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ElasticSearch学习笔记（狂神说）

news 2026/2/9 13:35:07

ElasticSearch学习笔记（狂神说）

视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq

在学习ElasticSearch之前，先简单了解一下Lucene：

Doug Cutting开发
是apache软件基金会 jakarta项目组的一个子项目
是一个开放源代码的全文检索引擎工具包
不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）
当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。

Lucene和ElasticSearch的关系：

ElasticSearch是基于Lucene 做了一下封装和增强

1、ElasticSearch概述

官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

Elaticsearch，简称为es，es是一个开源的==高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据==;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代）的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为==排名第一的搜索引擎类应用==。

历史

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便lava程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。

Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……

谁在使用

1、维基百科,类似百度百科，全文检索,高亮,搜索推荐/2（权重！）

2、The Guardian (国外新闻网站) ,类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论) +社交网络数据(对某某新闻的相关看法) ,数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门，垃圾,鄙视，崇拜)

3、Stack Overflow (国外的程序异常讨论论坛) , IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案

4、GitHub (开源代码管理),搜索上千亿行代码

5、电商网站,检索商品

6、日志数据分析, logstash采集日志, ES进行复杂的数据分析, ELK技术, elasticsearch+logstash+kibana

7、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买

8、BI系统,商业智能, Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI ,分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表, **区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领，开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化

9、国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门的一一个使用场景)

2、ES和Sola

2.1、ElasticSearch简介

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:
维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。
Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域, Lucene可被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
- 但是, Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是, Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

2.2、Sola简介

Solr是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化
Solr可以独立运行在letty. Tomcat等这些Selrvlet容器中 , Solr 索引的实现方法很简单,用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档, Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送HTTP GET请求,然后对Solr返回xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。
Solr不提供构建UI的功能, Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
Solr是基于lucene开发企业级搜索服务器,实际上就是封装了lucene.
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交-定格式的文件,生成索引;也可以通过提出查找请求,并得到返回结果。

2.3、ElasticSearch与Solr比较

当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快

当实时建立索引时，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，ElasticSearch具有明显的优势

随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而ElasticSearch却没有明显的变化

转变我们的搜索基础设施后从Solr ElasticSearch，我们看见一个即时~ 50x提高搜索性能！

总结

1、es基本是开箱即用(解压就可以用!) ,非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢!

2、Solr 利用Zookeeper进行分布式管理,而Elasticsearch自身带有分布式协调管理功能。

3、Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、 CSV ,而Elasticsearch仅支持json文件格式。

4、Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑。

5、Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢) ，用于电商等查询多的应用;

ES建立索引快(即查询慢) ，即==实时性查询快==，用于facebook新浪等搜索。
Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。

6、Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用成本较高。

3、ElasticSearch安装

jdk8	最低要求

使用Java开发，必须保证ElasticSearch的版本与Java的核心jar包版本对应！（Java环境保证没错）

3.1、安装

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/

历史版本下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

bin 启动文件目录
config 配置文件目录1og4j2 日志配置文件jvm.options java 虚拟机相关的配置(默认启动占1g内存，内容不够需要自己调整)elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 默认9200端口!跨域!
1ib 相关jar包
modules 功能模块目录
plugins 插件目录ik分词器

启动测试

3.2、安装可视化界面

elasticsearch-head

使用前提：需要安装nodejs

下载的版本需要与ElasticSearch版本对应

1、下载地址

https://github.com/mobz/elasticsearch-head

2、安装

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

3、启动

cd elasticsearch-head
# 安装依赖
npm install			# 如果安装了淘宝镜像可以用	cnpm install
# 启动
npm run start		
# 访问
http://localhost:9100/

安装依赖

启动

访问

由于ES在9200端口，而可视化界面在9100端口，故出现跨域问题无法访问

什么是跨域：https://blog.csdn.net/qq_38128179/article/details/84956552

解决跨域

开启跨域（在elasticsearch解压目录config下elasticsearch.yml中添加）

# 开启跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人访问
http.cors.allow-origin: "*"

重启elasticsearch

重新访问

如何理解上图：

如果你是初学者
- 索引可以看做 “数据库”
- 类型可以看做 “表”
- 文档可以看做 “库中的数据（表中的行）”

