【Elasticsearch】ES入门

小王学编程
272 阅读6分钟

贴几个官方API文档地址：

  1. ES官方中文文档
  2. 原生ES Client 文档地址
  3. Spring Elasticsearch Data 文档

一、什么是Elasticsearch?

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库—​无论是开源还是私有。

但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能，你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 更糟糕的是，您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理。Lucene 非常 复杂。

Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单， 通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。

然而，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确的形容：

  • 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
  • 一个分布式实时分析搜索引擎
  • 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

二、安装ES

这里我采用docker-compose的方式来安装。

version: '3'
services:
  es-master:
    image: elasticsearch:7.14.0
    container_name: es-master
    restart: always
    volumes:
      - /data/volume/elasticsearch/master/data:/usr/share/elasticsearch/data:rw
      - /data/volume/elasticsearch/master/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - /data/volume/elasticsearch/master/conf/jvm.options:/usr/share/elasticsearch/config/jvm.options
      - /data/volume/elasticsearch/master/logs:/user/share/elasticsearch/logs:rw
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    networks:
      - es

  kibana:
    image: kibana:7.14.0
    container_name: kibana
    restart: always
    volumes:
      - /data/volume/kibana/conf/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - es

networks:
  es:

elasticsearch.yml:

cluster.name: es
node.name: es-master
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.44.130"]
cluster.initial_master_nodes: ["es-master"]

kibana.yml:

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.44.130:9200"]
i18n.locale: "zh-CN"

三、一些基本概念

这些基本的概念可以结合MySQL来对比记忆。

名词ElasticsearchMySQL
index索引数据库
type类型表
document文档行记录
field字段列
mapping映射表结构
setting索引配置库定义
shard分片水平分表
replaset副本主从

四、快速开始

4.1 新增文档

语法：PUT /{index}/{type}/{id}
如果不指定id,则ES会自动生成

PUT /megacorp/employee/1
{
    "first_name" : "John",
    "last_name" :  "Smith",
    "age" :        25,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

PUT /megacorp/employee/2
{
    "first_name" :  "Jane",
    "last_name" :   "Smith",
    "age" :         32,
    "about" :       "I like to collect rock albums",
    "interests":  [ "music" ]
}

PUT /megacorp/employee/3
{
    "first_name" :  "Douglas",
    "last_name" :   "Fir",
    "age" :         35,
    "about":        "I like to build cabinets",
    "interests":  [ "forestry" ]
}

4.2 根据id查询文档

GET /megacorp/employee/1

返回结果包含了文档的一些元数据，以及 _source 属性，内容是 John Smith 雇员的原始 JSON 文档：

{
  "_index" :   "megacorp",
  "_type" :    "employee",
  "_id" :      "1",
  "_version" : 1,
  "found" :    true,
  "_source" :  {
      "first_name" :  "John",
      "last_name" :   "Smith",
      "age" :         25,
      "about" :       "I love to go rock climbing",
      "interests":  [ "sports", "music" ]
  }
}

4.3 轻量级搜索

GET /megacorp/employee/_search

可以看到，我们仍然使用索引库 megacorp 以及类型 employee，但与指定一个文档 ID 不同，这次使用 _search 。返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果。

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

我们仍然在请求路径中使用 _search 端点，并将查询本身赋值给参数 q= 。返回结果给出了所有的 Smith

4.4 使用查询表达式搜索

领域特定语言 （DSL）， 使用 JSON 构造了一个请求。我们可以像这样重写之前的查询所有名为 Smith 的搜索 ：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}

4.5 多条件查询bool

现在尝试下更复杂的搜索。 同样搜索姓氏为 Smith 的员工，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "bool": {
            "must": {
                "match" : {
                    "last_name" : "smith" 
                }
            },
            "filter": {
                "range" : {
                    "age" : { "gt" : 30 } 
                }
            }
        }
    }
}
  • 这部分与我们之前使用的 match 查询 一样。
  • 这部分是一个 range 过滤器 ， 它能找到年龄大于 30 的文档，其中 gt 表示_大于_(great than)。

4.6 全文搜索

搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的员工：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

显然我们依旧使用之前的 match 查询在about 属性上搜索 “rock climbing” 。得到两个匹配的文档：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      2,
      "max_score":  0.16273327,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.16273327, 
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         },
         {
            ...
            "_score":         0.016878016, 
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 属性清楚地写着 “rock climbing” 。

但为什么 Jane Smith 也作为结果返回了呢？原因是她的 about 属性里提到了 “rock” 。因为只有 “rock” 而没有 “climbing” ，所以她的相关性得分低于 John 的。

这是一个很好的案例，阐明了 Elasticsearch 如何 在 全文属性上搜索并返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。

4.7 短语搜索

找出一个属性中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者_短语_ 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。

为此对 match 查询稍作调整，使用一个叫做 match_phrase 的查询：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

毫无悬念，返回结果仅有 John Smith 的文档。

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.23013961,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.23013961,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

4.8 高亮收缩

许多应用都倾向于在每个搜索结果中 高亮 部分文本片段，以便让用户知道为何该文档符合查询条件。在 Elasticsearch 中检索出高亮片段也很容易。

再次执行前面的查询，并增加一个新的 highlight 参数：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "about" : {}
        }
    }
}

当执行该查询时，返回结果与之前一样，与此同时结果中还多了一个叫做 highlight 的部分。这个部分包含了 about 属性匹配的文本片段，并以 HTML 标签 <em></em> 封装：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.23013961,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.23013961,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            },
            "highlight": {
               "about": [
                  "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>" 
               ]
            }
         }
      ]
   }
}

五、总结

欣喜的是，这是一个关于 Elasticsearch 基础描述的教程，且仅仅是浅尝辄止，更多诸如 suggestions、geolocation、percolation、fuzzy 与 partial matching 等特性均被省略，以便保持教程的简洁。但它确实突显了开始构建高级搜索功能多么容易。不需要配置——只需要添加数据并开始搜索！

很可能语法会让你在某些地方有所困惑，并且对各个方面如何微调也有一些问题。没关系！本书后续内容将针对每个问题详细解释，让你全方位地理解 Elasticsearch 的工作原理。

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