Elasticsearch

我们搜做 ： 冷环渊，可以看到有关冷环渊的一些信息，

那么这个是怎么做到的呢？，往常我们都是用

SQL : like %冷环渊% 但是数据量一旦变大了，就会变慢，这个时候用索引， 也是只能快一些

这个时候 Elasticsearch 就是帮助我们解决问题的关键人物

他专注于搜索 ： 百度，github，淘宝等搜索都能看到他的影子

我们下面会通过以下去完成对 es 的学习

1. 认识一个人
2. 看看同种类的搜索引擎的区别
3. 安装
4. 生态圈
5. IK 分词器
6. RestFul 操作
7. RestFul CRUD
8. SpingBoot 继承 ES(从原理开始分析)
9. 实战 ： 爬虫爬取数据！
10. 模拟全文检索

以后只要，需要用到搜索，就可以使用 ES ， 建议基于大数据的情况下

聊聊这个人 Doug Cutting

1998 年 9 月 4 日，Google 公司在美国硅谷成立。正如大家所知，它是一家做 ==搜索==引擎起家的公司。

学大数据 首先就是 hadoop

无独有偶，一位名叫Doug Cutting的美国工程师，也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库（姑且理解为软件的功能组件），命名为Lucene。

左为 Doug Cutting，右为 Lucene 的 LOGO

Lucene 是用 JAVA 写成的，目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源（代码公开），非常受程序员们的欢迎。

早期的时候，这个项目被发布在 Doug Cutting 的个人网站和 SourceForge（一个开源软件网站）。后来，2001 年底，Lucene 成为Apache 软件基金会jakarta 项目的一个子项目。

Apache 软件基金会，搞 IT 的应该都认识

2004 年，Doug Cutting 再接再励，在 Lucene 的基础上，和 Apache 开源伙伴 Mike Cafarella 合作，开发了一款可以代替当时的主流搜索的开源搜索引擎，命名为Nutch。

Nutch 是一个建立在 Lucene 核心之上的网页搜索应用程序，可以下载下来直接使用。它在 Lucene 的基础上加了网络爬虫和一些网页相关的功能，目的就是从一个简单的站内检索推广到全球网络的搜索上，就像 Google 一样。

Nutch 在业界的影响力比 Lucene 更大。

大批网站采用了 Nutch 平台，大大降低了技术门槛，使低成本的普通计算机取代高价的 Web 服务器成为可能。甚至有一段时间，在硅谷有了一股用 Nutch 低成本创业的潮流。

随着时间的推移，无论是 Google 还是 Nutch，都面临搜索对象“体积”不断增大的问题。

尤其是 Google，作为互联网搜索引擎，需要存储大量的网页，并不断优化自己的搜索算法，提升搜索效率。

Google 搜索栏

在这个过程中，Google 确实找到了不少好办法，并且无私地分享了出来。

2003 年，Google 发表了一篇技术学术论文，公开介绍了自己的谷歌文件系统GFS（Google File System）。这是 Google 公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。

第二年，也就是 2004 年，Doug Cutting 基于 Google 的 GFS 论文，实现了分布式文件存储系统，并将它命名为NDFS（Nutch Distributed File System）。

还是 2004 年，Google 又发表了一篇技术学术论文，介绍自己的MapReduce 编程模型。这个编程模型，用于大规模数据集（大于 1TB）的并行分析运算。

第二年（2005 年），Doug Cutting 又基于 MapReduce，在 Nutch 搜索引擎实现了该功能。

2006 年，当时依然很厉害的Yahoo（雅虎）公司，招安了 Doug Cutting。

这里要补充说明一下雅虎招安 Doug 的背景：2004 年之前，作为互联网开拓者的雅虎，是使用 Google 搜索引擎作为自家搜索服务的。在 2004 年开始，雅虎放弃了 Google，开始自己研发搜索引擎。所以。。。

加盟 Yahoo 之后，Doug Cutting 将 NDFS 和 MapReduce 进行了升级改造，并重新命名为Hadoop（NDFS 也改名为 HDFS，Hadoop Distributed File System）。

