匹配 address 包含 mill 或 lane 的数据match即全文检索，对检索字段进行分词匹配，会按照响应的评分 _score 排序，原理是倒排索引。
（3）精确匹配-文本字符串（注意和上面的模糊查询对比）
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address.keyword": "288 Mill Street"
}
}
}
# 查找 address 为 288 Mill Street 的数据。
# 这里的查找是精确查找，只有完全匹配时才会查找出存在的记录，
# 如果想模糊查询应该使用match_phrase 短语匹配（4）match_phrase-短语匹配
将需要匹配的值当成一整个单词（不分词）进行检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill lane"
}
}
}
# 这里会检索 address 匹配包含短语 mill lane 的数据（5）multi_math-多字段匹配
GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill",
"fields": [
"city",
"address"
]
}
}
}
# 检索 city 或 address 匹配包含 mill 的数据，会对查询条件分词6.4 bool - 复合查询
复合语句可以合并，任何其他查询语句，包括复合语句。这也就意味着，复合语句之间
可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。
- must：必须达到must所列举的所有条件
- must_not，必须不匹配must_not所列举的所有条件。
- should，应该满足should所列举的条件。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"gender": "M"
}
},
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
]
}
}
}
# 查询 gender 为 M 且 address 包含 mill 的数据说明：
在boolean查询中，must, should 和must_not 元素都被称为查询子句 。 文档是否符合每个“must”或“should”子句中的标准，决定了文档的“相关性得分”。 得分越高，文档越符合您的搜索条件。 默认情况下，Elasticsearch 返回根据这些相关性得分排序的文档。 （must得分会高于should）
“must_not”子句中的条件被视为“过滤器”。 它影响文档是否包含在结果中，但不影响文档的评分方式。还可以显式地指定任意过滤器来包含或排除基于结构化数据的文档。
6.5 filter-结果过滤
并不是所有的查询都需要产生分数，特别是哪些仅用于filtering过滤的文档。为了不计算分数，elasticsearch会自动检查场景并且优化查询的执行。
filter 对结果进行过滤，且不计算相关性得分。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": "10000",
"lte": "20000"
}
}
}
}
}
}
# 这里先是查询所有匹配 address 包含 mill 的文档，
# 然后再根据 10000<=balance<=20000 进行过滤查询结果6.6 term-精确检索（一般用于非文本类型）
在上文（3）精确匹配-文本字符串中有介绍对于非文本字段的精确查询，Elasticsearch 官方对于这种非文本字段，使用 term来精确检索是一个推荐的选择。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.11/query-dsl-term-query.html
GET bank/_search
{
"query": {
"term": {
"age": "28"
}
}
}
# 查找 age 为 28 的数据注意：避免使用 term 查询文本字段，文本字段使用（3）精确匹配-文本字符串 来查询
6.7 Aggregation-执行聚合
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.11/search-aggregations.html
- 聚合语法：
GET /my-index-000001/_search
{
"aggs":{
"aggs_name":{ # 这次聚合的名字，方便展示在结果集中
"AGG_TYPE":{ # 聚合的类型(avg,term,terms)
}
}
}
}（1）搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均余额
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "Mill"
}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 10
}
},
"ageAvg": {
"avg": {
"field": "age"
}
},
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
},
"size": 0
}
# "ageAgg": { --- 聚合名为 ageAgg
# "terms": { --- 聚合类型为 term
# "field": "age", --- 聚合字段为 age
# "size": 10 --- 取聚合后前十个数据
# }
# },
# ------------------------
# "ageAvg": { --- 聚合名为 ageAvg
# "avg": { --- 聚合类型为 avg 求平均值
# "field": "age" --- 聚合字段为 age
# }
# },
# ------------------------
# "balanceAvg": { --- 聚合名为 balanceAvg
# "avg": { --- 聚合类型为 avg 求平均值
# "field": "balance" --- 聚合字段为 balance
# }
# }
# ------------------------
# "size": 0 --- 不显示命中结果，只看聚合信息返回结果：
{
"took" : 10,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 4,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"ageAgg" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : 38,
"doc_count" : 2
},
{
"key" : 28,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 32,
"doc_count" : 1
}
]
},
"ageAvg" : {
"value" : 34.0
},
