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【业务功能篇82】微服务SpringCloud-ElasticSearch-Kibanan-docke安装-进阶实战

news 文章来源：https://blog.csdn.net/studyday1/article/details/132502707 2025/5/5 23:59:58

四、ElasticSearch进阶

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/getting-started-search.html

1.ES中的检索方式

在ElasticSearch中支持两种检索方式

通过使用REST request URL 发送检索参数(uri+检索参数)
通过使用 REST request body 来发送检索参数 (uri+请求体)

第一种方式

GET bank/_search # 检索bank下的所有信息，包括 type 和 docs

GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc

响应结果信息

信息	描述
took	ElasticSearch执行搜索的时间(毫秒)
time_out	搜索是否超时
_shards	有多少个分片被搜索了，统计成功/失败的搜索分片
hits	搜索结果
hits.total	搜索结果统计
hits.hits	实际的搜索结果数组(默认为前10条文档)
sort	结果的排序key，没有就按照score排序
score和max_score	相关性得分和最高分(全文检索使用)

第二种方式

通过使用 REST request body 来反射检索参数 (uri+请求体)

GET bank/_search

{"query":{"match_all":{}},"sort":[{"account_number":"desc"  }]
}

2.Query DSL

2.1 基本语法

ElasticSearch提供了一个可以执行的JSON风格的DSL(domain-specific language 领域特定语言)，这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂，真正学好它的方法就是从一些基础案例开始的。

完整的语法结构

{QUERY_NAME:{ARGUMENT:VALUE,ARGUMENT:VALUE,...}
}

如果是针对某个字段，那么它的结构为

{QUERY_NAME:{FIELD_NAME:{ARGUMENT:VALUE,ARGUMENT:VALUE,...}}
}

2.2 match

上面我们用到来的match_all是匹配所有的数据，而我们现在要讲的match是条件匹配

如果对应的字段是基本类型(非字符串类型)，则是精确匹配。

GET bank/_search
{"query":{"match":{"account_number":20}}
}

match返回的是 account_number:20的记录

如果对应的字段是字符串类型，则是全文检索

GET bank/_search
{"query":{"match":{"address":"mill"}}
}

match返回的就是address中包含mill字符串的记录

2.3 match_phrase

将需要匹配的值当成一个整体单词(不分词)进行检索，短语匹配

GET bank/_search
{"query":{"match_phrase":{"address":"mill road"}}
}

查询出address中包含 mill road的所有记录，并给出相关性得分

2.4 multi_match[多字段匹配]

GET bank/_search
{"query":{"multi_match":{"query":"mill road","fields":["address","state"]}}
}

查询出state或者address中包含 mill road的记录

2.5 bool[复合查询]

布尔查询又叫组合查询，bool用来实现复合查询，

bool把各种其它查询通过 must（与）、must_not（非）、should（或）的方式进行组合

复合语句可以合并任何其他查询语句，包括复合语句也可以合并，了解这一点很重要，这意味着，复合语句之间可以相互嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。

GET /bank/_search
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "age": "40" } }],"must_not": [{ "match": { "state": "ID" } }]}}
}

2.6 filter[结果过滤]

并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于"filtering"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。

GET /bank/_search
{"query": {"bool": {"must": { "match_all": {} },"filter": {"range": {"balance": {"gte": 20000,"lte": 30000}}}}}
}

2.7 term

和match一样，匹配某个属性的值，全文检索字段用match，其他非text字段匹配用term

GET bank/_search
{"query":{"term":{"account_number":20}}
}

检索关键字	描述
term	非text使用
match	在text中我们实现全文检索-分词
match keyword	在属性字段后加.keyword 实现精确查询-不分词
match_phrase	短语查询，不分词，模糊查询

3.聚合(aggregations)

聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如：

什么品牌的手机最受欢迎？
这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。

语法规则

"aggregations" : {"<aggregation_name>" : {"<aggregation_type>" : {<aggregation_body>}[,"meta" : {  [<meta_data_body>] } ]?[,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]?}[,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]*
}

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/search-aggregations.html

3.1 基本概念

Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫 桶，一个叫 度量：

桶（bucket）

桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个 桶，例如我们根据国籍对人划分，可以得到 中国桶、英国桶，日本桶……或者我们按照年龄段对人进行划分：0_10,1020,20_30,3040等。

Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：

Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
……

bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量

度量（metrics）

分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为 度量

比较常用的一些度量聚合方式：

Avg Aggregation：求平均值
Max Aggregation：求最大值
Min Aggregation：求最小值
Percentiles Aggregation：求百分比
Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
Sum Aggregation：求和
Top hits Aggregation：求前几
Value Count Aggregation：求总数
……

