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ElasticSearch7.4.2安裝、使用以及與SpringBoot的整合

2020-10-19 06:45:34 後端開發

目錄
  • ElasticSearch
    • 安裝
    • 運行
    • 初步檢索
      • 新增檔案
      • 查詢檔案
      • 更新檔案
      • 洗掉檔案/索引
      • 批量操作
    • 進階檢索
      • Search API
      • Query DSL
        • match
        • bool
        • filter
        • term
        • 欄位.keyword以及match區分
    • Aggregations
    • Mapping
      • 創建映射關系
      • 查看映射資訊
      • 修改映射資訊
    • 分詞
      • 自定義詞庫
        • 安裝nginx
        • 創建自定義詞庫
    • 整合SpringBoot
      • 創建索引
      • 獲取
      • 洗掉
      • 檢索

ElasticSearch

安裝

ElasticSearch

docker pull elasticsearch:7.4.2

Kibana用于可視化

docker pull kibana:

運行

準備es

 mkdir -p /mydata/elasticsearch/config #存放ES配置
 
 mkdir -p /mydata/elasticsearch/data #存放ES資料
 
 chmod -R 777 /mydata/elasticsearch #修改權限

#進入config目錄
 echo "http.host: 0.0.0.0">>/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml #將可遠程訪問寫入組態檔

運行es

# 9200是我們向es發請求的http埠，9300是es集群節點之間的通信埠
docker run --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \ #單節點設定
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \ #記憶體占用，此配置為開發測驗
#### 掛載###
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \	#配置
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \ #資料
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \ #插件
-d elasticsearch:7.4.2

運行kibana

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://123.56.16.54:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2

初步檢索

  • GET請求：_cat/nodes
  • GET請求：_cat/health
  • GET請求：_cat/master 查看主節點
  • GET請求：_cat/indices 查看索引

image-20200526111343564

新增檔案

  • PUT請求：index/type/id （不存在該id）新增資料，（存在該id）更新資料

    image-20200525215839777

    image-20200525220001992

  • POST請求：index/type/id （不帶id，隨機指定）新增資料，（帶且存在該id）更新資料

查詢檔案

  • GET請求：index/type/id 查找

    image-20200525221108136

    樂觀鎖，插敘的時候帶上?if_sq_no=1&if_primary_term=1

更新檔案

  • POST請求：index/type/id/_update

    方法1：若是此次更新資料與上次一樣，則不會增加版本號，提示noop無操作

    image-20200525222155384

image-20200525222230355

? 方法2：不帶_update，同樣的更新也能增加版本號，注意json資料寫法不一樣

image-20200525222357273

  • PUT請求：index/type/id
    • _update只能是post請求
    • 不會檢查是否與上次更新操作一樣

洗掉檔案/索引

  • DELETE請求：index/type/id
  • DELETE請求：index

批量操作

兩行一個資料，洗掉沒有請求體，只有一行

image-20200525224545232

image-20200525232238066

進階檢索

Search API

#方法1 uri+檢索引數
GET index01/_search?q=*&sort=_id:asc
#方法2 uri+請求體
GET index01/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
   { 
       "_id": {
       	   "order":  "asc" #按id升序 desc降序
       }
   },
   ...
  ]
}
#默認只顯示10個資訊

Query DSL

match
# 1. match_all 查詢所有
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
   { 
       "balance": {
       	   "order":  "asc" #按id升序 desc降序
       }
   }
  ],
  "from": 5,  # 指定從哪里開始
  "size": 5,  # 指定一次查詢多少個 
  "_source": ["balance","firstname"] # 指定回傳哪些欄位
}

