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全文检索工具elasticsearch

发布日期：2021-07-27 05:06:57 浏览次数：8 分类：技术文章

本文共 8927 字，大约阅读时间需要 29 分钟。

二 .全文检索工具elasticsearch

1 . lucene与elasticsearch

咱们之前讲的处理分词，构建倒排索引，等等，都是这个叫lucene的做的。那么能不能说这个lucene就是搜索引擎呢？

还不能。lucene只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，而真正使用它还需要一个完善的服务框架搭建起来的应用。

好比lucene是类似于jdk，而搜索引擎软件就是tomcat 的。

目前市面上流行的搜索引擎软件，主流的就两款，elasticsearch和solr,这两款都是基于lucene的搭建的，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作，修改、添加、保存、查询等等都十分类似。就好像都是支持sql语言的两种数据库软件。只要学会其中一个另一个很容易上手。

从实际企业使用情况来看，elasticSearch的市场份额逐步在取代solr，国内百度、京东、新浪都是基于elasticSearch实现的搜索功能。国外就更多了像维基百科、GitHub、Stack Overflow等等也都是基于ES的

2 . elasticSearch的使用场景

1、为用户提供按关键字查询的全文搜索功能。

2、著名的ELK框架(ElasticSearch,Logstash,Kibana)，实现企业海量日志的处理分析的解决方案。大数据领域的重要一份子。

3 . elasticSearch的安装

详见

4 . elasticsearch的基本概念

cluster 整个elasticsearch 默认就是集群状态，整个集群是一份完整、互备的数据。

node 集群中的一个节点，一般只一个进程就是一个node

shard 分片，即使是一个节点中的数据也会通过hash算法，分成多个片存放，默认是5片。

index 相当于rdbms的database, 对于用户来说是一个逻辑数据库，虽然物理上会被分多个shard存放，也可能存放在多个node中。

type 类似于rdbms的table，但是与其说像table，其实更像面向对象中的class , 同一Json的格式的数据集合。

document 类似于rdbms的 row、面向对象里的object

field 相当于字段、属性

5 . 利用kibana学习 elasticsearch restful api (DSL)

5.1 es中保存的数据结构

public class  Movie {
   	 String id;     String name;     Double doubanScore;     List
   
     actorList;}public class Actor{
   String id;String name;}

这两个对象如果放在关系型数据库保存，会被拆成2张表，但是elasticsearch是用一个json来表示一个document。

所以他保存到es中应该是：

{
     “id”:”1”,  “name”:”operation red sea”,  “doubanScore”:”8.5”,  “actorList”:[  {
   “id”:”1”,”name”:”zhangyi”},{
   “id”:”2”,”name”:”haiqing”},{
   “id”:”3”,”name”:”zhanghanyu”}]}

5.2 对数据的操作

5.2.1 查看es中有哪些索引

GET /_cat/indices?v

es 中会默认存在一个名为.kibana的索引

表头的含义

health	green(集群完整) yellow(单点正常、集群不完整) red(单点不正常)status	是否能使用index	索引名uuid	索引统一编号         pri	主节点几个rep	从节点几个docs.count	文档数docs.deleted	文档被删了多少store.size	整体占空间大小pri.store.size	主节点占

5.2.2 增加一个索引

PUT /movie_index

5.2.3 删除一个索引

ES 是不删除也不修改任何数据

DELETE /movie_index

5.2.4 新增文档

1、格式 PUT /index/type/id

PUT /movie_index/movie/1{
    "id":1,  "name":"operation red sea",  "doubanScore":8.5,  "actorList":[  {
   "id":1,"name":"zhang yi"},{
   "id":2,"name":"hai qing"},{
   "id":3,"name":"zhang han yu"}]}PUT /movie_index/movie/2{
     "id":2,  "name":"operation meigong river",  "doubanScore":8.0,  "actorList":[  {
   "id":3,"name":"zhang han yu"}]}PUT /movie_index/movie/3{
     "id":3,  "name":"incident red sea",  "doubanScore":5.0,  "actorList":[  {
   "id":4,"name":"zhang chen"}]}

如果之前没建过index或者type，es 会自动创建。

5.2.5 直接用id查找

GET movie_index/movie/1

5.2.6 修改—整体替换

和新增没有区别

PUT /movie_index/movie/3{
     "id":"3",  "name":"incident red sea",  "doubanScore":"5.0",  "actorList":[  {
   "id":"1","name":"zhang chen"}]}

