.NET Core 下使用 ElasticSearch

快速入门

Elasticsearch 快速入门

ElasticSearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库，无论是开源还是私有。

但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 更糟糕的是，您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理。Lucene 非常 复杂。

ElasticSearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单， 通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。

然而，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确的形容：

  • 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
  • 一个分布式实时分析搜索引擎
  • 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

官方客户端在Java、.NET、PHP、Python、Ruby、Nodejs和许多其他语言中都是可用的。根据 DB-Engines 的排名显示，ElasticSearch 是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。

ES 开发指南

中文文档请参考：《Elasticsearch: 权威指南》

英文文档请参考：《Elasticsearch Reference》

下载： https://www.elastic.co/cn/downloads/

ES API文档

API Conventions

Document APIs

Search APIs

Indices APIs

cat APIs

Cluster APIs

Javascript api

Logstash

Logstash Reference

Configuring Logstash

Input plugins

Output plugins

Filter plugins

Kibana DevTools 快捷键

  • Ctrl+i 自动缩进
  • Ctrl+Enter 提交
  • Down 打开自动补全菜单
  • Enter 或 Tab 选中项自动补全
  • Esc 关闭补全菜单

pretty = true在任意的查询字符串中增加pretty参数，会让 Elasticsearch 美化输出(pretty-print)JSON响应以便更加容易阅读。

Kibana 命令

// 查询集群的磁盘状态
GET _cat/allocation?v

// 获取所有索引
GET _cat/indices

// 按索引数量排序
GET _cat/indices?s=docs.count:desc
GET _cat/indices?v&s=index

// 集群有多少节点
GET _cat/nodes

// 集群的状态
GET _cluster/health?pretty=true
GET _cat/indices/*?v&s=index

//获取指定索引的分片信息
GET logs/_search_shards

...

集群状态

curl -s -XGET 'http://<host>:9200/_cluster/health?pretty'

//系统正常，返回的结果
{
  "cluster_name" : "es-qwerty",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 3,
  "number_of_data_nodes" : 3,
  "active_primary_shards" : 1,
  "active_shards" : 2,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

检索文档

POST logs/_search
{
  "query":{
    "range":{
      "createdAt":{
        "gt":"2020-04-25",
        "lt":"2020-04-27",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      }
    }
  },
  "size":0,
  "aggs":{
    "url_type_stats":{
      "terms": {
        "field": "urlType.keyword",
        "size": 2
      }
    }
  }
}

POST logs/_search
{
  "query":{
    "range":{
      "createdAt":{
        "gte":"2020-04-26 00:00:00",
        "lte":"now",
        "format": "yyyy-MM-dd hh:mm:ss"
      }
    }
  },
  "size":0,
  "aggs":{
    "url_type_stats":{
      "terms": {
        "field": "urlType.keyword",
        "size": 2
      }
    }
  }
}

POST logs/_search
{
  "query":{
    "range": {
      "createdAt": {
        "gte": "2020-04-26 00:00:00",
        "lte": "now",
         "format": "yyyy-MM-dd hh:mm:ss"
      }
    }
  },
  "size" : 0,
  "aggs":{
    "total_clientIp":{
      "cardinality":{
        "field": "clientIp.keyword"
      }
    },
    "total_userAgent":{
      "cardinality": {
        "field": "userAgent.keyword"
      }
    }
  }
}

POST logs/_search
{
  "size" : 0,
  "aggs":{
    "date_total_ClientIp":{
      "date_histogram":{
        "field": "createdAt",
        "interval": "quarter",
        "format": "yyyy-MM-dd",
        "extended_bounds":{
          "min": "2020-04-26 13:00:00",
          "max": "2020-04-26 14:00:00",
        }
      },
      "aggs":{
        "url_type_api": {
          "terms": {
            "field": "urlType.keyword",
            "size": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}

POST logs/_search
{
  "size" : 0,
  "aggs":{
    "total_clientIp":{
      "terms":{
        "size":30,
        "field": "clientIp.keyword"
      }
    }
  }
}

删除文档

// 删除
POST logs/_delete_by_query {"query":{"match_all": {}}}

// 删除索引
DELETE logs

创建索引

数据迁移本质是索引的重建，重建索引不会尝试设置目标索引，它不会复制源索引的设置。 所以在操作之前设置目标索引，包括设置映射，分片数，副本等。

数据迁移

Reindex from Remoteedit

// Reindex支持从远程Elasticsearch集群重建索引：
POST _reindex
{
  "source": {
    "remote": {
      "host": "http://lotherhost:9200",
      "username": "user",
      "password": "pass"
    },
    "index": "source",
    "query": {
      "match": {
        "test": "data"
      }
    }
  },
  "dest": {
    "index": "dest"
  }
}

// host参数必须包含scheme、host和port（例如https://lotherhost:9200）
// username和password参数可选

使用时需要在elasticsearch.yml中配置 reindex.remote.whitelist 属性。可以设置多组（例如，lotherhost:9200, another:9200, 127.0.10.*:9200, localhost:*）。

