1.ElasticSerach定义:
ES=elasticsearch简写，
Elasticsearch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级别的数据。
Elasticsearch也使用Java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RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，
从而让全文搜索变得简单。
2.ES和Lucene区别：
1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，
更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
2）Elasticsearch也使用Java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RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
ES和Solr区别
3.ES数据架构和Mysql对比
Index ---- DataBase
Type ----- Table
Document--- Row
4.ES集群颜色
绿色：健康，主分片和副分片都可用
黄色：警告，主分片可用，没有副本分片
红色：错误，主分片中部分索引已经不可使用，但是不影响其他分片正常使用
5.RESTfull 风格
POST : 添加
GET ： 查询
PUT ： 修改 （没有此数据则添加数据，如果有则修改数据）
DELETE： 删除
运行head插件 在D:\ELK\elasticsearch-6.5.4\elasticsearch-head-master下cmd 运行 grunt server
_index: 索引名称
_type: 类型名称
_id：数据的唯一id，id为自动生成
_score: 分数，命中分数
6.文档索引的创建
http://localhost:9200/book-002/jk-book/1/
请求方法为 ： POST
{
"_index": "book-002", 索引名称
"_type": "jk-book", 类型名称
"_id": "1", 唯一ID,如果指定了ID则使用指定的，没有指定ID则ES会自动补充ID
"_version": 1, 数据版本号，新创建的数据从1开始，每次对数据修改则加1
"result": "created", created：创建成功，updated：修改成功
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
7.启动Kibana 在/bin/kibana.bat
访问：http://localhost:5601
启动Kibana后会在ES中创建一个名为.Kibana所以只有一个分片
8.kibana操作语法和命令
GET _cat/health 查看当前索引状态
GET _cat/indices 查看所有集群状态
GET _search 查询所有内容
{
"query": {
"match_all": {
}
}
}
查询指定索引和类型
GET /book-002/jk-book/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
}
}
添加数据
POST /book-002/jk-book/3
{
"id":3,
"name":"springCluod",
"author":"王听话",
"price":250,
"createTime":"2019-01-22"
}
修改数据
PUT /book-002/jk-book/3
{
"id":3,
"name":"springCluod",
"author":"王不听话",
"price":250,
"createTime":"2019-01-22"
}
删除数据
DELETE /book-002/jk-book/4
GET /book-002/jk-book/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "ES6" 条查
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {} 指定字段高亮 <em>内容</em>
}
}
}
页面设置高亮
em {
font-style: normal;
color: #c00;
}
区间查询 结合 bool使用
GET /book-002/jk-book/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": {}
}
],
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 201, 大于等于
"lte": 300 小于等于
}
}
}
}
}
}
短语搜索
GET /book-002/jk-book/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"name": "大数据"
}
}
}
sort 排序 from起始条数 size每页条数
GET /book-002/jk-book/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"price": { 排序字段
"order": "asc"
}
}
],
"from": 2,
"size": 2
}9.ES配置ik分词器，ik分词器官方已经提供好词汇
将ik分词器的配置信息放入 在es目录/plugins/ik/ 目录下
注意ik目录需要手动创建
ik_smart: 简单分词器方式，只能组成一次词汇进行分词
ik_max_word: 深度分词器方式，将所有能组成的词汇进行分词
standard：标准分词器、
GET /_analyze?pretty
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "我爱中国人民大会堂"
}
PUT /ik-index/
DELETE /ik-index/
POST /ik-index/ik-type/_mapping
{
"properties": {
"content":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"store": true
}
}
}
POST /ik-index/ik-type/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"content":"我爱电影"}
{"index":{"_id":2}}
{"content":"我爱你电影"}
{"index":{"_id":3}}
{"content":"我爱看电影"}自定义词汇
在ik目录下创建自定义词汇文件：文件名.dic
在文件中添加词汇格式为：每行为一个词汇
注意：更新后自定义词汇只会对之后的数据起作用
在D:\ELK\elasticsearch-6.5.4\plugins\ik\config下
配置扩展词汇IKAnalyzer.cfg.xml配置自定义文件（my_word.dic）
<entry key="ext_dict">my_word.dic</entry>
同义词：
1.创建文件：在es目录/config/analysis/synonym.txt
2.文件内容同义词汇为一行每个词汇用逗号分隔
3.创建索引的时候指定同义词汇文件
PUT /index-ik-006/
{
"settings": {
"number_of_shards": 5, #指定分片数量
"number_of_replicas": 1, #指定副本数量
"analysis": { #自定义分词方式