5.2.7修改—某个字段

POST movie_index/movie/3/_update{
      "doc": {
       "doubanScore":"7.0"  } }

5.2.8 删除一个document

DELETE movie_index/movie/3

5.2.9 搜索type全部数据

GET movie_index/movie/_search

结果

{
     "took": 2,    //耗费时间 毫秒  "timed_out": false, //是否超时  "_shards": {
       "total": 5,   //发送给全部5个分片    "successful": 5,    "skipped": 0,    "failed": 0  },  "hits": {
       "total": 3,  //命中3条数据    "max_score": 1,   //最大评分    "hits": [  // 结果      {
           "_index": "movie_index",        "_type": "movie",        "_id": 2,        "_score": 1,        "_source": {
             "id": "2",          "name": "operation meigong river",          "doubanScore": 8.0,          "actorList": [            {
                 "id": "1",              "name": "zhang han yu"            }          ]        }          。。。。。。。。          。。。。。。。。      }

5.2.10 按条件查询(全部)

GET movie_index/movie/_search{
     "query":{
       "match_all": {
   }  }}

5.2.11 按分词查询

GET movie_index/movie/_search{
     "query":{
       "match": {
   "name":"red"}  }}

注意结果的评分

5.2.12 按分词子属性查询

GET movie_index/movie/_search{
     "query":{
       "match": {
   "actorList.name":"zhang"}  }}

5.2.13 match phrase

GET movie_index/movie/_search{
       "query":{
         "match_phrase": {
   "name":"operation red"}    }}

按短语查询，不再利用分词技术，直接用短语在原始数据中匹配

5.2.14 fuzzy查询

GET movie_index/movie/_search{
       "query":{
         "fuzzy": {
   "name":"rad"}    }}

校正匹配分词，当一个单词都无法准确匹配，es通过一种算法对非常接近的单词也给与一定的评分，能够查询出来，但是消耗更多的性能。

5.2.15 过滤–查询后过滤

GET movie_index/movie/_search{
       "query":{
         "match": {
   "name":"red"}    },    "post_filter":{
         "term": {
           "actorList.id": 3      }    }}

5.2.16 过滤–查询前过滤（推荐）

GET movie_index/movie/_search{
        "query":{
           "bool":{
             "filter":[ {
   "term": {
     "actorList.id": "1"  }},                     {
   "term": {
     "actorList.id": "3"  }}           ],            "must":{
   "match":{
   "name":"red"}}         }    }}

5.2.17 过滤–按范围过滤

GET movie_index/movie/_search{
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "range": {
               "doubanScore": {
   "gte": 8}         }       }     }   }}

关于范围操作符：

gt	大于lt	小于gte	大于等于lte	小于等于

5.2.18 排序

GET movie_index/movie/_search{
     "query":{
       "match": {
   "name":"red sea"}  }  , "sort": [    {
         "doubanScore": {
           "order": "desc"      }    }  ]}

5.2.19 分页查询

GET movie_index/movie/_search{
     "query": {
    "match_all": {
   } },  "from": 1,  "size": 1}

5.2.20 指定查询的字段

GET movie_index/movie/_search{
     "query": {
    "match_all": {
   } },  "_source": ["name", "doubanScore"]}

5.2.21 高亮

GET movie_index/movie/_search{
       "query":{
         "match": {
   "name":"red sea"}    },    "highlight": {
         "fields": {
   "name":{
   } }    }    }

自定义标签

GET movie_index/movie/_search{
       "query":{
         "match": {
   "name":"red sea"}    },    "highlight": {
         "pre_tags": [""],       "post_tags": [""],       "fields": {
   "name":{
   } }    }    }

5.2.22 聚合

取出每个演员共参演了多少部电影

GET movie_index/movie/_search{
      "aggs": {
       "groupby_actor": {
         "terms": {
           "field": "actorList.name.keyword"        }    }   }}

每个演员参演电影的平均分是多少，并按评分排序

GET movie_index/movie/_search{
      "aggs": {
       "groupby_actor_id": {
         "terms": {
           "field": "actorList.name.keyword" ,        "order": {
             "avg_score": "desc"          }      },      "aggs": {
           "avg_score":{
             "avg": {
               "field": "doubanScore"           }        }       }    }   }}

