一、ElasticSearch概述

官網：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

Elaticsearch，簡稱為es，es是一個開源的高擴展的分布式全文檢索引擎，它可以近乎實時的存盤、檢索資料;本身擴展性很好，可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別(大資料時代）的資料，es也使用java開發并使用Lucene作為其核心來實作所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變得簡單，

據國際權威的資料庫產品評測機構DB Engines的統計，在2016年1月，ElasticSearch已超過Solr等，成為排名第一的搜索引擎類應用，

總結

1、es基本是開箱即用(解壓就可以用!) ,非常簡單，Solr安裝略微復雜一丟丟!
2、Solr 利用Zookeeper進行分布式管理,而Elasticsearch自身帶有分布式協調管理功能，
3、Solr 支持更多格式的資料,比如JSON、XML、 CSV ,而Elasticsearch僅支持json檔案格式，
4、Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更注重于核心功能，高級功能多有第三方插件提供，例如圖形化界面需要kibana友好支撐
5、Solr 查詢快,但更新索引時慢(即插入洗掉慢) ，用于電商等查詢多的應用;

ES建立索引快(即查詢慢) ，即實時性查詢快，用于facebook新浪等搜索，
Solr是傳統搜索應用的有力解決方案，但Elasticsearch更適用于新興的實時搜索應用，

6、Solr比較成熟，有一個更大，更成熟的用戶、開發和貢獻者社區，而Elasticsearch相對開發維護者較少,更新太快,學習使用成本較高，

二、ElasticSearch安裝

Windows下安裝

1、安裝

下載地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/

歷史版本下載：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

解壓即可（盡量將ElasticSearch相關工具放在統一目錄下）

2、熟悉目錄

bin 啟動檔案目錄
config 組態檔目錄    
	1og4j2 日志組態檔    
	jvm.options java 虛擬機相關的配置(默認啟動占1g記憶體，內容不夠需要自己調整)    
	elasticsearch.ym1 elasticsearch 的組態檔! 默認9200埠!跨域!
1ib   相關jar包
modules 功能模塊目錄
plugins 插件目錄    
	ik分詞器

3、啟動

bin目錄下的elasticsearch.bat

訪問地址: localhost:9200

{
  "name" : "TIANYH",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "IOHRCRK6TKibMGdNZq4YtA",
  "version" : {
    "number" : "7.6.1",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "aa751e09be0a5072e8570670309b1f12348f023b",
    "build_date" : "2020-02-29T00:15:25.529771Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.4.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

安裝可視化界面

elasticsearch-head

使用前提：需要安裝nodejs

1、下載地址

https://github.com/mobz/elasticsearch-head

2、安裝

解壓即可（盡量將ElasticSearch相關工具放在統一目錄下）

3、啟動

cd elasticsearch-head
# 安裝依賴npm install
# 啟動npm run start# 
# 訪問http://localhost:9100/

開啟跨域（在elasticsearch解壓目錄config下elasticsearch.yml中添加）

# 開啟跨域http.cors.enabled: true
# 所有人訪問http.cors.allow-origin: "*"

重啟elasticsearch

理解：

如果你是初學者
- 索引可以看做 “資料庫”
- 型別可以看做 “表”
- 檔案可以看做 “庫中的資料（表中的行）”
這個head，我們只是把它當做可視化資料展示工具，之后所有的查詢都在kibana中進行
- 因為不支持json格式化，不方便

安裝kibana

Kibana是一個針對ElasticSearch的開源分析及可視化平臺,用來搜索、查看互動存盤在Elasticsearch索引中的資料，使用Kibana ,可以通過各種圖表進行高級資料分析及展示，Kibana讓海量資料更容易理解，它操作簡單,基于瀏覽器的用戶界面可以快速創建儀表板( dashboard )實時顯示Elasticsearch查詢動態，設定Kibana非常簡單，無需編碼或者額外的基礎架構,幾分鐘內就可以完成Kibana安裝并啟動Elasticsearch索引監測，

1、下載地址:

下載的版本需要與ElasticSearch版本對應

https://www.elastic.co/cn/downloads/

歷史版本下載：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

2、安裝

解壓即可（盡量將ElasticSearch相關工具放在統一目錄下）

3、啟動

bin目錄下的kibanan.bat

訪問地址: localhost:5601

4、kibana漢化

編輯器打開kibana解壓目錄/config/kibana.yml，添加

i18n.locale: "zh-CN"

重啟kibana

了解ELK

ELK是

Elasticsearch、Logstash、 Kibana三大開源框架首字母大寫簡稱

，市面上也被成為Elastic Stack，
- 其中Elasticsearch是一個基于Lucene、分布式、通過Restful方式進行互動的近實時搜索平臺框架，
  - 像類似百度、谷歌這種大資料全文搜索引擎的場景都可以使用Elasticsearch作為底層支持框架，可見Elasticsearch提供的搜索能力確實強大,市面上很多時候我們簡稱Elasticsearch為es，
- Logstash是ELK的中央資料流引擎,用于從不同目標(檔案/資料存盤/MQ )收集的不同格式資料,經過過濾后支持輸出到不同目的地(檔案/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)，
- Kibana可以將elasticsearch的資料通過友好的頁面展示出來 ,提供實時分析的功能，
市面上很多開發只要提到ELK能夠一致說出它是一個日志分析架構技術堆疊總稱 ,但實際上ELK不僅僅適用于日志分析,它還可以支持其它任何資料分析和收集的場景,日志分析和收集只是更具有代表性，并非唯一性，

