Elasticsearch —— ES 环境搭建、概念、基本操作、文档操作、SpringBoot继承ES

文章中会用到的文件，如果官网下不了可以在这下

链接: https://pan.baidu.com/s/1SeRdqLo0E0CmaVJdoZs_nQ?pwd=xr76

提取码: xr76

一、 ES 环境搭建

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注：环境搭建过程中的命令窗口不能关闭，关闭了服务就会关闭（除了修改设置后重启的）

●  安装 ES

ES 下载地址: https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 默认打开是最新版本

7.6.1 版下载:

https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.1-windows-x86_64.zip

        新建一个文件夹，重名为 ES ，将 elasticsearch-7.6.1-windows-x86_64.zip 解压

        在 bin 目录中 双击启动 elasticsearch.bat

访问 http://127.0.0.1:9200

成功

●  安装数据可视化界面 elasticsearch head

前提需要安装 nodejs 

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

解压 elasticsearch-head-master.zip 

从界面访问 9200 服务会出现跨域问题

在 es/elasticsearch-7.6.1/config 目录中的 elasticsearch.yml 文件最底下配置

# 开启跨域

http.cors.enabled: true

# 所有人访问

http.cors.allow-origin: "*"

重启 elasticsearch （重新运行elasticsearch.bat）

命令行进入目录（在 \es\elasticsearch-head-master 中）

分别输入：

npm install

*回车

npm run start

*回车

然后访问 http://localhost:9100 或 http://127.0.0.1:9100

成功

●  安装可视化 kibana 组件

下载版本要和 ES 版本一致

下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana： 默认打开是最新版本

7.6.1 下载版 ：https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.6.1-windows-x86_64.zip

解压 kibana-7.6.1-windows-x86_64.zip，汉化 kibana

修改 \es\kibana-7.6.1-windows-x86_64\config 目录下的 kibana.yml 文件

i18n.locale: "zh-CN

双击 bin 目录下的 kibana.bat 启动

访问 http://localhost:5601 或 http://127.0.0.1:5601

●  安装 ik 分词器插件

7.6.1 版下载： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.1/elasticsearch- analysis-ik-7.6.1.zip

解压 elasticsearch-analysis-ik-7.6.1.zip，在 \es\elasticsearch-7.6.1\plugins 目录下创建名称为ik的文件夹,将解压后的文件复制到 ik 目录。

自定义 ik 分词器(非必要,可以根据实际情况选择配置)

在 elasticsearch-7.6.1\plugins\ik\config

添加 xxx.dic 文件 定义词组

.dic 文件必须是 utf-8 编码格式,否则启动报错

在 IKAnalyzer.cfg.xml 文件添加自定义分词器文件

 * 记得重启 elasticsearch 

在 Kibana 中打开控制台

在没有安装 ik 分词器时 

GET _analyze
{"analyzer": "standard","text": "我是中国人"
}

可以看到在没有启用 ik分词器时，分的关键词是单字为组的，不符合正常使用。

这是使用 ik分词器后的：

最少切分：

最细粒度划分：

二、 ES 基本概念

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        elasticsearch 是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为 json 格式后存储在 elasticsearch 中。

索引：同类型文档的集合

文档：一条数据就是一个文档，es 中是 Json 格式

字段：Json 文档中的字段

映射：索引中文档的约束，比如字段名称、类型

●  关系行数据库 MySQL 和 elasticsearch 对比

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)

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

●  正向索引和倒排索引

        Mysql 采用正向索引:基于文档 id 创建索引。查询词条时必须先找到文档，而判断是否包含搜索的内容. elasticsearch 采用倒排索引：
        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、 ES 索引库基本操作

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●  创建索引库

        mapping 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,邮箱）

数值：long、integer、short、byte、double、float、

布尔：boolean

日期：date

对象：object

index：是否创建索引参与搜索，默认为 true,如果不需要参与搜索设置为 false

analyzer：使用哪种分词器

实例,创建一个新闻索引库:

PUT /news
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "integer",
        "index": false
      },
      "title":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "img":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "operTime":{
        "type": "date",
        "index": false
      }
    }
  }
}