这个，就是后来大名鼎鼎的大数据框架系统——Hadoop 的由来。而 Doug Cutting，则被人们称为Hadoop 之父。

Hadoop 这个名字，实际上是 Doug Cutting 他儿子的黄色玩具大象的名字。所以，Hadoop 的 Logo，就是一只奔跑的黄色大象。

我们继续往下说。

还是 2006 年，Google 又发论文了。

这次，它们介绍了自己的BigTable。这是一种分布式数据存储系统，一种用来处理海量数据的非关系型数据库。

Doug Cutting 当然没有放过，在自己的 hadoop 系统里面，引入了 BigTable，并命名为HBase。

好吧，反正就是紧跟 Google 时代步伐，你出什么，我学什么。

所以，Hadoop 的核心部分，基本上都有 Google 的影子。

2008 年 1 月，Hadoop 成功上位，正式成为 Apache 基金会的顶级项目。

同年 2 月，Yahoo 宣布建成了一个拥有 1 万个内核的 Hadoop 集群，并将自己的搜索引擎产品部署在上面。

7 月，Hadoop 打破世界纪录，成为最快排序 1TB 数据的系统，用时 209 秒。

此后，Hadoop 便进入了高速发展期，直至现在。

回到主题

Lucene 是一套信息检索工具包，jar 包 不好含搜索引擎系统‘

包含 : 索引结构，读写索引工具 排序，搜索规则 。。。 工具类

Lucene 和 ES 的关系：

ES 是居于 Lucene 做了封装和增强 （我们上手就会感到十分的简单）

ElasticSearch 概述

Elaticsearch，简称为 es， es 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别（大数据时代）的数据。es 也使用 Java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

据国际权威的数据库产品评测机构 DB Engines 的统计，在 2016 年 1 月，ElasticSearch 已超过 Solr 等，成为排名第一的搜索引擎类应用。

关键字就是：

• 实时
• 分布式
• 大数据
• 速度快

ES 和 solr 的差别

架构选择！！！

Elasticsearch 简介

Elasticsearch 是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用：

维基百科使用 Elasticsearch 提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。

英国卫报使用 Elasticsearch 结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。

StackOverflow 结合全文搜索与地理位置查询，以及 more-like-this 功能来找到相关的问题和答案。

Github 使用 Elasticsearch 检索 1300 亿行的代码。

但是 Elasticsearch 不仅用于大型企业，它还让像 DataDog 以及 Klout 这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。

Elasticsearch 可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理 PB 级别的数据 。

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。

但是，Lucene 只是一个库。想要使用它，你必须使用 Java 来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene 非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

Elasticsearch 也使用 Java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

Solr 简介

Solr 是 Apache 下的一个顶级开源项目，采用 Java 开发，它是基于 Lucene 的全文搜索服务器。Solr 提供了比 Lucene 更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化

Solr 可以独立运行，运行在 Jetty、Tomcat 等这些 Servlet 容器中，Solr 索引的实现方法很简单，用 POST 方法向 Solr 服务器发送一个描述 Field 及其内容的 XML 文档，Solr 根据 xml 文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送 HTTP GET 请求，然后对 Solr 返回 Xml、json 等格式的查询结果进行解析，组织页面布局。Solr 不提供构建 UI 的功能，Solr 提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询 Solr 的配置和运行情况。

solr 是基于 lucene 开发企业级搜索服务器，实际上就是封装了 lucene。

Solr 是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于 Web-service 的 API 接口。用户可以通过 http 请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的文件，生成索引；也可以通过提出查找请求，并得到返回结果。

Lucene 简介

Lucene 是 apache 软件基金会 4 jakarta 项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene 的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由 Apache 软件基金会支持和提供。Lucene 提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里 Lucene 是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene 是当前以及最近几年最受欢迎的免费 Java 信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

Lucene 是一个全文检索引擎的架构。那什么是全文搜索引擎？

全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有 Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut 等，国内著名的有百度（Baidu）。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。

从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称“蜘蛛”（Spider）程序或“机器人”（Robot）程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如上面提到的 7 家引擎；另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如 Lycos 引擎。

