Elasticsearch【快速入門】

来源:https://www.cnblogs.com/wmyskxz/archive/2019/01/08/10241274.html
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前言： 畢設項目還要求加了這個做大數據搜索，正好自己也比較感興趣，就一起來學習學習吧！ Elasticsearch 簡介 Elasticsearch 是一個分散式、RESTful 風格的搜索和數據分析引擎，能夠解決不斷涌現出的各種用例。作為 Elastic Stack 的核心，它集中存儲您的數據，幫 ...


前言：畢設項目還要求加了這個做大數據搜索，正好自己也比較感興趣，就一起來學習學習吧！

Elasticsearch 簡介

Elasticsearch 是一個分散式、RESTful 風格的搜索和數據分析引擎，能夠解決不斷涌現出的各種用例。作為 Elastic Stack 的核心，它集中存儲您的數據，幫助您發現意料之中以及意料之外的情況。

查詢

保持好奇心。從數據中探尋各種問題的答案。

通過 Elasticsearch，您能夠執行及合併多種類型的搜索（結構化數據、非結構化數據、地理位置、指標），搜索方式隨心而變。先從一個簡單的問題出發，試試看能夠從中發現些什麼。

分析

大處著眼，全局在握。

找到與查詢最匹配的十個文檔是一回事。但如果面對的是十億行日誌，又該如何解讀呢？Elasticsearch 聚合讓您能夠從大處著眼，探索數據的趨勢和模式。

速度

可擴展性

彈性

靈活性

操作的樂趣

客戶端庫

使用您自己的編程語言與 Elasticsearch 進行交互

Elasticsearch 使用的是標準的 RESTful 風格的 API 和 JSON。此外，我們還構建和維護了很多其他語言的客戶端，例如 Java、Python、.NET、SQL 和 PHP。與此同時，我們的社區也貢獻了很多客戶端。這些客戶端使用起來簡單自然，而且就像 Elasticsearch 一樣，不會對您的使用方式進行限制。

Java：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                    new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());            
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("top_10_states").field("state").size(10));
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("social-*");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);

盡享強大功能

HADOOP 和 SPRAK

照例來說應該是去扒官網，結果一搜就驚了，這官網也忒得勁兒了吧，竟然提供中文版本而且還有中文版本的文檔，友好友好，我看了好長一會兒才反應過來自己還有博客要寫.咳咳，上面的內容都是摘自官網順便附一個官網鏈接：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

另外還有一個關於 Elasticsearch 來源很有趣的故事在這裡分享一下：

回憶時光

許多年前，一個剛結婚的名叫 Shay Banon 的失業開發者，跟著他的妻子去了倫敦，他的妻子在那裡學習廚師。 在尋找一個賺錢的工作的時候，為了給他的妻子做一個食譜搜索引擎，他開始使用 Lucene 的一個早期版本。

直接使用 Lucene 是很難的，因此 Shay 開始做一個抽象層，Java 開發者使用它可以很簡單的給他們的程式添加搜索功能。 他發佈了他的第一個開源項目 Compass。

後來 Shay 獲得了一份工作，主要是高性能，分散式環境下的記憶體數據網格。這個對於高性能，實時，分散式搜索引擎的需求尤為突出， 他決定重寫 Compass，把它變為一個獨立的服務並取名 Elasticsearch。

第一個公開版本在2010年2月發佈，從此以後，Elasticsearch 已經成為了 Github 上最活躍的項目之一，他擁有超過300名 contributors(目前736名 contributors )。 一家公司已經開始圍繞 Elasticsearch 提供商業服務，並開發新的特性，但是，Elasticsearch 將永遠開源並對所有人可用。

據說，Shay 的妻子還在等著她的食譜搜索引擎…

安裝 Elasticsearch

官網最新版本 Elasticsearch （6.5.4），但是由於自己的環境使用最新版本的有問題（配合下麵的工具 Kibana 有問題..Kibana 啟動不了），所以不得不換成更低版本的 6.2.2，下載外鏈：戳這裡，當然你也可以試一下最新的版本：

順帶一提：在下載之前你應該確保你的 Java 版本保持在 1.8 及以上（就 1.8 吧..），這是 Elasticsearch 的硬性要求，可以自行打開命令行輸入 java -version 來查看 Java 的版本

下載完成後，可以看到是一個壓縮包，我們直接解壓在 D 盤上，然後打開 bin 目錄下的 elasticsearch.bat 文件

等待一段時間後，可以看到小黑框輸出一行 start ，就說明我們的 Elasticsearch 已經跑起來了，我們訪問地址：http://127.0.0.1:9200/，看到返回一串 JSON 格式的代碼就說明已經成功了：

