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ElasticSearch(弹性搜索)原理与用法概述

皮县豆福脑
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一.Elasticsearch介绍

ElasticSearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它也是使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

作者说:“Elasticsearch is schemaless. It can eat anything you feed it and process it for later querying. “

优点:

  1. 近乎实时的存储、检索数据;

  2. 本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的数据。

主要解决的问题:

  1. 检索相关数据; 

  2. 返回统计结果; 

  3. 速度快


二.Elasticsearch的核心概念

1.Cluster:集群。

ES可以部署在独立的单个搜索服务器。为了处理大型数据集,实现容错和高可用性,ES可以运行在许多互相合作的服务器上,成为一个集群。

2.Node:节点。

形成集群的每个服务器即是节点。

3.Shard:分片。

当有大量的文档时,由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等,一个节点可能不够。这种情况下,数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上,分片再组合这个过程用户是感知不到的。 

4.Replia:副本。

为提高查询吞吐量或实现高可用性,可以使用分片副本。 
副本是一个分片的精确复制,每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片,其中之一被选择更改索引操作,这种特殊的分片称为主分片。 
当主分片丢失时,该分片所在的数据不可用时,集群将副本提升为新的主分片。

5.全文检索。

全文检索就是对一篇文章进行索引,可以根据关键字搜索,类似于mysql里的like语句。 
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词,然后分别创建索引。

为清楚区分关系型数据库和ES的概念,罗列一个表格:

关系型数据库



ES


Database

数据库


Index

索引

Table


Type

类型

Row


Document

文档

Column


Field

字段

Schema

图表


Mapping

映射

Index

索引


Everything   is indexed

所有内容都已编入索引

SQL

SQL语句


Query DSL

DSL命令行

SELECT * FROM….

查询语句


GET   http://....

查询语句

UPDATE table   SET…

修改语句


PUT/POST http://....

修改语句

1.关系型数据库中的数据库(DataBase),等价于ES中的索引(Index) 
2.一个数据库下面有N张表(Table),等价于1个索引Index下面有N多类型(Type), 
3.一个数据库表(Table)下的数据由多行(ROW)多列(column,属性)组成,等价于1个Type由多个文档(Document)和多Field组成。 
4.在一个关系型数据库里面,schema定义了表、每个表的字段,还有表和字段之间的关系。 与之对应的,在ES中:Mapping定义索引下的Type的字段处理规则,即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。 
5.在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.

它们相似又有区别,需要区分开。

三.Elasticsearch的CRUD操作

关键字:

GET:获取请求对象的当前状态。 
POST:改变对象的当前状态。 
PUT:创建一个对象。 
DELETE:销毁对象。 
HEAD:请求获取对象的基础信息。

一.新建(对应insert)

http://localhost:8899/imooc/ariticle/1 put
{
    "title":"New version of Elasticsearch released!",
    "content":"Version 1.0 released today!",
    "tags":["announce","elasticsearch","release"]
}

新建成功:

{
-  "_index": "imooc",
-  "_type": "ariticle",
-  "_id": "1 -d",
-  "_version": 1,
-  "_shards": {
    - "total": 2,
    - "successful": 1,
    - "failed": 0
- },
-  "created": true
}

二.查找(对应select)

curl -XGET http://localhost:8899/imooc/ariticle/1

查找成功结果为

{
-  "_index": "imooc",
-  "_type": "ariticle",
-  "_id": "1",
-  "_version": 1,
-  "found": true,
-  "_source": {
    - "title": "New version of Elasticsearch released!",
    - "content": "Version 1.0 released today!",
    - "tags": [
      - "announce"
      - ,
      - "elasticsearch"
      - ,
      - "release"
   - ]
-  }
}

如果查找失败

{
    - "_index": "imooc",
    - "_type": "ariticle",
    - "_id": "11",
    - "found": false
}

根据关键字检索:

  1. 查询cotent列包含版本为1.0的信息

http://localhost:8899/imooc/_search?pretty&q=content:1.0

  2.查询title中包含“enhance”字段的数据信息

curl -XGET http://localhost:8899/imooc/ariticle/_search?pretty -d `
>{"query":{
>  "term":
>      {"title":"enhance"}
>    }
>}'

  3.查询ID值为3,5,7的数据信息

curl‑XGET http://localhost:8899/imooc/ariticle/_search?pretty -d `
>{ "query" : {"terms" :
>       {"_id" : [ "3", "5", "7" ] }
>    }
>}'

三.更新修改(对应update)

curl ‑XPUT "http://localhost:8989/imooc/ariticle/1" ‑d '
{"script":"ctx._source.content = \"new version 2.0 20160714\""}