2.4 Elasticsearch 和 Solr 比较

2.5 ElasticSearch vs Solr 总结

1. es 基本是开箱即用（解压就可以用 ! ），非常简单。Solr 安装略微复杂一丢丢！
2. Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。
3. Solr 支持更多格式的数据，比如 JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持 json 文件格式。
4. Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要 kibana 友好支撑~!
5. Solr 查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用；
   • ES 建立索引快（即查询慢），即实时性查询快，用于 facebook 新浪等搜索。
   • Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。
6. Solr 比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而 Elasticsearch 相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。（趋势！）

ElasticSearch 安装

就注意一点，JDK 必须不能低于 1.8 最低要求就是 1.8

因为是 java 开发的，所以 ES 的版本和我们之后对应的 java 的和 jar 包的版本必须对应，且要保证 JDK 环境是正常的

下载

官网地址 ：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

之后解压

查看目录

熟悉目录

bin 启动文件
config 配置文件
	log4j2 日志文件
	jvm.options jvm的运行参数，内存不足的一定要调整，默认是1g
	elasticsearch ES的一些配置 默认 : 9200
lib      相关架构
logs     日志！
modules  功能模块
pluginx  插件

启动查看

访问查看

安装可视化界面 ES head 插件

下载地址 ： https://github.com/mobz/elasticsearch-head

之后 配置环境和启动测试

npm install
npm run start

之后启动查看 9100端口

但是发现，迟迟连接不上，这个是为什么？ 跨域问题，端口和端口的访问，于是我们要去配置 ES 的快去权限开启

http.cors.enabled: ture
http.cors.allow-origin: "*"

之后重启 es，连接成功

我们可以创建索引体验一下，我们可以把索引，我们可以暂时当作是一个数据库（索引（库），表（库中的数据）），7.x 之后就淘汰了表，这个我们之后的学习就可以了解到哈哈

创建索引查看

这个 head 就当作我们展示数据的工具

这里面的 json 是没有格式化的，我们后续用 kabanna 做

了解 ELK

ELK 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为 ElasticStack。其中 Elasticsearch 是一个基于 Lucene、分布式、通过 Restful 方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用 Elasticsearch 作为底层支持框架，可见 Elasticsearch 提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称 Elasticsearch 为 es。Logstash 是 ELK 的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka 等）。Kibana 可以将 elasticsearch 的数据通过友好 的页面展示出来，提供实时分析的功能。

市面上很多开发只要提到 ELK 能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上 ELK 不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。

安装 Kibana

Kibana 是一个针对 Elasticsearch 的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在 Elasticsearch 索引中的数据。使用 Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana 让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示 Elasticsearch 查询动态。设置 Kibana 非常简单。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成 Kibana 安装并启动 Elasticsearch 索引监测

日志数据清洗 ---> 搜索，存储 ---> 展示

官网：https://www.elastic.co/cn/kibana

安装注意 ： klbanna 要和 ES 的版本要一致

下载完毕后，解压需要一些时间，是一个标准的工程

好处 ELK 基本上都是拆箱就可以用了

启动测试

查看解压目录

启动

访问 5601 看看 i 情况

开发工具 Post curl head 谷歌插件

之后我们的命令就在这个 klbanna 里面

这个时候，全英文就让我们很难受，klbanna 也提供了国际化，这个项目十分的优秀

配置汉化

之后重启 klbanna 就可以了

ES 核心概念

1. 索引
2. 字段类型（mapping）
3. 文档（documents）

概述

在前面的学习中，我们已经掌握了 es 是什么，同时也把 es 的服务已经安装启动，那么 es 是如何去存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢？我们先来聊聊 ElasticSearch 的相关概念吧！

集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么？

一切都是 json

elasticsearch 是面向文档，关系行数据库 和 elasticsearch 客观的对比！一切都是 JSON！

Relational DB	Elasticsearch
数据库(database)	索引(indices)
表(tables)	types
行(rows)	documents
字段(columns)	fields

