文章目录

前提
倒排索引
MySQL、ES的区别和关联
IK分词器
索引库
- mapping属性
- 索引库的crud
文档的crud
RestClient
DSL
- 查询
- - DSL 查询种类
  - DSL query 基本语法
- 搜索结构处理
- - 排序
  - 分页
  - 高亮
  - RestClient

前提

开源的搜索引擎，从海量数据中快速找到需要的内容。（分词检索，类似百度查询、博客文章关键词搜索）
elasticsearch结合 Kibana、Logstas、Beats，也就是 elastic stack（简称ELK），广泛应用于日志分析、实时监控。

JDK兼容性：https://www.elastic.co/cn/support/matrix#matrix_jvm
操作系统兼容性：https://www.elastic.co/cn/support/matrix
自身兼容性：https://www.elastic.co/cn/support/matrix#matrix_compatibility
对于ES 8.1 及以上版本而言，支持 JDK 17、JDK 18

docker安装步骤（es、kibana、IK）

倒排索引

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MySQL、ES的区别和关联

mysql擅长事务操作（ACID），确保数据安全和一致性
ES擅长海量数据搜索、分析、计算

文档
elasticsearch是面向文档存储的（JSON），每一条数据就是一个文档
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索引
es中的索引是指相同类型的文档集合，即mysql中表的概念
映射：索引中文档字段的约束，比如名称、类型
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IK分词器

作用：

在创建倒排索引时对文档进行分词
用户搜索时，对内容进行分词

ik分词器的两种模式
POST /_analyze
{
“text”:“这是程序员的一次测试，包含English”,
“analyzer”:“ik_max_word”
}
ik_smart：最小切分（粗粒度），分出来的词不会再细分（程序员）
ik_max_word：最细切分（细粒度），分出来的词更多更细（程序员、程序）
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拓展词条、停用词条

进入docker 创建的容器的插件目录，找到Ik分词器下的 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，扩展词典在中添加文件名称（例如ext.dic），停用词典在中添加，（例如stopword.dic）。当然之后需要你手段创建词典文件，内容格式为一词一行。

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索引库

mapping属性

mapping映射是对索引库中文档的约束。类似mysql对表单字段的约束

{"id":[1, 2, 3, 4, 5],"name":{"firstname":"明","lastname":"李"}
}

type：字段数据类型，常见的类型有：
- 字符串：text（可分词的文本）、keyword（不可分词的文本，例如国家、品牌、IP地址）
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 数值：long、short、byte、integer、double、float
- Object：对象
  es里面没有数组类型，json格式key、value，允许value有多个值。上图id字段
index：是否创建索引，默认为true。就是是否创建倒排索引，不创建之后就不能通过它搜索。
analyzer：使用那种分词器
properties：该字段的子字段，上面name

索引库的crud

# 建立索引库
PUT /linsy
{"mappings": {"properties": {"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email": {"type": "keyword","index": false},"name": {"type": "object","properties": {"firstname": {"type": "keyword"},"lastName": {"type": "keyword"}}}}}
}

查询索引库 GET /索引库名 GET /linsy
删除索引库 DELETE /索引库名

ES 禁止修改索引库字段类型及属性，会影响整个索引的结构，但是允许在原有索引库中新增字段。
注意不能新增已有字段

PUT /索引库名/_mapping
{"properties": {"新字段名": {"type": "integer"}}
}

文档的crud

新增操作
POST /索引库名/_doc/文档id
{
“字段1”: "值1“,
“字段2”: “值2”,
“字段3”: “值3”,
}

查询 GET /索引库名/_doc/文档id
删除 DELETE /索引库名/_doc/文档id

# 文档操作
# 插入
POST /linsy/_doc/1
{"age": "11","email": "linsy@linsy.work","info": "this is a first test 文档","name": {"firstname": "明","lastName": "李"}
}GET  /linsy/_doc/1DELETE /linsy/_doc/1POST /linsy/_update/1
{"doc":{"age":1111}
}

