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ElasticSearch基础知识汇总

文章目录

  • 前言
  • 一、认识ElasticSearch
    • 1.正向索引和倒排索引
    • 2. MySql与ElasticSearc
    • 3.IK分词器
  • 二、ES索引库操作
    • 1.mapping映射属性
    • 2.索引库的CRUD
  • 三、ES文档库操作


前言

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr,也是基于Lucene的搜索服务器。


一、认识ElasticSearch

1.正向索引和倒排索引

正向索引是最传统的,根据id索引的方式。但根据词条查询时,必须先逐条获取每个文档,然后判断文档中是否包含所需要的词条,是根据文档找词条的过程。
正排索引简单来说就是遍历全表,对逐条信息做模糊查询
在这里插入图片描述
倒排索引则相反,是先找到用户要搜索的词条,根据词条得到保护词条的文档的id,然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。
倒排索引是ES的独有的特色,简单来说将要所搜的数据利用分词器拆分成一个个的词条,将词条和文档id组成一个文档:
在这里插入图片描述
倒排索引查询流程:
在这里插入图片描述

2. MySql与ElasticSearc

Mysql:擅长事务类型操作,可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch:擅长海量数据的搜索、分析、计算
在这里插入图片描述
Mysql与ElasticSearch的概念对比:
在这里插入图片描述

3.IK分词器

分词器的作用是创建倒排索引时对文档分词,当用户搜索时,对输入的内容分词;

IK分词器的两种模式:

  • ik_smart:智能切分,粗粒度;
  • ik_max_word:最细切分,细粒度;

二、ES索引库操作

索引库就类似数据库表,mapping映射就类似表的结构。我们要向es中存储数据,必须先创建“库”和“表”。

1.mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束,常见的mapping属性包括:

  • type:字段数据类型,常见的简单类型有:字符串:text(可分词的文本)、keyword(精确值,例如:品牌、国家、ip地址);
  • index:是否创建索引,默认为true;
  • analyzer:使用哪种分词器;
  • properties:该字段的子字段。

2.索引库的CRUD

测试工具:PostMan
2.1创建索引库:PUT /索引库名
在这里插入图片描述
2.2查询索引库:GET /索引库名在这里插入图片描述
2.3修改索引库(添加新字段):PUT /索引库名/_mapping
倒排索引结构虽然不复杂,但是一旦数据结构改变(比如改变了分词器),就需要重新创建倒排索引,这简直是灾难。因此索引库一旦创建,无法修改mapping。
虽然无法修改mapping中已有的字段,但是却允许添加新的字段到mapping中,因为不会对倒排索引产生影响。
在这里插入图片描述

2.4删除索引库:DELETE /索引库名
在这里插入图片描述

三、ES文档库操作

3.1新增文档:POST /{索引库名}/_doc/文档id
新增文档内容与索引库内容保持一致
在这里插入图片描述

3.2查询文档:GET /{索引库名称}/_doc/{id}
在这里插入图片描述
3.3删除文档:DELETE /{索引库名}/_doc/id值
在这里插入图片描述
3.4全局查询:GET/{索引库名}/_search
在这里插入图片描述
3.5修改文档:
修改有两种方式:
全量修改:直接覆盖原来的文档PUT /{索引库名}/_doc/文档id
在这里插入图片描述

增量修改:修改文档中的部分字段POST /{索引库名}/_update/文档id
在这里插入图片描述


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