SpringCloud之ElasticSearch笔记

ElasticSearch

初识ElasticSearch

ElasticSearch是什么

ElasticSearch一个基于Lucene的底层的开源的分布式搜索引擎，可用来实现搜索，日志统计，分析，系统监控

正向索引和倒排索引

正向索引：逐条扫描（mysql：select * from x where title like “%小米%”）

倒排索引: 把段落分成单词（分词），记录对应文档id

Mysql和ES区别

非常类似的结构（一一对应的关系）,mysql更适合写，es更适合搜索即查询

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

es安装

1.部署单点es

1.1.创建网络

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

1.2.加载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G

docker pull elasticsearch:7.12.1

1.3.运行

运行docker命令，部署单点es：

docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.type=single-node" \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network es-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

命令解释：

• -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
• -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
• -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
• -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
• -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
• -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
• -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
• --privileged：授予逻辑卷访问权
• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
• -p 9200:9200：端口映射配置

在浏览器中输入：http://ip_address:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

kibana安装

部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

2.1.部署

运行docker命令，部署kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
• -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
• -p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到日志，说明成功

ik分词器安装

在线安装（慢）

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /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 elasticsearch

离线安装（需要有ik的包）

1）查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:

docker volume inspect es-plugins

显示结果：

[{"CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。

2）解压缩分词器安装包

把ik分词器解压缩，重命名为ik

3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：

4）重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

就完成了离线安装

5）测试：

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：最少切分

• ik_max_word：最细切分

GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果：

{"tokens" : [{"token" : "黑马","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "程序员","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "程序","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "员","start_offset" : 4,"end_offset" : 5,"type" : "CN_CHAR","position" : 3},{"token" : "学习","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "java","start_offset" : 7,"end_offset" : 11,"type" : "ENGLISH","position" : 5},{"token" : "太棒了","start_offset" : 11,"end_offset" : 14,"type" : "CN_WORD","position" : 6},{"token" : "太棒","start_offset" : 11,"end_offset" : 13,"type" : "CN_WORD","position" : 7},{"token" : "了","start_offset" : 13,"end_offset" : 14,"type" : "CN_CHAR","position" : 8}]
}

后续的所有测试都是基于kibana

扩展词词典

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“传智播客” 等。

所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典--><entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

传智播客
奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载ext.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给！"
}

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

停用词词典

在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典--><entry key="ext_dict">ext.dic</entry><!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典--><entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

啊

4）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "传智播客Java就业率超过95%,都点赞,奥力给！"
}

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

索引库操作

这里的操作类似于数据库操作：先创建一个数据库–>创建一个表格（命名每个字段的作用）–>增删改查数据字段

这里甚至可以理解为是一一对应的关系，唯一的区别就是两者的语法结构不同，这里遵循resful语法风格，更多的采用了json的格式进行数据的操作

POST /索引库名/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2","字段3": {"子属性1": "值3","子属性2": "值4"},// ...
}

获取数据

GET /索引库名/_doc/文档id 

RestClient操作索引库

操作索引

三步走，第一步导包，第二步指定版本（springboot会默认对一些包指定版本信息，我们可以通过子类的properties进行重写）

第三步，初始化RestHighLevelClient，后test操作调用

@BeforeEach
void setUp() {client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")));
}@AfterEach
void tearDown() throws IOException {client.close();
}

indices里面包含了大量的方法

3.1 创建索引库

@Test
void testCreateHotelIndex() throws IOException {// 1.创建Request对象CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");   // 2.请求参数，MAPPING_TEMPLATE是静态常量字符串，内容是创建索引库的DSL语句request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);    // 3.发起请求    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);}
}

3.2 删除索引库

@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {// 1.创建Request对象DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");// 2.发起请求client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
}

3.3 判断索引库是否存在

@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {// 1.创建Request对象GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");    // 2.发起请求boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3.输出System.out.println(exists);}
}

操作文档

三步走一样

@BeforeEach
void setUp() {client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")));
}@AfterEach
void tearDown() throws IOException {client.close();
}

新增文档

从数据库获取到数据，转化为等同的文档数据

@Test
void testAddDocument() throws IOException {// 1.查询数据库hotel数据Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);// 2.转换为HotelDocHotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 3.转JSONString json = JSON.toJSONString(hotelDoc);// 1.准备RequestIndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());// 2.准备请求参数DSL，其实就是文档的JSON字符串request.source(json, XContentType.JSON);// 3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

查询文档

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {// 1.准备Request      // GET /hotel/_doc/{id}GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");// 2.发送请求GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3.解析响应结果String json = response.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
}

更新文档

分为全量更新和局部更新

@Test
void testUpdateById() throws IOException {// 1.准备RequestUpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");// 2.准备参数request.doc("price", "870");// 3.发送请求client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

删除文档

@Test
void testDeleteDocumentById() throws IOException {// 1.准备Request      // DELETE /hotel/_doc/{id}DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");// 2.发送请求client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

批量导入数据到ES

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {// 查询所有的酒店数据List<Hotel> list = hotelService.list();// 1.准备RequestBulkRequest request = new BulkRequest();// 2.准备参数for (Hotel hotel : list) {// 2.1.转为HotelDocHotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 2.2.转jsonString json = JSON.toJSONString(hotelDoc);// 2.3.添加请求request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(json, XContentType.JSON));}// 3.发送请求client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

把本来一个的文档多个一起放到一个bulk，通过bulk一次性提交数据到es（节省性能）