修改文档：

全量修改：删除旧文档，添加新文档。就是将上面新增的 DSL 改为 PUT

PUT /索引库名/_doc/文档id
{"字段1": "值1“,"字段2": "值2","字段3": "值3",
}

增量修改，修改指定字段

POST /索引库名/_update/文档id
{"doc":{"字段名":"新的值"}
}

RestClient

springboot 导入elasticsearch依赖需注意，它默认使用的版本和springboot的版本一致，你需要对应到安装在服务器上的版本。

        <dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId></dependency>

    <properties><java.version>8</java.version><elasticsearch.version>7.17.11</elasticsearch.version></properties>

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创建索引库的mapping映射

PUT /hotel
{"mappings": {"properties": {"id":{"type": "keyword"},"name":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word","copy_to": "all"},"address":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "integer"},"score":{"type": "integer"},"brand":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"city":{"type": "keyword"},"starName":{"type": "keyword"},"business":{"type": "keyword","copy_to": "all"},"location":{"type": "geo_point"},"pic":{"type": "keyword","index": false},"all":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}
}

RestHighLevelClient 的使用
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        RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://http://192.168.52.150:9200")));// index的增删查CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("linsy");createIndexRequest.source("建立索引库语句（put）", XContentType.JSON);restHighLevelClient.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);restHighLevelClient.indices().delete(new DeleteIndexRequest("要删除的索引库名"), RequestOptions.DEFAULT);// 判断是否存在boolean b = restHighLevelClient.indices().exists(new GetIndexRequest("索引库名"), RequestOptions.DEFAULT);

es8.x已经弃用了RestHighLevelClient
官方创建RestClient文档

文档的crud
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查询文档

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    @Autowiredprivate IHotelService iHotelService;@BeforeEachpublic void before() {restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.52.150:9200")));}@AfterEachpublic void after() throws IOException {restHighLevelClient.close();}@Testpublic void addDocumentTest() throws IOException {Hotel hotel = iHotelService.getById(61075);HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());indexRequest.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);}@Testpublic void queryDocumentTest() throws IOException {GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(new GetRequest("hotel", "61075"), RequestOptions.DEFAULT);String json = getResponse.getSourceAsString();System.out.println(json);}@Testpublic void updateDocumentTest() throws IOException {UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("hotel", "61075");updateRequest.doc("city", "北京","score", "90");restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);}@Testpublic void deleteDocumentTest() throws IOException {restHighLevelClient.delete(new DeleteRequest("hotel", "61075"), RequestOptions.DEFAULT);}@Testpublic void batchAdd() throws IOException {BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();List<Hotel> list = iHotelService.list();for (Hotel hotel : list) {HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);bulkRequest.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));}restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);}

DSL

查询

DSL 查询种类

查询所有：查询所有数据，一般在测试时使用。march_all，但是一般显示全部，有一个分页的功能
全文检索（full text）查询：利用分词器对用户的输入内容进行分词，然后去倒排索引库匹配。例如：
- match_query
- mutil_match_query
精确查询：根据精确词条值查询数据，一般查找的时keyword、数值、日期、boolean等字段。例如：
- ids
- term
- range
地理查询（geo）：根据经纬度查询，例如：
- geo_distance
- geo_bounding_box
复合（compound）查询：复合查询时将上面各种查询条件组合在一起，合并查询条件。例如：
- bool
- funcation_score

DSL query 基本语法

# DSL查询
GET /indexName/_search
{"query":{"查询类型":{"查询条件":"条件值"}}
}

match 与 multi_match 的与别是前者根据单字段查，后者根据多字段查。
参与搜索的字段越多，查询效率越低，建议利用copy_to将多个检索字段放在一起，然后使用match—all字段查。

GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"city": "上海"}}
}GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "如家"}}
}GET /hotel/_search{"query": {"multi_match": {"query": "如家","fields": ["name","brand","business"]}}}

精确查询： term字段全值匹配，range字段范围匹配。
精确查询一般查找keyword、数值、boolean等不可分词的字段

# term
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"city": {"value": "北京"}}}
}
# range
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gt": 1000,"lt": 2000}}}
}

