谷粒商城-全文检索-ElasticSearch

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1.简介

一个分布式的开源搜索和分析引擎,可以秒级的从海量数据中检索

主要功能:做数据的检索和分析(MySQL专攻于数据的持久化存储与管理CRUD达到百万以上的数据MSQL就会很慢,海量数据的检索和分析还是要用ElasticSearch)

用途:我们电商项目里的所有的检索功能都是由ElasticSearch完成的

底层:开源库 Lucene ,然后对 Lucene 进行封装,提供了 REST API 接口,开箱即用

REST API: 天然的跨平台

版本对应:

1.基本概念

类比MySQL:

1.Index(索引)

1.动词:类似于MySQL的insert: 创建一条数据在 ElasticSearch 里叫索引一条数据

2.名词:类似于MySQL的Database

2.Type(类型) (es7以后不能再创建多个type,只能用默认的,已被弃用)

在 Index 中可以定义一个或者多个 Type

类似于MySQL 数据库和表的关系:MySQL里叫在某个数据库的某张表里,在ES里叫某个索引的某个类型下

已经没有type了现在索引就是表索引还有映射然后索引库里边存的就是文档了.......

3.Document(文档)

保存在某个索引(Index)下，某种类型(Type)的一个数据(Document)，文档是JSON格式的，Document就像是 MySQL中的某个Table 里面的内容;

4.倒排索引

比如我们保存一条记录:红海行动

ES会先把红海行动进行分词,比如分成红海和行动两个单词,除了存入1号记录红海行动这个文档之外,额外又维护了一张倒排索引表 :倒排索引表就会存红海 1,行动 1,两个文档

然后我们再来保存2号记录探索红海行动

先分词成: 探索红海行动 ,先存入2号记录探索红海行动 ,再额外维护倒排索引表更新红海和行动的记录加入探索的记录 :红海 1,2 和行动 1,2 和探索 2

以此类推....

然后当我们检索时输入红海特工行动它也会分词成为红海特工行动三个单词,然后会从倒排索引表里找到红海特工行动这三个词的记录就会查到 12345条记录,但是哪一个才是更贴和我们的搜索目标呢,引入一个相关性得分(比如3号记录共有3个单词命中了两个,相关性得分2/3),我们就会根据相关性得分从高到低排序

2.Docker安装(国内镜像已经停用了,解决谷粒商城docker pull的问题)

替换视频中的docker镜像,直接装在centOS7上

在CentOS 7上安装和配置Elasticsearch的方法_centos7搭建elasticsearch-CSDN博客

然后要在elasticsearch.yml上添加这个配置: http.host: 0.0.0.0

然后安装kibana:

参考这个博主:

CentOS 7 上安装 Kibana 7.12.1_kibana 7.12.1 license-CSDN博客

做完这两个博主的内容就能跳过视频P104

3.初步检索

因为封装成 REST API,我们直接使用APIfox发请求就能用

1._cat

GET/_cat/nodes:查看所有节点

GET/_cat/health:查看 es 健康状况

GET/_cat/master:查看主节点

GET/ cat/indices:查看所有索引相当于MySQL里的show databases;

2.索引一个文档(保存)

因为ES8以后不能创建多个type所以我们用到的请求是

emmmES7应该只是化了type的概念,跟着视频里应该也可以,因为我们这里装的是7.9.2的ES

我建议还是使用post发/_doc吧,以后会慢慢更新淘汰掉视频里的语法的

视频中的方法:

POST:

3.查询文档(乐观锁)

乐观锁,当他们并发发送请求的时候,可以加上判断条件if_seq_no=3,当seq_no=3时才能操作成功,且成功后seq_no会改变,当另一条请求也带上判断条件if_seq_no=3时,操作就会失败

模拟并发更改:

同时对id为1的数据发送put请求更改name:

当第一条请求带上乐观锁操作发出去且seq_no=3时

此时再发送第二条请求也带上乐观锁操作让seq_no=3时:

