分布式搜索引擎ES

初识elasticsearch

了解ES

elasticsearch的作用

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如：

• 在GitHub搜索代码
  
• 在电商网站搜索商品
  
• 在百度搜索答案
  

ELK技术栈
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据

elasticsearch和lucene
elasticsearch底层是基于lucene来实现的

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发

elasticsearch的发展历史：

• 2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
• 2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch
  

为什么不是其他搜索技术？
目前比较知名的搜索引擎技术排名：

虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头：

倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的

正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：
如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

• 用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

• 逐行获取数据，比如id为1的数据

• 判断数据中的title是否符合用户搜索条件

• 如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难

倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

• 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
• 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

• 将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
• 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
• 因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：

• 用户输入条件"华为手机"进行搜索
• 对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机
• 拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3
• 拿着文档id到正向索引中查找具体文档

如图：

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描

正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

• 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。

• 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢？

正向索引：

• 优点：
  • 可以给多个字段创建索引
  • 根据索引字段搜索、排序速度非常快
• 缺点：
  • 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

• 优点：
  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
• 缺点：
  • 只能给词条创建索引，而不是字段
  • 无法根据字段做排序

es的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处

文档和字段

elasticsearch是面向 文档（Document） 存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：

而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列

索引和映射

索引（Index）：相同类型的文档的集合
映射（mapping）：索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

例如：

• 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
• 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
• 所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；
  

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？

并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：

• Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

• Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

• 对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
• 对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
• 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性
  

安装ES

• 创建网络
  因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：docker network create es-net

• 加载镜像
  由于elasticsearch镜像比较大，不建议直接pull，所以我们从官网下载，将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：docker load -i es.tar
  同理还有kibana的tar包也需要这样做

• 运行docker命令，部署单点es：

  docker run -d \
  	--name es \
      -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
      -e "discovery.type=single-node" \
      -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
      -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
      --privileged \
      --network es-net \
      -p 9200:9200 \
      -p 9300:9300 \
  elasticsearch:7.12.1
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  命令解释：

  • -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
  • -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
  • -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
  • -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
  • -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
  • -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
  • -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
  • --privileged：授予逻辑卷访问权
  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
  • -p 9200:9200：端口映射配置

• 在浏览器中输入：http://192.168.1.12:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：
  

部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习

部署

• 运行docker命令，部署kibana

  docker run -d \
  --name kibana \
  -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
  --network=es-net \
  -p 5601:5601  \
  kibana:7.12.1
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  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
  • -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
  • -p 5601:5601：端口映射配置

  kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：docker logs -f kibana 查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：
  

安装IK分词器

• 在线安装ik插件（较慢）

  # 进入容器内部
  docker exec -it elasticsearch /bin/bash
  
  # 在线下载并安装
  ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
  
  #退出
  exit
  #重启容器
  docker restart elasticsearch
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• 离线安装ik插件（推荐）

  • 查看数据卷目录
    安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看：docker volume inspect es-plugins

  • 下载解压缩分词器安装包 ，重命名为ik
    

  • 上传到es容器的插件数据卷中：也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data

  • 重启容器：docker restart es

• 测试：
  IK分词器包含两种模式：

  • ik_smart：最少切分

  • ik_max_word：最细切分

  GET /_analyze
  {
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "小吴在敲Bug"
  }
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  结果：

  {
    "tokens" : [
      {
        "token" : "小吴",
        "start_offset" : 0,
        "end_offset" : 2,
        "type" : "CN_WORD",
        "position" : 0
      },
      {
        "token" : "在",
        "start_offset" : 2,
        "end_offset" : 3,
        "type" : "CN_CHAR",
        "position" : 1
      },
      {
        "token" : "敲",
        "start_offset" : 3,
        "end_offset" : 4,
        "type" : "CN_CHAR",
        "position" : 2
      },
      {
        "token" : "bug",
        "start_offset" : 4,
        "end_offset" : 7,
        "type" : "ENGLISH",
        "position" : 3
      }
    ]
  }
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扩展词词典

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“尊嘟假嘟” 等
所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能

• 打开IK分词器config目录在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
  <properties>
          <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
          <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
          <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
  </properties>
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• 新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

  尊嘟假嘟
  奥力给
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• 重启elasticsearch ： docker restart es