●  查询索引库

语法: GET /索引库名

实例: GET /news

●  删除索引库

语法: DELETE /索引库名

实例: DELETE /news

●  修改索引库

索引库和 mapping 一旦创建无法修改（不能删除索引），但是可以添加新的字段，语法如下：

PUT /news/_mapping
{
  "properties":{
    "count":{
      "type":"long"
    }
  }
}

四、 ES 文档操作

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●  新增文档

语法:

POST /索引库名/_doc/文档 id

{

        “字段名 1”:”值 1”

        “字段名 2”:”值 2”

        .....

}

POST /news/_doc/1
{"id":1,"title":"小米公司发布最新小米手机","img":"1111111111.jpg","dzcount":30
}

POST /news/_doc/2
{"id":2,"title":"华为公司最新科技","img":"2222222222.jpg","dzcount":22
}

●  查询文档

语法:

GET /索引库名/_doc/文档 id

GET /news/_doc/1

●  删除文档

语法:

DELETE /索引库名/_doc/文档 id

DELETE /news/_doc/3

●  修改文档

POST /索引库名/_update/文档 id

{

        "doc":{

                "要修改的字段":"新值"

        }

}

●  搜索文档（分词查询）

GET /news/_search

{

        "query":{

                "match":{

                        "title":"手机"

                }

        }

}

GET /news/_search
{"query":{"match":{"title":"小米公司"}}
}

五、 SpringBoot 集成 ES

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●  搭建

官网地址: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

指定版本,版本必须与安装的 ES 版本一致（在 pom.xml 中）

<properties>

        <java.version>1.8</java.version>

        <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>

</properties>

添加依赖

<dependency>

        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>

        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>

</dependency>

添加初始化 RestHighLevelClient 的配置类

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 ElasticSearchConfig {@Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient(){RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));return client;}}

●  索引库操作

        • 创建索引库

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("users");CreateIndexResponsecreateIndexResponse = restHighLevelClient.indices().create(request,RequestOptions.DEFAULT);

        • 判断索引库是否存在

GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("users");boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);

        • 删除索引库

DeleteIndexRequest indexRequest = new DeleteIndexRequest("users");AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);delete.isAcknowledged();//返回 true 删除成功,返回 false 删除失败

新建一个 EStest.java 类 

●  文档操作

        • 添加文档

//将新闻添加到 mysql 的同时,将数据同步更新到 ES,为搜索提供数据
News news = new News();
news.setId(3);
news.setTitle("美国今年要总统选择,拜登着急了");
news.setImg("aaaaasssss.jpg");
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("news").id(news.getId().toString());
//将对象转为 json 存进 ES
indexRequest.source(new ObjectMapper().writeValueAsString(news),XContentType.JSON);
restHighLevelClient.index(indexRequest,RequestOptions.DEFAULT);

        • 修改文档

News news = new News();
news.setId(3);
news.setTitle("中国航母开往美国,准备开战,拜登着急了");
news.setImg("dddddddddddd.jpg");
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("news",news.getId().toString());
updateRequest.doc(new ObjectMapper().writeValueAsString(news), XContentType.JSON);
restHighLevelClient.update(updateRequest,RequestOptions.DEFAULT);

        • 查询文档

GetRequest getRequest = new GetRequest("news","1");
GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//获取查询的内容,返回 json 格式
String json = getResponse.getSourceAsString();
//使用 jackson 组件将 json 字符串解析为对象
News news = new ObjectMapper().readValue(json, News.class);

        • 删除文档

DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("news","1");
DeleteResponse delete = restHighLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        • 搜索文档

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("news");
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("news");
//精确条件查询
searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("title","美国"));
//发送查询请求
SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//接收查询结果
SearchHits hits = search.getHits();
//组装查询结果
ArrayList<News> list = new ArrayList<>();
//取出结果集
for (SearchHit searchHit : hits.getHits()){
String json = searchHit.getSourceAsString();
News news = new ObjectMapper().readValue(json,News.class);
list.add(news);
}