具体使用可参考 Reindex from Remoteedit

Elasticsearch-Dump

Elasticsearch-Dump是一个elasticsearch数据导入导出开源工具包。安装、迁移相关执行可以在相同可用区的云主机上进行，使用方便。

需要node环境，npm安装elasticdump

npm install elasticdump -g
elasticdump

// Copy an index from production to staging with analyzer and mapping:
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --type=analyzer
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --type=mapping
elasticdump \
  --input=http://production.es.com:9200/my_index \
  --output=http://staging.es.com:9200/my_index \
  --type=data

// Copy a single shard data:
elasticdump \
  --input=http://es.com:9200/api \
  --output=http://es.com:9200/api2 \
  --params='{"preference" : "_shards:0"}'

elasticdump 命令其他参数使用参考 Elasticdump Options

深度分页

  • elasticsearch 超过10000条数据的分页查询会报异常，官方提供了 search_after 的方式来支持
  • search_after 要求提供上一页两个必须的排序标识
//https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/search-request-search-after.html
GET logs/_search
{
  "from":9990,
  "size":10,
  "_source": ["url","clientIp","createdAt"],
  "query":{
    "match_all": {}
  },
  "sort":[
    {
      "createdAt":{
        "order":"desc"
      }
    },
    {
      "_id":{
        "order":"desc"
      }
    }
    ]
}

GET logs/_search
{
  "from":-1,
  "size":10,
  "_source": ["url","clientIp","createdAt"],
  "query":{
    "match_all": {}
  },
  "search_after": [1588042597000, "V363vnEBz1D1HVfYBb0V"],
  "sort":[
    {
      "createdAt":{
        "order":"desc"
      }
    },
    {
      "_id":{
        "order":"desc"
      }
    }
    ]
}

安装

  • docker下安装Elasticsearch
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.1
docker run -p 9200:9200 --name elasticsearch -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.1

docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.8.1
docker run -p 5601:5601 --name kibana --link 14e385b1e761:elasticsearch -e "elasticsearch.hosts=http://127.0.0.1:9200" -d docker.elastic.co/kibana/kibana:7.8.1

接入使用

新建一个webapi项目，然后安装两个组件。

Install-Package NEST
Install-Package Swashbuckle.AspNetCore

通过NEST来实现操作Elasticsearch，开源地址：https://github.com/elastic/elasticsearch-net，同时将swagger也添加以下方便后面调用接口。

接下来演示一个对Elasticsearch的增删改查操作。

添加实体类：VisitLog.cs。

using System;

namespace ESDemo.Domain
{
    public class VisitLog
    {
        public string Id { get; set; }

        /// <summary>
        /// UserAgent
        /// </summary>
        public string UserAgent { get; set; }

        /// <summary>
        /// Method
        /// </summary>
        public string Method { get; set; }

        /// <summary>
        /// Url
        /// </summary>
        public string Url { get; set; }

        /// <summary>
        /// Referrer
        /// </summary>
        public string Referrer { get; set; }

        /// <summary>
        /// IpAddress
        /// </summary>
        public string IpAddress { get; set; }

        /// <summary>
        /// Milliseconds
        /// </summary>
        public int Milliseconds { get; set; }

        /// <summary>
        /// QueryString
        /// </summary>
        public string QueryString { get; set; }

        /// <summary>
        /// Request Body
        /// </summary>
        public string RequestBody { get; set; }

        /// <summary>
        /// Cookies
        /// </summary>
        public string Cookies { get; set; }

        /// <summary>
        /// Headers
        /// </summary>
        public string Headers { get; set; }

        /// <summary>
        /// StatusCode
        /// </summary>
        public int StatusCode { get; set; }

        /// <summary>
        /// Response Body
        /// </summary>
        public string ResponseBody { get; set; }

        public DateTimeOffset CreatedAt { get; set; } = DateTimeOffset.UtcNow;
    }
}

确定好实体类后，来包装一下Elasticsearch，简单封装一个基类用于仓储的集成使用。

添加一个接口类IElasticsearchProvider。

using Nest;

namespace ESDemo.Elasticsearch
{
    public interface IElasticsearchProvider
    {
        IElasticClient GetClient();
    }
}

在ElasticsearchProvider中实现IElasticsearchProvider接口。

using Nest;
using System;

namespace ESDemo.Elasticsearch
{
    public class ElasticsearchProvider : IElasticsearchProvider
    {
        public IElasticClient GetClient()
        {
            var connectionSettings = new ConnectionSettings(new Uri("http://localhost:9200"));

            return new ElasticClient(connectionSettings);
        }
    }
}

添加Elasticsearch仓储基类，ElasticsearchRepositoryBase。

using Nest;

namespace ESDemo.Elasticsearch
{
    public abstract class ElasticsearchRepositoryBase
    {
        private readonly IElasticsearchProvider _elasticsearchProvider;

        public ElasticsearchRepositoryBase(IElasticsearchProvider elasticsearchProvider)
        {
            _elasticsearchProvider = elasticsearchProvider;
        }

        protected IElasticClient Client => _elasticsearchProvider.GetClient();

        protected abstract string IndexName { get; }
    }
}

也就是一个抽象类，当我们集成此基类的时候需要重写protected abstract string IndexName { get; }，指定IndexName。

