项管让你集成ElasticSearch,你能说不会嘛😐

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👨‍🎓作者:bug菌
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1. 前言

    我们都知道,当数据量上升到了一定的地步,我们会通过增加索引的优化方式以提升查询效率,再接着是创建模糊查询、模糊查询前置配置,这就会导致索引失效,回归本质问题,全表扫描,如果在百万级以上的数据库中,全表扫描一次需要多久,这个问题估计不需要我来多说,压根毫无用户体验,所以,这时候,我们就得想办法,于是,ES是你最好的选择,你可以通过ES做全文索引,将经常查询的 字段添加到索引库中,以提高查询速率。

2. 简介

2.1 概述

    ES是ElasticSearch的一个简称,ES是 一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎,在当今互联网行业下,Lucene是被认为是最先进、功能最全、性能最优的搜索引擎。

注意:Lucene它只是一个库,若是想要它发挥强大作用,你是需要通过使用java将其集成到你的应用当中去的。

    并且Lucene非常复杂,你若是想了解,你还得先从了解检索相关知识来理解它是如何工作的,就跟你要学习springmvc框架之前要学习 servlet一样,而Solor、Elasticsearch 就应由而生,使用java开发实现并使用Lucene来建立索引并实现搜索功能。

2.2 基本概念

2.2.1 索引(indices)

说明:索引库,代表不止一个索引。

2.2.2 类型(type)

说明:类似于mysql中的table表概念,一个索引库下可以有很多不同索引(类似于库下的不同表),比如商品索引,订单索引等。

2.2.3 文档(Document)

说明:它是以JSON格式定义的特定方式的字段集合。每个文档都属于一种类型,并且位于索引内。每个文档都与一个称为UID的唯一标识符相关联。

2.2.4 字段(Field))

说明:字段就是文档中的属性。

2.2.5 映射配置(mappings)

说明:字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性。

2.3 特性

  1. ES最多可拓展至PB级数据(结构化/非结构化)。
  2. ES可以替代MongoDB等文档存储。
  3. ES使用非规范化来提高搜索性能。
  4. ES被众多大型组织所采用,比如GitHub、StackOverflow。
  5. ES是目前流行的企业搜索引擎之一,开源项目。

2.4 优势

  1. 由于ES由java开发,所以它几乎适配其他平台。
  2. ES几乎实时同步,这边添加文档就可以在这个引擎上搜索了。
  3. ES是分布式的,因此可轻松在任何大型组织中进行拓展和集成。
  4. ES由于使用Json对象作为响应,这使得其他编程语言也能够进行调用ES服务器。
  5. ES几乎支持所有文档类型。

2.5 缺点

  1. 在处理请求和响应数据方面,ES不提供多语言支持,而Apache Solr可以支持CSV,XML和JSON格式。
  2. 有时候Elasticsearch会出现脑裂情况的问题。

3. Elasticsearch 安装

3.1 jdk配置

    检查你系统是否安装jdk7或更高版本,对于Windows而言:你可以直接使用如下命令检查

java -version

3.2 下载Elasticsearch安装包

  • 对于Windows操作系统,请下载ZIP文件。

链接: pan.baidu.com/s/1M5uWdYsC….提取码:qk8p

  • 对于UNIX OS,请下载TAR文件。

3.3 安装

    解压zip包,然后安装Elasticsearch。

image.png

3.4 运行

    找到Elasticsearch主目录并位于bin文件夹中。如果使用Windows版本,则直接运行elasticsearch.bat文件即可。

image.png

如下是ES启动小黑窗截图:

image.png

3.5 检验是否安装成功

    ES Web界面的默认端口是9200,然后在浏览输入http://localhost:9200

    如果正常返回如下格式json对象,则证明ES服务已经成功启动。不过你也可以通过更改bin目录中elasticsearch.yml文件中的默认端口。

{
    "name" : "PC-20210819XWCU",
        "cluster_name" : "elasticsearch",
        "cluster_uuid" : "zscVKsdsT1WMp2oOscMk0g",
        "version" : {
    "number" : "7.6.1",
            "build_flavor" : "default",
            "build_type" : "zip",
            "build_hash" : "aa751e09be0a5072e8570670309b1f12348f023b",
            "build_date" : "2020-02-29T00:15:25.529771Z",
            "build_snapshot" : false,
            "lucene_version" : "8.4.0",
            "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
            "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
    "tagline" : "You Know, for Search"
}

具体如下所示:

image.png

4. Kibana安装

4.1 下载

下载Windows版Kibana。地址如有:www.elastic.co/products/ki…

4.2 安装

    解压缩并转到Kibana主目录,然后运行kibana.bat即可。

image.png

Kibana启动小黑窗截图:

image.png

接着在浏览器上输入:http://localhost:5601

可以打开Kibana客服端,演示截图如下:

image.png

点击[Try get started] 进入,由于Kibana是一个GUI驱动的工具,可用于访问数据和创建可视化。

5. 项目集成

5.1 pom文件添加ES依赖

<!--集成ElasticSearch-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

5.2 配置ES数据库信息

#ElasticSearch配置
spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: localhost:9300
      repositories:
        enabled: true

    以上,项目就集成好了。剩下的就是项目实战内容啦,我放在下期给大家总结咯。

... ...

    ok,以上就是我这期的全部内容啦,如果还想学习更多,你可以看看如下的往期热文推荐哦,每天积累一个奇淫小知识,日积月累下去,你一定能成为令人敬仰的大佬。

「赠人玫瑰,手留余香」,咱们下期拜拜~~

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7. 文末💭

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