es学习笔记

1.es介绍

Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。
Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。
Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。Elasticsearch是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。
Elasticsearch使用Lucene，并试图通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，如果新文档与注册查询匹配，这对于通知非常有用。另一个特性称为“网关”，处理索引的长期持久性；例如，在服务器崩溃的情况下，可以从网关恢复索引。Elasticsearch支持实时GET请求，适合作为NoSQL数据存储，但缺少分布式事务。

2.es一些应用

Elasticsearch虽然是基于Lucene构建，但应用领域确实非常宽泛。

1）全文检索

Elasticsearch靠全文检索起步，将Lucene开发包做成一个数据产品，屏蔽了Lucene各种复杂的设置，为开发人员提供了很友好的便利。很多传统的关系型数据库也提供全文检索，有的是基于Lucene内嵌，有的是基于自研，与Elasticsearch比较起来，功能单一，性能也表现不是很好，扩展性几乎没有。

2）应用查询

Elasticsearch最擅长的就是查询，基于倒排索引核心算法，查询性能强于B-Tree类型所有数据产品，尤其是关系型数据库方面。当数据量超过千万或者上亿时，数据检索的效率非常明显。

个人更看中的是Elasticsearch在通用查询应用场景，关系型数据库由于索引的左侧原则限制，索引执行必须有严格的顺序，如果查询字段很少，可以通过创建少量索引提高查询性能，如果查询字段很多且字段无序，那索引就失去了意义；相反Elasticsearch是默认全部字段都会创建索引，且全部字段查询无需保证顺序，所以我们在业务应用系统中，大量用Elasticsearch替代关系型数据库做通用查询，自此之后对于关系型数据库的查询就很排斥，除了最简单的查询，其余的复杂条件查询全部走Elasticsearch。

3）大数据领域

Elasticserach已经成为大数据平台对外提供查询的重要组成部分之一。大数据平台将原始数据经过迭代计算，之后结果输出到一个数据库提供查询，特别是大批量的明细数据。

这里会面临几个问题，一个问题是大批量明细数据的输出，如何能在极短的时间内写到数据库，传统上很多数据平台选择关系型数据库提供查询，比如MySQL，之前在这方面吃过不少亏，瞬间写入性能极差，根本无法满足要求。另一个问题是对外查询，如何能像应用系统一样提供性能极好的查询，不限制查询条件，不限制字段顺序，支持较高的并发，支持海量数据快速检索，也只有Elasticsearch能够做到比较均衡的检索。

从官方的发布版本新特性来看，Elasticseacrch志在大数据分析领域，提供了基于列示存储的数据聚合，支持的聚合功能非常多，性能表现也不错。
4）日志检索

日志自身特点没有什么通用的规范性，人为的随意性很大，日志内容也是任意的，更加需求全文检索能力，传统技术手段本身做全文检索很是吃力。而Elasticsearch本身起步就是靠全文检索，再加上其分布式架构的特性，非常符合海量日志快速检索的场景。

如今已经从ELK三件套发展到Elastic Stack了，新增加了很多非常有用的产品，大大增强了日志检索领域。

5）监控领域

指标监控，Elasticsearch进入此领域比较晚，却赶上了好时代，Elasticsearch由于其倒排索引核心算法，也是支持时序数据场景的，性能也是相当不错的，在功能性上完全压住时序数据库。

