elasticsearch使用

简介

• elasticsearch是一种开源的搜索引擎，可以从海量数据中快速找到需要的内容。

• elastic stack（ELK)：以ES为核心的技术栈

• 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

  

• ES是核心，其他的组件可以被替换

• 优势

  • 支持分布式、水平扩展
  • 提供restful风格的接口，适应多语言

ES核心——倒排索引

• 正向索引

  • 查找过程：先查找文档，然后查询文档中是否含有关键词，如果有加入结果集

  • mysql中采用正向索引

    

• 倒排索引

  • 文档 每一条数据
  • 词条：将文档按照某个规则划分词语
  

• 搜索过程

  • 分词
  • 在倒排索引库根据分词结果查找文档id
  • 根据id查询文档
  • 返回结果集
  

ES中的概念

• 文档

  • 在es中存储的数据，使用json格式
  • 

• 索引

  • 相同类型文档的集合，类似于数据库中的表
  • 

• 映射（mapping）

  • 对索引中字段的约束例如是string、还是int

• Mysql与ES的对比

  • 两者是互补的关系
  • mysql是擅长事务类型的操作，确保数据的一致性
  • ES擅长海量数据的存储，查询分析

  

es的安装（略）

• 安装es

• 安装kibanna

• 安装ik分词器

  

es操作

mapping

• 类型 type
  • 字符类型
    • text：可分词的文本
    • keyword：不可分词的文本
  • 数值类型：long、integer、float、double
  • 日期类型：date
  • 对象类型：object

• index：是否创建倒排索引 默认值为true
• analyzer：分词器
• proterties：子属性

索引库的操作

• 创建索引库

  PUT /lmx
  {"mappings": {"properties": {"info":{"type": "text", "analyzer": "ik_smart"},"name":{"type": "text", "analyzer": "ik_smart"},"email":{"type": "keyword"},"preson":{"properties": {"age":{"type":"integer","index":"false"}}}}}
  }
  

• 获取索引库信息

GET /lmx

• 删除索引库

DELETE /lmx

• 更改索引库
  • 在es中，不允许修改字段名，只允许添加新的字段名，防止倒排索引失效

	PUT /lmx/_mapping{"properties":{"address":{"type":"text","analyzer":"ik_smart"}}}

文档的操作

• 增加

POST /lmx/_doc/1  
{"address":"陕西省","email":"294371334@qq.com","info":"测试","name":"两面性","preson":{"age":10}
}

• 查询

GET /lmx/_doc/1

• 修改
  • 全量修改：删除旧文档，插入新文档（又能删除、又能修改）

	PUT /lmx/_doc/1{"address":"陕西省","email":"lmx@qq.com","info":"测试","name":"两面性","preson":{"age":10}}

• 增量修改

POST /lmx/_update/1{"doc":{"name":"修改测试"}}

• 删除

DELETE /lmx/_doc/1