B081-Lucene+ElasticSearch

认识全文检索

概念

对非结构化数据的搜索就叫全文检索，狭义的理解主要针对文本数据的搜索。

非结构化数据：
没有固定模式的数据，如WORD、PDF、PPT、EXL，各种格式的图片、视频等。
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等

理解：可以理解为全文检索就是把没有结构化的数据变成有结构的数据，然后进行搜索，因为有结构化的数据通常情况下可以按照某种算法进行搜索。

lucene原理

全文检索的特点

相关度最高的排在最前面，官网中相关的网页排在最前面； java
关键词的高亮。
只处理文本,不处理语义。 以单词方式进行搜索
比如在输入框中输入“中国的首都在哪里”，搜索引擎不会以对话的形式告诉你“在北京”，而仅仅是列出包含了搜索关键字的网页。

常见的全文检索方案

全文搜索工具包-Lucene（核心）
全文搜索服务器 ，Elastic Search(ES) / Solr等封装了lucene并扩展

Lucene

创建索引

导包

<dependency><groupId>org.apache.lucene</groupId><artifactId>lucene-core</artifactId><version>5.5.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.lucene</groupId><artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId><version>5.5.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.lucene</groupId><artifactId>lucene-queryparser</artifactId><version>5.5.0</version>
</dependency>

分析图

代码

    //创建索引@Testpublic void testCreateIndex() throws Exception {// 准备原始数据String doc1 = "hello world";int id1 = 1;String doc2 = "hello java world";int id2 = 2;String doc3 = "lucene world";int id3 = 3;//把数据变成Document对象Document d1 = new Document();d1.add(new TextField("context",doc1, Field.Store.YES));// 存储列的名字；存储的数据；是否要存储原始数据d1.add(new IntField("id", id1, Field.Store.YES));Document d2 = new Document();d2.add(new TextField("context",doc2, Field.Store.YES));d2.add(new IntField("id", id2, Field.Store.YES));Document d3 = new Document();d3.add(new TextField("context",doc3, Field.Store.YES));d3.add(new IntField("id", id3, Field.Store.YES));//准备索引库路径Directory directory = new SimpleFSDirectory(Paths.get("D:/(课件 Xmind 图 代码) (总结) (原理)(题目) (预习)/081-Lucene+ElasticSearch/code/lucene-demo/index"));Analyzer analyzer = new SimpleAnalyzer();//配置信息，添加分词器IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(analyzer);//创建IndexWriter，创建索引IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,conf);//使用IndexWriter创建索引indexWriter.addDocument(d1);indexWriter.addDocument(d2);indexWriter.addDocument(d3);//提交创建indexWriter.commit();indexWriter.close();System.out.println("创建索引完成.......");}

搜索索引

分析图

代码

    //搜索索引@Testpublic void testSearchIndex() throws Exception {//索引库路径Directory directory = new SimpleFSDirectory(Paths.get("D:/(课件 Xmind 图 代码) (总结) (原理)(题目) (预习)/081-Lucene+ElasticSearch/code/lucene-demo/index"));IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);//创建indexSearch 搜索索引IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);//Term(String fld, String text) 要查询哪个字段，查询什么内容TermQuery query = new TermQuery(new Term("context", "hello"));//query：查询的条件   n：查多少条TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);System.out.println("命中的条数："+topDocs.totalHits);//列表结果，带有分数ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {//文档分数float score = scoreDoc.score;//文档idint docID = scoreDoc.doc;//根据id获取文档Document doc = indexSearcher.doc(docID);System.out.println("id = "+doc.get("id")+" , score = "+score+" ,context = "+doc.get("context"));}}

ElasticSearch

认识ElasticSearch

见文档

ES与Kibana的安装及使用说明

见文档
Kibana可视化管理工具，相当于navicat，

ES相关概念理解和简单增删改查

#  添加数据       ---用户自己维护文档id
PUT pethome/user/5
{"id":5, "name": "wenda", "age":20,"size":170, "sex":1
}#  添加数据       ---ES自动维护文档id AYpOuIdMNmSVfcreiYqz
POST pethome/user/
{"id":2, "name": "wenda", "age":20,"size":170, "sex":1
}# 查询单条
GET pethome/user/1
GET pethome/user/AYpOuIdMNmSVfcreiYqz# 修改 全量修改
PUT pethome/user/1
{"id":1, "name": "wendaxi", "age":21,"sex":0
}# 修改  局部
POST pethome/user/1/_update
{"doc":{"name": "wenda", "age":24}
}#  删除
DELETE pethome/user/AYpOuIdMNmSVfcreiYqz#  获取多个数据结果
GET pethome/user/_mget
{"ids":[1,"AYpOuIdMNmSVfcreiYqz"]
}#  空搜索
GET _search#  分页
GET pethome/user/_search?size=2&from=2#  带条件分页
GET pethome/user/_search?q=age:20&size=2&from=2

ES查询

DSL查询

由ES提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。
DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现