# 2. match用于查找欄位xxx,值為xxx的資料，
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
    	"account_number": 20
    }
  }
}
# 也可以是模糊匹配，單詞用空格隔開,按匹配度（匹配單詞數量）降序 ”max_score“匹配最高的得分
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
    	"address": "mill lane"
    }
  }
}

image-20200526113814433

# 3.match_phrase 短語完全匹配
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
    	"address": "Lane mill"
    }
  }
}

# 4.multi_match多欄位匹配 指定欄位內包含query值越多越匹配
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
    	"query": "Lane Brogan",
    	"fields": ["address","city"]
    }
  }
}
bool
  • must
  • must_not
  • should：并非必要，只是匹配的話得分更高
# 以下條件篩選"gender"為"M"，"address"包含 "mill"，但是age不為28，且最好last有Holland的資料
GET /bank/_search
{
  "query":{
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {
          "gender": "M"
        }},
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {"match": {
          "age": "28"
        }}
      ],
      "should": [
        {"match": {
          "lastname": "Holland"
        }}
      ]
    }
  }
}
filter
GET /bank/_search
{
  "query":{
    "bool": {
      "filter": {  #不影響得分
        "range": {
          "age": {
            "gte": 10,
            "lte": 40
          }
        }
      }
    }
  }
}

image-20200526141148036

term

非text欄位檢索，match適合全文檢索欄位

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "term": {
    	"balance": "32838"
    }
  }
}
欄位.keyword以及match區分

必須完全匹配，空格也要，大小寫也要

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
    	"address.keyword": "789 Madison Street"
    }
  }
}
#下例中  match_phrase，只要存在該完整短語(完整單詞A 完整單詞B)即可（大小寫無關，但是單詞順序不能亂）
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
    	"address": "789 madison"
    }
  }
}
#下例中  match  只要存在當中任意一個單詞即可，與單詞順序、拼寫大小寫無關，匹配越多單詞得分越高
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
    	"address": "789 madison"
    }
  }
}

# 注意：上述匹配均是需要匹配完整單詞，每個單詞長度一樣才可匹配

Aggregations

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
 "aggs": {
   "myagg1": {
      "terms": {
      "field": "age"	#查看年齡分布
      }
   },
   "myaggAVG":{
      "avg": {
        "field": "balance" #查看平均余額
      }
   }
 },
 "size": 0
}

image-20200526151052472

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
 "aggs": {
   "myagg1": {
      "terms": {
        "field": "age"
      },
      "aggs": {
        "myaggAVG": {	# 子聚合 即查看每個年齡的分布清空以及每個年齡的平均余額
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
   }
 },
 "size": 0 #不顯示查出的結果，只顯示聚合結果
}

image-20200526151215041

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "myagg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "myaggGender": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword",
            "size": 10
          },
          "aggs": {
            "myaggGenderAVG": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        },
        "myaggAllAVG":{
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }, 
 "size": 0
}
# 查看各個年齡段的男和女分別的平均余額以及這個年齡段的平均余額

image-20200526153051127

Mapping

創建映射關系

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age": {"type": "integer"},
      "email":{"type": "keyword"},
      "name": {"type": "text"，"index":true} #index默認true，默認可以被索引
    }
  }
}

image-20200526154811728

查看映射資訊

GET請求：index/_mapping

image-20200526154846561

修改映射資訊

添加新欄位

PUT /my_index/_mapping
{
  "properties":{
    "address":{
      "type":"keyword",
      "index":false
    }
  }
}

注意：以及存在的映射資訊不可修改

如果要修改，只能指定正確的映射關系，然后資料遷移

PUT /new_bank  #創建新的映射
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "account_number": {
        "type": "long"
      },
      "address": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "balance": {
        "type": "long"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "employer": {
        "type": "keyword"
      },
      "firstname": {
        "type": "text"
      },
      "gender": {
        "type": "keyword"
      },
      "lastname": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "state": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}


POST _reindex	#資料遷移，不再用type
{
  "source": {
    "index": "bank",
    "type": "account" #原始資料擁有型別，6.0以后不用type
  },
  "dest": {
    "index": "new_bank" #不用type
  }
}

原始type是自己創建的適合定義的

image-20200526160831083

不用type之后所有的type為_doc

image-20200526160859214

分詞

安裝插件

下載elasticsearch-analysis-ik-7.4.2

解壓后放到掛載的plugins目錄，或者進入容器放進去

檢查插件是否安裝成功

docker exec -it es /bin/bash

cd bin

elasticsearch-plugin list # 列出所有插件

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": ["我是中國人"]
}

image-20200526203324141

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": ["我是中國人"]
}

image-20200526203415739

自定義詞庫

安裝nginx
# 隨便啟動一個nginx實體
docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10