安裝 Kibana

這是一個官方推出的把 Elasticsearch 數據可視化的工具，官網在這裡：【傳送門】，不過我們現在暫時還用不到那些數據分析的東西，不過裡面有一個 Dev Tools 的工具可以方便的和 Elasticsearch 服務進行交互，去官網下載了最新版本的 Kibana（6.5.4） 結果不知道為什麼總是啟動不起來，所以換一了一個低版本的（6.2.2）正常，給個下載外鏈：下載點這裡，你們也可以去官網試試能不能把最新的跑起來：

解壓到 D 盤（意外的有點慢..），同樣打開目錄下的bin\kibana.bat：

等待一段時間後就可以看到提示信息，運行在 5601 埠，我們訪問地址 http://localhost:5601/app/kibana#/dev_tools/console?_g=() 可以成功進入到 Dev-tools 界面：

點擊 【Get to work】，然後在控制台輸入 GET /_cat/health?v 查看伺服器狀態，可以在右側返回的結果中看到 green 即表示伺服器狀態目前是健康的：

快速入門

一、基礎概念-快速入門

節點 Node、集群 Cluster 和分片 Shards

ElasticSearch 是分散式資料庫，允許多台伺服器協同工作，每台伺服器可以運行多個實例。單個實例稱為一個節點（node），一組節點構成一個集群（cluster）。分片是底層的工作單元，文檔保存在分片內，分片又被分配到集群內的各個節點里，每個分片僅保存全部數據的一部分。

索引 Index、類型 Type 和文檔 Document

對比我們比較熟悉的 MySQL 資料庫：

index → db
type → table
document → row

如果我們要訪問一個文檔元數據應該包括囊括 index/type/id 這三種類型，很好理解。

二、使用 RESTful API 與 Elasticsearch 進行交互

所有其他語言可以使用 RESTful API 通過埠 9200 和 Elasticsearch 進行通信，你可以用你最喜愛的 web 客戶端訪問 Elasticsearch 。一個 Elasticsearch 請求和任何 HTTP 請求一樣由若幹相同的部件組成：

curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

被 < > 標記的部件：

部件名 作用
VERB 適當的 HTTP 方法 或 謂詞 : GET、 POST、 PUT、 HEAD 或者 DELETE。
PROTOCOL http 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一個 https 代理）
HOST Elasticsearch 集群中任意節點的主機名，或者用 localhost 代表本地機器上的節點。
PORT 運行 Elasticsearch HTTP 服務的埠號，預設是 9200 。
PATH API 的終端路徑（例如 _count 將返回集群中文檔數量）。Path 可能包含多個組件，例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。
QUERY_STRING 任意可選的查詢字元串參數 (例如 ?pretty 將格式化地輸出 JSON 返回值，使其更容易閱讀)
BODY 一個 JSON 格式的請求體 (如果請求需要的話)

就比如計算集群中文檔的數量，我們可以用這個:

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
'

不過對於安裝了 Kibana 的我們，可以直接在 Kibana 的控制台輸出以下語句，也是同樣的效果：

GET /_count?pretty
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

文檔管理（CRUD）

如果對於 RESTful 不太熟悉的童鞋請右轉：【傳送門】

增加：

POST /db/user/1
{
  "username": "wmyskxz1",
  "password": "123456",
  "age": "22"
}
POST /db/user/2
{
  "username": "wmyskxz2",
  "password": "123456",
  "age": "22"
}

這一段代碼稍微解釋一下，這其實就往索引為 db 類型為 user 的資料庫中插入一條 id 為 1 的一條數據，這條數據其實就相當於一個擁有 username/password/age 三個屬性的一個實體，就是 JSON 數據

執行命令後，Elasticsearch 返回如下數據：

# POST /db/user/1
{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 2,
  "_primary_term": 1
}

# POST /db/user/2
{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "2",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1
}

version 是版本號的意思，當我們執行操作會自動加 1

刪除：

DELETE /db/user/1

Elasticsearch 返回數據如下：

{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "1",
  "_version": 2,
  "result": "deleted",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1
}

這裡就可以看到 version 變成了 2

修改：

PUT /db/user/2
{
  "username": "wmyskxz3",
  "password": "123456",
  "age": "22"
}

Elasticsearch 返回數據如下：

{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "2",
  "_version": 2,
  "result": "updated",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 2,
  "_primary_term": 1
}

查詢：

GET /db/user/2

返回數據如下：

{
  "_index": "db",
  "_type": "user",
  "_id": "2",
  "_version": 2,
  "found": true,
  "_source": {
    "username": "wmyskxz3",
    "password": "123456",
    "age": "22"
  }
}