# 查询名字叫做wenda，size在160-180之间，sex为1，
# 按照id升序排序 查询第一页 的数据 每页3条# 排序分页
GET pethome/user/_search
{"size": 3,"from": 0,"sort": [{"id": {"order": "asc"}}]
}#  加入查询条件
#  match 相当于模糊查询（分词查询）
GET pethome/user/_search
{"query": {"match": {"name": "wenda"}}, "size": 3,"from": 0,"sort": [{"id": {"order": "asc"}}]
}

DSL过滤

DSL过滤 查询文档的方式更像是对于我的条件“有”或者“没有”，–精确查询
而DSL查询语句则像是“有多像”。–类似于模糊查询

DSL过滤和DSL查询在性能上的区别 ：
过滤结果可以缓存并应用到后续请求。
查询语句同时 匹配文档，计算相关性，所以更耗时，且不缓存。
过滤语句 可有效地配合查询语句完成文档过滤。

# 工作中少用like全表扫描,会让索引失效
# where name like '%y%' and age=18 
# where age=18 and name like "%y%" (快)
# 先精确匹配 把结果缓存用于后续的查询
# DSL过滤-------相当于精确查找
GET pethome/user/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "wenda"}}],"filter": [{"term": {"age": "20"}},{"range": {"size": {"gte": 160,"lte": 170}}}]}}, "size": 2,"from": 0,"sort": [{"id": {"order": "asc"}}]
}

分词器

单字，双字，庖丁，IK

IK分词器

安装

先关闭ES与Kibana，然后解压elasticsearch-analysis-ik-5.2.2.zip文件，并将其内容放置于ES根目录/plugins/ik

测试分词器

POST _analyze
{"analyzer":"ik_smart","text":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
}

文档映射(字段类型设置)

ES的文档映射(mapping)机制用于进行字段类型确认，将每个字段匹配为一种确定的数据类型。

ES字段类型

① 基本字段类型
字符串：text(分词),keyword(不分词)   StringField(不分词文本),TextFiled(要分词文本)text默认为全文文本，keyword默认为非全文文本
数字：long,integer,short,double,float
日期：date
逻辑：boolean
｛user:{“key”:value}｝
{hobbys:[xxx,xx]}
② 复杂数据类型
对象类型：object
数组类型：array
地理位置：geo_point,geo_shape

默认映射

查看索引类型的映射配置：GET {indexName}/_mapping/{typeName}
ES在没有配置Mapping的情况下新增文档，ES会尝试对字段类型进行猜测，并动态生成字段和类型的映射关系。

kibana

GET pethome/user/_mappingPOST pethome/employee2/_mapping
{"employee2": {"properties": {"id": {"type": "long"},"username": {"type": "text","analyzer": "ik_smart","search_analyzer": "ik_smart"},"password": {"type": "keyword"}}}
}GET pethome/employee2/_mapping

Java操作ES

导入依赖

	<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>transport</artifactId><version>5.2.2</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId><artifactId>log4j-api</artifactId><version>2.7</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId><artifactId>log4j-core</artifactId><version>2.7</version></dependency>

crud实现

import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequestBuilder;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.junit.Test;
import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class ESTestNew {//创建ES的客户端对象public static TransportClient getClient(){TransportClient client = null;try {client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));} catch (UnknownHostException e) {e.printStackTrace();}return client;}@Testpublic void testAddIndex(){TransportClient client = getClient();for (int i = 0; i < 50; i++) {IndexRequestBuilder builder = client.prepareIndex("pethome", "wxuser", String.valueOf(i));Map<String, Object> map = new HashMap<>();// 添加数据map.put("id",i);map.put("name","玛利亚"+i);map.put("age",18+i);map.put("sex",i%2);map.put("size",150+i);map.put("intro","haha"+i);builder.setSource(map);// 执行创建builder.get();}// 关闭资源client.close();}@Testpublic void testUpdate(){TransportClient client = getClient();// 指定要执行的操作对象UpdateRequestBuilder builder = client.prepareUpdate("pethome", "wxuser", String.valueOf(0));Map<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("id",0);map.put("name","玛利亚000");map.put("age",18);map.put("sex",0);map.put("size",155);map.put("intro","haha000");builder.setDoc(map).get();client.close();}@Testpublic void testDel(){TransportClient client = getClient();DeleteRequestBuilder builder = client.prepareDelete("pethome", "wxuser", String.valueOf(0));builder.get();client.close();}@Testpublic void testQuery(){TransportClient client = getClient();SearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch("pethome");builder.setTypes("wxuser");// 指定查询那个文件类型builder.setFrom(0);//起始位置builder.setSize(5);//每页条数builder.addSort("id", SortOrder.ASC);//设置排序// 添加筛选条件BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("name","玛利亚"));boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("sex",1));boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("size").gte(150).lte(180));SearchResponse response = builder.setQuery(boolQuery).get();SearchHits hits = response.getHits();System.out.println(hits.getTotalHits());SearchHit[] searchHits = hits.getHits();for (SearchHit searchHit : searchHits) {System.out.println(searchHit.getSource());}client.close();}
}