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多 个文档(行)，每个文档中又包含多个字段(列)。

物理设计：

elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移

一个人就是一个集群！默认的集群名称就是 elaticsearh

逻辑设计：

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档 1，文档 2。 当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一各顺序找到 它: 索引 ▷ 类型 ▷ 文档 ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意:ID 不必是整数，实际上它是个字 符串。

文档

就是我们的一条条数据

user
1  zhangsan  18
2  kuangshen  3

之前说 elasticsearch 是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch 中，文档有几个 重要属性 :

• 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含 key:value！
• 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的！ {就是一个 json 对象！fastjson 进行自动转换！}
• 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在 elasticsearch 中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符 串也可以是整形。因为 elasticsearch 会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在 elasticsearch 中，类型有时候也称为映射类型。

类型

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。 类型中对于字段的定义称为映射，比如 name 映 射为字符串类型。 我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么 elasticsearch 是怎么做的呢?elasticsearch 会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch 就开始猜，如果这个值是 18，那么 elasticsearch 会认为它是整形。 但是 elasticsearch 也可能猜不对， 所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别 整什么幺蛾子。

索引

就是数据库！

索引是映射类型的容器，elasticsearch 中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。 然后它们被存储到了各个分片上了。 我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计 ：节点和分片 如何工作

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个 elasricsearch 进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个 5 个分片 ( primary shard ,又称主分片 ) 构成的，每一个主分片会有一个副本 ( replica shard ,又称复制分片 )

上图是一个有 3 个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉 了，数据也不至于丢失。 实际上，一个分片是一个 Lucene 索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使 得 elasticsearch 在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。 不过，等等，倒排索引是什 么鬼?

倒排索引

elasticsearch 使用的是一种称为倒排索引的结构，采用 Lucene 倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索， 一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。 例如，现在有两个文档， 每个文档包含如下内容：

Study every day, good good up to forever  # 文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up # 文档2包含的内容

为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者 tokens)，然后创建一个包含所有不重 复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档 :

term	doc_1	doc_2
Study	√	x
To	x	x
every	√	√
forever	√	√
day	√	√
study	x	√
good	√	√
every	√	√
to	√	x
up	√	√

现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档 score

term	doc_1	doc_2
to	√	×
forever	√	√
total	2	1

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。

再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构 :

如果要搜索含有 python 标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要 查看标签这一栏，然后获取相关的文章 ID 即可。完全过滤掉无关的所有数据，提高效率！

elasticsearch 的索引和 Lucene 的索引对比

在 elasticsearch 中， 索引 （库）这个词被频繁使用，这就是术语的使用。 在 elasticsearch 中，索引被分为多个分片，每份 分片是一个 Lucene 的索引。所以一个 elasticsearch 索引是由多个 Lucene 索引组成的。别问为什么，谁让 elasticsearch 使用 Lucene 作为底层呢! 如无特指，说起索引都是指 elasticsearch 的索引。

IK 分词器插件

什么是 IK 分词器？

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如 “我爱狂神” 会被分为"我","爱","狂","神"，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器 ik 来解决这个问题。

如果要使用中文，建议使用 ik 分词器！

IK 提供了两个分词算法：ik_smart 和 ik_max_word，其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word 为最细粒度划分！

安装

1. https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

2. 下载完毕之后，放入到我们的 elasticsearch 插件即可！

   

3. 重启观察 ES，可以看到 ik 分词器被加载了！

   

4. elasticsearch-plugin 可以通过这个命令来查看加载进来的插件

   

5. 使用 kibana 测试！

查看不同的分词效果

其中 ik_smart 为最少切分

ik_max_word 为最细粒度划分！穷尽词库的可能！字典！

我们输入 超级喜欢狂神说 Java

发现问题：狂神说被拆开了！

这种自己需要的词，需要自己加到我们的分词器的字典中！

ik 分词器增加自己的配置！

重启 es，看细节！

再次测试一下狂神说，看下效果！

Rest 风格说明

一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

基本 Rest 命令说明：

method	url 地址	描述
PUT	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档 id	创建文档（指定文档 id）
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档 id）
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档 id/_update	修改文档
DELETE	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档 id	删除文档
GET	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档 id	查询文档通过文档 id
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/_search	查询所有数据

关于索引的基本操作

创建一个索引！

PUT /索引名/~类型名~/文档id
{请求体}

完成了自动增加了索引！数据也成功的添加了，这就是我说大家在初期可以把它当做数据库学习的原因！

那么 name 这个字段用不用指定类型呢。毕竟我们关系型数据库 是需要指定类型的啊 !