搜索

上面我們已經演示了基本的文檔 CRUD 功能，然而 Elasticsearch 的核心功能是搜索，所以在學習之前，為更好的演示這個功能，我們先往 Elasticsearch 中插入一些數據：

PUT /movies/movie/1
{
  "title": "The Godfather",
  "director": "Francis Ford Coppola",
  "year": 1972,
  "genres": [
    "Crime",
    "Drama"
  ]
}

PUT /movies/movie/2
{
  "title": "Lawrence of Arabia",
  "director": "David Lean",
  "year": 1962,
  "genres": [
    "Adventure",
    "Biography",
    "Drama"
  ]
}

PUT /movies/movie/3
{
  "title": "To Kill a Mockingbird",
  "director": "Robert Mulligan",
  "year": 1962,
  "genres": [
    "Crime",
    "Drama",
    "Mystery"
  ]
}

PUT /movies/movie/4
{
  "title": "Apocalypse Now",
  "director": "Francis Ford Coppola",
  "year": 1979,
  "genres": [
    "Drama",
    "War"
  ]
}

PUT /movies/movie/5
{
  "title": "Kill Bill: Vol. 1",
  "director": "Quentin Tarantino",
  "year": 2003,
  "genres": [
    "Action",
    "Crime",
    "Thriller"
  ]
}

PUT /movies/movie/6
{
  "title": "The Assassination of Jesse James by the Coward Robert Ford",
  "director": "Andrew Dominik",
  "year": 2007,
  "genres": [
    "Biography",
    "Crime",
    "Drama"
  ]
}

**_search端點**

現在已經把一些電影信息放入了索引，可以通過搜索看看是否可找到它們。 為了使用 ElasticSearch 進行搜索，我們使用 _search 端點，可選擇使用索引和類型。也就是說，按照以下模式向URL發出請求：<index>/<type>/_search。其中，index 和 type 都是可選的。

換句話說，為了搜索電影，可以對以下任一URL進行POST請求：

搜索請求正文和ElasticSearch查詢DSL

如果只是發送一個請求到上面的URL，我們會得到所有的電影信息。為了創建更有用的搜索請求，還需要向請求正文中提供查詢。 請求正文是一個JSON對象，除了其它屬性以外，它還要包含一個名稱為 “query” 的屬性，這就可使用ElasticSearch的查詢DSL。

{
    "query": {
        //Query DSL here
    }
}

你可能想知道查詢DSL是什麼。它是ElasticSearch自己基於JSON的域特定語言，可以在其中表達查詢和過濾器。你可以把它簡單同SQL對應起來，就相當於是條件語句吧。

基本自由文本搜索：

查詢DSL具有一長列不同類型的查詢可以使用。 對於“普通”自由文本搜索，最有可能想使用一個名稱為“查詢字元串查詢”。

查詢字元串查詢是一個高級查詢，有很多不同的選項，ElasticSearch將解析和轉換為更簡單的查詢樹。如果忽略了所有的可選參數，並且只需要給它一個字元串用於搜索，它可以很容易使用。

現在嘗試在兩部電影的標題中搜索有“kill”這個詞的電影信息：

GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "kill"
    }
  }
}

執行上面的請求並查看結果，如下所示 -

正如預期的，得到兩個命中結果，每個電影的標題中都帶有“kill”單詞。再看看另一種情況，在特定欄位中搜索。

指定搜索的欄位

在前面的例子中，使用了一個非常簡單的查詢，一個只有一個屬性 “query” 的查詢字元串查詢。 如前所述，查詢字元串查詢有一些可以指定設置，如果不使用，它將會使用預設的設置值。

這樣的設置稱為“fields”，可用於指定要搜索的欄位列表。如果不使用“fields”欄位，ElasticSearch查詢將預設自動生成的名為 “_all” 的特殊欄位，來基於所有文檔中的各個欄位匹配搜索。

為了做到這一點，修改以前的搜索請求正文，以便查詢字元串查詢有一個 fields 屬性用來要搜索的欄位數組：

GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "ford",
      "fields": [
        "title"
      ]
    }
  }
}

