【微服务学习笔记】九、ElasticSearch搜索引擎-EW帮帮网

ElasticSearch搜索引擎

一、ElasticSearch介绍

ES是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能。

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack(ELK)。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。

elasticsearch是elastic stack的核心，复杂存储、搜索、分析数据。

小结：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SUTAvUsc-1666856773309)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220804150426844.png)]

二、倒排索引

首先，倒排索引的概念是基于 MySQL 这样的正向索引而言的。

那么我们先讲何为正向索引。例如给下表（tb_goods）中的 id 创建索引

如果是根据 id 查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于 title 做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

用户搜索数据，条件是 title 符合 "%手机%"
逐行获取数据，比如 id 为 1 的数据
判断数据中的 title 是否符合用户搜索条件
如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。然后回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是。。。

而倒排索引中有两个非常重要的概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
创建表，每行数据包括词条、词条所在文档 id、位置等信息
因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如 hash 表结构索引

如图：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）

用户输入条件"华为手机"进行搜索
对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机
拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档 id 有 1、2、3
拿着文档 id 到正向索引中查找具体文档

虽然要先查询倒排索引，再查询正向索引，但是词条和文档id 都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

正向索引是最传统的，根据 id 索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程

倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据得到的文档 id 获取该文档。是根据词条找文档的过程

小结：

三、ES与MySQL概念对比

1、文档和字段

elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式存储在elasticsearch中。

而 JSON 文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

2、索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

例如：

所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

mysql 与 elasticsearch

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

对安全性要求较高的写操作，使用 MySQL 实现
对查询性能要求较高的搜索需求，使用 ELasticsearch 实现
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

三、安装ES 、安装kibana 、安装IK分词器

1、安装ES:

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

docker network create es-net

安装

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

访问地址：http://192.168.211.128 即可看到 elasticsearch 的响应结果

参考视频p81-p83链接：05-初识ES-安装es_哔哩哔哩_bilibili

2、安装kibana

安装kibana

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

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

访问地址：http://192.168.211.128，即可看到结果

控制面板：http://192.168.211.128/app/dev_tools#/console

3、安装IK分词器

由于国内访问 GitHub 较慢，我们选择离线模式安装。

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

重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

IK分词器包含两种模式：

ik_smart：智能切分，粗粒度
ik_max_word：最细切分，细粒度

我们在上面的 Kibana 控制台测试

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "钟老师你好菜啊"
}

扩展词词典

在上面的IK分词器我们可以随着热点词来扩展，可以自己添加，比如 ”钟老师应该是一个热点词“，另外你也可以配置一些停用掉的敏感词，让其不进行分词。

打开IK分词器 config 目录是 IKAnalyzer.cfg.xml，添加一个文件名，我们以 ext.dic 文件名为例。

我们去创建 ext.dic ，在其中添加热点词就好了，一个词一行。

重启 elasticsearch

docker restart es

重新测试

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "钟老师你好菜啊"
}

IK分词器简介：

四、操作索引库

索引库就类似数据库表，mapping 映射就类似表的结构

我们要向 es 中存储数据，必须先创建“库”和“表”

mapping 是对索引库中文档的约束，常见的 mapping 属性包括：

type：字段数据类型，常见的简单类型有：
- 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
- 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 对象：object
index：是否创建索引，默认为 true
analyzer：使用哪种分词器
properties：该字段的子字段

我们以需要存储下面的 JSON 为例来讲解

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "钟老师真菜",
    "email": "jialna@qq.com",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "湖",
        "lastName": "心"
    }
}

首先对应的每个字段映射（mapping）情况如下：

age：类型为 integer；参与搜索，index 为 true；无需分词器
weight：类型为 float；参与搜索，index 为 true；无需分词器
isMarried：类型为boolean；参与搜索，index 为 true；无需分词器
info：类型为字符串，需要分词，因此是 text；参与搜索，index为true；分词器可以用 ik_smart
email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是 keyword；不参与搜索，index 为 false；无需分词器
score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为 float；参与搜索，index 为 true；无需分词器
name：类型为 object，需要定义多个子属性
- name.firstName：类型为字符串，不需要分词，keyword；参与搜索，index 为 true；无需分词器
- name.lastName：类型为字符串，不需要分词，keyword；参与搜索，index 为 true；无需分词器

1、创建索引库和映射

上面我们了解了 Mapping 属性映射，接下来我们就去看看如何创建索引库及映射。

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
      // ...略
    }
  }
}
PUT /xn2001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          },
          "lastName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

我们用真实的数据库表来创建一个索引库

字段名、字段数据类型，可以参考数据表结构的名称和类型
是否参与搜索要分析业务来判断，例如图片地址，就无需参与搜索
是否分词呢要看内容，内容如果是一个整体就无需分词
分词器，我们可以统一使用 ik_max_word

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",
        "copy_to": "all"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

特殊字段说明：

location：地理坐标，里面包含精度、纬度
all：一个组合字段，其目的是将多字段的值利用 copy_to 合并，提供给用户搜索，这样一来就只需要搜索一个字段就可以得到结果，性能更好。

ES中支持两种地理坐标数据类型：

geo_point：由纬度（latitude）和经度（longitude）确定的一个点。例如：“32.8752345, 120.2981576”

geo_shape：有多个 geo_point 组成的复杂几何图形。例如一条直线，“LINESTRING (-77.03653 38.897676, -77.009051 38.889939)”

2、修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改 mapping

虽然无法修改 mapping 中已有的字段，但是却允许添加新的字段到 mapping 中，不会对倒排索引产生影响。

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

3、删除索引库

DELETE /索引库名

4、查询索引库

GET /数据库名

ongitude）确定的一个点。例如：“32.8752345, 120.2981576”

geo_shape：有多个 geo_point 组成的复杂几何图形。例如一条直线，“LINESTRING (-77.03653 38.897676, -77.009051 38.889939)”

2、修改索引库

虽然无法修改 mapping 中已有的字段，但是却允许添加新的字段到 mapping 中，不会对倒排索引产生影响。

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

3、删除索引库

DELETE /索引库名

4、查询索引库

GET /数据库名

五、文档操作

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【微服务学习笔记】九、ElasticSearch搜索引擎

ElasticSearch搜索引擎

一、ElasticSearch介绍

二、倒排索引

三、ES与MySQL概念对比

1、文档和字段

2、索引和映射

三、安装ES 、安装kibana 、安装IK分词器

1、安装ES:

2、安装kibana

安装kibana

3、安装IK分词器

扩展词词典

四、操作索引库

1、创建索引库和映射

2、修改索引库

3、删除索引库

4、查询索引库

2、修改索引库

3、删除索引库

4、查询索引库

五、文档操作

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