4.更新文档

POST:

当带了_update 语法一定要带上 doc

_update会对比原数据,如果本次传的数据和原数据一模一样,版本号就不会加,操作就是noop(没有操作),序列号(_seq_no)也不变

不带_update 语法不加 doc://等同于PUT不加_update

不会检测原数据直接更新,版本号,序列号都会加

5.删除文档

6.bulk批量API

必须发POST请求

来到Kiana

批量保存测试数据:

es测试数据.json · 坐看云起时/common_content - Gitee.com

4.进阶检索

1.SearchAPI

ES 支持两种基本方式检索

一个是通过使用 REST request URl 发送搜索参数(uri+检索参数)

另一个是通过使用 REST requestbody 来发送它们(uri+请求体)

2.Query DSL(查询领域对象语言)上面第二种方法的请求体

1.基本语法格式

2.只返回部分字段

"_source":["name","age"],只返回name和age字段

3.match匹配查询

match,条件查询指定的是一个非字符串的属性,就是精确查询

当指定的是字符串的属性就是模糊查询:(全文检索)(倒排索引),最终会按照评分去进行排序,会对检索的字符串进行分词

4.match_phrase(短语匹配)

对字符串不进行分词(精确查询)

5.multi_match(多字段匹配)

6.bool(复合查询)

must:必须满足,

must_not:必须不满足

should:应该,满足最好,不满足也行(满足了加评分,会排在前面)

7.filter(结果过滤)

不会贡献文档的相关性得分

不用filter:

用了filter

8.term

类似于match,term用来找精确值字段,例如age

match用来全文检索,字符串模糊查询用,例如address

文本用match，数字用term

另外,区别 match_phrase 和属性名.keyword :

9.aggregations(执行聚合)

分析和检索是一次性的:一次请求过去,我们既能查出数据,也能把数据分析到位

例如需求是:搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情。

先看看查出所有 address 中包含 mill 的所有人, 并列举出他们的年龄分布

再加一个平均值聚合

如何不看这些人的详细信息呢,我们让size=0,就可以只看聚合结果:

进阶:子聚合按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资

就可以查到如下结果:

再进阶:查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M(男)的平均薪资和F(女)的平均薪资以及这个年龄
段的总体平均薪资

3.Mapping映射

定义一个文档如何被进行处理的:例如我们可以定义那个string类型的字段是可以被当作全文检索的

像是创建SQL表时定义每一列数据类型是什么

1.字段类型

ES会在第一次保存数据的时候自动猜测数据类型

2.映射

就是每一个文档的数据类型是什么

我们可以查看mapping信息

我们也可以在创建索引时指定映射(有很多类型,可以参考文档)

1.修改映射

1.添加新的字段映射:

2.修改已经存在的字段

对于已经存在的映射字段,我我们是不能更新的

3.数据迁移

因为映射不支持修改,我们想要修改,能用的办法就是新建一个映射字段,把数据迁移进去:

先创建一个新索引

下一步数据迁移:

这是没有type的写法

4.分词

一个 tokenizer(分词器) 接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens(词元，通常是独立的单词)，然后输出 tokens 流。例如，whitespace tokenizer遇到空白字符时分割文本。它会将文本"Quick brown fox!"分割为 [Quick, brown, fox!]。
该 tokenizer(分词器) 还负责记录各个term(词条) 的顺序或 position 位置(用于 phrase 短语和 word proximity词近邻查询)，以及 term(词条)所代表的原始word(单词)的 start(起始)和 end(结束)的 characteroffsets(字符偏移量)(用于高亮显示搜索的内容)。

Elasticsearch提供了很多内置的分词器，可以用来构建custom analyzers(自定义分词器)

为虚拟机的elasticsearch装ik分词器:

找到Releases · infinilabs/analysis-ik · GitHub对应的版本(我用的7.9.2)

解压放在ik文件夹里放进plugins目录下,重启elasticsearch服务

测试分词: