ES

ES是什么

是一个开源搜索引擎，可以从海量的数据快速找到需要的内容
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级别的数据

ES的安装

环境准备
安装docker
创建一个网络 docker network create es-net
在linux上，使用docker进行安装
docker pull elasticsearch:版本号即可
docker pull elasticsearch:7.12.1
运行
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

• -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://192.168.150.101:9200 即可看到elasticsearch的响应结果

图形化界面安装 Kabiana

同ES类似，docker pull 安装
docker run -d \ --name kibana \ -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \ --network=es-net \ -p 5601:5601 \ kibana:7.12.1 命令启动

• --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

ES相关概念

index索引

索引由一个名字标识
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

type类型

类型是索引在逻辑上的分类

• 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
• 数值：long、integer、short、byte、double、float、
• 布尔：boolean
• 日期：date
• 对象：object

Field字段

相当于数据库里面的字段

mapping映射

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，

document文档

文档是一个可被索引的基础信息单元
通常一组数据，如客户的个人资料的集合就是一个文档
文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含 key:value

倒排索引

elasticsearch 使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索引作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索， 一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表
为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens)，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档

ES基本操作

IK分词器
分词：即把一段中文或者别的内容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，是因为数据库中或者索引库中的数据也会进行分词，然后进行一个匹配操作
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

接口语法

创建索引库

• 请求方式：PUT
• 请求路径：/索引库名，可以自定义
• 请求参数：mapping映射

点击查看代码

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

查询索引

• 请求方式：GET
• 请求路径：/索引库名
• 请求参数：无

修改索引
PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}
虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响

删除
DELETE /索引库名

文档操作

新增

点击查看代码

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"
    },
    // ...
}

查询文档

点击查看代码

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

删除

点击查看代码

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

修改

全量修改

PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

增量修改

POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

• 创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id
• 查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
• 删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
• 修改文档：
  • 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id
  • 增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}

RestAPI 来发送请求

Java Rest Client 包括下面两种

• Java Low Level Rest Client
• Java High Level Rest Client
  本文学习High Level

在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。
步骤
1.引入依赖

点击查看代码

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

2.初始化 RestHighLevelClient

点击查看代码

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
));

创建索引库

• 1）创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。
• 2）添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE，让代码看起来更加优雅。
• 3）发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法。

点击查看代码

@Test
void createHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.准备请求的参数：DSL语句
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

删除

与创建索引库相比：

• 请求方式从PUT变为DELTE
• 请求路径不变
• 无请求参数

所以代码的差异，注意体现在Request对象上。依然是三步走：

• 1）创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
• 2）准备参数。这里是无参
• 3）发送请求。改用delete方法

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

点击查看代码

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

Get

因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：

• 1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
• 2）准备参数。这里是无参
• 3）发送请求。改用exists方法

点击查看代码

@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.输出
    System.err.println(exists ? "索引库已经存在！" : "索引库不存在！");
}