elasticsearch入门
2019-08-16 10:29:45来源:博客园 阅读 ()
elasticsearch入门
解析elasticsearch
1、什么是搜索?
百度:我们比如说想找寻任何的信息的时候,就会上百度去搜索一下,比如说找一部自己喜欢的电影,或者说找一本喜欢的书,或者找一条感兴趣的新闻(提到搜索的第一印象) 百度 != 搜索,这是不对的
垂直搜索(站内搜索)
互联网的搜索:电商网站,招聘网站,新闻网站,各种app IT系统的搜索:OA软件,办公自动化软件,会议管理,日程管理,项目管理,员工管理,搜索“张三”,“张三儿”,“张小三”;有个电商网站,卖家,后台管理系统,搜索“牙膏”,订单,“牙膏相关的订单”
搜索,就是在任何场景下,找寻你想要的信息,这个时候,会输入一段你要搜索的关键字,然后就期望找到这个关键字相关的有些信息
2、如果用数据库做搜索会怎么样?
做软件开发的话,或者对IT、计算机有一定的了解的话,都知道,数据都是存储在数据库里面的,比如说电商网站的商品信息,招聘网站的职位信息,新闻网站的新闻信息,等等吧。所以说,很自然的一点,如果说从技术的角度去考虑,如何实现如说,电商网站内部的搜索功能的话,就可以考虑,去使用数据库去进行搜索。
1、比方说,每条记录的指定字段的文本,可能会很长,比如说“商品描述”字段的长度,有长达数千个,甚至数万个字符,这个时候,每次都要对每条记录的所有文本进行扫描,懒判断说,你包不包含我指定的这个关键词(比如说“牙膏”) 2、还不能将搜索词拆分开来,尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果,比如输入“生化机”,就搜索不出来“生化危机”
用数据库来实现搜索,是不太靠谱的。通常来说,性能会很差的。
3、什么是全文检索和Lucene?
(1)全文检索,倒排索引. (2)lucene,就是一个jar包,里面包含了封装好的各种建立倒排索引,以及进行搜索的代码,包括各种算法。我们就用java开发的时候,引入lucene jar,然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。用lucene分布式,高性能,高可用,可伸缩的搜索和分析系统
elasticsearch的核心概念
(1)Near Realtime(NRT):近实时,两个意思,从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒);基于es执行搜索和分析可以达到秒级
(2)Cluster:集群,包含多个节点,每个节点属于哪个集群是通过一个配置(集群名称,默认是elasticsearch)来决定的,对于中小型应用来说,刚开始一个集群就一个节点很正常 (3)Node:节点,集群中的一个节点,节点也有一个名称(默认是随机分配的),节点名称很重要(在执行运维管理操作的时候),默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群,如果直接启动一堆节点,那么它们会自动组成一个elasticsearch集群,当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
(4)Document&field:文档,es中的最小数据单元,一个document可以是一条客户数据,一条商品分类数据,一条订单数据,通常用JSON数据结构表示,每个index下的type中,都可以去存储多个document。一个document里面有多个field,每个field就是一个数据字段。
(5)Index:索引,包含一堆有相似结构的文档数据,比如可以有一个客户索引,商品分类索引,订单索引,索引有一个名称。一个index包含很多document,一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index,商品索引,里面可能就存放了所有的商品数据,所有的商品document。 (6)Type:类型,每个索引里都可以有一个或多个type,type是index中的一个逻辑数据分类,一个type下的document,都有相同的field,比如博客系统,有一个索引,可以定义用户数据type,博客数据type,评论数据type。
商品index,里面存放了所有的商品数据,商品document
但是商品分很多种类,每个种类的document的field可能不太一样,比如说电器商品,可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field;生鲜商品,还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field
type,日化商品type,电器商品type,生鲜商品type
日化商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name 电器商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,service_period 生鲜商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,eat_period
每一个type里面,都会包含一堆document
(7)shard:单台机器无法存储大量数据,es可以将一个索引中的数据切分为多个shard,分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。
(8)replica:任何一个服务器随时可能故障或宕机,此时shard可能就会丢失,因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务,保证数据不丢失,多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard(建立索引时一次设置,不能修改,默认5个),replica shard(随时修改数量,默认1个),默认每个索引10个shard,5个primary shard,5个replica shard,最小的高可用配置,是2台服务器。
Elasticsearch | 数据库 |
---|---|
Document | 行 |
Type | 表 |
Index | 库 |
安装
检查ES是否启动成功:http://localhost:9200/?pretty
name: node名称 cluster_name: 集群名称(默认的集群名称就是elasticsearch) version.number: 5.2.0,es版本号
{ "name" : "4onsTYV", "cluster_name" : "elasticsearch", "cluster_uuid" : "nKZ9VK_vQdSQ1J0Dx9gx1Q", "version" : { "number" : "5.2.0", "build_hash" : "24e05b9", "build_date" : "2017-01-24T19:52:35.800Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "6.4.0" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
修改集群名称:elasticsearch.yml 下载和解压缩Kibana安装包,使用里面的开发界面,去操作elasticsearch,作为我们学习es知识点的一个主要的界面入口,也可以使用postman 启动Kibana:bin\kibana.bat,进入Dev Tools界面,GET _cluster/health
简单的集群管理
(1)快速检查集群的健康状况
es提供了一套api,叫做cat api,可以查看es中各种各样的数据
GET /_cat/health?v
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent 1488006741 15:12:21 elasticsearch yellow 1 1 1 1 0 0 1 0 - 50.0%
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent 1488007113 15:18:33 elasticsearch green 2 2 2 1 0 0 0 0 - 100.0%
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent 1488007216 15:20:16 elasticsearch yellow 1 1 1 1 0 0 1 0 - 50.0%
如何快速了解集群的健康状况?green、yellow、red?
