Elasticsearch-IK分词器（二）IK分词器的使用（2）【JavaAPI操作】+Store 的解释

Elasticsearch-IK分词器（二）IK分词器的使用

一、JavaAPI操作

1）创建索引

   @Test

public void createIndex_blog() {

client.admin().indices().prepareCreate("blog1").get();

// 关掉连接

client.close();

}

2）创建mapping

//十四、使用IK分词器进行mapping-映射

@Test

public void createMapping_ik() throws Exception {

//1.设置mapping

XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder().startObject().startObject("article") // 表

.startObject("properties").startObject("id") // properties里面有id1

.field("type", "text").field("store", "true").field("analyzer","ik_smart").endObject().startObject("title") // properties里面有title2

.field("type", "text").field("store", "false").field("analyzer","ik_smart").endObject().startObject("content") // properties里面有content3

.field("type", "text").field("store", "true").field("analyzer","ik_smart").endObject().endObject().endObject().endObject();

//2.添加mapping

//注意：最好先新建一个索引-blog1,

//      或者将id和title和content名字都改一下，否则会操作失败

PutMappingRequest mappingRequest = Requests.putMappingRequest("blog1").type("article").source(builder);

client.admin().indices().putMapping(mappingRequest).get();

//3.关闭资源

client.close();

}

结果：

3）插入数据

// 十五、新建文档 / 插入数据--使用map+ik分词器

@Test

public void createDocByMap_forik() {

// 源数据map构建器添加json

Map<String, Object> json = new HashMap<String, Object>();

json.put("id", "2");

json.put("title", "基于Lucene的搜索服务器");

json.put("content", "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");

// 创建文档

// 注意：这里没有传第三个数-ID,但是ES依然会自动产生ID的

IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog1", "article").setSource(json).execute().actionGet();

// 打印返回结果

System.out.println("index：" + indexResponse.getIndex());

System.out.println("type：" + indexResponse.getType());

System.out.println("id：" + indexResponse.getId());

System.out.println("version：" + indexResponse.getVersion());

System.out.println("结果：" + indexResponse.getResult());

// 关闭连接

client.close();

}

 结果：

4）词条查询

 

// 十六、词条查询-TermQuery+ik分词器

// 注意：需要加入分词器，不然容易搜不到匹配的词

@Test

public void termQuery_forik() {

// 类似于MySQL中的=

// 注意：这个=不是真正的=，它不是与字段等于，而是和字段的分词结果等于。

SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog1").setTypes("article")

.setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "接口")).get();

SearchHits hits = searchResponse.getHits();

System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + " 条");

for (SearchHit searchHits : hits) {

System.out.println(searchHits.getSourceAsString());

}

client.close();

}

结果查看：

查询结果有：1 条结果查看

{"id":"2","title":"基于Lucene的搜索服务器","content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口"}

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如果要执行的话，需要再添加以下代码来建立连接：

 

public class ESTest_1 {
    // 对ES的操作都是通过client
    private TransportClient client;

    // 注意：加注解才能运行
    @SuppressWarnings("unchecked")
    @Before
    // @Before 以后在操作ES的时候首先获取连接-初始化Client
    // 获取连接-初始化Client
    public void getClient() throws Exception {
        // 1.设置连接集群的名称
        Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();
        // 2.连接集群
        client = new PreBuiltTransportClient(settings);
        // IP，client-客户机操作ES的端口号
        client.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("192.168.212.111"), 9300));
    }

 

整体代码参考：https://www.cnblogs.com/liuxinrong/articles/13515694.html

二、Store 的解释：

使用 elasticsearch 时碰上了很迷惑的地方，我看官方文档说 store 默认是 no ，我想当然的理解为也就是说这个 field 是不会 store 的，但是查询的时候也能查询出来，经过查找资料了解到原来 store 的意思是，是否在 _source 之外在独立存储一份，这里要说一下 _source 这是源文档，当你索引数据的时候， elasticsearch 会保存一份源文档到 _source ，如果文档的某一字段设置了 store 为 yes (默认为 no)，这时候会在 _source 存储之外再为这个字段独立进行存储，这么做的目的主要是针对内容比较多的字段，放到 _source 返回的话，因为_source 是把所有字段保存为一份文档，命中后读取只需要一次 IO，包含内容特别多的字段会很占带宽影响性能，通常我们也不需要完整的内容返回(可能只关心摘要)，这时候就没必要放到 _source 里一起返回了(当然也可以在查询时指定返回字段)。