停用词词典

在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇
IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容

• IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
  <properties>
          <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
          <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->
          <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
           <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典-->
          <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
  </properties>
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• 在 stopword.dic 添加停用词

  啊
  哦
  额
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• 重启elasticsearch ： docker restart es

索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构
我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”

mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

• type：字段数据类型，常见的简单类型有：
  • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
  • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
  • 布尔：boolean
  • 日期：date
  • 对象：object
• index：是否创建索引，默认为true
• analyzer：使用哪种分词器
• properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "小吴在敲Bug",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}
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对应的每个字段映射（mapping）：

• age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
• email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
• score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• name：类型为object，需要定义多个子属性
  • name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
  • name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

索引库的CRUD

这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示

创建索引库和映射

基本语法：

• 请求方式：PUT
• 请求路径：/索引库名，可以自定义
• 请求参数：mapping映射

格式：

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}
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查询索引库

基本语法：

• 请求方式：GET

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：无

格式：GET /索引库名

修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping
虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响

语法说明：

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}
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删除索引库

语法：

• 请求方式：DELETE

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：无

格式： DELETE /索引库名

文档操作

• 新增文档

  POST /索引库名/_doc/文档id
  {
      "字段1": "值1",
      "字段2": "值2",
      "字段3": {
          "子属性1": "值3",
          "子属性2": "值4"
      },
      // ...
  }
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• 查询文档：根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上
  GET /{索引库名称}/_doc/{id}

• 删除文档：删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：
  DELETE /{索引库名}/_doc/id值

• 修改文档
  修改有两种方式：

  • 全量修改：直接覆盖原来的文档

    • 根据指定的id删除文档
    • 新增一个相同id的文档
      注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了

    PUT /{索引库名}/_doc/文档id
    {
        "字段1": "值1",
        "字段2": "值2",
        // ... 略
    }
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  • 增量修改：修改文档中的部分字段
    增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段

    POST /{索引库名}/_update/文档id
    {
        "doc": {
             "字段名": "新的值",
        }
    }
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RestClient操作索引库

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES

其中的Java Rest Client又包括两种：

• Java Low Level Rest Client
• Java High Level Rest Client
  
  我们学习的是Java High Level Rest Client客户端API

导入Demo工程

• 导入数据
  首先导入课前资料提供的数据库数据：
  
  数据结构如下：

  CREATE TABLE `tb_hotel` (
    `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',
    `name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店名称；例：7天酒店',
    `address` varchar(255) NOT NULL COMMENT '酒店地址；例：航头路',
    `price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格；例：329',
    `score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分；例：45，就是4.5分',
    `brand` varchar(32) NOT NULL COMMENT '酒店品牌；例：如家',
    `city` varchar(32) NOT NULL COMMENT '所在城市；例：上海',
    `star_name` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级，从低到高分别是：1星到5星，1钻到5钻',
    `business` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商圈；例：虹桥',
    `latitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '纬度；例：31.2497',
    `longitude` varchar(32) NOT NULL COMMENT '经度；例：120.3925',
    `pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片；例:/img/1.jpg',
    PRIMARY KEY (`id`)
  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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• 导入项目
  然后导入课前资料提供的项目:
  
  项目结构如图：
  

• mapping映射分析
  创建索引库，最关键的是mapping映射，而mapping映射要考虑的信息包括：

  • 字段名
  • 字段数据类型
  • 是否参与搜索
  • 是否需要分词
  • 如果分词，分词器是什么？

  其中：

  • 字段名、字段数据类型，可以参考数据表结构的名称和类型
  • 是否参与搜索要分析业务来判断，例如图片地址，就无需参与搜索
  • 是否分词呢要看内容，内容如果是一个整体就无需分词，反之则要分词
  • 分词器，我们可以统一使用ik_max_word

  酒店数据的索引库结构:

  PUT /hotel
  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "id":{
          "type": "keyword"
        },
        "name":{
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "copy_to": "all"
        },
        "address":{
          "type": "keyword",
          "index": false
        },
        "price":{
          "type": "integer"
        },
        "score":{
          "type": "integer"
        },
        "brand":{
          "type": "keyword",
          "copy_to": "all"
        },
        "city":{
          "type": "keyword"
        },
        "starName":{
          "type": "keyword"
        },
        "business":{
          "type": "keyword",
          "copy_to": "all"
        },
        "location":{
          "type": "geo_point"
        },
        "pic":{
          "type": "keyword",
          "index": false
        },
         "all":{
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
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  几个特殊字段说明：