# 把容器內組態檔復制出來,(后面有個 空格+. )
docker container cp nginx:/etc/nginx .

# 停止、洗掉這個容器

# 把配置放到conf目錄再轉移到/mydata/nginx目錄下
mv nginx conf
mkdir nginx
mv conf /mydata/nginx/

# 運行
docker run -p 80:80 --name nginx \
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \
-d nginx:1.10

#測驗是否啟動成功
cd html
vi index.html
#寫入
<h1>hahahha~~~~~</h1>

#保存退出，訪問80埠
創建自定義詞庫

  1. 在nginx的html目錄下新建es檔案夾新建txt檔案，錄入單詞，保存訪問ip:80/es/xxx.txt

  2. 進入plugins/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2/config目錄修改IKAnalyzer.cfg.xml檔案

    在擴展字典那里寫上各個的訪問路徑

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 擴展配置</comment>
        <!--用戶可以在這里配置自己的擴展字典 -->
        <entry key="ext_dict"></entry>
         <!--用戶可以在這里配置自己的擴展停止詞字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用戶可以在這里配置遠程擴展字典 -->
        <entry key="remote_ext_dict">http://你的ip/es/participle.txt</entry>
        <!--用戶可以在這里配置遠程擴展停止詞字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

  3. 重啟

整合SpringBoot

Rest Client檔案

  • 創建springboot專案，選擇web不選擇springboot整合的elasticsearch，因其版本沒有更新到7.0之后
  • 匯入依賴
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.4.2</version>
</dependency>
  • 調整版本，springboot 2.2.7內置6.8.8，指定版本即可
<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.4.2</elasticsearch.version>
</properties>
  • 配置
@Configuration
public class ElasticSearchConfig {

    public  static final RequestOptions COMMON_OPTIONS;
    static {
        RequestOptions.Builder builder = RequestOptions.DEFAULT.toBuilder();
        /*builder.addHeader("Authorization", "Bearer " + TOKEN);
        builder.setHttpAsyncResponseConsumerFactory(
                new HttpAsyncResponseConsumerFactory
                        .HeapBufferedResponseConsumerFactory(30 * 1024 * 1024 * 1024));*/
        COMMON_OPTIONS = builder.build();
    }

    @Bean
    public RestHighLevelClient esRestCilent(){
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("ip...", 9200, "http")));
        return client;
    }
}

創建索引

@Test
void index() throws IOException{
    //新建一個索引
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("users");
    //指定id
    indexRequest.id("1");

    User user = new User();
    user.setUserName("小明");
    user.setGender("M");
    user.setAge(18);
    // 轉為json字符
    String u = JSON.toJSONString(user);
    // 保存json
    indexRequest.source(u, XContentType.JSON);

    // 執行操作
    IndexResponse index = client.index(indexRequest, ElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);

    System.out.println(index);
}

輸出結果

IndexResponse[index=users,type=_doc,id=1,version=1,result=created,seqNo=0,primaryTerm=1,shards={"total":2,"successful":1,"failed":0}]

獲取

@Test
	public void get() throws IOException{
		GetRequest getRequest = new GetRequest(
				"users",
				"1");
		GetResponse fields = client.get(getRequest, ElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
		System.out.println(fields);
	}

輸出

{"_index":"users","_type":"_doc","_id":"1","_version":1,"_seq_no":0,"_primary_term":1,"found":true,"_source":{"age":18,"gender":"M","userName":"小明"}}

洗掉

@Test
	public void delete() throws IOException{
		DeleteRequest request = new DeleteRequest(
				"users",
				"1");
		DeleteResponse delete = client.delete(request, ElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
		System.out.println(delete);
	}

檢索

json工具網站

點擊此處

	@Test
	public void search() throws IOException{
		//創建請求
		SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("new_bank");
		//封裝條件
		SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
		//篩選address有mill單詞的資料
		searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address","mill"));
		//按年齡分布聚合，
		TermsAggregationBuilder ageTerm = AggregationBuilders.terms("ageTerm").field("age");
		//求余額平均值
		AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");

