了解一下Elasticsearch的基本概念

1、前文介绍

Elasticsearch（简称ES）是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎，不管在开源仍是专有领域，Lucene 能够被认为是迄今为止最早进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。注意，Lucene 只是一个库。想要发挥其强大的做用，你需使用 Java 并要将其集成到你的应用中。

Lucene 很是复杂，你须要深刻的了解检索相关知识来理解它是如何工做的，就跟学习 springmvc 以前先从 servlet 开始，繁琐复杂的工做，Solor、Elasticsearch 应由而生， 其使用 Java 编写并使用 Lucene 来创建索引并实现搜索功能，可是它的目的是经过简单连贯的 RESTful API 让全文搜索变得简单并隐藏 Lucene 的复杂性。

重要特性：

• 分布式的实时文件存储，每一个字段都被索引并可被搜索
• 实时分析的分布式搜索引擎
• 能够扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据

基本概念：

索引（indices）-------------------Databases 数据库
类型（type）----------------------Table 数据表
文档（Document）---------------Row 行
字段（Field）---------------------Columns 列

详细说明：

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，表明许多的索引，
类型（type）	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下能够有不一样类型的索引，好比商品索引，订单索引，其数据格式不一样。不过这会致使索引库混乱，所以将来版本中会移除这个概念
文档（document）	存入索引库原始的数据。好比每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）	文档中的属性
映射配置（mappings）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

要注意的是：Elasticsearch 自己就是分布式的，所以即使你只有一个节点，Elasticsearch 默认也会对你的数据进行分片和副本操做，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

2、Elasticsearch安装[windows]

以下主要针对 windows 环境下的 Elasticsearch 学习。

下载地址：https://www.elastic.co/cn/products/

解压后，进入 bin/ 目录，双击执行 elasticsearch .bat

Elasticsearch 启动后能够看到绑定了两个端口:

• 9300：集群节点间通信接口【tcp链接方式，性能优于http】
• 9200：客户端访问接口【接收http请求】

9200，咱们能够经过浏览器直接访问，9300 则不能够直接访问。

3、Kibana 安装

Kibana 是一个基于 Node.js 的 Elasticsearch 索引库数据统计工具，能够利用 Elasticsearch 的聚合功能，生成各类图表，如柱形图，线状图，饼图等。

并且还提供了操做 Elasticsearch 索引数据的控制台，而且提供了必定的API提示，很是有利于咱们学习 Elasticsearch 的语法。

一、配置

咱们能够把 Kibana 当成，durid 链接池对于 mysql 的可视化来理解。

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

解压后，进入安装目录下的 config 目录，修改 kibana.yml 文件：

修改elasticsearch服务器的地址，去掉原来的注释：

elasticsearch.url: "http://localhost:9200"

Kibana 的监听端口为 5601：http://127.0.0.1:5601 浏览器打开以下图所示：

Dev Tools 至关于一个命令行窗口工具，带提示，Elasticsearch 执行的数据格式为 json，举例：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":     "我喜欢编程"
}

4、ik 分词器安装

因为 Elasticsearch 在拆分单词时,是按空格来分，即 hello world 分为 hello 和 world，这是没问题的，可是在拆分中文时也是按照一个汉字一个汉字来拆分。即“我喜欢编程”分为 我、喜、欢、编、程 5个字符，因此就须要用到 IK 分词器这个插件来进行拆分。

Lucene 的 IK 分词器早在 2012 年已经没有维护了，如今咱们要使用的是在其基础上维护升级的版本，而且开发为 ElasticSearch 的集成插件了，与 Elasticsearch 一块儿维护升级，版本也保持一致。

IK下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

注意 ES 与 IK 版本对应地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tree/2.x

将 zip 包，解压到 Elasticsearch 目录的 plugins 目录中：

而后重启 Elasticsearch

5、基本概念-详细了解

上文也了解到 ES 操做的数据为 json，实际项目中，好比 springboot 中，无须操做 json，都是面向对象编程，可是，学习其实际原理当然重要。

5.一、建立索引

建立索引的请求格式：

• 请求方式：PUT
• 请求路径：/索引库名
• 请求参数：json格式：

{
   "settings": {
      "number_of_shards": 3,
      "number_of_replicas": 2
   }
}

• settings：索引库的设置
• number_of_shards： 分片数量
• number_of_replicas：副本数量

示例：

5.二、查看索引设置

语法

Get请求能够帮咱们查看索引信息，格式：

GET /索引库名

5.三、删除索引

删除索引使用DELETE请求

语法

DELETE /索引库名

6、映射配置

6.一、建立映射字段

语法

请求方式依然是PUT

PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "类型",
      "index": true，
      "store": true，
      "analyzer": "分词器"
    }
  }
}

• 类型名称：就是前面将的type的概念，相似于数据库中的不一样表
  字段名：任意填写 ，能够指定许多属性，例如：
• type：类型，能够是text、long、short、date、integer、object等
• index：是否索引，默认为true
• store：是否存储，默认为false
• analyzer：分词器，这里的ik_max_word即便用ik分词器

示例

发起请求：

PUT niceyoo2/_mapping/goods
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
      "type": "keyword",
      "index": "false"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
}

响应结果：

{
  "acknowledged": true
}

6.二、查看映射关系

语法：

GET /索引库名/_mapping

示例：

GET /niceyoo2/_mapping

响应：

{
  "niceyoo2": {
    "mappings": {
      "goods": {
        "properties": {
          "images": {
            "type": "keyword",
            "index": false
          },
          "price": {
            "type": "float"
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      }
    }
  }
}

7、字段属性详解

7.一、type

Elasticsearch 中支持的数据类型很是丰富：

咱们说几个关键的：

String类型，又分两种：

• text：可分词，不可参与聚合
• keyword：不可分词，数据会做为完整字段进行匹配，能够参与聚合

Numerical：数值类型，分两类:

• 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
• 浮点数的高精度类型：scaled_float
  • 须要指定一个精度因子，好比10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。

Date：日期类型

elasticsearch 能够对日期格式化为字符串存储，可是建议咱们存储为毫秒值，存储为 long，节省空间。

7.二、index

index影响字段的索引状况。

• true：字段会被索引，则能够用来进行搜索。默认值就是true
• false：字段不会被索引，不能用来搜索

index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，全部字段都会被索引。

可是有些字段是咱们不但愿被索引的，好比商品的图片信息，就须要手动设置index为false。

7.三、store

是否将数据进行额外存储。

在学习lucene和solr时，咱们知道若是一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。

可是在Elasticsearch中，即使store设置为false，也能够搜索到结果。

缘由是Elasticsearch在建立文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫作_source的属性中。并且咱们能够经过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。

而若是设置store为true，就会在_source之外额外存储一份数据，多余，所以通常咱们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。

7.四、boost

激励因子，这个与lucene中同样

其它的再也不一一讲解，用的很少，你们参考官方文档：

最后

下篇带你们详细了解 elasticsearch 中的

• 增：随机id、自定义id
• 删：带条件删除
• 改：带条件修改
• 查：带条件查询

若是文章有错的地方欢迎指正，你们互相留言交流。习惯在微信看技术文章，想要获取更多的Java资源的同窗，能够关注微信公众号：niceyoo