• 字符串类型 text 、 keyword
• 数值类型 long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
• 日期类型 date
• 布尔值类型 boolean
• 二进制类型 binary
• 等等.....

指定字段的类型

获得这个规则！ 可以通过 GET 请求获取具体的信息！

查看默认的信息

如果自己的文档字段没有指定，那么 es 就会给我们默认配置字段类型！

扩展： 通过命令 elasticsearch 索引情况！ 通过 get _cat/ 可以获得 es 的当前的很多信息！

修改 提交还是使用 PUT 即可！ 然后覆盖！最新办法！

曾经！

现在的方法！

删除索引！

通过 DELETE 命令实现删除、 根据你的请求来判断是删除索引还是删除文档记录！

使用 RESTFUL 风格是我们 ES 推荐大家使用的！

8. 关于文档的基本操作（重点）

基本操作

添加数据

PUT /kuangshen/user/1
{
 "name": "狂神说",
 "age": 23,
 "desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500",
 "tags": ["技术宅","温暖","直男"]
}

获取数据 GET

更新数据 PUT

Post _update , 推荐使用这种更新方式！

简单地搜索！

GET kuangshen/user/1

简答的条件查询，可以根据默认的映射规则，产生基本的查询！

复杂操作搜索 select ( 排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询！)

输出结果，不想要那么多！

我们之后使用 Java 操作 es ，所有的方法和对象就是这里面的 key！

排序！

分页查询！

数据下标还是从 0 开始的，和学的所有数据结构是一样的！

/search/{current}/{pagesize}

布尔值查询

must （and），所有的条件都要符合 where id = 1 and name = xxx

should（or），所有的条件都要符合 where id = 1 or name = xxx

must_not （not）

过滤器 filter

• gt 大于
• gte 大于等于
• lt 小于
• lte 小于等于！

匹配多个条件！

精确查询！

term 查询是直接通过倒排索引指定的词条进程精确查找的！

关于分词：

• term ，直接查询精确的
• match，会使用分词器解析！（先分析文档，然后在通过分析的文档进行查询！）

两个类型 text keyword

多个值匹配精确查询

高亮查询！

使用的命令

PUT /test1/type1/1
{
  "name" : "小冷",
  "age" : 3
}

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

GET test2

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "",
  "age":8,
  "brith":"2004-02-08"
}

POST /test3/_doc/1/_update
{
  "doc":{
    "name": "小冷"
  }
}
GET test3

PUT /lhy/user/1
{
 "name": "狂神说",
 "age": 23,
 "desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500",
 "tags": ["技术宅","温暖","直男"]
}
PUT /lhy/user/2
{
 "name": "法外狂徒张三",
 "age": 30,
 "desc": "罗老师手下的得力干将",
 "tags": ["身体好","懂法律","难判刑"]
}

PUT /lhy/user/2
{
 "name": "法外狂徒张三",
 "age": 19,
 "desc": "罗老师手下的得力干将",
 "tags": ["身体好","懂法律","难判刑"]
}

POST /lhy/user/2/_update
{
  "doc":{
     "name": "张三"
  }
}

PUT /lhy/user/3
{
 "name": "狂神说前端",
 "age": 23,
 "desc": "前端特效大杀手",
 "tags": ["游戏强","抗压强","007"]
}


GET /lhy/user/2

GET lhy/user/_search?q=name:狂神说

GET lhy/user/_search
{
"query":{
  "match": {
    "name": "狂神"
  }
},
"sort": [
  {
    "age": {
      "order": "asc"
    }
  }
],
"from": 0,
"size": 1
}

