ElasticSearch入门——来自~狂神说~总结（二）

最新推荐文章于 2023-11-21 22:16:14 发布
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分类专栏： 后端 java 文章标签： elasticsearch java
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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

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述
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
    在这里插入图片描述

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。在这里插入图片描述

  • 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

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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）
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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：
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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;

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（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}

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  • 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

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  • 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。

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  • 指定字段的类型（创建规则）

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  • 通过GET请求，获得这个规则（库的信息）！

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  • 查看默认的信息

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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

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  • 修改 提交还是使用PUT即可！然后覆盖，最新办法！

曾经的办法
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现在的方法

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  • 删除索引

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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"]
}

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2.获取数据 GET

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3.更新数据 PUT ，不太推荐（每次修改必须修改所有数据）

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4.Post _update，推荐使用这种更新方式

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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。

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  • 复杂操作

select（排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询！）

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输出结果不想要那么多！

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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

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  • 分页查询

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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 ！

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should（or），满足最少一个条件 ！在这里插入图片描述
must_not（not）

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过滤器filter

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注：

  • gt 大于
  • gte 大于等于
  • lt 小于
  • lte 小于等于

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  • 匹配多个条件

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  • 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

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  • 多个值匹配的精确查询

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  • 高亮查询

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3.集成SpringBoot

  • 找文档
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    1.找到原生的依赖在这里插入图片描述
    2.找对象

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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
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自定义版本

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源码中提供的对象！在这里插入图片描述
虽然这里导入了3个类，静态内部类，核心类就一个。

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（1）具体的API测试

1.创建索引
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2.测试获取索引

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3.测试删除索引在这里插入图片描述
4.添加文档测试
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5.判断文档是否存在在这里插入图片描述
6.获得文档的信息
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7.更新文档信息
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8.删除文档记录
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9.特殊的，真实的项目一般都会批量插入数据。在这里插入图片描述
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10.查询
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3.实战

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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。
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1.爬取京东数据放到ES中

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2.获取这些数据实现搜索功能在这里插入图片描述
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Controller层

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5.搜索高亮

实现高亮

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controller
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