3.2 案例讲解

案例1:搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄

GET /bank/_search
{"query": {"match": {"address": "mill"}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 10}},"ageAvg":{"avg": {"field": "age"}}},"size": 0 
}

案例2：按照年龄聚合，并且请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": 50},"aggs": {"balanceAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}}},"size": 0
}

案例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": 50},"aggs": {"genderAgg": {"terms": {"field": "gender.keyword","size": 10},"aggs": {"balanceAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}},"ageBalanceAvg":{"avg": {"field": "balance"}}}}},"size": 0
}

4.映射配置(_mapping)

查看索引库中所有的属性的_mapping

4.1 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：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

4.2 什么是映射？

映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等

4.3 创建映射字段

PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{"properties": {"字段名": {"type": "类型","index": true，"store": true，"analyzer": "分词器"}}
}

类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表

字段名：类似于列名，properties下可以指定许多字段。

每个字段可以有很多属性。例如：

type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
index：是否索引，默认为true
store：是否存储，默认为false
analyzer：分词器，这里使用ik分词器：ik_max_word或者ik_smart

4.4 新增映射字段

如果我们创建完成索引的映射关系后，又要添加新的字段的映射，这时怎么办？第一个就是先删除索引，然后调整后再新建索引映射，还有一个方式就在已有的基础上新增。

PUT /my_index/_mapping
{"properties":{"employee-id":{"type":"keyword","index":false}}
}

4.5 更新映射

对于存在的映射字段，我们不能更新，更新必须创建新的索引进行数据迁移

4.6 数据迁移

先创建出正确的索引，然后使用如下的方式来进行数据的迁移

POST_reindex [固定写法] { “source”:{ “index”:“twitter” }, “dest”:{ “index”:“new_twitter” } }

老的数据有type的情况

POST_reindex [固定写法] { “source”:{ “index”:“twitter”， “type”:“account” }, “dest”:{ “index”:“new_twitter” } }

案例：新创建了索引，并指定了映射属性

5.分词

所谓的分词就是通过tokenizer(分词器)将一个字符串拆分为多个独立的tokens(词元-独立的单词)，然后输出为tokens流的过程。

例如"my name is HanMeiMei"这样一个字符串就会被默认的分词器拆分为[my,name,is HanMeiMei].ElasticSearch中提供了很多默认的分词器，我们可以来演示看看效果

但是在ElasticSearch中提供的分词器对中文的分词效果都不好。

所以这时我们就需要安装特定的分词器 IK

1) 安装ik分词器

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 下载对应的版本，然后解压缩到plugins目录中

然后检查是否安装成功：进入容器通过如下命令来检测

检查下载的文件是否完整，如果不完整就重新下载。

插件安装OK后我们重新启动ElasticSearch服务

2) ik分词演示

ik_smart分词

# 通过ik分词器来分词
POST /_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "我是中国人，我热爱我的祖国"
}

ik_max_word

POST /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "我是中国人，我热爱我的祖国"
}

通过ik分词器的使用我们发现：如果使用ElasticSearch中默认提供的分词器是不支持中文分词的，也就是我们在定义一个索引的使用不能使用默认的mapping，而是要手动的来建立对应的mapping，在mapping我们需要选择对应的分词器。

3) 自定义词库

虚拟机扩容

安装的软件越来越多，虚拟机的空间有限，这时我们可以关闭虚拟机后扩容

ElasticSearch中原来分配的空间比较小，虚拟机空间增大后我们可以调整ElasticSearch的空间。

调整ElasticSearch的虚拟机内存，我们没办法直接修改，需要先删除原来的容器，然后创建新的容器。

调整JVM参数后重新启动容器：

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \-e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" -v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.4.2

Nginx安装

先安装一个简单的Nginx实例，来获取对应的配置信息

拉取Nginx的镜像

启动Nginx服务

docker run -d -p 80:80 --name nginx nginx:1.10

把容器中的配置文件拷贝到/mydata/nginx目录中

docker container cp nginx:/etc/nginx .

有了这个对应的配置文件夹后我们就可以删除掉之前的Nginx服务了

然后创建新的Nginx服务

docker run -d -p 80:80 --name nginx \
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \
nginx:1.10

测试访问：

实现自定义词库

我们需要在Nginx中创建对应的词库文件

然后我们在ik分词器的插件的配置文件中修改远程词库的地址

/mydata/elasticsearch/plugins/ik/config

然后保存文件重启ElasticSearch服务即可

然后在Kibana中检索测试即可