"balanceAvg" : {
"value" : 25208.0
}
}
}（2）按照年龄聚合，并且求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"ageAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
},
"size": 0
}返回结果：
{
"took" : 12,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1000,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"ageAgg" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : 31,
"doc_count" : 61,
"ageAvg" : {
"value" : 28312.918032786885
}
},
{
"key" : 39,
"doc_count" : 60,
"ageAvg" : {
"value" : 25269.583333333332
}
},
{
"key" : 26,
"doc_count" : 59,
"ageAvg" : {
"value" : 23194.813559322032
}
},
{
"key" : 32,
"doc_count" : 52,
"ageAvg" : {
"value" : 23951.346153846152
}
},
{
"key" : 35,
"doc_count" : 52,
"ageAvg" : {
"value" : 22136.69230769231
}
},
{
"key" : 36,
"doc_count" : 52,
"ageAvg" : {
"value" : 22174.71153846154
}
},
{
"key" : 22,
"doc_count" : 51,
"ageAvg" : {
"value" : 24731.07843137255
}
},
{
"key" : 28,
"doc_count" : 51,
"ageAvg" : {
"value" : 28273.882352941175
}
},
{
"key" : 33,
"doc_count" : 50,
"ageAvg" : {
"value" : 25093.94
}
},
{
"key" : 34,
"doc_count" : 49,
"ageAvg" : {
"value" : 26809.95918367347
}
},
{
"key" : 30,
"doc_count" : 47,
"ageAvg" : {
"value" : 22841.106382978724
}
},
{
"key" : 21,
"doc_count" : 46,
"ageAvg" : {
"value" : 26981.434782608696
}
},
{
"key" : 40,
"doc_count" : 45,
"ageAvg" : {
"value" : 27183.17777777778
}
},
{
"key" : 20,
"doc_count" : 44,
"ageAvg" : {
"value" : 27741.227272727272
}
},
{
"key" : 23,
"doc_count" : 42,
"ageAvg" : {
"value" : 27314.214285714286
}
},
{
"key" : 24,
"doc_count" : 42,
"ageAvg" : {
"value" : 28519.04761904762
}
},
{
"key" : 25,
"doc_count" : 42,
"ageAvg" : {
"value" : 27445.214285714286
}
},
{
"key" : 37,
"doc_count" : 42,
"ageAvg" : {
"value" : 27022.261904761905
}
},
{
"key" : 27,
"doc_count" : 39,
"ageAvg" : {
"value" : 21471.871794871793
}
},
{
"key" : 38,
"doc_count" : 39,
"ageAvg" : {
"value" : 26187.17948717949
}
},
{
"key" : 29,
"doc_count" : 35,
"ageAvg" : {
"value" : 29483.14285714286
}
}
]
}
}
}（3）查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"genderAgg": {
"terms": {
"field": "gender.keyword"
},
"aggs": {
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
},
"ageBalanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
},
"size": 0
}
# "field": "gender.keyword" gender是txt没法聚合 必须加.keyword精确替代返回结果：
{
"took" : 17,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1000,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"ageAgg" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : 31,
"doc_count" : 61,
"genderAgg" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "M",
"doc_count" : 35,
"balanceAvg" : {
"value" : 29565.628571428573
}
},
{
"key" : "F",
"doc_count" : 26,
"balanceAvg" : {
"value" : 26626.576923076922
}
}
]
},
"ageBalanceAvg" : {
"value" : 28312.918032786885
}
},
{
"key" : 39,
"doc_count" : 60,
"genderAgg" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "F",
"doc_count" : 38,
"balanceAvg" : {
"value" : 26348.684210526317
}
},
{
"key" : "M",
"doc_count" : 22,
"balanceAvg" : {
"value" : 23405.68181818182
}
}
]
},
"ageBalanceAvg" : {
"value" : 25269.583333333332
}
},
...