		//添加聚合
		searchSourceBuilder.aggregation(ageTerm);
		searchSourceBuilder.aggregation(balanceAvg);

		System.out.println("請求"+searchSourceBuilder);

		//保存
		searchRequest.source(searchSourceBuilder);

		//執行
		SearchResponse response = client.search(searchRequest, ElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);

		System.out.println("檢索回傳資訊"+response);

		//分析回傳資訊
		SearchHits hits = response.getHits();
		System.out.println("檢索結果有幾個："+hits.getTotalHits());

		SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
		for(SearchHit hit :searchHits){
			String string = hit.getSourceAsString();
			Account account = JSON.parseObject(string,Account.class);
			System.out.println("檢索結果"+account);
		}

		//分析聚合結果
		Aggregations aggregations = response.getAggregations();

		Terms term = aggregations.get("ageTerm");
		for (Terms.Bucket bucket : term.getBuckets()) {
			String keyAsString = bucket.getKeyAsString();
			System.out.println("年齡為："+keyAsString+"有："+bucket.getDocCount()+"個");
		}

		Avg avg = aggregations.get("balanceAvg");
		System.out.println("求得余額平均值為："+avg.getValue());

	}

輸出的結果

請求
{
	"query": {
		"match": {
			"address": {
				"query": "mill",
				"operator": "OR",
				"prefix_length": 0,
				"max_expansions": 50,
				"fuzzy_transpositions": true,
				"lenient": false,
				"zero_terms_query": "NONE",
				"auto_generate_synonyms_phrase_query": true,
				"boost": 1.0
			}
		}
	},
	"aggregations": {
		"ageTerm": {
			"terms": {
				"field": "age",
				"size": 10,
				"min_doc_count": 1,
				"shard_min_doc_count": 0,
				"show_term_doc_count_error": false,
				"order": [{
					"_count": "desc"
				}, {
					"_key": "asc"
				}]
			}
		},
		"balanceAvg": {
			"avg": {
				"field": "balance"
			}
		}
	}
}
檢索回傳資訊
{
	"took": 2,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 4,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 5.4032025,
		"hits": [{
			"_index": "new_bank",
			"_type": "_doc",
			"_id": "970",
			"_score": 5.4032025,
			"_source": {
				"account_number": 970,
				"balance": 19648,
				"firstname": "Forbes",
				"lastname": "Wallace",
				"age": 28,
				"gender": "M",
				"address": "990 Mill Road",
				"employer": "Pheast",
				"email": "[email protected]",
				"city": "Lopezo",
				"state": "AK"
			}
		}, ...]
	},
	"aggregations": {
		"avg#balanceAvg": {
			"value": 25208.0
		},
		"lterms#ageTerm": {
			"doc_count_error_upper_bound": 0,
			"sum_other_doc_count": 0,
			"buckets": [{
				"key": 38,
				"doc_count": 2
			}, {
				"key": 28,
				"doc_count": 1
			}, {
				"key": 32,
				"doc_count": 1
			}]
		}
	}
}
檢索結果有幾個：4 hits
檢索結果Account(account_number=970, balance=19648, firstname=Forbes, lastname=Wallace, age=28, gender=M, address=990 Mill Road, employer=Pheast, [email protected], city=Lopezo, state=AK)
檢索結果Account(account_number=136, balance=45801, firstname=Winnie, lastname=Holland, age=38, gender=M, address=198 Mill Lane, employer=Neteria, [email protected], city=Urie, state=IL)
檢索結果Account(account_number=345, balance=9812, firstname=Parker, lastname=Hines, age=38, gender=M, address=715 Mill Avenue, employer=Baluba, [email protected], city=Blackgum, state=KY)
檢索結果Account(account_number=472, balance=25571, firstname=Lee, lastname=Long, age=32, gender=F, address=288 Mill Street, employer=Comverges, [email protected], city=Movico, state=MT)
年齡為：38有：2個
年齡為：28有：1個
年齡為：32有：1個
求得余額平均值為：25208.0

用kibana測驗

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