#boolean
GET lhy/user/_search
{
"query":{
  "bool":{
    "should": [
      {
        "match": {
          "name": "狂神说"
        }
      },
      {
        "match": {
          "age": 23
        }
      }
    ]
  }
}
}
#没有什么，相当与 not
GET lhy/user/_search
{
"query":{
  "bool":{
    "must_not": [
      {
        "match": {
          "name": "狂神说"
        }
      }
    ]
  }
}
}
#过滤器filter 筛选
GET lhy/user/_search
{
"query":{
  "bool":{
    "must": [
      {
        "match": {
          "name": "狂神说"
        }
      }
    ],
    "filter": [
      {
        "range": {
          "age": {
              "lt": 20
          }
        }
      }
    ]
  }
}
}

GET lhy/user/_search
{
"query":{
  "bool":{
    "must": [
      {
        "match": {
          "tags": "技术 男 身体 007"
        }
      }
    ]
  }
}
}

#精确查询和text keyword 两种类型的细节
PUT testdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      },
      "desc":{
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT testdb/_doc/1
{
  "name":"小冷学java",
  "desc":"java真的是个好玩的语言"
}
PUT testdb/_doc/2
{
  "name":"小冷学java",
  "desc":"java真的是个好玩的语言2"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword" ,
  "text": "小冷"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard" ,
  "text": "小冷"
}

GET testdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
        "desc": "java真的是个好玩的语言"
    }
  }
}

#高亮查询
GET lhy/user/_search
{
  "query": {
      "match": {
        "name":"狂神"
      }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name":{}
    }
  }
}

集成 SpringBoot

找官方文档！

1. 找到原生的依赖

   <dependency>
     <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
     <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
     <version>7.6.2</version>
   </dependency>

2. 找对象

   

3. 分析这个类中的方法即可！

配置基本的项目

问题：一定要保证 我们的导入的依赖和我们的 es 版本一致

源码中提供对象！

虽然这里导入 3 个类，静态内部类，核心类就一个！

/**
* Elasticsearch rest client infrastructure configurations.
*
* @author Brian Clozel
* @author Stephane Nicoll
*/
class RestClientConfigurations {
    @Configuration(proxyBeanMethods = false)
    static class RestClientBuilderConfiguration {
        // RestClientBuilder
        @Bean
        @ConditionalOnMissingBean
        RestClientBuilder elasticsearchRestClientBuilder(RestClientProperties
                                                         properties,
                                                         ObjectProvider<RestClientBuilderCustomizer> builderCustomizers) {
            HttpHost[] hosts =
                properties.getUris().stream().map(HttpHost::create).toArray(HttpHost[]::new);
            RestClientBuilder builder = RestClient.builder(hosts);
            PropertyMapper map = PropertyMapper.get();
            map.from(properties::getUsername).whenHasText().to((username) -> {
                CredentialsProvider credentialsProvider = new
                    BasicCredentialsProvider();
                Credentials credentials = new
                    UsernamePasswordCredentials(properties.getUsername(),
                                                properties.getPassword());
                credentialsProvider.setCredentials(AuthScope.ANY, credentials);
                builder.setHttpClientConfigCallback(
                    (httpClientBuilder) ->
                    httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(credentialsProvider));
            });
            builder.setRequestConfigCallback((requestConfigBuilder) -> {

                map.from(properties::getConnectionTimeout).whenNonNull().asInt(Duration::toMill
                                                                               is)
                    .to(requestConfigBuilder::setConnectTimeout);

                map.from(properties::getReadTimeout).whenNonNull().asInt(Duration::toMillis)
                    .to(requestConfigBuilder::setSocketTimeout);
                return requestConfigBuilder;
            });
            builderCustomizers.orderedStream().forEach((customizer) ->
                                                       customizer.customize(builder));
            return builder;
        }
    }
    @Configuration(proxyBeanMethods = false)
    @ConditionalOnClass(RestHighLevelClient.class)
    static class RestHighLevelClientConfiguration {
        // RestHighLevelClient 高级客户端，也是我们这里要讲，后面项目会用到的客户端
        @Bean
        @ConditionalOnMissingBean
        RestHighLevelClient elasticsearchRestHighLevelClient(RestClientBuilder
                                                             restClientBuilder) {
            return new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
        }
        @Bean
        @ConditionalOnMissingBean
        RestClient elasticsearchRestClient(RestClientBuilder builder,
                                           ObjectProvider<RestHighLevelClient> restHighLevelClient) {
            RestHighLevelClient client = restHighLevelClient.getIfUnique();
            if (client != null) {
                return client.getLowLevelClient();
            }
            return builder.build();
        }
    }
    @Configuration(proxyBeanMethods = false)
    static class RestClientFallbackConfiguration {
        // RestClient 普通的客户端！
        @Bean
        @ConditionalOnMissingBean
        RestClient elasticsearchRestClient(RestClientBuilder builder) {
            return builder.build();
        }
    }
}