]
}
}
}7、Elasticsearch-Mapping（映射）
官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.11/mapping.html
7.1 简介
Maping是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（字段field）是如何存储和索引的。
比如：使用maping来定义：
- 哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）；
- 哪些属性包含数字，日期或地理位置；
- 文档中的所有属性是否都能被索引（all 配置）；
- 日期的格式；
- 自定义映射规则来执行动态添加属性；
查看mapping信息
GET bank/_mapping
{
"bank" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"account_number" : {
"type" : "long"
},
"address" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"age" : {
"type" : "long"
},
"balance" : {
"type" : "long"
},
"city" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"email" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"employer" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"firstname" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"gender" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"lastname" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"state" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}7.2 属性类型
比如上文的keyword, 太多了，不用记忆，用的时候自行查官网手册
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/mapping-types.html#_core_datatypes
7.3、 映射操作
7.3.1 创建索引映射
创建索引并指定属性的映射规则（相当于新建表并指定字段和字段类型）
PUT /my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"age": {
"type": "integer"
},
"email": {
"type": "keyword"
},
"name": {
"type": "text"
}
}
}
}返回结果：
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "my_index"
}7.3.2 给已有映射增加字段
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/explicit-mapping.html#add-field-mapping
PUT /my_index/_mapping
{
"properties": {
"employee-id": {
"type": "keyword",
"index": false
}
}
}
# 这里的 "index": false，表明新增的字段不能被检索。默认是true
# https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/mapping-index.html返回结果：
{
"acknowledged" : true
}7.3.3 查看映射
GET /my_index/_mapping
# 查看某一个字段的映射
GET /my_index/_mapping/field/employee-id返回结果：
{
"my_index" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"age" : {
"type" : "integer"
},
"email" : {
"type" : "keyword"
},
"employee-id" : {
"type" : "keyword",
"index" : false
},
"name" : {
"type" : "text"
}
}
}
}
}
# index false 表示不能被索引找到7.3.4 更新映射 数据迁移
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/explicit-mapping.html#update-mapping
对于已经存在的字段映射，我们不能更新。更新必须创建新的索引，进行数据迁移。
7.3.5 数据迁移
（1）无type数据迁移（Elasticsearch7 以后）
POST reindex [固定写法]
{
"source":{
"index":"twitter"
},
"dest":{
"index":"new_twitters"
}
}（2）有type数据迁移
POST reindex [固定写法]
{
"source":{
"index":"twitter",
"twitter":"twitter"
},
"dest":{
"index":"new_twitters"
}
}（3）数据迁移实例
对于我们的测试数据,是包含 type 的索引 bank。
现在我们创建新的索引 newbank 并修改一些字段的类型来演示当需要更新映射时的数据迁移操作。
① 查看索引 bank 当前字段映射类型
GET /bank/_mapping
# 结果
{
"bank" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"account_number" : {
"type" : "long"
},
"address" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"age" : {
"type" : "long"
},
"balance" : {
"type" : "long"
},
"city" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"email" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"employer" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"firstname" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"gender" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"lastname" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"state" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}② 创建新索引 newbank 并修改字段类型
PUT /newbank
{
"mappings": {
"properties": {
"account_number": {
"type": "long"
},
"address": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"balance": {
"type": "long"
},
"city": {
"type": "keyword"
},
"email": {
"type": "keyword"
},
"employer": {
"type": "keyword"
},
"firstname": {
"type": "text"
},
"gender": {
"type": "keyword"
},
"lastname": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"state": {
"type": "keyword"
}
}
}
}③ 数据迁移
POST _reindex
{
"source": {
"index": "bank",
"type": "account"
},
"dest": {
"index": "newbank"
}
}返回结果：
#! Deprecation: [types removal] Specifying types in reindex requests is deprecated.