3.基本概念

1．近实时
Elasticsearch是一个近实时（Near Real Time，NRT）的数据搜索和分析平台。这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。
2．集群
集群（cluster）是一个或多个节点（node）的集合，这些节点将共同拥有完整的数据，并跨节点提供联合索引、搜索和分析功能。集群由唯一的名称标识（elasticsearch.yml配置文件中对应参数cluster.name），集群的名称是elasticsearch.yml配置文件中最重要的一个配置参数，默认名称为Elasticsearch，节点只能通过集群名称加入集群。 请确保不要在不同的环境中使用相同的集群名称，否则可能会导致节点加入错误的集群。例如，可以使用loggingdev、loggingstage和loggingprod来区分开发、预发布和生产环境的集群。 注意：只有一个节点的集群是有效的，而且有特殊的用处，尤其是可以在单节点集群进行快速的开发、测试。此外，可以存在多个独立的集群，每个集群都有自己唯一的集群名称。
3．节点
节点（node）是一个Elasticsearch的运行实例，也就是一个进程（process），多个节点组成集群，节点存储数据，并参与集群的索引、搜索和分析功能。与集群一样，节点由一个名称标识，默认情况下，该名称是在启动时分配给节点的随机通用唯一标识符（UUID）。如果不希望使用默认值，可以定义所需的任何节点名称。此名称对于集群管理很重要，因为在实际应用中需要确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。 可以通过集群名称将节点配置为加入特定集群。默认情况下，每个节点都被设置为加入一个名为Elasticsearch的集群，这意味着，如果在网络上启动了多个节点，并且假设它们可以彼此发现，那么它们都将自动形成并加入一个名为Elasticsearch的集群。 在单个集群中，可以有任意多个节点。此外，如果当前网络上没有其他Elasticsearch节点在运行，则默认情况下，启动单个节点将形成一个名为Elasticsearch的新单节点集群。 注意：上面提到了节点实质是一个进程，因此服务器和节点可以是一对多的关系。还有一点需谨记，无论是开发环境、测试环境还是生产环境请配置有意义的节点名称。
4．索引
索引（index）是具有某种相似特性的文档集合。例如，可以有存储客户数据的索引，存储产品目录的索引，以及存储订单数据的索引。索引由一个名称（必须全部是小写）标识，当对其中的文档执行索引、搜索、更新和删除操作时，该名称指向这个特定的索引。 在单个集群中，可以定义任意多个索引。
5．类型
类型（type）这个概念在7.0版本以后已被彻底移除，因此不再赘述。
6．文档
文档（document）是可以被索引的基本信息单元。例如，可以为单个客户创建一个文档，为单个产品创建另一个文档，以及为单个订单创建另一个文档。文档以JSON表示，JSON是一种普遍存在的Internet数据交换格式。在单个索引中，理论上可以存储任意多的文档。

7．分片和副本
索引可能会存储大量数据，这些数据可能会超出单个节点的硬件限制。例如，占用1TB磁盘空间的10亿个文档的单个索引可能超出单个节点的磁盘容量，或者速度太慢，无法满足搜索请求的性能要求。 为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引水平切分为多段（称为分片，shard）的能力。创建索引时，只需定义所需的分片数量。每个分片本身就是一个具有完全功能的独立“索引”，可以分布在集群中的任何节点上。 分片很重要，主要有两个原因：
·　分片可以水平拆分数据，实现大数据存储和分析。
·　可以跨分片（可能在多个节点上）进行分发和并行操作，从而提高性能和吞吐量。 如何分配分片以及如何将其文档聚合回搜索请求的机制完全由Elasticsearch管理，并且对用户是透明的。 在随时可能发生故障的网络或云环境中，如果某个分片或节点以某种方式脱机或因何种原因丢失，则强烈建议用户使用故障转移机制。为此，Elasticsearch提出了将索引分片复制一个或多个拷贝，称为副本（replica）。
副本很重要，主要有两个原因：
·　副本在分片或节点发生故障时提供高可用性。因此，需要注意的是，副本永远不会分配到复制它的原始主分片所在的节点上。也就是分片和对应的副本不可在同一节点上。这很容易理解，如果副本和分片在同一节点上，当机器发生故障时会同时丢失，起不到容错的作用。
·　通过副本机制，可以提高搜索性能和水平扩展吞吐量，因为可以在所有副本上并行执行搜索。 总之，每个索引可以分割成多个分片。每个分片可以有零个或多个副本。 可以在创建索引时为每个索引定义分片和副本的数量。创建索引后，还可以随时动态更改副本的数量。分片的数量理论上不可变更，唯一的办法重建索引，重新定义分片数量。但还是可以使用_shrink和_split API更改索引的分片数量，但这不是通常的做法，预先评估准确的分片数量才是最佳方法。 默认情况下，Elasticsearch中的每个索引都分配一个主分片和一个副本，这意味着如果集群中至少有两个节点，则索引将有一个主分片和另一个副本分片（一个完整副本），每个索引总共有两个分片。
8.分词
elasticsearch中专门处理分词的组件称之为分词器，英文为analyzer，它由以下几个部分组成。

character filters:针对原始文本进行处理，比如去除html标签
tokenizer:将原始文本按照一定规则进行切分
token filters:针对tokenizer处理过的单词进行再加工，比如大小写转换、助词(的、之、等等)的删除等
elasticsearch自带的分词器有standard、simple、whitespace、stop、keyword、pattern和language。下面以“The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.”文本为例，演示elasticsearch自带的分词器的分词效果。
(1).standard
特性为按词切分、小写处理，其分词结果为[the,2,quick,brown,foxes ,jumped,over,the,lazy,dog’s,bone]。

(2).simple
特性为按非字母切分、小写处理，其分词结果为[the,quick,brown,foxes ,jumped,over,the,lazy,dog,s,bone]。

(3).whitespace
特性为按空格切分，其分词结果为[the,2,QUICK ,Brown-Foxes ,jumped,over,the,lazy,dog’s,bone.]。

