若你之前从未了解过ES，本文将由浅入深的一步步带你理解ES，简单使用ES。作者本人就是此状态，通过学习和梳理，产出本文，已对ES有个全面的了解和想法，不仅将知识点梳理，也涉及到自己的理解，初次学习踩的坑都汇总如下。
1 了解ElasticSearch
对于第一次接触ES的读者，该章节将直观的带你体验ES的魅力。
1.1 为何使用ES
使用前
案例：需模糊查询带有 **华为** 的商品信息
使用MySQL的查询功能：
select * from 表名 where name like “%华为%”
模糊查询会导致索引失效，就会全表扫描，效率低
案例：需模糊查询带有 **华为手机** 的商品信息
使用MySQL的查询功能：
select * from 表名 where name like “%华为手机%”
只能找到 华为手机 这样的结果
无法找到 华为荣耀手机、华为耳机、 手机这样的结果，意思就是无法将华为+手机分开查询。这也是MySQL查询功能弱的缺点
使用后
输入 ”华为手机“
结果展示： 华为荣耀手机、华为耳机、 手机、华为手机，且查询效率高
上述案例旨在告诉读者，面对更复杂的业务场景和搜索需求，单纯的SQL查询远远不能满足，MySQL是存储数据的解决方案，ES则是面对海量数据执行搜索的解决方案。
现在简单了解一下ES是怎么做到的上述优点
1.1 倒排索引
-
在了解倒排索引概念之前，先看看正向索引
案例 ：查找含有 明 这个字的诗句
| 数据库信息 | 是否匹配 |
|---|---|
| 锄禾日当午 | x |
| 忽如一夜春风来 | x |
| 窗前明月光 | √ |
结果：窗前明月光
缺点：得从第每首诗的第一行的第一个字找，这种正向操作的思想会导致查询比较慢
-
倒排索引
案例： 查找含有 是 这个字的诗句
内部操作：
ES内部会自动的将 窗前明月光这个数据进行分词
| 拆分单词 | 结果 |
|---|---|
| 窗前 | 窗前明月光 |
| 床 | 窗前明月光 |
| 前 | 窗前明月光 |
| 明月 | 窗前明月光 |
| 明 | 窗前明月光 |
| 月 | 窗前明月光 |
| 光 | 窗前明月光 |
找到关键字 明，得到对应的结果，效率很快的。我们习惯性将这种不直接查询的设计叫倒排索引
案例升级
此时需要在数据库中再存储一条数据”明月几时有“，ES会如何操作？
当然是自动拆分这句话
| 拆分单词 | 结果 |
|---|---|
| 窗前 | 窗前明月光 |
| 床 | 窗前明月光 |
| 前 | 窗前明月光 |
| 明月 | 窗前明月光；明月几时有 |
| 明 | 窗前明月光；明月几时有 |
| 月 | 窗前明月光；明月几时有 |
| 光 | 窗前明月光 |
| 几时 | 明月几时有 |
| 有 | 明月几时有 |
拆分的单词若已经有了，直接存储在后面就行；若拆分的单词是新的，则续上。
- 优化倒排索引
考虑一下这个情况，若拆分单词是 月 的结果有很多很多，岂不是这个表就很大，如何处理？
可以这样设计
| 拆分单词 | 结果（ID） |
|---|---|
| 窗前 | 《静夜思》 |
| 床 | 《静夜思》 |
| 前 | 《静夜思》 |
| 明月 | 《静夜思》；《水调歌头》 |
| 明 | 《静夜思》；《水调歌头》 |
| 月 | 《静夜思》；《水调歌头》 |
| 光 | 《静夜思》 |
| 几时 | 《水调歌头》 |
| 有 | 《水调歌头》 |
根据拆分单词找到诗词名称，再根据诗词名称去查对应的内容。这样一个表就拆成两个表，就不大了。此外，这里的诗词名称就是唯一标识，在ES引擎中用 ID 表示。
从这里我们才真正的进入ES引擎
- 我们的数据格式是Json，存在文档中
{"id":"1","title":"华为折叠手机","price":"120.00"
}
-----------------------------------------
{"id":"2","title":"三星翻盖手机","price":"40.00"
}
-----------------------------------------
{"id":"3","title":"华为移动翻盖手机","price":"90.00"
}
- 自动拆分得到表
| term | value |
|---|---|
| 华为 | 1，3 |
| 折叠 | 1 |
| 手 | 1,2,3 |
| 手机 | 1,2,3 |
| 三星 | 2 |
| 翻盖 | 2,3 |
| 移动 | 3 |
若term列数据很多，那直接从上往下一个个匹配也是会很慢的，因此ES引擎对词条term列做了优化。
在生成倒排索引（此表）后，词条会排序，形成一颗树形结构（又称为：字典树），提升词条的查询速度。
ES的定位：mysql的数据只要一更新，就将索引同步给ES，保证数据一致性
2 安装ES
2.1 环境
CentOS 7
elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz
2.2 将安装包解压在opt目录下
2.3 解压
tar -zxvf elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz -C /opt
2.3 修改elasticsearch.yml文件
cluster.name: my-application //默认名称是elasticserach
node.name: node-1
network.host: 0.0.0.0 //保证在windows上可以访问安装在centos上的ES引擎
http.port: 9200
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]2.4 启动报错
这是因为ES不推荐以root身份启动，而是推荐以用户身份启动
我们已经有用户zjh，只需要给其赋予启动权限就好
2.5 修改用户配置文件
vim /etc/security/limits.conf
添加此信息
zjh soft nofile 65536
zjh hard nofile 65536
vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
添加此信息
zjh soft nofile 65536
zjh hard nofile 65536
* hard nproc 4096
3. vim /etc/sysctl.conf
添加此信息vm.max_map_count=655360
sysctl -p
2.6 切换用户重启ES
启动前先暂时关闭防火墙
再启动
输入自己的虚拟机IP：9200
3 安装Kibana
Kibana版本必须和ES版本对应，避免出现不兼容的问题。
链接: Kibana下载
- 解压
tar -xzf kibana-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz -C /opt
2.修改配置文件vim /opt/kibana-7.4.0-linux-x86_64/config/kibana.yml
# 添加如下内容
server.port: 5601
server.hosts: "0.0.0.0"
server.name: "kibana-itcast"
elasticsearch.hosts: ["http://127.0.0.1:9200"]
elasticsearch.requestTimeout: 99999
3.执行报错，需切换身份
4.切换身份执行
4 ES核心概念
本章节讲述如下几个概念：索引、映射、文档、倒排索引
这是一个mysql数据库处理数据的过程：创建表，将数据存储到对应字段（创建Movice表，Animal表结构）
这里我们也是创建表，不过在ES中不这样称呼，而是称之为建立索引。（创建Movice与Animal索引，并给索引Movice，索引Animla创建映射），然后存储数据，最后将相关字段进行分词。
5-8章节主要介绍在Kibana的可视化环境中，使用脚本进行相关操作，帮助熟悉ES
5 索引–基础操作
不能修改索引
5.1 创建索引
5.2 查询索引
5.3 添加映射
5.4 查询索引映射
5.5 删除索引
5.6 创建索引并添加映射
5.7 添加字段
6 文档–基础操作
6.1 添加文档，指定id
6.2 添加文档，不指定id
6.3 修改文档
6.4 查询所有文档
6.5 删除文档，根据id
7 分词器（analyze）
但是其对中文很不友好，使用ES的内置分词器，中文只会被分成一个一个字，中英文分别演示一下
中文彻底被拆分成了一个个字
英文是按照单词拆分的，并不是按照字母拆分。
因此若想要更好的中文分词效果，需要安装其他的分词器（如IK分词器），这里不介绍了。
8 文档查询
8.1 term
term：查询的条件字符串和词条完全匹配
例：查询与“美”相关的title
需要注意的是，ES默认使用的standard分词器，因此仅支持单独的汉字匹配，例如这样
若想要更改分词器，只能重新建立索引映射，同时设置分词器
8.2 match
会先对查询的字符串进行分词，再去查询，得到并集
例：将“美国”按照standard的分词器进行拆分，得到“美” “国”，分别查询，求并集。
9 与springboot的整合
在springboot中，我们一般只操作文档。在kibana使用脚本建立索引。这一章节介绍一下如何使用代码操作ES中的文档
9.1 简单获取cilent对象
ES将相关的操作都封装成在RestHighLevelClient 中，因此我们需要获取其对象才能进行相关操作
创建一个springboot项目，导入依赖
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.9.0</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId><version>7.9.0</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.9.0</version></dependency>
测试 获取ES客户端对象
@SpringBootTest
class EsDemoApplicationTests {/*** HttpHost的三个参数* 1. 192.168.xx.xx:5601 地址是Kibana的地址和端口号* 2. 9002 是ES的端口* 3. scheme：http*/@Testvoid test01() {RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("ipxxxx:5601",9002,"http")));System.out.println(client);}}
成功获取client对象
获取了client就可以操作ES的文档
9.2 使用依赖注入方式优化获取Client
可以发现，我们直接将HttpHost的三个参数写死了，项目中不这样建议。
- 创建elasticsearch.yml文件
elasticsearch:host: 192.168.67.18:5601port: 9200
- 创建配置类(获取Client)
@Configuration
// 获取elasticsearch.yml文件信息，自动将elasticsearch.yml文件中elasticsearch开头的字段和ESconfig 类中的字段匹配并赋值
@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
public class ESconfig {private String host;private int port;public String getHost() {return host;}public void setHost(String host) {this.host = host;}public int getPort() {return port;}public void setPort(int port) {this.port = port;}@Beanpublic RestHighLevelClient client(){//1. 创建ES客户端对象RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(host, port, "http")));return client;}
}
- 测试
@SpringBootTest
class EsDemoApplicationTests {@Autowiredprivate RestHighLevelClient client;@Testvoid test01() {/* RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("ipxxxx:5601",9002,"http")));*/System.out.println(client);}}9.3 索引相关（了解）
9.3.1 创建索引
/*** 创建索引*/@Testvoid addIndex() throws IOException {//获取操作索引的对象IndicesClient indices = client.indices();//创建索引，获取返回值CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("movice");//设置映射mappingsString mapping = "{\n" +" \"properties\" : {\n" +" \"addres\" : {\n" +" \"type\" : \"text\"\n" +" },\n" +" \"id\" : {\n" +" \"type\" : \"integer\"\n" +" },\n" +" \"price\" : {\n" +" \"type\" : \"integer\"\n" +" },\n" +" \"title\" : {\n" +" \"type\" : \"text\"\n" +" }\n" +" }";createIndexRequest.mapping(mapping, XContentType.JSON);CreateIndexResponse response = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);//根据返回值判断结构：成功了返回trueSystem.out.println(response.isAcknowledged());}也就是这效果
9.3.2 查询索引
/*** 查询索引*/@Testvoid queryIndex() throws IOException {//获取操作索引的对象IndicesClient indices = client.indices();//根据索引名称查询GetIndexRequest getIndexRequest = new GetIndexRequest("movice");GetIndexResponse response = indices.get(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);//获取映射信息Map<String, MappingMetadata> mappings = response.getMappings();for (String key: mappings.keySet()){System.out.println(key + ":" + mappings.get(key).getSourceAsMap());}}
最后获得的结果是这一部分
解释代码
key：索引名称
mappings.get(key)：索引对象
mappings.get(key).getSourceAsMap()：将数据转换为map集合
9.3.3 删除索引
/*** 删除索引*/@Testvoid deleteIndex() throws IOException {//获取操作索引的对象IndicesClient indices = client.indices();//根据索引名称删除DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("movice");AcknowledgedResponse response = indices.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);//成功返回trueboolean acknowledged = response.isAcknowledged();System.out.println(acknowledged);}
9.3.4 判断索引是否存在
/*** 判断索引是否存在*/@Testvoid existsIndex() throws IOException {//获取操作索引的对象IndicesClient indices = client.indices();//根据索引名称删除GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("movice");boolean exists = indices.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);}
9.4 文档相关（重点）
9.4.1 添加文档
按照这样的思路去撰写
但是一般我们不这样存入数据，不会一个个put，而是从数据库中拉取数据，封装成对象，存入文档
升级改造
- 创建索引的类（movice类）
public class movice {private Integer id;private String title;private Integer price;private String address;public Integer getId() {return id;}public void setId(Integer id) {this.id = id;}public String getTitle() {return title;}public void setTitle(String title) {this.title = title;}public Integer getPrice() {return price;}public void setPrice(Integer price) {this.price = price;}public String getAddress() {return address;}public void setAddress(String address) {this.address = address;}@Overridepublic String toString() {return "movice{" +"id=" + id +", title='" + title + '\'' +", price=" + price +", address='" + address + '\'' +'}';}
}
- 使用类传入数据
/*** 添加文档(升级改造):使用对象作为数据*/@Testvoid addDoc2() throws IOException {movice movice = new movice();movice.setId(1); //此为索引IDmovice.setTitle("国产动作电影（我被修改了）");movice.setPrice(40);movice.setAddress("香港");//将对象转换为jsonString data = JSON.toJSONString(movice);// 获取操作文档的对象：文档的ID设置为1IndexRequest request = new IndexRequest("movice").id("1").source(data,XContentType.JSON);IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);//索引IDSystem.out.println(response.getId());}
9.4.2 修改文档
还是添加相关的操作，只不过若添加的时候，ID已经存在了，就会被修改。不存在就会创建新的
9.4.3 根据ID查询文档
/*** 查询文档：根据ID查询*/@Testvoid queryDoc2() throws IOException {//GetRequest getrequest = new GetRequest("movice"); //指定索引名称GetRequest getrequest = new GetRequest("1"); //指定索引IDGetResponse response = client.get(getrequest, RequestOptions.DEFAULT);//将对象的source部分数据以字符串的形式处理，前面是以map形式处理System.out.println(response.getSourceAsString());}
response相应也就是这一部分数据。
9.4.4 删除文档
/*** 根据ID删除文档*/@Testvoid deleteDoc2() throws IOException {DeleteRequest request = new DeleteRequest("1");DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);//获取数据中的_id，注意不是_source中的id哦System.out.println(response.getId());}
我们可能会疑惑，这个response到底是什么数据，这就是response全部数据，我们可以获取_id，_source，_index等等，但是直接
总结：其实可以发现，使用代码进行索引，文档的操作时候。一定要了解5-8章节的细节：如何指定ID查询，增删查操作返回的数据。然后再去看代码，一一对照。
在代码中
- 先获得RestHighLevelClient对象 client（熟记如何获取）
- 上述所操作的类梳理
非常清晰的看到如何使用代码操作ES。
在下一篇文章将会介绍更高级的操作，熟悉企业开发。
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