具体的 Api 测试！

1. 创建索引
2. 判断索引是否存在
3. 删除索引
4. 创建文档
5. crud 文档！

@SpringBootTest
class KuangshenEsApiApplicationTests {
    // 面向对象来操作
    @Autowired
    @Qualifier("restHighLevelClient")
    private RestHighLevelClient client;
    // 测试索引的创建 Request PUT kuang_index
    @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        // 1、创建索引请求
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("kuang_index");
        // 2、客户端执行请求 IndicesClient,请求后获得响应
        CreateIndexResponse createIndexResponse =
            client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(createIndexResponse);
    }
    // 测试获取索引,判断其是否存在
    @Test
    void testExistIndex() throws IOException {
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("kuang_index2");
        boolean exists = client.indices().exists(request,                                      RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(exists);
    }
    // 测试删除索引
    @Test
    void testDeleteIndex() throws IOException {
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("kuang_index");
        // 删除
        AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request,
                                                              RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(delete.isAcknowledged());
    }
    // 测试添加文档
    @Test
    void testAddDocument() throws IOException {
        // 创建对象
        User user = new User("狂神说", 3);
        // 创建请求
        IndexRequest request = new IndexRequest("kuang_index");
        // 规则 put /kuang_index/_doc/1
        request.id("1");
        request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));
        request.timeout("1s");
        // 将我们的数据放入请求 json
        request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);
        // 客户端发送请求 , 获取响应的结果
        IndexResponse indexResponse = client.index(request,
                                                   RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(indexResponse.toString()); //
        System.out.println(indexResponse.status()); // 对应我们命令返回的状态
        CREATED
    }
    // 获取文档，判断是否存在 get /index/doc/1
    @Test
    void testIsExists() throws IOException {
        GetRequest getRequest = new GetRequest("kuang_index", "1");
        // 不获取返回的 _source 的上下文了
        getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
        getRequest.storedFields("_none_");
        boolean exists = client.exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(exists);
    }
    // 获得文档的信息
    @Test
    void testGetDocument() throws IOException {
        GetRequest getRequest = new GetRequest("kuang_index", "1");
        GetResponse getResponse = client.get(getRequest,
                                             RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(getResponse.getSourceAsString()); // 打印文档的内容
        System.out.println(getResponse); // 返回的全部内容和命令式一样的
    }
    // 更新文档的信息
    @Test
    void testUpdateRequest() throws IOException {
        UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("kuang_index","1");
        updateRequest.timeout("1s");
        User user = new User("狂神说Java", 18);
        updateRequest.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
        UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest,
                                                      RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(updateResponse.status());
    }
    // 删除文档记录
    @Test
    void testDeleteRequest() throws IOException {
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("kuang_index","1");
        request.timeout("1s");
        DeleteResponse deleteResponse = client.delete(request,
                                                      RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(deleteResponse.status());
    }
    // 特殊的，真的项目一般都会批量插入数据！
    @Test
    void testBulkRequest() throws IOException {
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        bulkRequest.timeout("10s");
        ArrayList<User> userList = new ArrayList<>();
        userList.add(new User("kuangshen1",3));
        userList.add(new User("kuangshen2",3));
        userList.add(new User("kuangshen3",3));
        userList.add(new User("qinjiang1",3));
        userList.add(new User("qinjiang1",3));
        userList.add(new User("qinjiang1",3));
        // 批处理请求
        for (int i = 0; i < userList.size() ; i++) {
            // 批量更新和批量删除，就在这里修改对应的请求就可以了
            bulkRequest.add(
                new IndexRequest("kuang_index")
                .id(""+(i+1))