地理查询：
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GET /hotel/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": {"lat": 31.1,"lon": 121.5},"bottom_right": {"lat": 30.9,"lon": 121.7}}}}
}GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance": {"distance": "20km","location": {"lat": 31.13,"lon": 121.8}}}
}

复合查询（compound ）：将简单查询条件组合在一起，实现复杂搜索逻辑。

function score：算分函数查询，可以控制文档的相关性算分，控制排名。例如百度竞价

es在5.1及之后就弃用了 TF-IDF 算法，开始采用 BM25算法。BM25算法不会因为词的出现频率变大而导致算分无限增大，会逐渐趋近一个值
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function score query ：可以修改文档相关性算分，得到新的算分。
三要素

过滤条件：决定哪些条件要加分
算分函数：如何计算function score
加权方式：function score 与 query score如何运算

GET /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"all": "如家酒店"}},"functions": [{"filter": {"term": {"city": "上海"}},"weight": 10}],"boost_mode": "sum"}}
}

boolean query：布尔查询是一个或多个子查询的组合。

must：必须匹配每个子查询，类似”and“
should：选择性匹配子查询，类似”or“
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似”非“
filter：必须匹配，不参与算分

GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"all": "上海"}}],"must_not": [{"range": {"price": {"gt": 500}}}],"filter": [{"geo_distance": {"distance": "10km","location": {"lat": 31.21,"lon": 121.5}}}]}}
}

搜索结构处理

排序

es支持对搜索结构进行排序，默认是根据相关度算分（_score）进行排序。可以排序的字段有keyword，数值、地理坐标、日期类型等。

GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"id": {"order": "desc"}}]
}
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance": {"location": {"lat": 31.2,"lon": 121.5},"order": "asc","unit": "km"}}]
}

这个排序的结果就是相聚的公里数。
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分页

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针对深度分页；ES给出了两种方案

search after：分页时需要排序，原理是从上次的排序值开始（末尾值），查询下一页的数据。官方推荐使用，不会太占内存。手机向下反动滚页。
scroll：原理是将排序数据形成快照，保存在内存。不推荐

高亮

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ES默认搜索字段和高亮字段必须一致，否则不会高亮。或者使用 "require_field_match": "false" 也能高亮。

最后将查询结果中 highlight 与指定高亮的字段进行替换返回给前端就行。
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RestClient

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普通查询

    @Testpublic void  testMatchAll() throws IOException {SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();long value = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println(value);SearchHit[] hits = searchHits.getHits();System.out.println(hits[0]);HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(hits[0].getSourceAsString(), HotelDoc.class);System.out.println(hotelDoc);}QueryBuilders.matchAllQuery()QueryBuilders.matchQuery("all","如家")QueryBuilders.multiMatchQuery("如家","name","brand","business")QueryBuilders.termQuery("city","上海")QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100).lt(400)BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("city","北京"));boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100).lt(400));

分页和排序

    public void testPageAndSort() throws IOException {int pageNum = 2, pageSize = 10;SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("brand", "如家");MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("all", "北京");boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder);boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder);searchRequest.source().query(boolQueryBuilder);searchRequest.source().from((pageNum - 1) * pageSize).size(pageSize);searchRequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();for (SearchHit hit : hits) {String source = hit.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(source, HotelDoc.class);System.out.println(hotelDoc);}}

高亮

    public void testHighLight() throws IOException {SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all","如家"));searchRequest.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();for (SearchHit hit : hits) {String source = hit.getSourceAsString();HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(source, HotelDoc.class);Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();if(!highlightFields.isEmpty()){HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");//一般value只有一个元素，取数组第一个String name = highlightField.getFragments()[0].string();hotelDoc.setName(name);}System.out.println(hotelDoc);}}

让指定酒店置顶（function_score ）广告业务
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    // 算分控制FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(// 原始查询boolQueryBuilder,// FunctionScore 数组new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.termQuery("isAD", true),ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))});