查询更新后结果

{
-  "_index": "blog",
-  "_type": "ariticle",
-  "_id": "1",
-  "_version": 2,
-  "found": true,
-  "_source": {
    - "title": "New version of Elasticsearch released!",
    - "content": "new version 2.0 20160714",
    - "tags": [
      - "announce"
      - ,
      - "elasticsearch"
      - ,
      - "release"
   - ]
-  }
}

四.删除(对应delete)

curl‑XDELETE http://localhost:8899/imooc/ariticle/1

以上便是ES的CRUD操作,需要动手操作熟悉一波。

四.Elasticsearch语句在Java中的应用

前面讲了这么多基础性的知识,下面来看看在Java代码如何和使用功能强大的ES。

Elasticsearch的Java客户端功能强大; 它可以启动嵌入式实例并在必要时运行管理任务。但在这里,我专注于针对您已经运行的节点运行应用程序任务。

使用Elasticsearch运行Java应用程序时,可以使用两种操作模式。应用程序可以在Elasticsearch集群中采用更主动或更被动的角色。在更活跃的情况下,称为节点客户端,应用程序实例接收来自集群的请求,并确定哪个节点应该像正常节点那样处理请求。(应用程序甚至可以托管索引并提供请求。)另一种模式(称为传输客户端)只是将任何请求转发到另一个Elasticsearch节点,该节点确定最终目标。

获取传输客户端

Client client = TransportClient.builder().build()
   .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));

如果要连接到Elasticsearch集群,则构建器可以接受多个地址。(在这种情况下,您只有一个localhost节点。)连接到端口9300,而不是像cURL那样连接到CS200用于REST API。Java客户端使用此特殊端口,使用9200将无法正常工作。(其他Elasticsearch客户端 - 一个Python客户端 - 使用9200来访问REST API。)

在服务器启动时创建客户端,并在整个请求处理过程中使用它。Spark使用Mustache模板引擎的Java实现呈现页面。

1.基本搜索


Spark.get("/", (request, response)‑>{
  SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("music").setTypes("lyrics").execute().actionGet();
  SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
  Map<String, Object> attributes = new HashMap<>();
  attributes.put("songs", hits);
  return new ModelAndView(attributes, "index.mustache");
  }, new MustacheTemplateEngine());

2.高级查询和匹配突出显示

Spark.get("/search", (request, response) ‑> {
   SearchRequestBuilder srb = client.prepareSearch("music").setTypes("lyrics");
   String lyricParam = request.queryParams("query");
   QueryBuilder lyricQuery = null;
   if(lyricParam != null && lyricParam.trim().length() > 0){
     lyricQuery = QueryBuilders.matchQuery("lyrics", lyricParam);
   }
   String artistParam = request.queryParams("artist");
   QueryBuilder artistQuery = null;
   if(artistParam != null && artistParam.trim().length() > 0){
     artistQuery = QueryBuilders.matchQuery("artist", artistParam);
   }
   if(lyricQuery != null && artistQuery == null){
     srb.setQuery(lyricQuery).addHighlightedField("lyrics", 0, 0);
   }else if(lyricQuery == null && artistQuery != null){
     srb.setQuery(artistQuery);
   }else if(lyricQuery != null && artistQuery != null){
     srb.setQuery(QueryBuilders.andQuery(artistQuery, 
       lyricQuery)).addHighlightedField("lyrics", 0, 0);
     }
     SearchResponse searchResponse = srb.execute().actionGet();SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
   Map<String, Object> attributes = new HashMap<>();
   attributes.put("songs", hits);
   return new ModelAndView(attributes, "index.mustache");}, new MustacheTemplateEngine());
三.插入索引
Spark.post("/save", (request, response) ‑> {
   StringBuilder json = new StringBuilder("{");
   json.append("\"name\":\""+request.raw().getParameter("name")+"\",");
   json.append("\"artist\":\""+request.raw().getParameter("artist")+"\",");
   json.append("\"year\":"+request.raw().getParameter("year")+",");
   json.append("\"album\":\""+request.raw().getParameter("album")+"\",");
   json.append("\"lyrics\":\""+request.raw().getParameter("lyrics")+"\"}");
   IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("music", "lyrics",
       UUID.randomUUID().toString());
   indexRequest.source(json.toString());
   IndexResponse esResponse = client.index(indexRequest).actionGet();
   Map<String, Object> attributes = new HashMap<>();
   return new ModelAndView(attributes, "index.mustache");
   }, new MustacheTemplateEngine());

在这里,您可以通过直接生成JSON字符串来创建它StringBuilder。在生产应用程序中,使用像Boon或Jackson这样的库。

执行Elasticsearch工作的部分是:

IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("music", "lyrics", UUID.randomUUID().toString());

在这种情况下,使用UUID生成ID。

关于ElasticSearch(弹性搜索)的原理与用法的内容就是这些,希望对大家有所帮助~~


https://img.mukewang.com/5c9492cf000170ca09150565.jpg

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