5.3 关于mapping

之前说type可以理解为table，那每个字段的数据类型是如何定义的呢

查看看mapping

GET movie_index/_mapping/movie

实际上每个type中的字段是什么数据类型，由mapping定义。

但是如果没有设定mapping系统会自动，根据一条数据的格式来推断出应该的数据格式。

true/false → boolean1020  →  long20.1 → double“2018-02-01” → date“hello world” → text +keyword

默认只有text会进行分词，keyword是不会分词的字符串。

mapping除了自动定义，还可以手动定义，但是只能对新加的、没有数据的字段进行定义。一旦有了数据就无法再做修改了。

注意：虽然每个Field的数据放在不同的type下,但是同一个名字的Field在一个index下只能有一种mapping定义。

5.4 中文分词

elasticsearch本身自带的中文分词，就是单纯把中文一个字一个字的分开，根本没有词汇的概念。但是实际应用中，用户都是以词汇为条件，进行查询匹配的，如果能够把文章以词汇为单位切分开，那么与用户的查询条件能够更贴切的匹配上，查询速度也更加快速。

分词器下载网址：

5.4.1 安装

下载好的zip包，请解压后放到 /usr/share/elasticsearch/plugins/ik

然后重启es

5.4.2测试使用

使用默认

GET movie_index/_analyze{
       "text": "我是中国人"}

请观察结果

使用分词器

GET movie_index/_analyze{
     "analyzer": "ik_smart",   "text": "我是中国人"}

请观察结果

另外一个分词器

ik_max_wordGET movie_index/_analyze{
     "analyzer": "ik_max_word",   "text": "我是中国人"}

请观察结果

能够看出不同的分词器，分词有明显的区别，所以以后定义一个type不能再使用默认的mapping了，要手工建立mapping, 因为要选择分词器。

5.4.3基于中文分词搭建索引

1、建立mapping

PUT movie_chn{
     "mappings": {
       "movie_type_chn":{
         "properties": {
           "id":{
             "type": "long"        },        "name":{
             "type": "text"          , "analyzer": "ik_smart"        },        "doubanScore":{
             "type": "double"        },        "actorList":{
             "properties": {
               "id":{
                 "type":"long"            },            "name":{
                 "type":"keyword"            }          }        }      }    }  }}

插入数据

PUT /movie_chn/movie_type_chn/1{
    "id":1,  "name":"红海行动",  "doubanScore":8.5,  "actorList":[    {
   "id":1,"name":"张译"},  {
   "id":2,"name":"海清"},  {
   "id":3,"name":"张涵予"} ]}PUT /movie_chn/movie_type_chn/2{
     "id":2,  "name":"湄公河行动",  "doubanScore":8.0,  "actorList":[  {
   "id":3,"name":"张涵予"}]}PUT /movie_chn/movie_type_chn/3{
     "id":3,  "name":"红海事件",  "doubanScore":5.0,  "actorList":[  {
   "id":4,"name":"张晨"}]}

查询测试

GET /movie_chn/movie_type_chn/_search{
     "query": {
       "match": {
         "name": "红海战役"    }  }}GET /movie_chn/movie_type_chn/_search{
     "query": {
       "term": {
         "actorList.name": "张译"    }  }}

5.4.4 自定义词库

修改/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/中的IKAnalyzer.cfg.xml


   
           
    
     IK Analyzer 扩展配置
            
            
             
            
            
             
    
     http://192.168.67.163/fenci/myword.txt

按照标红的路径利用nginx发布静态资源

在nginx.conf中配置

server {        listen  80;        server_name  192.168.67.163;        location /fenci/ {           root es;    }   }

并且在/usr/local/nginx/下建/es/fenci/目录，目录下加myword.txt

myword.txt中编写关键词，每一行代表一个词。

然后重启es服务器，重启nginx。

在kibana中测试分词效果

更新完成后，es只会对新增的数据用新词分词。历史数据是不会重新分词的。如果想要历史数据重新分词。需要执行：

POST movies_index_chn/_update_by_query?conflicts=proceed

转载地址：https://blog.csdn.net/qq_45442483/article/details/110477151 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！

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喝酒易醉，品茶养心，人生如梦，品茶悟道，何以解忧？唯有杜康！

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