2.ElasticSearch详解

文章目录

• 一.ElasticSearch
• • 1.介绍
  • 2.Lucene和ElasticSearch关系
• 二.ES和Solr的差别
• • 1.ElasticSearch简介
  • 2.Solr简介
  • 3.Lucene简介
  • 4.ElasticSearch和Solr比较
  • 5.总结
• 三.ElasticSearch安装
• • 1.ELK的下载地址
  • 2.windows下安装
  • 3.安装可视化界面es head插件
  • 4.了解ELK
  • 5.安装Kibana
• 四.ES核心概念
• • 1.概述
  • 2.类似JSON
  • 3.文档
  • 4.类型
  • 5.索引
  • • (1).倒排索引
• 五.IK分词器插件
• • 1.什么是IK分词器/li>
  • 2.安装
  • 3.查看不同的分词效果
  • 4.自定义字典
• 六.Rest风格说明
• 七.关于索引的基本操作
• • 1.添加
  • 2.修改
  • 3.删除索引
• 七.关于文档的基本操作
• • 1.添加数据
  • 2.获取数据
  • 3.更新数据 PUT(相当于是覆盖了上一条)
  • 4.POST _update,推荐使用这种修改方式
  • 5.简单搜索
  • 6.简单的条件查询
  • 7.复杂查询搜索 select
  • 8.排序
  • 9.分页查询
  • 10.布尔值查询
  • 11.过滤器 filter
  • 12.匹配多个条件
  • 13.精确查询
  • 14.多个值匹配的精确查询
  • 15.高亮查询
• 八.集成SpringBoot
• • 1.官方文档
  • 2.配置基本的项目
  • 3.具体的API测试
• 九.仿JD搜索
• • 1.爬虫
  • 2.实现搜索功能
  • 3.前后端分离
  • 4.搜索高亮
  • 5. 注意点
• 十. 知识点
• • 1. 倒排索引
  • • (1). 基本概念
    • (2). 单词——文档矩阵
    • (3). 倒排索引基本概念
    • (3). 倒排索引简单实例
    • (4). 单词词典
    • • ①. 哈希加链表
      • ②. 树形结构

狂神说java
笔记参考

一.ElasticSearch

Elaticsearch，简称为ES，ES是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、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（大数据时代）的数据。ES由 Java 语言开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTFULL API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。据国际权威的数据库产品评测机构 DB Engines 的统计，在2016 年1月，ElasticSearch 已超过 Solr 等，成为排名第一的搜索引擎类应用。

1.介绍

聊聊Doug Cutting

1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立,正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司

无独有偶，一位名叫Doug Cutting的美国工程师，也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库（姑且理解为软件的功能组件），命名为Lucene。

3. 启动,访问9200
   bin/elasticsearch.bat启动
   

3.安装可视化界面es head插件

前提需要npm, 该目录下安装依赖npm install 也可以用cnpm

启动测试npm run start

5.安装Kibana

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard ) 实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

官 https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

Kibana 版本要和 Es一致

好处:ELK都是基本上拆箱即用

启动测试

1. 解压后的目录
   

   3. 测试访问
      

   4. 汉化! 自己修改kibana配置即可 zh-CN

   四.ES核心概念

   1. 索引
   2. 字段类型(mapping)
   3. 文档(documents)

   1.概述

   在前面的学习中，我们已经掌握了es是什么，同时也把es的服务已经安装启动，那么es是如何去存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢们先来聊聊ElasticSearch的相关概念吧!

   集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么/strong>

   2.类似JSON

   elasticsearch是面向文档,关系行数据库和elasticsearch客观的对比 一切都是
   

   一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一各顺序找到它:索引》类型文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意:ID不必是整数，实际上它是个字符串

   3.文档

   之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性︰

   • 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含!
   • 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的!
   • 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
     尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

   4.类型

   类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢lasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。

   5.索引

   就是数据库

   索引是映射类型的容器，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。我们来研究下分片是如何工作的。

   物理设计︰节点和分片如何工作
   

   上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。

   (1).倒排索引

   elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引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。例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容∶

   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:

2. 重启观察ES

3. 使用Kibana测试

3.查看不同的分词效果

ik_smart为最少切分

4.自定义字典

六.Rest风格说明

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件.它主要是用于客户端和服务器交互类的软件.基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层次,更易于实现缓存等机制

基本Rest命令说明:

3. 指定字段的类型 image-20210202163130128
4. 获得这个规则信息, 可以通过GET请求获取具体的信息

2.修改

提交还是使用PUT即可,然后覆盖值,或用新办法

曾经的方法 用PUT覆盖

3.删除索引

2.获取数据