收集清洗資料(Logstash) ==> 搜索、存盤(ElasticSearch) ==> 展示(Kibana)

三、ElasticSearch核心概念

概述

1、索引（ElasticSearch）

包多個分片

2、欄位型別（映射）

欄位型別映射（欄位是整型，還是字符型…）

3、檔案

4、分片（Lucene索引，倒排索引）

ElasticSearch是面向檔案，關系行資料庫和ElasticSearch客觀對比！一切都是JSON！

Relational DB	ElasticSearch
資料庫（database）	索引（indices）
表（tables）	types <慢慢會被棄用!>
行（rows）	documents
欄位（columns）	fields

elasticsearch（集群）中可以包含多個索引（資料庫） ,每個索引中可以包含多個型別（表） ,每個型別下又包含多個檔案（行） ,每個檔案中又包含多個欄位（列），

物理設計:

elasticsearch在后臺把每個索引劃分成多個分片，每分分片可以在集群中的不同服務器間遷移

一個人就是一個集群! ，即啟動的ElasticSearch服務，默認就是一個集群，且默認集群名為elasticsearch

邏輯設計:

一個索引型別中，包含多個檔案，比如說檔案1，檔案2，當我們索引一篇檔案時，可以通過這樣的順序找到它：索引 => 型別 => 檔案ID ，通過這個組合我們就能索引到某個具體的檔案，注意：ID不必是整數，實際上它是個字串，

檔案（”行“）

之前說elasticsearch是面向檔案的，那么就意味著索引和搜索資料的最小單位是檔案，elasticsearch中，檔案有幾個重要屬性:

自我包含，一篇檔案同時包含欄位和對應的值，也就是同時包含key:value !
可以是層次型的，一個檔案中包含自檔案，復雜的邏輯物體就是這么來的!
靈活的結構，檔案不依賴預先定義的模式，我們知道關系型資料庫中，要提前定義欄位才能使用，在elasticsearch中，對于欄位是非常靈活的，有時候,我們可以忽略該欄位，或者動態的添加一個新的欄位，

盡管我們可以隨意的新增或者忽略某個欄位，但是，每個欄位的型別非常重要，比如一個年齡欄位型別，可以是字串也可以是整形，因為elasticsearch會保存欄位和型別之間的映射及其他的設定，這種映射具體到每個映射的每種型別，這也是為什么在elasticsearch中，型別有時候也稱為映射型別，

型別（“表”）

型別是檔案的邏輯容器，就像關系型資料庫一樣，表格是行的容器，型別中對于欄位的定義稱為映射，比如name映射為字串型別，我們說檔案是無模式的，它們不需要擁有映射中所定義的所有欄位，比如新增一個欄位，那么elasticsearch是怎么做的呢?

elasticsearch會自動的將新欄位加入映射，但是這個欄位的不確定它是什么型別，elasticsearch就開始猜，如果這個值是18，那么elasticsearch會認為它是整形，但是elasticsearch也可能猜不對，所以最安全的方式就是提前定義好所需要的映射，這點跟關系型資料庫殊途同歸了，先定義好欄位，然后再使用，別整什么幺蛾子，

索引（“庫”）

索引是映射型別的容器， elasticsearch中的索引是一個非常大的檔案集合，索引存盤了映射型別的欄位和其他設定，然后它們被存盤到了各個分片上了，我們來研究下分片是如何作業的，

一個集群至少有一個節點，而一個節點就是一個elasricsearch行程，節點可以有多個索引默認的，如果你創建索引，那么索引將會有個5個分片(primary shard ,又稱主分片)構成的，每一個主分片會有一個副本(replica shard，又稱復制分片)

有3個節點的集群，可以看到主分片和對應的復制分片都不會在同一個節點內，這樣有利于某個節點掛掉了，資料也不至于失，實際上，一個分片是一個Lucene索引（一個ElasticSearch索引包含多個Lucene索引） ，一個包含倒排索引的檔案目錄，倒排索引的結構使得elasticsearch在不掃描全部檔案的情況下，就能告訴你哪些檔案包含特定的關鍵字，不過，等等，倒排索引是什么鬼?

倒排索引（Lucene索引底層）

簡單說就是按（文章關鍵字，對應的檔案<0個或多個>）形式建立索引，根據關鍵字就可直接查詢對應的檔案（含關鍵字的），無需查詢每一個檔案，如下圖

四、IK分詞器(elasticsearch插件)

IK分詞器：中文分詞器

分詞：即把一段中文或者別的劃分成一個個的關鍵字，我們在搜索時候會把自己的資訊進行分詞，會把資料庫中或者索引庫中的資料進行分詞，然后進行一一個匹配操作，默認的中文分詞是將每個字看成一個詞（不使用用IK分詞器的情況下），比如“我愛狂神”會被分為”我”，”愛”，”狂”，”神” ，這顯然是不符合要求的，所以我們需要安裝中文分詞器ik來解決這個問題，

IK提供了兩個分詞演算法: ik_smart和ik_max_word ,其中ik_smart為最少切分, ik_max_word為最細粒度劃分!

