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1.ES核心概念
(1)概述
集群、节点、索引、类型、文档、分片、映射是什么?
1.索引
2.字段类型(mapping)
3.文档(documents)
4.分片(倒排索引)
elasticsearch是面向文档,关系型数据库和elasticsearch客观对比!,es一切都是JSON
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库),每个索引中可以包含多个类型(表),每个类型下又包含多个文档(行),每个文档中又包含多个字段(列)。
物理设计:
elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片,每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移。
一个es就是一个集群,默认的集群名称就是elasticsearch。
逻辑设计:
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,可以通过这样的一个顺序找到它: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。
- 文档
就是数据库中的一条条数据
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Key:value
- 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!(就是一个JSON对象,fastjson自动转换。)
- 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型。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射以及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是什么在elasticsearch中,类型有时候也称之为映射类型。
- 类型
类型是文档逻辑容器,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,他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是怎么做到的呢?
elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个es不确定这个字段是什么类型,elasticsearch就开始猜,如果这个值是18,那么elasticsearch会认为是整型,但是也不应定正确,所以最好先定义好字段。
- 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,然后他们被存储到了各个分片上。
物理设置:节点和分片 如何工作
一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一个elasticsearch进程,节点可以有多个索引默认的,如果你创建索引,那么索引将会有5个分片构成,每一个主分片会有一个副本(复制分片)
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。
- 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素,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。列如,现在有两个文档,每个文档包含如下内容:
elasticsearch的索引和Lucene的索引对比
在elasticsearch中,索引(库)这个词被频繁使用,这就是术语的使用。在elasticsearch中,索引被分为多个分片,每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene所用组成。
2.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;
(1)关于索引的基本操作
- 创建一个索引
PUT /索引名/~类型名~/文档id
{请求体}
- 完成了自动增加了索引,数据也成功的添加了,这就是初期可以把它当做数据库学习的原因
- 那么name这个字段用不用指定类型呢,毕竟我们关系型数据库是需要指定类型得。
- 指定字段的类型(创建规则)
- 通过GET请求,获得这个规则(库的信息)!
- 查看默认的信息
如果自己的文档字段没有指定,那么es就会默认配置字段类型!
扩展:通过命令elasticSearch索引情况!
- 通过get _cat/ 可以获得es的当前很多信息
- 修改 提交还是使用PUT即可!然后覆盖,最新办法!
曾经的办法
现在的方法
- 删除索引
通过DELETE 命令实现删除、根据你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录。
使用RESTFUL风格是我们ES推荐大家使用的!
(2)关于文档的基本操作 (重点!)
- 基本操作
1.添加数据
PUT /kuangshen/user/1
{
"name": "狂神说",
"age": 23,
"desc": "一顿操作.......",
"tags": ["技术宅","温暖"]
}
2.获取数据 GET
3.更新数据 PUT ,不太推荐(每次修改必须修改所有数据)
4.Post _update,推荐使用这种更新方式
5.简单的搜索
GET kuangshen/user/1
简单的条件查询,可以根据默认的映射规则,产生基本的查询。
- 复杂操作
select(排序,分页,高亮,模糊查询,精准查询!)
输出结果不想要那么多!
我们拿之后使用JAVA操作es,所有的方法和对象就是这里面的key!
- 排序
- 分页查询
数据下标还是从0开始的,和学的所有数据结构都是一样的!
前端接收参数: /search/{current}/{pagesize}
- boolean查询
must(and),所有条件都要符合 !
should(or),满足最少一个条件 !
must_not(not)
过滤器filter
注:
- gt 大于
- gte 大于等于
- lt 小于
- lte 小于等于
- 匹配多个条件
- 精确查询
term查询是直接通过倒排索引指定的词条进程精确查询的。
关于分词:
term,直接查询精确的
match,会使用分词器解析!(先分析文档,然后再通过分析的文档进行查询!)
两个类型 text keywor
- 多个值匹配的精确查询
- 高亮查询
3.集成SpringBoot
- 找文档
1.找到原生的依赖
2.找对象
3.分析这个类中的方法即可
- 配合基本的项目
问题:一定要保证我们导入的依赖和我们es版本一致
自定义版本
源码中提供的对象!
虽然这里导入了3个类,静态内部类,核心类就一个。
(1)具体的API测试
1.创建索引
2.测试获取索引
3.测试删除索引
4.添加文档测试
5.判断文档是否存在
6.获得文档的信息
7.更新文档信息
8.删除文档记录
9.特殊的,真实的项目一般都会批量插入数据。
10.查询
3.实战
4.爬虫
数据问题?数据库获取,小消息队列中获取,都可以成为数据源,爬虫!
- 爬取数据
获取请求返回的页面信息,筛选出我们想要的数据就可以了!使用jSoup包。
1.爬取京东数据放到ES中
2.获取这些数据实现搜索功能
Controller层
5.搜索高亮
实现高亮
controller