(4).stop
特性为按助词(the、an、的、这等)切分、小写处理，其分词结果为[quick,brown,foxes ,jumped,over,lazy,dog,s,bone]。

(5).keyword
特性为不分词，直接将输入作为一个单词输出，其分词结果为[The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.]。

(6).pattern
特性为通过正则表达式自定义分隔符(默认是\W+，即非字词的符号作为分隔符)、小写处理，其分词结果为[the,2,quick,brown,foxes, jumped,over, the,lazy,dog,s,bone]。

(7).language
特性为按语言(阿拉伯、英语等)切分。

一些基本操作

1、索引操作
1）查看es实例中所有索引
GET http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

2）创建一个索引
PUT http://127.0.0.1:9200/shopping
3）查看单个索引
GET http://127.0.0.1:9200/shopping
4）删除索引
DELETE http://121.40.182.123:9200/shopping

2、文档操作
1）创建文档
POST请求和PUT请求都可以创建文档

创建文档时，POST可以携带ID也可以不携带ID，但是PUT请求必须要携带ID

创建文档时，POST请求携带ID，如果ES中有相同的文档，则为修改，但是version一直增加

创建文档时，PUT请求携带ID，如果ES中有相同的文档，则为修改，但是version不会增加

POST http://121.40.182.123:9200/shopping/_doc
{ 
	"title":"小米手机", 
	"category":"小米", 
	"images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg", 
	"price":3999.00
}

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2）查询单个文档
GET http://121.40.182.123:9200/shopping/_doc/1

3）修改文档 (全量覆盖)
和新增文档一样，输入相同的URL地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖 在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

POST http://121.40.182.123:9200/shopping/_doc/1
{ 
	"title":"华为手机手机", 
	"category":"小米", 
	"images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg", 
	"price":3999.00
}
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4）修改字段
修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息

POST http://121.40.182.123:9200/shopping/_update/1
{ 
	"doc": {
		"title":"apple pro18"
	}
}
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5）删除文档
删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）

DELETE http://121.40.182.123:9200/shopping/_doc/1
6）根据条件删除文档
POST http://121.40.182.123:9200/shopping/_delete_by_query
{
“query”: {
“match”: {
“title”: “小米手机”
}
}
}
3、映射操作
1）创建映射
PUT http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

{
    "properties": {
        "name": {
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "sex": {
            "type": "text",
            "index": false
        },
        "age": {
            "type": "long",
            "index": false
        }
    }
}
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映射字段说明：

type：类型，Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：

​ String 类型，又分两种：

​ text：可分词

​ keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配

​ Numerical：数值类型，分两类

​ 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float

​ 浮点数的高精度类型：scaled_float

​ Date：日期类型

​ Array：数组类型

​ Object：对象

index：是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

​ true：字段会被索引，则可以用来进行搜索

​ false：字段不会被索引，不能用来搜索

store：是否将数据进行独立存储，
4、高级查询
1）查询所有文档
POST http://121.40.182.123:9200/student/_search

{
    "query":{
        "match_all":{}    
    }
}
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2）匹配查询
POST http://121.40.182.123:9200/student/_search

{
    "query":{
        "match":{
        	"name": "zhangsan"
        }    
    }
}
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3）多字段匹配查询
POST http://121.40.182.123:9200/student/_search

{
	 "query": {
		 "multi_match": {
			 "query": "zhangsan",
			 "fields": ["name","nickName"]
		  }
	 }
}
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4）关键字精确查询
http://121.40.182.123:9200/student/_search

{
	 "query": {
		 "term": {
			 "name":{
			 	"value":"zhangsan"
			 }
		  }
	 }
}
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5）多关键字精确查询 term
terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。 如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件

http://121.40.182.123:9200/student/_search

{
	 "query": {
		 "term": {
			 "name":["zhangsan","lisi"]
		  }
	 }
}
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spring整合elastic

Spring boot 2.5.x整合ElasticSearch 7.1x
es模糊查询、分词查询、精确查询
ElasticsearchTemplate的详细使用，完成多条件查询、匹配度查询等

项目保存数据思路

可以从excel表中读，也可以从mysql中读取数据然后保存到Es中，由于只存公司名，因此公司名作为id：

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Builder
@Document(indexName = "company")
public class Company {
    @Id
    @Field(type = FieldType.Text)
//    @JsonIgnore
    private String id;
    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_max_word")
    private String name;
}

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  @ApiOperation("保存")
    @GetMapping("/save")
    public Result<List<Company>> save() {
        Company company = new Company();
        company.setId("安徽省xx有限公司");
        company.setName("安徽省xx有限公司");
   
        esService.save(company);
        return Result.success(esService.findAll());
    }
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