"analyzer": { #创建自自定义分词方式
"ik_synonym": { #指定分词方式名称，会在映射属性的时候用到
"type": "custom",
"tokenizer": "ik_max_word", #指定同义词类型为ik_max_word
"filter": [
"my_synonym_filter" #找到同义词过滤器
]
}
},
"filter": { #配置分词过滤器
"my_synonym_filter": {
"type": "synonym", #指定类型为同义词
"synonyms_path": "analysis/synonym.txt" #指定同义词配置文件
}
}
}
}
}10.对属性添加映射
POST /index-ik-006/test-ik/_mapping
{
"properties": {
"content":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_synonym", #分词方式为自定义同义词方式，创建索引的时候有定义
"store": true
},
"price":{
"type": "double"
}
}
}11.添加数据，搜索数据
#给索引添加数据
POST /index-ik-006/test-ik/100
{
"content":"御帝哥哥",
"price":100
}
GET /index-ik-006/test-ik/_search
{
"query": {
"match": {
"content": "玄奘"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"content": {}
}
}
}12.五年高考，三年模拟
同义词--》分词：
西红柿-> 番茄,洋柿子,圣女果
土豆->马铃薯,tudou,tu豆
红薯->地瓜,番薯
5年---》五年
gaokao--》高考
3nian ---》 三年
mo拟--》模拟
spring整合es
在yml文件中配置
spring:
data:
elasticsearch:
repositories:
enabled: true
cluster-name: my-application
cluster-nodes: localhost:93009300// 第一种是 spring data封装的 ElasticsearchRepository
@Autowired
private UserDao userDao;// 第二种是 spring 封装 ElasticsearchTemplate
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@GetMapping("/selectUsers/{q}")
public List<User> selectUsers(@PathVariable String q){
List<User> userList = new ArrayList();
// 获取ES操作的客户端
Client client = elasticsearchTemplate.getClient();
// 定义查询对象，指定索引名称和类型名称，也可以定义query查询
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client
.prepareSearch("user-004")
.setTypes("user-t")
.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("userName", q));
// 获取高亮对象
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
// 设置高亮字段
highlightBuilder.field("userName");
// 将高亮对象放入查询对象中
searchRequestBuilder.highlighter(highlightBuilder);
// 获取查询返回的对象
SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
// 通过SearchResponse对象获取命中的结果集
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
// 命中的结果集获取iterator迭代器
Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();
while (iterator.hasNext()){
User user = new User();
SearchHit searchHit = iterator.next();
Map<String, HighlightField> highlightMap = searchHit.getHighlightFields();
HighlightField userName = highlightMap.get("userName");
Map<String, Object> sourceAsMap = searchHit.getSourceAsMap();
user.setUserId(sourceAsMap.get("userId").toString());
user.setUserName(userName.getFragments()[0].toString());
userList.add(user);
}
return userList;
}
@RequestMapping("/save")
public String insertUser(){
User user = new User();
user.setUserId(UUID.randomUUID().toString());
user.setUserName("小田");
userDao.save(user);
return "insert success";
}
@RequestMapping("/selectList")
public List<User> selectUserList(){
List<User> userList = new ArrayList();
Iterable<User> iterable = userDao.findAll();
Iterator<User> iterator = iterable.iterator();
while (iterator.hasNext()){
User user = iterator.next();
userList.add(user);
}
return userList;
}
@GetMapping("/selectById/{id}")
public User selectById(@PathVariable String id){
User user = userDao.findById(id).get();
return user;
}
@RequestMapping("/update")
public String updateUser(){
User user = new User();
user.setUserId("d9894c6d-57ce-4ded-a601-1f62eba5674d");
user.setUserName("小田");
userDao.save(user);
return "update success";
}
@RequestMapping("/delete/{id}")
public String deleteUser(@PathVariable String id){
userDao.deleteById(id);
return "delete success";
}
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