这个head，我们只是把它当做可视化数据展示工具，之后所有的查询都在kibana中进行，因为不支持json格式化，不方便

3.3、安装Kibana

了解ELK

下载地址

https://www.elastic.co/cn/downloads/

历史版本下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

下载的版本需要与ElasticSearch版本对应

安装

解压即可

启动

访问

怎么测试

我们之后的所有操作都在这里编写！

汉化

很多人对英文不太熟悉，可以进行汉化

编辑器打开kibana解压目录/config/kibana.yml，添加

i18n.locale: "zh-CN"

保存完毕重启即可

4、ElasticSearch核心概念

概述

1、索引（ElasticSearch）

包含多个分片

2、字段类型（映射）

字段类型映射（字段是整型，还是字符型…）

3、文档

4、分片（Lucene索引，倒排索引）

ElasticSearch是面向文档，关系行数据库和ElasticSearch客观对比！一切都是JSON！

elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库） ,每个索引中可以包含多个类型（表） ,每个类型下又包含多个文档（行） ,每个文档中又包含多个字段（列）。

物理设计

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移

一个人就是一个集群! ，即启动的ElasticSearch服务，默认就是一个集群，且默认集群名为elasticsearch

逻辑设计

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引 => 类型 => 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。

文档（”行“）

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性:

自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value !
可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象 ! fastjson进行自动转换 !}
灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候,我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

类型（“表”）

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?

elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。

索引（“库”）

索引是映射类型的容器， elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计：节点和分片如何工作

创建新索引

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片(primary shard ,又称主分片)构成的，每一个主分片会有一个副本(replica shard，又称复制分片)

上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于失。实际上，一个分片是一个Lucene索引（一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引），一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。

倒排索引（Lucene索引底层）

简单说就是按（文章关键字，对应的文档<0个或多个>）形式建立索引，根据关键字就可直接查询对应的文档（含关键字的），无需查询每一个文档

https://blog.csdn.net/qq_43403025/article/details/114779166

5、IK分词器(elasticsearch插件)

IK分词器：中文分词器

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词（不使用用IK分词器的情况下），比如“我爱狂神”会被分为”我”，”爱”，”狂”，”神” ，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

IK提供了两个分词算法: ik_smart和ik_max_word ,其中ik_smart为最少切分, ik_max_word为最细粒度划分!

下载地址（注意与ES版本一致）

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

安装

在ElasticSearch的plugins目录下新建一个ik目录，把下载的zip解压放入ik目录

重启ES

发现我们的IK分词器已经被成功加载！

查看所有插件

在ES的bin目录下输入

elasticsearch-plugin list

测试

ik_smart

ik_max_word

从上面看，感觉分词都比较正常，但是大多数，分词都满足不了我们的想法，如下例

如果我们某个词并不希望它被拆分，那么，我们需要手动将该词添加到分词器的词典当中

手动添加字典

...\elasticsearch-7.6.1\plugins\ik\config

在此目录新建my.dic文件用来放我们自己的字典

把我们的dic文件配置到xml中

重启ES

发现狂神说已经不会被拆分了！

6、Rest风格说明

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

method	url地址	描述
PUT（创建,修改）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档（指定文档id）
POST（创建）	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST（修改）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE（删除）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET（查询）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档ID
POST（查询）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_search	查询所有数据

数据类型说明

字符串类型
- text、keyword
  - text：支持分词，全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；
  - keyword：不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。
数值型
- long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float
日期类型
- date
布尔类型
- boolean
二进制类型
- binary