1、下載

版本要與ElasticSearch版本對應

下載地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

2、安裝

ik檔案夾是自己創建的

加壓即可（但是我們需要解壓到ElasticSearch的plugins目錄ik檔案夾下）

4、使用 `ElasticSearch安裝補錄/bin/elasticsearch-plugin` 可以查看插件

E:\ElasticSearch\elasticsearch-7.6.1\bin>elasticsearch-plugin list

5、使用kibana測驗

ik_smart：最少切分

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "白日依山盡黃河入海流"
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "白日",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "依",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "山",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "盡",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "黃河",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "入海流",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    }
  ]
}

ik_max_word：最細粒度劃分（窮盡詞庫的可能）

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "白日依山盡黃河入海流"
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "白日",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "依",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "山",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "盡",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "黃河",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "入海流",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "入海",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "海流",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 7
    }
  ]
}

6、添加自定義的詞添加到擴展字典中

elasticsearch目錄/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

打開 IKAnalyzer.cfg.xml 檔案，擴展字典

<?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">my.dic</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">words_location</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>

撰寫 my.dic

白日依山盡
黃河入海流

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "白日依山盡黃河入海流"
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "白日依山盡",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "黃河入海流",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    }
  ]
}

五、Rest風格說明

一種軟體架構風格,而不是標準,只是提供了一組設計原則和約束條件，它主要用于客戶端和服務器互動類的軟體，基于這個風格設計的軟體可以更簡潔，更有層次，更易于實作快取等機制，

基本Rest命令說明：

method	url地址	描述
PUT（創建,修改）	localhost:9200/索引名稱/型別名稱/檔案id	創建檔案（指定檔案id）
POST（創建）	localhost:9200/索引名稱/型別名稱	創建檔案（隨機檔案id）
POST（修改）	localhost:9200/索引名稱/型別名稱/檔案id/_update	修改檔案
DELETE（洗掉）	localhost:9200/索引名稱/型別名稱/檔案id	洗掉檔案
GET（查詢）	localhost:9200/索引名稱/型別名稱/檔案id	查詢檔案通過檔案ID
POST（查詢）	localhost:9200/索引名稱/型別名稱/檔案id/_search	查詢所有資料

測驗

1、創建一個索引，添加

PUT /test/type/1
{
  "name": "測驗",
  "age": 18
}

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "type",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

2、欄位資料型別

字串型別
- text、
  
  keyword
  - text：支持分詞，全文檢索,支持模糊、精確查詢,不支持聚合,排序操作;text型別的最大支持的字符長度無限制,適合大欄位存盤；
  - keyword：不進行分詞，直接索引、支持模糊、支持精確匹配，支持聚合、排序操作，keyword型別的最大支持的長度為——32766個UTF-8型別的字符,可以通過設定ignore_above指定自持字符長度，超過給定長度后的資料將不被索引，無法通過term精確匹配檢索回傳結果，
數值型
- long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float
日期型別
- date
te布爾型別
- boolean
二進制型別
- binary
等等…

3、指定欄位的型別（使用PUT）

類似于建庫（建立索引和欄位對應型別），也可看做規則的建立

PUT /test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age":{
        "type": "long"
      },
      "birthday":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}


{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "test2"
}

4、獲取3建立的規則

GET test2

{
  "test2" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "birthday" : {
          "type" : "date"
        },
        "name" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1676438148562",
        "number_of_shards" : "1",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "d-qUkOZKQJKzd68KHiN_pw",
        "version" : {
          "created" : "7060199"
        },
        "provided_name" : "test2"
      }
    }
  }
}

5、獲取默認資訊

_doc 默認型別（default type），type 在未來的版本中會逐漸棄用，因此產生一個默認型別進行代替

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "黃河",
  "age": 18
}

{
  "_index" : "test3",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

GET test3

{
  "test3" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1676438576004",
        "number_of_shards" : "1",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "QmHErZuzSvmczgtgyzC7oA",
        "version" : {
          "created" : "7060199"
        },
        "provided_name" : "test3"
      }
    }
  }
}

如果自己的檔案欄位沒有被指定，那么ElasticSearch就會給我們默認配置欄位型別

擴展：通過GET _cat/ 可以獲取ElasticSearch的當前的很多資訊！

=^.^=
/_cat/allocation
/_cat/shards
/_cat/shards/{index}
/_cat/master
/_cat/nodes
/_cat/tasks
/_cat/indices
/_cat/indices/{index}
/_cat/segments
/_cat/segments/{index}
/_cat/count
/_cat/count/{index}
/_cat/recovery
/_cat/recovery/{index}
/_cat/health
/_cat/pending_tasks
/_cat/aliases
/_cat/aliases/{alias}
/_cat/thread_pool
/_cat/thread_pool/{thread_pools}
/_cat/plugins
/_cat/fielddata
/_cat/fielddata/{fields}
/_cat/nodeattrs
/_cat/repositories
/_cat/snapshots/{repository}
/_cat/templates