                .source(JSON.toJSONString(userList.get(i)),XContentType.JSON));
        }
        BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest,
                                                RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(bulkResponse.hasFailures()); // 是否失败，返回 false 代表
        成功！
    }
    // 查询
    // SearchRequest 搜索请求
    // SearchSourceBuilder 条件构造
    // HighlightBuilder 构建高亮
    // TermQueryBuilder 精确查询
    // MatchAllQueryBuilder
    // xxx QueryBuilder 对应我们刚才看到的命令！

    @Test
    void testSearch() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("kuang_index");
        // 构建搜索条件
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.highlighter()
            // 查询条件，我们可以使用 QueryBuilders 工具来实现
            // QueryBuilders.termQuery 精确
            // QueryBuilders.matchAllQuery() 匹配所有
            TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name",
                                                                        "qinjiang1");
        //    MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder =
        QueryBuilders.matchAllQuery();
        sourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60,TimeUnit.SECONDS));
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest,
                                                      RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(JSON.toJSONString(searchResponse.getHits()));
        System.out.println("=================================");
        for (SearchHit documentFields : searchResponse.getHits().getHits()) {
            System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
        }
    }
}

实战

新建 jd boot 的项目

之后我们设置端口和把 thymeleaf 的缓存关掉，之后访问一下 index 查看

爬虫

数据怎么来？从数据库获取，消息队列中获取，都可以成为数据源 爬虫！

需要使用爬虫来爬取数据

   public List<content> parseJD(String keywords) throws IOException {
        //    https://search.jd.com/Search?keyword=java
        // 前提需要联网
        String url = "https://search.jd.com/Search?keyword=" + keywords + "&enc=utf-8";
        //解析网页(jsoup返回document就是js,浏览器的Document对象)
        Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
        //所有我们再js中可以操作的,在这里都可以
        Element element = document.getElementById("J_goodsList");
        //System.out.println(element.html());
        //获取所有的li标签
        Elements li_elements = document.getElementsByTag("li");
        ArrayList<content> goodsList = new ArrayList<>();
        for (Element el : li_elements) {
            if (el.attr("class").equalsIgnoreCase("gl-item")) {
                String img = el.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");
                String price = el.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
                String title = el.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
                content content = new content();
                content.setTitle(title);
                content.setImg(img);
                content.setPrice(price);
                goodsList.add(content);
            }
        }
        return goodsList;
    }

关键高亮

    //获取数据实现搜索高亮功能
    public List<Map<String, Object>> getContentHighContent(String keywords, int pageNo, int pageSize) throws IOException {
        if (pageNo < 1) {
            pageNo = 1;
        }
        //条件搜索
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.from(pageNo);
        searchSourceBuilder.size(pageSize);
        //精确查询
        MatchBoolPrefixQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchBoolPrefixQuery("title", keywords);
        searchSourceBuilder.query(queryBuilder);
        searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
        //配置高亮
        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.field("title");
        highlightBuilder.requireFieldMatch(false); //多个高亮关闭
        highlightBuilder.preTags("<span style='color:red '>");
        highlightBuilder.postTags("</span>");

        searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
        //执行搜索
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = Client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        ArrayList<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        for (SearchHit documentFields : searchResponse.getHits().getHits()) {
            //解析高亮的字段
            Map<String, HighlightField> highlightFields = documentFields.getHighlightFields();
            HighlightField title = highlightFields.get("title");
            Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();
            if (title != null) {
                //取出全部的高亮title
                Text[] texts = title.fragments();
                String name = "";
                //拼接成新字段
                for (Text text : texts) {
                    name += text;
                }
                //如果需要就替换原来获取到的title
                sourceAsMap.put("title", name);
            }
            list.add(sourceAsMap);
        }
        return list;
    }

之后我们需要用前端

vue 去解析 html

 <!--标题-->
<p class="productTitle">
 <a v-html="result.title"></a>
</p>