在.Net环境下使用elasticsearch实现大数据量的搜索
最近因为项目需要使用搜索引擎，因此尝试使用.Net去操作elasticsearch，把使用过程记录如下：
elasticsearch下文使用简称ES，ES已经更新到了6.*，经常使用的应该是2.*和5.*，其中5.*当然对2.*更新了许多功能，但是在初学者最直观的改变是关联插件的版本，2.*关联插件的版本号基本上是乱的，需要去插件对应的网站上查询，但是5.*对应的插件版本基本上和ES本身的版本号一致，这就避免了为找相应插件而做的很多无谓的工作。
1.安装elasticsearch
1.1 安装之前的准备
1）Jdk ES是需要java环境的，因此需要Jdk，并配置环境变量，我在这里使用的版本是 1.8
2）Tomcat esheader插件在使用时需要运行在Tomcat环境下，我这里使用的版本是 8.5.37
上面两部分的安装不再详述
1.2 安装ES
我这里使用的是5.6.0版本。下载路径如下 ES 5.6.0下载
下载完成后，将下载文件直接解压到安装目录下即可。
安装完成后，就是启动ES在bin目录下可以运行elasticsearch.bat在命令行界面启动（命令行不能关闭），也可以运行elasticsearch-service.bat启动ES的服务进程，这样就不用每次开机启动了。
配置文件在config/elasticsearch.yml中，每次修改完配置需要服务重启，切记切记。
启动成功后，打开浏览器，输入默认的url和端口
http://localhost:9200/
如果启动成功，则会出现如下页面，说明安装成功了
ES的一些关键概念，可以参考：ES关键概念
2.安装elasticsearch插件
ES有许多插件用来帮助我们使用，其中我觉得最主要的有两个插件
1）esheader 可以使用在web页面上访问esheader的集群数据
2) analysis-ik 中文的分词插件，默认的分词功能在搜索时只能将中文分成一个一个的单字
2.1 esheader的安装
esheader在2.*版本上是可以直接在命令行中进行安装的，但是5.*版本上不能这样做了，网上采用的办法很麻烦，我找到一种比较简单的办法。
首先下载esheader文件，下载路径如下 esheader下载 。
其实说到底esheader就是在web页面上向es服务器发送http请求，并获取结果进行展示，其实esheader实质上就是一个java web网站，因此只需要将它部署到tomcat服务器上，运行即可。
ip和端口号，需要和安装ES配置的相一致，而且需要将ES的配置文件修改为允许跨域访问即在config/elasticsearch.yml最后追加如下配置，然后重启服务
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2
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http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*" |
然后访问tomcat上对应的网页即可，如下图。说明esheader安装成功了！！
2.2 analysis-ik 的安装
ik可以直接在命令行下面安装（前提是知道ik文件的url）
在ES的bin目录下打开控制台运行 ，即可
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.\elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.6.0/elasticsearch-analysis-ik-5.6.0.zip |
安装完成后ES的plugins目录中会添加对应插件的目录
3.使用NEST访问ES
新建一个.net控制台项目，打开NuGet管理器，搜索NEST，然后安装，如图。我安装的是5.6.0版本，不知道其余版本是否OK，感兴趣的朋友可以试试
安装完成后，就可以编写代码了
private static void AddData()
{
//1.通過es服務器 localhost:9200 來定義es client
var node = new Uri("http://localhost:9200");
var indexName = "products";
var settings = new ConnectionSettings(node).DefaultIndex(indexName);
var elastic = new ElasticClient(settings);
//es服務器健康檢查
var res = elastic.ClusterHealth();
Console.WriteLine(res.Status);
//2.創建索引esbot
//if (!elastic.IndexExists(indexName).Exists)
//{
// var createIndexResponse = elastic.CreateIndex(indexName);
// var mappingBlogPost = elastic.Map<Account>(s => s.AutoMap());
//}
//var mappingBlogPost = elastic.Map<Account>(s => s.AutoMap());
//List<Account> accounts = new List<Account>() { new Account { Id = 2, Name = "aaa", Password = "bbb" }, new Account { Id = 3, Name = "ccc", Password = "ddd" } };
List<Product> duodians = new TestEntities().duodian.ToList().Select(a => a.ToProduct()).ToList();
elastic.IndexMany(duodians, indexName);
}
private static void SimpleSelect()
{
//1.通過es服務器 localhost:9200 來定義es client
var node = new Uri("http://localhost:9200");
var indexName = "products";
var settings = new ConnectionSettings(node).DefaultIndex(indexName);
var elastic = new ElasticClient(settings);
//5. 簡單搜索
//var searchResult = elastic.Search<Product>(sr => sr.Query(q => q.MatchAll()).From(0).Size(100));
//var searchResult = elastic.Search<Product>(sr => sr.Query(q => q.QueryString(qs=>qs.Query("苏泊尔"))));
var searchResult = elastic.Search<Product>(sr => sr.Query(q => q.Match(qm => qm.Field(f => f.title).Query("给你省小号擀面杖"))));
return;
}
[ElasticsearchType(Name = "Product", IdProperty = "GuidId")]
public class Product
{
[Keyword(Name = "GuidId", Index = true)]
public string GuidId { get; set; } = Guid.NewGuid().ToString();
[Number(NumberType.Long, Name = "Id")]
public int id { get; set; }
[Text(Name = "Title", Index = true, Analyzer = "ik_max_word")]
public string title { get; set; }
[Keyword(Name = "Img", Index = false)]
public string img { get; set; }
[Keyword(Name = "Lunfanimg", Index = false)]
public string lunfanimg { get; set; }
[Keyword(Name = "Spec", Index = false)]
public string spec { get; set; }
[Keyword(Name = "Xcimg", Index = false)]
public string xcimg { get; set; }
[Keyword(Name = "Skuid", Index = false)]
public string skuid { get; set; }
[Keyword(Name = "Pimg", Index = false)]
public string pimg { get; set; }
[Keyword(Name = "Plunfanimg", Index = false)]
public string plunfanimg { get; set; }
[Keyword(Name = "Pxcimg", Index = false)]
public string pxcimg { get; set; }
[Keyword(Name = "Categoryid", Index = false)]
public string categoryid { get; set; }
[Keyword(Name = "Price", Index = false)]
public string price { get; set; }
[Keyword(Name = "Brandname", Index = false)]
public string brandname { get; set; }
[Keyword(Name = "Categoryname", Index = false)]
public string categoryname { get; set; }
[Keyword(Name = "Created", Index = false)]
public System.DateTime created { get; set; }
}
public static class duodianExtension
{
public static Product ToProduct(this duodian duodian)
{
return new Product
{
brandname = duodian.brandname,
categoryid = duodian.categoryid,
id = duodian.id,
img = duodian.img,
lunfanimg = duodian.lunfanimg,
pimg = duodian.pimg,
plunfanimg = duodian.plunfanimg,
price = duodian.price,
pxcimg = duodian.pxcimg,
skuid = duodian.skuid,
spec = duodian.spec,
title = duodian.title,
xcimg = duodian.xcimg,
created = duodian.created,
categoryname = duodian.categoryname
};
}
}
个人感觉在web项目中使用该框架的难点在于，需要定时将数据表的数据与ES进行同步，至于同步的时机和频率，希望在之后的项目中能够了解。
引用：https://www.cnblogs.com/gamov/p/10373936.html
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