6、修改

兩種方案

①舊的（使用put覆寫原來的值）

版本+1（_version）
但是如果漏掉某個欄位沒有寫，那么更新是沒有寫的欄位，會消失

PUT /test/type/1
{
  "name": "測驗",
  "age": 19
}

GET /test/_doc/1

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "測驗",
    "age" : 19
  }
}

PUT /test/type/1
{
  "age": 20
}

GET /test/_doc/1

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 3,
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "age" : 20
  }
}

②新的（使用post的update）

version不會改變
需要注意doc
不會丟失欄位

POST /test/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "age":11
  }
}

GET /test/_doc/1

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 5,
  "_seq_no" : 4,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "測驗",
    "age" : 11
  }
}

7、洗掉

DELETE /test

{
  "acknowledged" : true
}

8、查詢（簡單條件）

GET /test/_doc/_search?q=age:19

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "測驗",
          "age" : 19
        }
      }
    ]
  }
}

9、復雜查詢

①查詢匹配

match：匹配（會使用分詞器決議（先分析檔案，然后進行查詢））
_source：過濾欄位
sort：排序
form、size 分頁

GET /test/_doc/_search
{
  
}

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 5,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "測驗",
          "age" : 19
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小李",
          "age" : 19
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小張",
          "age" : 18
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小明",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "明明",
          "age" : 16
        }
      }
    ]
  }
}

GET /test/_doc/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "name":"明"
    }
  },
  "_source":["age","name"],
  "sort":[{"age":{"order":"asc"}}],
  "from":0,
  "size":20
}


{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "name" : "小明",
          "age" : 16
        },
        "sort" : [
          16
        ]
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "name" : "明明",
          "age" : 16
        },
        "sort" : [
          16
        ]
      }
    ]
  }
}

②多條件查詢（bool）

must 相當于 and
should 相當于 or
must_not 相當于 not (... and ...)
filter 過濾

GET /test/_doc/_search
{
  "query":{
    "bool":{
      "must":[{"match":{"age":16}},{"match":{"name":"小"}}],
      "filter":{
        "range":{
        "age":{
          "gte":15,
          "lte":17
          }
        }
      }
    }
  } 
}

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.2940125,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.2940125,
        "_source" : {
          "name" : "小明",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 1.2940125,
        "_source" : {
          "name" : "小黃",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "7",
        "_score" : 1.2940125,
        "_source" : {
          "name" : "小黑",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "9",
        "_score" : 1.2940125,
        "_source" : {
          "name" : "小花",
          "age" : 16
        }
      }
    ]
  }
}

③匹配陣列

貌似不能與其它欄位一起使用
可以多關鍵字查（空格隔開）— 匹配欄位也是符合的
match 會使用分詞器決議（先分析檔案，然后進行查詢）
搜詞

GET /test/_doc/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "name":"明 黑"
    }
  }
}

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.9388659,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "7",
        "_score" : 1.9388659,
        "_source" : {
          "name" : "小黑",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 1.4651942,
        "_source" : {
          "name" : "明明",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0729234,
        "_source" : {
          "name" : "小明",
          "age" : 16
        }
      }
    ]
  }
}

④精確查詢

term 直接通過倒排索引指定詞條查詢
適合查詢 number、date、keyword ，不適合text

GET /test/_doc/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "age":16
    }
  }
}

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 5,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小明",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "明明",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小黃",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "7",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小黑",
          "age" : 16
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "9",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小花",
          "age" : 16
        }
      }
    ]
  }
}

⑤text和keyword

text：
- 支持分詞，全文檢索、支持模糊、精確查詢,不支持聚合,排序操作;
- text型別的最大支持的字符長度無限制,適合大欄位存盤；
keyword：
- 不進行分詞，直接索引、支持模糊、支持精確匹配，支持聚合、排序操作，
- keyword型別的最大支持的長度為——32766個UTF-8型別的字符,可以通過設定ignore_above指定自持字符長度，超過給定長度后的資料將不被索引，無法通過term精確匹配檢索回傳結果，

// 設定索引型別
PUT /test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text":{
        "type":"text"
      },
      "keyword":{
        "type":"keyword"
      }
    }
  }
}
// 設定欄位資料
PUT /test2/_doc/1
{
  "text":"測驗keyword和text是否支持分詞",
  "keyword":"測驗keyword和text是否支持分詞"
}

GET /test2/_doc/_search
{
  "query":{
   "match":{
      "text":"測驗"
   }
  }
}

{
  "took" : 426,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.5753642,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test2",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.5753642,
        "_source" : {
          "text" : "測驗keyword和text是否支持分詞",
          "keyword" : "測驗keyword和text是否支持分詞"
        }
      }
    ]
  }
}

GET /test2/_doc/_search
{
  "query":{
   "match":{
      "keyword":"測驗"
   }
  }
}
{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 0,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}


GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": ["白日依山盡"]
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "白日依山盡",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    }
  ]
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
    "text": ["白日依山盡"]
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "白",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "日",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "依",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "山",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "盡",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    }
  ]
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
    "text": ["白日依山盡"]
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "白日依山盡",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "白日",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "依",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "山",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "盡",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 4
    }
  ]
}

⑥高亮查詢

GET /test/_doc/_search
{
    "query":{
        "match":{"name":"小"}
    },
    
    "highlight":{
      "fields":{
        "name":{}
      }
    }
  
}

{
  "took" : 89,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 6,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.18681718,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小李",
          "age" : 19
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<em>小</em>李"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小張",
          "age" : 18
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<em>小</em>張"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小明",
          "age" : 16
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<em>小</em>明"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小黃",
          "age" : 16
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<em>小</em>黃"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "7",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小黑",
          "age" : 16
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<em>小</em>黑"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "9",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小花",
          "age" : 16
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<em>小</em>花"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

GET /test/_doc/_search
{
    "query":{
        "match":{"name":"小"}
    },
    
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>",
    "post_tags": "</p>", 
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
  
}

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 6,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.18681718,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小李",
          "age" : 19
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<p class='key' style='color:red'>小</p>李"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小張",
          "age" : 18
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<p class='key' style='color:red'>小</p>張"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小明",
          "age" : 16
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<p class='key' style='color:red'>小</p>明"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小黃",
          "age" : 16
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<p class='key' style='color:red'>小</p>黃"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "7",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小黑",
          "age" : 16
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<p class='key' style='color:red'>小</p>黑"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "9",
        "_score" : 0.18681718,
        "_source" : {
          "name" : "小花",
          "age" : 16
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<p class='key' style='color:red'>小</p>花"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

六、SpringBoot整合

1、匯入依賴

匯入elasticsearch

<dependency>    
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

提前匯入fastjson、lombok

<dependency>    
    <groupId>com.alibaba</groupId>    
    <artifactId>fastjson</artifactId>    
    <version>1.2.70</version>
</dependency>
<!-- lombok需要安裝插件 -->
<dependency>    
    <groupId>org.projectlombok</groupId>    
    <artifactId>lombok</artifactId>    
    <optional>true</optional>
</dependency>

2、創建并撰寫配置類

@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
	// 注冊 rest高級客戶端
	@Bean
	public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
		RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
				RestClient.builder(
						new HttpHost("localhost",9200,"http")
				)
		);
		return client;
	}
}

3、創建并撰寫物體類

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {
	private static final long serialVersionUID = -3843548915035470817L;
	private String name;
	private Integer age;
}

4、測驗

注入 `RestHighLevelClient`

    @Autowired
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient;

索引的操作

1、索引的創建

    public void CreatIndex() throws IOException {
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test6");
        CreateIndexResponse response = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.isAcknowledged());
        System.out.println(response);
        restHighLevelClient.close();
        return ;
    }

2、索引的獲取，并判斷其是否存在

    public void IndexIsExists() throws IOException {
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("test6");
        boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request,RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(exists);
        restHighLevelClient.close();
        return;
    }

3、索引的洗掉

    public void DeleteIndex() throws IOException {
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("test6");
        AcknowledgedResponse response = restHighLevelClient.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(response.isAcknowledged());
        restHighLevelClient.close();
        return;
    }

檔案的操作

1、檔案的添加

	public void AddDocument() throws IOException {
		User user = new User("笑笑",25);
		IndexRequest request = new IndexRequest("test");
		request.id("16");
		request.timeout(TimeValue.timeValueMillis(1000));
		request.source(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
		IndexResponse response = restHighLevelClient.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
		System.out.println(response.status());
		System.out.println(response);
		restHighLevelClient.close();
    	return;
	}

2、檔案資訊的獲取

	public void GetDocument() throws IOException {
		GetRequest request = new GetRequest("test","1");
		GetResponse response = restHighLevelClient.get(request,RequestOptions.DEFAULT);
		System.out.println(response.getSourceAsString());
		restHighLevelClient.close();
		return;
	}

3、檔案的獲取，并判斷其是否存在

	public void DocumentIsExists() throws IOException {
    	GetRequest request = new GetRequest("test","1111");
    	request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
    	request.storedFields("_none_");
    	boolean exists = restHighLevelClient.exists(request,RequestOptions.DEFAULT);
    	System.out.println(exists);
    	restHighLevelClient.close();
    	return;
	}

4、檔案的更新

	public void UpdateDocument() throws IOException {
		UpdateRequest request =  new UpdateRequest("test","16");
		User user = new User("黑黑",18);
		request.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
		UpdateResponse response = restHighLevelClient.update(request,RequestOptions.DEFAULT);
		System.out.println(response.status());
		restHighLevelClient.close();
    	return;
	}

5、檔案的洗掉

	public void DeleteDocument() throws Exception {
		DeleteRequest request = new DeleteRequest("test","1");
		request.timeout("1s");
		DeleteResponse response = restHighLevelClient.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
		System.out.println(response.status());
		restHighLevelClient.close();
	}