索引测试

1、创建一个索引

# 格式
PUT /索引名/~类型名~/文档id
{请求体
}

PUT /test1/type1/1
{"name": "狂神说","age" : 3
}

索引创建成功

数据也增加成功

2、指定索引字段规则

创建索引test2并限制内部规则

3、获取规则

GET /test2

4、查看默认信息

GET /test3

如果自己的文档没有指定类型，那么es会给我们默认配置字段类型

扩展：通过get _cat/ 可以获取ElasticSearch的当前的很多信息！

GET _cat/indices
GET _cat/aliases
GET _cat/allocation
GET _cat/count
GET _cat/fielddata
GET _cat/health
GET _cat/indices
GET _cat/master
GET _cat/nodeattrs
GET _cat/nodes
GET _cat/pending_tasks
GET _cat/plugins
GET _cat/recovery
GET _cat/repositories
GET _cat/segments
GET _cat/shards
GET _cat/snapshots
GET _cat/tasks
GET _cat/templates
GET _cat/thread_pool

5、修改

①旧的（使用put覆盖原来的值）

版本+1（_version）
但是如果漏掉某个字段没有写，那么更新时没有写的字段，会消失

PUT test1/type1/1
{"name": "狂神说JAVA","age": 13
}

②新的（使用post的update）

version不会改变
需要注意doc
不会丢失字段

POST /test3/_doc/1/_update
{"doc":{"name" : "post修改，version不会加一","age" : 2}
}

6、删除

DELETE test1/type1/1
DELETE test1

文档查询

Get zwj/user/_search		
{"query": {					// 查询参数"match": {"name": "狂神"}},"_source": ["name","age"],	// 查询指定字段"sort": [{					// 按某个字段排序"age": {"order": "asc"}}],"from": 0,					// 从第几个数据开始分页！！！不是页码"size": 2						// pageSize 每页 数据
}

初始数据：

PUT /zwj/user/4
{"name": "狂神说Python","age" : 15,"sex": "男"
}

1、模糊查询name包含狂神的

Get zwj/user/_search
{"query": {"match": {"name": "狂神"}}
}

2、查询指定字段+limit

Get zwj/user/_search
{"query": {"match": {"name": "狂神"}},"_source": ["name","age"],"sort": [{"age": {"order": "desc"}}],"from": 0,"size": 2
}

3、布尔值查询

must(where A and B):所有的条件都要符合

should(where A or B): 任一条件符合即可

must_not: !=

4、筛选

filter:

5、多条件查询

6、精确查询

term查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确查询的~

关于分词：

term，直接精确查询
match，会使用分词器解析（上述查男把直男、渣男都查出来了）

两个类型

text：可以被分词器解析
kerwork：不可以被分词器解析

新建testdb库：

put testdb
{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text"},"desc": {"type": "keyword"}}}
}

插入数据：

put testdb/_doc/1
{"name": "狂神说Java","desc": "狂神说Java desc"
}put testdb/_doc/2
{"name": "狂神说Java","desc": "狂神说Java desc2"
}

查询数据

keyword: (简单字符串，不会被分析)
standard:

精确查询多个值：

put testdb/_doc/3
{"t1": "22","t2": "2020-4-6"
}put testdb/_doc/4
{"t1": "33","t2": "2020-4-7"
}

高亮查询：

GET zwj/user/_search
{"query": {"match": {"name": "狂神说"}},"highlight": {"fields": {"name": {}}}
}

支持自定义搜索高亮：

GET zwj/user/_search
{"highlight": {"pre_tags": {},"post_tags": {}, "fields": {"name": {}}}
}

7、集成SpringBoot

实际上集成做的事情很简单

1、新建SpringBoot项目（目前默认的大版本是3，与2有很大改动，推荐用2）

2、导入相关依赖（我习惯用mybatis和mysql，所以一起导入了）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.10</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.zwj</groupId><artifactId>SpringBootES</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>SpringBootES</name><description>SpringBootES</description><properties><java.version>8</java.version></properties><dependencies><!--elasticsearch 相关--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>3.0.3</version></dependency><dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><scope>runtime</scope></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter-test</artifactId><version>3.0.3</version><scope>test</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><excludes><exclude><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></exclude></excludes></configuration></plugin></plugins></build></project>

3、注册bean

package com.zwj.config;import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class ESClientConfig {@Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient(){return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http")));}}

由于一些原因后续的实战我没有跟，公司这个用的不多，一些东西用到的时候还是要去查文档~~