分布式搜索引擎ElasticSearch——基础

发布时间：2024年01月17日

分布式搜索引擎ElasticSearch——基础

初识elasticsearch

在这里插入图片描述

什么是elasticsearch

在这里插入图片描述

elasticsearch的发展

在这里插入图片描述

https://lucene.apache.org/
在这里插入图片描述
 https://www.elastic.co/cn/

正向索引和倒排索引

在这里插入图片描述

安装elasticsearch，kibana

在这里插入图片描述

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

部署单点es

创建网络

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

加载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。网速没问题的话，直接去pull也没问题只要记得指定版本为7.12.1即可（学习教学方便）

课前资料提供了镜像的tar包：

在这里插入图片描述
大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：

# 导入数据
docker load -i es.tar

同理还有kibana的tar包也需要这样做。同理kibana也可以直接去pull

运行

运行docker命令，部署单点es：

docker run -d \
	--name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

命令解释：

-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
-e "discovery.type=single-node"：非集群模式
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
--privileged：授予逻辑卷访问权
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
-p 9200:9200：端口映射配置

在浏览器中输入：http://192.168.150.101:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

在这里插入图片描述

部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

部署

运行docker命令，部署kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
-p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

在这里插入图片描述

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.150.101:5601，即可看到结果

DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面：
在这里插入图片描述

安装IK分词器

在线安装ik插件（较慢）

# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash

# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

离线安装ik插件（推荐）

1）查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:

docker volume inspect es-plugins

显示结果：

[
    {
        "CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。

在这里插入图片描述

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：
在这里插入图片描述

4）重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

5）测试：

IK分词器包含两种模式：

ik_smart：最少切分
ik_max_word：最细切分

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑马",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "太棒",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "了",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    }
  ]
}

扩展词词典

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“传智播客” 等。

所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录：
在这里插入图片描述

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

传智播客
奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

在这里插入图片描述

日志中已经成功加载ext.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给！"
}

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

停用词词典

在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

停用词

4）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客Java就业率超过95%,停用词都点赞,奥力给！"
}

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

部署es集群

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

首先编写一个docker-compose文件，内容如下：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic

volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge

Run docker-compose to bring up the cluster:

docker-compose up

在这里插入图片描述

索引库操作

在这里插入图片描述

mapping属性

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创建索引库

在这里插入图片描述

查询，删除索引库

在这里插入图片描述

修改索引库——添加字段

在这里插入图片描述

文档操作

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添加文档

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查看、删除文档

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修改文档

全量修改如果传的id不存在，就直接成为新增了。
增量修改就是局部修改。
在这里插入图片描述

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文档操作——动态映射

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RestClient操作索引库

在这里插入图片描述
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

在这里插入图片描述

public class HotelIndexTest {
    private RestHighLevelClient client;

    @Test
    void testInit(){
        System.out.println(client);
    }

//    创建索引库
    @Test
    void createHotelIndex() throws IOException {
        // 1. 创建request对象
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
        // 2. 准备请求的参数：DSL语句
        request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
        // 3. 发送请求
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

//    删除索引库
    @Test
    void testDDeleteHotelIndex() throws IOException {
        // 1. 创建Request对象
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
        // 2. 发送请求
        client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }


//    判断是否存在索引库
    @Test
    void testExistsHotelIndex() throws IOException {
        // 1. 创建Request对象
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
        // 2. 发送请求
        boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 3. 输出
        System.out.println(exists ? "索引库已经存在": "索引库不存在!");
    }



    @BeforeEach
    void setUp(){
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.10.88:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

public class HotelConstants {
    public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
            "  \"mappings\": {\n" +
            "    \"properties\": {\n" +
            "      \"id\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"name\": {\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"{all}\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"address\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"price\": {\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"score\": {\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"{all}\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"city\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"starName\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"business\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"{all}\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"location\": {\n" +
            "        \"type\": \"geo_point\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"pic\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"all\": {\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "    \n" +
            "  }\n" +
            "}";
}

在这里插入图片描述

RestClient操作文档

在这里插入图片描述

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
    private RestHighLevelClient client;

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;
//    添加酒店数据到索引库
    @Test
    void testAddDocument() throws IOException {
        // 根据id查询酒店数据
        Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
        // 转换为文档类型
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 1. 准备Request对象
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());

        // 2. 准备json文档
        request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON);
        // 3. 发送文档
        client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }

    // 根据id查询酒店数据
    @Test
    void testGetDocumentById() throws IOException {
        // 1. 准备Request
        GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");
        // 2. 发送请求，得到响应
        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 3. 解析响应结果
        String json = response.getSourceAsString();
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println(hotelDoc);
    }

    // 根据id修改酒店数据
    @Test
    void testUpdateDocument() throws IOException {
        // 1. 准备request
        UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
        // 2. 准备请求参数
        request.doc(
                "price", "998",
                "starName", "四钻"
        );
        // 3. 发送请求
        client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    // 根据id删除文档数据
    @Test
    void testDeleteDocument() throws IOException {
        // 1. 准备request
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
        // 2. 发送请求
        client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }



    @BeforeEach
    void setUp(){
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.10.88:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

在这里插入图片描述

利用JavaRestClient批量导入酒店数据到ES

在这里插入图片描述

    // 批量添加
    @Test
    void testBulkRequest() throws IOException {
        // 批量查询酒店数据
        List<Hotel> hotels = hotelService.list();
        // 1. 创建Request
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        // 2.  转杯参数，添加多个新增的Request
        for (Hotel hotel : hotels) {
            // 转换为文档类型HotelDoc
            HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
            request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));
        }
        // 3. 发送请求
        client.bulk(request,  RequestOptions.DEFAULT);
    }

文章来源:https://blog.csdn.net/shall_zhao/article/details/135566278
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分布式搜索引擎ElasticSearch——基础