6、檔案的查詢

	public void Search() throws Exception {
		SearchRequest request = new SearchRequest("test");
		SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
		TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name","明");
//		MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
		searchSourceBuilder.highlighter(new HighlightBuilder());
		searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
		searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
//		searchSourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder);
		searchSourceBuilder.from(0);
		searchSourceBuilder.size(100);
		request.source(searchSourceBuilder);
		SearchResponse search = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
		SearchHits hits = search.getHits();
		System.out.println(JSON.toJSONString(hits));
		System.out.println("++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++");
		for (SearchHit documentFields: hits.getHits()) {
			System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
		}
		restHighLevelClient.close();
	}

錯誤的批量添加資料

	public void test() throws Exception {
    	IndexRequest request = new IndexRequest("bulk");
    	request.source(JSON.toJSONString(new User("小1",12)),XContentType.JSON);
		request.source(JSON.toJSONString(new User("小2",12)),XContentType.JSON);
		request.source(JSON.toJSONString(new User("小3",12)),XContentType.JSON);
		request.source(JSON.toJSONString(new User("小4",12)),XContentType.JSON);
		request.source(JSON.toJSONString(new User("小5",12)),XContentType.JSON);
		request.source(JSON.toJSONString(new User("小6",12)),XContentType.JSON);
		request.source(JSON.toJSONString(new User("小7",12)),XContentType.JSON);
		IndexResponse indexResponse = restHighLevelClient.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
		System.out.println(indexResponse.status());
		restHighLevelClient.close();
	}

7、批量添加資料

	public void testBullk() throws Exception {
		BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
		bulkRequest.timeout("10s");
		ArrayList<User> users = new ArrayList<>();
		users.add(new User("小1",12));
		users.add(new User("小2",12));
		users.add(new User("小3",12));
		users.add(new User("小4",12));
		users.add(new User("小5",12));
		users.add(new User("小6",12));
		for (User user:users) {
			bulkRequest.add(new IndexRequest("bulk").source(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON));
		}
		BulkResponse response = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);
		System.out.println(response.status());
		restHighLevelClient.close();

	}

七、ElasticSearch實戰

防京東商城搜索（高亮）

1、匯入依賴

<dependencies>
    <!-- jsoup決議頁面 -->
    <!-- 決議網頁 爬視頻可 研究tiko -->
    <dependency>
        <groupId>org.jsoup</groupId>
        <artifactId>jsoup</artifactId>
        <version>1.10.2</version>
    </dependency>
    <!-- fastjson -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.70</version>
    </dependency>
    <!-- ElasticSearch -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    <!-- thymeleaf -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
    </dependency>
    <!-- web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- devtools熱部署 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <!--  -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <!-- lombok 需要安裝插件 -->
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <!-- test -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

2、匯入前端素材

ES資料地址：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1qdvSk7SdVnlI8QzeK5gxaA 
提取碼：ldrh

3、撰寫 `application.preperties`組態檔

# 更改埠，防止沖突
server.port=9999
# 關閉thymeleaf快取
spring.thymeleaf.cache=false

4、測驗controller和view

@Controller
public class DemoApi {

	@GetMapping({"/","index"})
	public String index(){
		return "index";
	}

}

5、撰寫service

ContentService

@Service
public class ContentService {
	@Autowired
	private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
	// 1、決議資料放入 es 索引中
	public Boolean parseContent(String keyword) throws IOException {
		// 獲取內容
		List<Content> contents = HtmlParseUtil.parseJD(keyword);
		// 內容放入 es 中
		BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
		bulkRequest.timeout("2m"); // 可更具實際業務是指
		for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {
			bulkRequest.add(
					new IndexRequest("jd_goods")
							.id(""+(i+1))
							.source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON)
			);
		}
		BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//		restHighLevelClient.close();
		return !bulk.hasFailures();
	}
	// 2、根據keyword分頁查詢結果
	public List<Map<String, Object>> search(String keyword, Integer pageIndex, Integer pageSize) throws IOException {
		if (pageIndex < 0){
			pageIndex = 0;
		}
		SearchRequest jd_goods = new SearchRequest("jd_goods");
		// 創建搜索源建造者物件
		SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
		// 條件采用：精確查詢 通過keyword查欄位name
		TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", keyword);
		searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
		searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));// 60s
		// 分頁
		searchSourceBuilder.from(pageIndex);
		searchSourceBuilder.size(pageSize);
		// 高亮
		// ....
		// 搜索源放入搜索請求中
		jd_goods.source(searchSourceBuilder);
		// 執行查詢，回傳結果
		SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(jd_goods, RequestOptions.DEFAULT);
//		restHighLevelClient.close();
		// 決議結果
		SearchHits hits = searchResponse.getHits();
		List<Map<String,Object>> results = new ArrayList<>();
		for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {
			Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();
			results.add(sourceAsMap);
		}
		// 回傳查詢的結果
		return results;
	}