執行上面查詢它，看看會有什麼結果(應該只匹配到 1 行數據)：

正如預期的得到一個命中，電影的標題中的單詞“ford”。現在，從查詢中移除fields屬性，應該能匹配到 3 行數據：

過濾

前面已經介紹了幾個簡單的自由文本搜索查詢。現在來看看另一個示例，搜索 “drama”，不明確指定欄位，如下查詢 -

GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "drama"
    }
  }
}

因為在索引中有五部電影在 _all 欄位(從類別欄位)中包含單詞 “drama”，所以得到了上述查詢的 5 個命中。 現在，想象一下，如果我們想限制這些命中為只是 1962 年發佈的電影。要做到這點，需要應用一個過濾器，要求 “year” 欄位等於 1962。要添加過濾器，修改搜索請求正文，以便當前的頂級查詢(查詢字元串查詢)包含在過濾的查詢中：

{
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "query_string": {
                    "query": "drama"
                }
            },
            "filter": {
                //Filter to apply to the query
            }
        }
    }
}

過濾的查詢是具有兩個屬性(query和filter)的查詢。執行時，它使用過濾器過濾查詢的結果。要完成這樣的查詢還需要添加一個過濾器，要求year欄位的值為1962。

ElasticSearch查詢DSL有各種各樣的過濾器可供選擇。對於這個簡單的情況，某個欄位應該匹配一個特定的值，一個條件過濾器就能很好地完成工作。

"filter": {
    "term": { "year": 1962 }
}

完整的搜索請求如下所示：

GET /_search
{
  "query": {
    "filtered": {
      "query": {
        "query_string": {
          "query": "drama"
        }
      },
      "filter": {
        "term": {
          "year": 1962
        }
      }
    }
  }
}

當執行上面請求，只得到兩個命中，這個兩個命中的數據的 year 欄位的值都是等於 1962。

無需查詢即可進行過濾

在上面的示例中，使用過濾器限制查詢字元串查詢的結果。如果想要做的是應用一個過濾器呢？ 也就是說，我們希望所有電影符合一定的標準。

在這種情況下，我們仍然在搜索請求正文中使用 “query” 屬性。但是，我們不能只是添加一個過濾器，需要將它包裝在某種查詢中。

一個解決方案是修改當前的搜索請求，替換查詢字元串 query 過濾查詢中的 match_all 查詢，這是一個查詢，只是匹配一切。類似下麵這個：

GET /_search
{
  "query": {
    "filtered": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "term": {
          "year": 1962
        }
      }
    }
  }
}

另一個更簡單的方法是使用常數分數查詢：

GET /_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "year": 1962
        }
      }
    }
  }
}

參考文章：Elasticsearch入門教程、Elasticsearch官方文檔、 ElasticSearch 快速上手學習入門教程

三、集成 SpringBoot 簡單示例

第一步：新建 SpringBoot 項目

pom包依賴：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>
<!-- Elasticsearch支持 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

application.properties：

spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300

第二步：新建實體類

User類：

@Document(indexName = "users", type = "user")
public class User {
    private int id;
    private String username;
    private String password;
    private int age;

    /** getter and setter */
}

第三步：Dao 層

UserDao：

import com.wmyskxz.demo.domain.User;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface UserDao extends ElasticsearchRepository<User, Integer> {
}

第四步：Controller 層

這裡緊緊是為了演示，所以就省略 service 層，當然 CRUD 不能少：

@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    UserDao userDao;

    @PostMapping("/addUser")
    public String addUser(String username, String password, Integer age) {
        User user = new User();
        user.setUsername(username);
        user.setPassword(password);
        user.setAge(age);
        return String.valueOf(userDao.save(user).getId());// 返回id做驗證
    }

    @DeleteMapping("/deleteUser")
    public String deleteUser(Integer id) {
        userDao.deleteById(id);
        return "Success!";
    }

    @PutMapping("/updateUser")
    public String updateUser(Integer id, String username, String password, Integer age) {
        User user = new User();
        user.setId(id);
        user.setUsername(username);
        user.setPassword(password);
        user.setAge(age);
        return String.valueOf(userDao.save(user).getId());// 返回id做驗證
    }

    @GetMapping("/getUser")
    public User getUser(Integer id) {
        return userDao.findById(id).get();
    }

    @GetMapping("/getAllUsers")
    public Iterable<User> getAllUsers() {
        return userDao.findAll();
    }
}

第五步：測試

使用 REST 測試工具測試沒有問題，過程我就不給了..bingo！

總結

其實使用 SpringBoot 來操作 Elasticsearch 的話使用方法有點類似 JPA 了，而且完全可以把 Elasticsearch 當做 SQL 伺服器來用，也沒有問題...在各種地方看到了各個大大特別是官方，都快把 Elasticsearch 這款工具吹上天了，對於它方便的集成這一點我倒是有感受，關於速度這方面還沒有很深的感受，慢慢來吧...

按照慣例黏一個尾巴：

歡迎轉載，轉載請註明出處！
簡書ID：@我沒有三顆心臟
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