green:每个索引的primary shard和replica shard都是active状态的 yellow:每个索引的primary shard都是active状态的,但是部分replica shard不是active状态,处于不可用的状态 red:不是所有索引的primary shard都是active状态的,部分索引有数据丢失了
为什么现在会处于一个yellow状态?
一个笔记本电脑,启动了一个es进程,相当于就只有一个node。现在es中有一个index,就是kibana自己内置建立的index。由于默认的配置是给每个index分配5个primary shard和5个replica shard,而且primary shard和replica shard不能在同一台机器上(为了容错)。现在kibana自己建立的index是1个primary shard和1个replica shard。当前就一个node,所以只有1个primary shard被分配了和启动了,但是一个replica shard没有第二台机器去启动。
小实验:此时只要启动第二个es进程,就会在es集群中有2个node,然后那1个replica shard就会自动分配过去,然后cluster status就会变成green状态。
(2)快速查看集群中有哪些索引
GET /_cat/indices?v
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb
(3)简单的索引操作
创建索引:PUT /test_index?pretty
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open test_index XmS9DTAtSkSZSwWhhGEKkQ 5 1 0 0 650b 650b yellow open .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb
删除索引:DELETE /test_index?pretty
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb
简单的CURD操作
-
PUT /index/type/id { "json数据" }
-
GET /index/type/id
-
POST /index/type/id/_update
-
DELETE /index/type/id
多种搜索方式
1、query string search
搜索全部商品:GET /ecommerce/product/_search
took:耗费了几毫秒 timed_out:是否超时,这里是没有 shards:数据拆成了5个分片,所以对于搜索请求,会打到所有的primary shard(或者是它的某个replica shard也可以) hits.total:查询结果的数量,3个document hits.max_score:score的含义,就是document对于一个search的相关度的匹配分数,越相关,就越匹配,分数也高 hits.hits:包含了匹配搜索的document的详细数据搜索商品名称中包含yagao的商品,而且按照售价降序排序:GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc
适用于临时的在命令行使用一些工具,比如curl,快速的发出请求,来检索想要的信息;但是如果查询请求很复杂,是很难去构建的 在生产环境中,几乎很少使用query string search
2、query DSL
DSL:Domain Specified Language,特定领域的语言 http request body:请求体,可以用json的格式来构建查询语法,比较方便,可以构建各种复杂的语法,比query string search强大
例:
查询所有的商品
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": { "match_all": {} }
}
查询名称包含yagao的商品,同时按照价格降序排序
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"name" : "yagao"
}
},
"sort": [
{ "price": "desc" }
]
}
分页查询商品,总共3条商品,假设每页就显示1条商品,现在显示第2页,所以就查出来第2个商品
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 1,
"size": 1
}
指定要查询出来商品的名称和价格就可以
GET /ecommerce/product/search
{
"query": { "match_all": {} },
"source": ["name", "price"]
}
更加适合生产环境的使用,可以构建复杂的查询
3、query filter
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"bool" : {
"must" : {
"match" : {
"name" : "yagao"
}
},
"filter" : {
"range" : {
"price" : { "gt" : 25 }
}
}
}
}
}
4、full-text search(全文检索)
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"producer" : "yagao producer"
}
}
}
检索结果会有一个 "max_score": 0.70293105
其含义是与检索条件的匹配程度,该程度是基于倒排索引的.
5、phrase search(短语搜索)
跟全文检索相对应,相反,全文检索会将输入的搜索串拆解开来,去倒排索引里面去一一匹配,只要能匹配上任意一个拆解后的单词,就可以作为结果返回 phrase search,要求输入的搜索串,必须在指定的字段文本中,完全包含一模一样的,才可以算匹配,才能作为结果返回
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"producer" : "yagao producer"
}
}
}
?
6、highlight search(高亮搜索结果)
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"producer" : "producer"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"producer" : {}
}
}
}
原文链接:https://www.cnblogs.com/awsljava/p/11196904.html
如有疑问请与原作者联系
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