	// 3、 在2的基礎上進行高亮查詢
	public List<Map<String, Object>> highlightSearch(String keyword, Integer pageIndex, Integer pageSize) throws IOException {
		SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");
		SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
		// 精確查詢，添加查詢條件
		TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", keyword);
		searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
		searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
		// 分頁
		searchSourceBuilder.from(pageIndex);
		searchSourceBuilder.size(pageSize);
		// 高亮 =========
		HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
		highlightBuilder.field("name");
		highlightBuilder.preTags("<span style='color:red'>");
		highlightBuilder.postTags("</span>");
		searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
		// 執行查詢
		searchRequest.source(searchSourceBuilder);
		SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
		// 決議結果 ==========
		SearchHits hits = searchResponse.getHits();
		List<Map<String, Object>> results = new ArrayList<>();
		for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {
			// 使用新的欄位值（高亮），覆寫舊的欄位值
			Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();
			// 高亮欄位
			Map<String, HighlightField> highlightFields = documentFields.getHighlightFields();
			HighlightField name = highlightFields.get("name");
			// 替換
			if (name != null){
				Text[] fragments = name.fragments();
				StringBuilder new_name = new StringBuilder();
				for (Text text : fragments) {
					new_name.append(text);
				}
				sourceAsMap.put("name",new_name.toString());
			}
			results.add(sourceAsMap);
		}
		return results;
	}

}

6、撰寫controller

@Controller
public class DemoApi {

	@GetMapping({"/","index"})
	public String index(){
		return "index";
	}

	@Autowired
	private ContentService contentService;
	@ResponseBody
	@GetMapping("/parse/{keyword}")
	public Boolean parse(@PathVariable("keyword") String keyword) throws IOException {
		return contentService.parseContent(keyword);
	}
	@ResponseBody
	@GetMapping("/search/{keyword}/{pageIndex}/{pageSize}")
	public List<Map<String, Object>> parse(@PathVariable("keyword") String keyword,
										   @PathVariable("pageIndex") Integer pageIndex,
										   @PathVariable("pageSize") Integer pageSize) throws IOException {
		return contentService.search(keyword,pageIndex,pageSize);
	}

	@ResponseBody
	@GetMapping("/h_search/{keyword}/{pageIndex}/{pageSize}")
	public List<Map<String, Object>> highlightParse(@PathVariable("keyword") String keyword,
													@PathVariable("pageIndex") Integer pageIndex,
													@PathVariable("pageSize") Integer pageSize) throws IOException {
		return contentService.highlightSearch(keyword,pageIndex,pageSize);
	}

}

7、爬蟲（jsoup）

HtmlParseUtil

public class HtmlParseUtil {
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		/// 使用前需要聯網
		// 請求url
		String url = "http://search.jd.com/search?keyword=java";
		// 1.決議網頁(jsoup 決議回傳的物件是瀏覽器Document物件)
		Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
		// 使用document可以使用在js對document的所有操作
		// 2.獲取元素（通過id）
		Element j_goodsList = document.getElementById("J_goodsList");
		// 3.獲取J_goodsList ul 每一個 li
		Elements lis = j_goodsList.getElementsByTag("li");
		// 4.獲取li下的 img、price、name
		for (Element li : lis) {
			String img = li.getElementsByTag("img").eq(0).attr("src");// 獲取li下 第一張圖片
			String name = li.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
			String price = li.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
			System.out.println("=======================");
			System.out.println("img : " + img);
			System.out.println("name : " + name);
			System.out.println("price : " + price);
		}
	}
	public static List<Content> parseJD(String keyword) throws IOException {
		/// 使用前需要聯網
		// 請求url
		String url = "http://search.jd.com/search?keyword=" + keyword;
		// 1.決議網頁(jsoup 決議回傳的物件是瀏覽器Document物件)
		Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
		// 使用document可以使用在js對document的所有操作
		// 2.獲取元素（通過id）
		Element j_goodsList = document.getElementById("J_goodsList");
		// 3.獲取J_goodsList ul 每一個 li
		Elements lis = j_goodsList.getElementsByTag("li");
//        System.out.println(lis);
		// 4.獲取li下的 img、price、name
		// list存盤所有li下的內容
		List<Content> contents = new ArrayList<Content>();
		for (Element li : lis) {
			// 由于網站圖片使用懶加載，將src屬性替換為data-lazy-img
			String img = li.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");// 獲取li下 第一張圖片
			String name = li.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
			String price = li.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
			// 封裝為物件
			Content content = new Content(name,img,price);
			// 添加到list中
			contents.add(content);
		}
        System.out.println(contents);
		// 5.回傳 list
		return contents;
	}
}

Content

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Content implements Serializable {
	private static final long serialVersionUID = -8049497962627482693L;
	private String name;
	private String img;
	private String price;
}

8、前后端分離

引入js

    <script src="https://cdn.bootcss.com/vue/2.5.2/vue.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/axios/0.21.1/axios.min.js"></script>