完成上面简单封装，现在新建一个IVisitLogRepository仓储接口，里面添加四个方法：

using ESDemo.Domain;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

namespace ESDemo.Repositories
{
    public interface IVisitLogRepository
    {
        Task InsertAsync(VisitLog visitLog);

        Task DeleteAsync(string id);

        Task UpdateAsync(VisitLog visitLog);

        Task<Tuple<int, IList<VisitLog>>> QueryAsync(int page, int limit);
    }
}

所以接下来不用说你也知道改干嘛，实现这个仓储接口，添加VisitLogRepository，代码如下：

using ESDemo.Domain;
using ESDemo.Elasticsearch;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace ESDemo.Repositories
{
    public class VisitLogRepository : ElasticsearchRepositoryBase, IVisitLogRepository
    {
        public VisitLogRepository(IElasticsearchProvider elasticsearchProvider) : base(elasticsearchProvider)
        {
        }

        protected override string IndexName => "visitlogs";

        public async Task InsertAsync(VisitLog visitLog)
        {
            await Client.IndexAsync(visitLog, x => x.Index(IndexName));
        }

        public async Task DeleteAsync(string id)
        {
            await Client.DeleteAsync<VisitLog>(id, x => x.Index(IndexName));
        }

        public async Task UpdateAsync(VisitLog visitLog)
        {
            await Client.UpdateAsync<VisitLog>(visitLog.Id, x => x.Index(IndexName).Doc(visitLog));
        }

        public async Task<Tuple<int, IList<VisitLog>>> QueryAsync(int page, int limit)
        {
            var query = await Client.SearchAsync<VisitLog>(x => x.Index(IndexName)
                                    .From((page - 1) * limit)
                                    .Size(limit)
                                    .Sort(x => x.Descending(v => v.CreatedAt)));
            return new Tuple<int, IList<VisitLog>>(Convert.ToInt32(query.Total), query.Documents.ToList());
        }
    }
}

现在去写接口，添加一个VisitLogControllerAPI控制器，代码如下：

using ESDemo.Domain;
using ESDemo.Repositories;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using System.ComponentModel.DataAnnotations;
using System.Threading.Tasks;

namespace ESDemo.Controllers
{
    [Route("api/[controller]")]
    [ApiController]
    public class VisitLogController : ControllerBase
    {
        private readonly IVisitLogRepository _visitLogRepository;

        public VisitLogController(IVisitLogRepository visitLogRepository)
        {
            _visitLogRepository = visitLogRepository;
        }

        [HttpGet]
        public async Task<IActionResult> QueryAsync(int page = 1, int limit = 10)
        {
            var result = await _visitLogRepository.QueryAsync(page, limit);

            return Ok(new
            {
                total = result.Item1,
                items = result.Item2
            });
        }

        [HttpPost]
        public async Task<IActionResult> InsertAsync([FromBody] VisitLog visitLog)
        {
            await _visitLogRepository.InsertAsync(visitLog);

            return Ok("新增成功");
        }

        [HttpDelete]
        public async Task<IActionResult> DeleteAsync([Required] string id)
        {
            await _visitLogRepository.DeleteAsync(id);

            return Ok("删除成功");
        }

        [HttpPut]
        public async Task<IActionResult> UpdateAsync([FromBody] VisitLog visitLog)
        {
            await _visitLogRepository.UpdateAsync(visitLog);

            return Ok("修改成功");
        }
    }
}

大功告成，最后一步不要忘记在Startup.cs中添加服务，不然无法使用依赖注入。

...
services.AddSingleton<IElasticsearchProvider, ElasticsearchProvider>();
services.AddSingleton<IVisitLogRepository, VisitLogRepository>();
...

一切准备就绪，现在满怀期待的运行项目，打开swagger界面。

按照新增、更新、删除、查询的顺序依次调用接口。新增可以多来几次，因为默认是没有数据的，多添加一点可以测试分页是否ok，这里就不再演示了。

如果你有安装kibana，现在可以满怀惊喜的去查看一下刚才添加的数据。

GET _cat/indices

GET visitlogs/_search
{}

可以看到，数据已经安安静静的躺在这里了。

本篇简单介绍Elasticsearch在.NET Core中的使用，关于检索数据还有很多语法没有体现出来，如果在开发中需要用到，可以参考官方的各种数据查询示例：https://github.com/elastic/elasticsearch-net/tree/master/examples

posted @ 2020-09-16 08:50  阿星Plus  阅读(1437)  评论(5)  编辑  收藏  举报