Elasticsearch中倒排索引、分词器、DSL语法使用介绍

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简介及安装请查看这篇:Elasticsearch简介及安装

一、 正向索引

基于文档id创建索引,查询时先找文档,然后判断是否包含词条

正向索引（也称为“文档索引”或“内容索引”）是将文档ID与文档内容、单词相关联的关系。这意味着可以通过文档ID获取文档的内容。在构建索引时，它的结构相对简单，建立方便且易于维护。然而，在查询时需要对所有文档进行扫描，以确保没有遗漏，这会使得检索时间大大延长，检索效率低下。

数据库Mysql采用正向索引,例如:给表中的id建立索引,如下图所示

二、 倒排索引

对文档内容分词,对词条创建索引,并记录词条所在文档信息,查询时先根据词条查询文档id,然后获取文档

倒排索引是单词到文档ID的关联关系。也就是说，通过单词可以搜索到对应的文档ID。倒排索引是搜索引擎的核心，因为它们允许我们根据关键字快速找到相关的文档。倒排索引主要由两个部分组成：单词词典（Trem Dictionary）和倒排列表（Posting List）。单词词典记录了所有的文档分词后的结果，而倒排列表则记录了单词对应文档的集合。此外，倒排索引还包含位置（Position）和偏移（Offset）信息，用于词语搜索和高亮显示。

名词介绍:

• 文档(document): 每条数据就是一个文档
• 词条(term): 文档按照语义分成的词语

三、 正向索引和倒排索引的区别

正向索引:

• 优点:

  • 可以给多个字段创建索引
  • 根据索引字段搜索,排序速度非常快

• 缺点:

  • 根据非所以呢字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。

倒排索引

• 优点:

  • 根据词条搜索,模糊搜索时速度非常快

• 缺点:

  • 只能给词条创建索引,而不是字段
  • 无法根据字段做排序

三、与Mysql的概念对比

Mysql: 擅长事务类型操作,可以确保数据的安全性和一致性
Elasticsearch:擅长海量数据的搜索,分析,计算

四、分词器(粗细力度拆分)

4.1 原始分词器

Elasticsearch在

• 创建倒排索引时需要对文档分词;`
• 在搜索时,需要对用户输入内容分词`
• 但是默认的分词规则 对中文处理并不好。 (如下)
  我们希望按照词分
  

4.2 IK分词器

处理中文分词,一般会使用IK分词器GitHub地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

ik_smart :最少切分,粗粒度
ik_max_word :最细切分,细粒度

4.3 安装IK分词器

4.3.1 在线安装较慢

	# 进入容器内部docker exec -it es /bin/bash# 在线下载并安装./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出exit#重启容器docker restart es# 查看es日志docker logs -f es

4.3.2 离线安装ik插件推荐

因为根据上篇Elasticsearch简介及安装中我们知道,我们的插件数据卷为:es-plugins

1. 因此，通过下面命令查看:查看数据卷目录

   docker volume inspect es-plugins
   

2. 目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。
3. 将下载的ik分词器文件(GItHub地址中下载或者到我的主页中的资源进行下载)放到该目录下
4. 重启容器

   # 重启容器
   docker restart es
   # 查看es日志
   docker logs -f es
   

4.4 ik分词器测试

ik_smart 分词器最少切分,粗粒度
ik_max_word 分词器最细切分,细粒度

4.5 IK分词器–拓展词库

比如我想实现让上图中的text字段的空间文化分成一个词语

首先我们来看下ik分词器的词库如何配置

1. 和上文中一样先查看ik分词器安装的位置

   docker volume inspect es-plugins
   

2. 打开IK分词器config目录：
   

3. 只需要修改一个ik分词器目录中的config目录中的ilAnalyzer.cfg.xml文件即可
   `

4. 拓展词典和停止词典在当前配置文件的所在目录 在ext.dic文件中(没有新建即可),添加想要的拓展词语即可;

   停止词典同理一样
   

   5. 最后重启es

   docker restart es# 查看 日志
   docker logs -f es
   

   6. 测试发现成功
      

五、mapping属性介绍

Mapping(映射)是索引文档的约束,例如:字段数据类型约束,等等
文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/getting-started.html

六、 索引库操作(类似表操作)

6.1 创建索引库

上述有介绍其含义,例如:type为text可分词,keyword精确值也就是不可分词

put /student
{"mappings": {"properties": {"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email": {"type": "keyword","index": false},"name": {"properties": {"firstName": {"type": "keyword"},"lastName": {"type": "keyword"}}}}}
}

创建成功

6.2 查询

GET /索引库名

6.3 删除

DELETE /索引库名

6.4 修改

以后字段类型不可修改,只能新增字段
再次查看成功添加

七、 文档操作(类似表中每条数据操作)

7.1 添加

post /student/_doc/1
{"info": "我爱学习","email": "[e-mail]","name": {"firstName": "关","lastName": "羽"}
}

7.2 查询

7.3 删除

发现删除成功了

7.4 修改

方式一:全量修改,会删除旧文档,添加新文档

那么存在为修改,不存在时为新增

方式二:增量修改,修改指定字段