{
"took" : 269,
"timed_out" : false,
"total" : 1000,
"updated" : 0,
"created" : 1000,
"deleted" : 0,
"batches" : 1,
"version_conflicts" : 0,
"noops" : 0,
"retries" : {
"bulk" : 0,
"search" : 0
},
"throttled_millis" : 0,
"requests_per_second" : -1.0,
"throttled_until_millis" : 0,
"failures" : [ ]
}④ 查看迁移后的数据
GET /newbank/_search
# 结果： 迁移后 type 统一为 _doc 移除 type
{
"took" : 367,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1000,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "newbank",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"account_number" : 1,
"balance" : 39225,
"firstname" : "Amber",
"lastname" : "Duke",
"age" : 32,
"gender" : "M",
"address" : "880 Holmes Lane",
"employer" : "Pyrami",
"email" : "amberduke@pyrami.com",
"city" : "Brogan",
"state" : "IL"
}
},
...8、Elasticsearch-分词
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/analysis.html
8.1 简介
一个tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出tokens流。
例如：whitespace tokenizer遇到空白字符时分割文本。它会将文本“Quick brown fox!”分割为[Quick,brown,fox!]。
该tokenizer（分词器）还负责记录各个terms(词条)的顺序或position位置（用于phrase短语和word proximity词近邻查询），以及term（词条）所代表的原始word（单词）的start（起始）和end（结束）的character offsets（字符串偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。
elasticsearch提供了很多内置的分词器，可以用来构建custom analyzers（自定义分词器）。
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}默认的分词器一般都是针对于英文，对于中文我们需要安装额外的分词器来进行分词。
8.2 IK分词器
IK分词器是一个非常好用的中文分词器，下载，安装，测试过程就自行百度了。本文不再赘述
8.3 自定义扩展分词库（结合Nginx）
我们在 nginx 中自定义分词文件，通过配置 es 的 ik 配置文件来远程调用 nginx 中的分词文件来实现自定义扩展词库。
注：默认 nginx 请求的是 数据目录的 html 静态目录
（1）step1：在nginx分词文件中（fenci.txt）自定义新的分词内容
nginx 默认请求地址为 ip:port/fenci.txt；本机为：127.0.0.1:80/fenci.txt
如果想要增加新的词语，只需要在该文件追加新的行并保存新的词语即可。
echo "加拿大电鳗" > /mydata/nginx/html/fenci.txt（2）step2 给 es 配置自定义词库
打开并编辑 ik 插件配置文件
vim /mydata/elasticsearch/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml修改为以下内容
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict"></entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<entry key="remote_ext_dict">http://192.168.163.131/fenci.txt</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>（3）step3：重启 elasticsearch 容器
docker restart elasticsearch（4）step4： 测试自定义词库
GET my_index/_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text":"加拿大电鳗"
}返回结果：
{
"tokens": [
{
"token" : "加拿大电鳗",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
}
]
}9、Elasticsearch—Java API（重点）
和Mysql一样，Elasticsearch同样提供了API来让java程序员来快捷的操作Elasticsearch
9.1 Elasticsearch-Rest-Client 客户端
官方RestClient，封装了ES操作，API层次分明，上手简单；
官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html
9.2 使用示例
9.2.1： 添加依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.4.2</version>
</dependency>特别注意有坑：
elasticsearch-rest-high-level-client 有个子依赖 elasticsearch。这个子依赖在springboot项目中被springboot锁定了版本（具体锁定的版本跟springboot版本有关）。springboot比较强势，该子依赖版本elasticsearch会跟着springboot走，而不是跟着elasticsearch-rest-high-level-client走。
比如在springboot 2.1.8中，elasticsearch 版本被锁定为6.8.6 。 现在我们想让elasticsearch版本和elasticsearch-rest-high-level-client 的7.4.2版本匹配。就需要做以下步骤：
（1）继承的springboot （springboot是父pom 即parent） 大多数情况是这种。
只需要添加合适的<properties>元素。浏览spring-boot-dependencies POM可以获取一个全面的属性列表。例如，想要选择一个不同的elasticsearch版本，你可以添加以下内容：
<properties>
<elasticsearch.version>7.4.2</elasticsearch.version>
</properties>（2）传递来的springboot
以上是关于Elastisearch 简介 使用 Query DSL 映射 分词 Elasticsearch-Rest-Client的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
ElastiSearch-采用OpenReplicator解析MySQL binlog
ElastiSearch-采用OpenReplicator解析MySQL binlog
ElastiSearch-采用OpenReplicator解析MySQL binlog