修改后的index.html

<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
    <meta charset="utf-8"/>
    <title>狂神說Java-ES仿京東實戰</title>
    <link rel="stylesheet" th:href="https://www.cnblogs.com/When6/archive/2023/02/16/@{/css/style.css}"/>
    <script th:src="https://www.cnblogs.com/When6/archive/2023/02/16/@{/js/jquery.min.js}"></script>
</head>
<body >
<div >
    <div id="app" >
        <!-- 頭部搜索 -->
        <div id="header" >
            <div >
                <div >
                    <!-- Logo-->
                    <h1 id="mallLogo">
                        <img th:src="https://www.cnblogs.com/When6/archive/2023/02/16/@{/images/jdlogo.png}" alt="">
                    </h1>
                    <div >
                        <!--搜索-->
                        <div id="mallSearch" >
                            <form name="searchTop" >
                                <fieldset>
                                    <legend>天貓搜索</legend>
                                    <div >
                                        <div  id="s-combobox-685">
                                            <div >
                                                <input v-model="keyword"  type="text" autocomplete="off" id="mq"
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                                <li><a>狂神說Java</a></li>
                                <li><a>狂神說前端</a></li>
                                <li><a>狂神說Linux</a></li>
                                <li><a>狂神說大資料</a></li>
                                <li><a>狂神聊理財</a></li>
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        <!-- 商品詳情頁面 -->
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                                    品牌
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                                        <li><a href="https://www.cnblogs.com/When6/archive/2023/02/16/#"> 狂神說 </a></li>
                                        <li><a href="https://www.cnblogs.com/When6/archive/2023/02/16/#"> Java </a></li>
                                    </ul>
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                </form>
                <!-- 排序規則 -->
                <div >
                    <a >綜合<i ></i></a>
                    <a >人氣<i ></i></a>
                    <a >新品<i ></i></a>
                    <a >銷量<i ></i></a>
                    <a >價格<i ></i><i ></i></a>
                </div>
                <!-- 商品詳情 -->
                <div  >
                    <div  v-for="result in results">
                        <div >
                            <!--商品封面-->
                            <div >
                                <a >
                                    <img :src="https://www.cnblogs.com/When6/archive/2023/02/16/result.img">
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                            </div>
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                            </p>
                            <!-- 店鋪名 -->
                            <div >
                                <span>店鋪： 狂神說Java </span>
                            </div>
                            <!-- 成交資訊 -->
                            <p >
                                <span>月成交<em>999筆</em></span>
                                <span>評價 <a>3</a></span>
                            </p>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>
<script th:src="https://www.cnblogs.com/When6/archive/2023/02/16/@{/js/vue.min.js}"></script>
<script th:src="https://www.cnblogs.com/When6/archive/2023/02/16/@{/js/axios.min.js}"></script>
<script>
    new Vue({
        el:"#app",
        data:{
            "keyword": '', // 搜索的關鍵字
            "results":[] // 后端回傳的結果
        },
        methods:{
            searchKey(){
                var keyword = this.keyword;
                console.log(keyword);
                axios.get('h_search/'+keyword+'/0/20').then(response=>{
                    console.log(response.data);
                    this.results=response.data;
                })
            }
        }
    });
</script>
</body>
</html>

9、遺留問題

restHighLevelClient.close(); 引起java.lang.RuntimeException: Request execution cancelled 錯誤

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/544092.html

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狂神--ElasticSearch

一、ElasticSearch概述

總結

二、ElasticSearch安裝

Windows下安裝

1、安裝

2、熟悉目錄

3、啟動

安裝可視化界面

1、下載地址

2、安裝

3、啟動

安裝kibana

1、下載地址:

2、安裝

3、啟動

4、kibana漢化

了解ELK

三、ElasticSearch核心概念

概述

物理設計:

邏輯設計:

檔案（”行“）

型別（“表”）

索引（“庫”）

四、IK分詞器(elasticsearch插件)

1、下載

2、安裝

4、使用 ElasticSearch安裝補錄/bin/elasticsearch-plugin 可以查看插件

5、使用kibana測驗

6、添加自定義的詞添加到擴展字典中

五、Rest風格說明

基本Rest命令說明：

測驗

1、創建一個索引，添加

2、欄位資料型別

3、指定欄位的型別（使用PUT）

4、獲取3建立的規則

5、獲取默認資訊

6、修改

7、洗掉

8、查詢（簡單條件）

9、復雜查詢

①查詢匹配

②多條件查詢（bool）

③匹配陣列

④精確查詢

⑤text和keyword

⑥高亮查詢

六、SpringBoot整合

1、匯入依賴

2、創建并撰寫配置類

3、創建并撰寫物體類

4、測驗

注入 RestHighLevelClient

索引的操作

1、索引的創建

2、索引的獲取，并判斷其是否存在

3、索引的洗掉

檔案的操作

1、檔案的添加

2、檔案資訊的獲取

3、檔案的獲取，并判斷其是否存在

4、檔案的更新

5、檔案的洗掉

6、檔案的查詢

錯誤的批量添加資料

7、批量添加資料

七、ElasticSearch實戰

防京東商城搜索（高亮）

1、匯入依賴

2、匯入前端素材

3、撰寫 application.preperties組態檔

4、測驗controller和view

5、撰寫service

6、撰寫controller

7、爬蟲（jsoup）

HtmlParseUtil

Content

8、前后端分離

4、使用 `ElasticSearch安裝補錄/bin/elasticsearch-plugin` 可以查看插件

注入 `RestHighLevelClient`

3、撰寫 `application.preperties`組態檔