  • location：地理坐标，里面包含精度、纬度
  • all：一个组合字段，其目的是将多字段的值 利用copy_to合并，提供给用户搜索

  地理坐标说明：
  
  copy_to说明：
  

• 初始化RestClient

  在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接

  • 引入es的RestHighLevelClient依赖：

    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>7.12.1</version>
    </dependency>
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  • 因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

    <properties>
        <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
    </properties>
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  • 初始化RestHighLevelClient：

    RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
            HttpHost.create("http://192.168.1.12:9200")
    ));
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    这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类HotelIndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中：

    public class HotelIndexTest {
        private RestHighLevelClient client;
    
        @BeforeEach
        void setUp() {
            this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                    HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
            ));
        }
    
        @AfterEach
        void tearDown() throws IOException {
            this.client.close();
        }
    }
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创建索引库

创建索引库的API如下：

代码分为三步：

• 创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest
• 添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE，让代码看起来更加优雅
• 发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法

在hotel-demo的cn.itcast.hotel.constants包下，创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量：

public class HotelConstants {
    public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
            "  \"mappings\": {\n" +
            "    \"properties\": {\n" +
            "      \"id\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"name\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"address\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"price\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"score\":{\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"city\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"starName\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"business\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"location\":{\n" +
            "        \"type\": \"geo_point\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"pic\":{\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"all\":{\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";
}
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在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现创建索引：

@Test
void createHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.准备请求的参数：DSL语句
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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删除索引库

删除索引库的DSL语句非常简单：DELETE /hotel
与创建索引库相比：

• 请求方式从PUT变为DELTE
• 请求路径不变
• 无请求参数

所以代码的差异，注意体现在Request对象上。依然是三步走：

• 创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
• 准备参数。这里是无参
• 发送请求。改用delete方法

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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判断索引库是否存在

判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是：GET /hotel
因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：

• 创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
• 准备参数。这里是无参
• 发送请求。改用exists方法

@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.输出
    System.err.println(exists ? "索引库已经存在！" : "索引库不存在！");
}
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RestClient操作文档

为了与索引库操作分离，我们再次参加一个测试类，做两件事情：

• 初始化RestHighLevelClient
• 我们的酒店数据在数据库，需要利用IHotelService去查询，所以注入这个接口

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.1.12:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}
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新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中

• 索引库实体类
  数据库查询后的结果是一个Hotel类型的对象。结构如下：

  @Data
  @TableName("tb_hotel")
  public class Hotel {
      @TableId(type = IdType.INPUT)
      private Long id;
      private String name;
      private String address;
      private Integer price;
      private Integer score;
      private String brand;
      private String city;
      private String starName;
      private String business;
      private String longitude;
      private String latitude;
      private String pic;
  }
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  与我们的索引库结构存在差异：

  • longitude和latitude需要合并为location

  因此，我们需要定义一个新的类型，与索引库结构吻合：

  @Data
  @NoArgsConstructor
  public class HotelDoc {
      private Long id;
      private String name;
      private String address;
      private Integer price;
      private Integer score;
      private String brand;
      private String city;
      private String starName;
      private String business;
      private String location;
      private String pic;
  
      public HotelDoc(Hotel hotel) {
          this.id = hotel.getId();
          this.name = hotel.getName();
          this.address = hotel.getAddress();
          this.price = hotel.getPrice();
          this.score = hotel.getScore();
          this.brand = hotel.getBrand();
          this.city = hotel.getCity();
          this.starName = hotel.getStarName();
          this.business = hotel.getBusiness();
          this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
          this.pic = hotel.getPic();
      }
  }
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• 语法说明
  新增文档的DSL语句如下：

  POST /{索引库名}/_doc/1
  {
      "name": "Jack",
      "age": 21
  }
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  对应的java代码如图：
  
  可以看到与创建索引库类似，同样是三步走：

  • 创建Request对象
  • 准备请求参数，也就是DSL中的JSON文档
  • 发送请求

  变化的地方在于，这里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了

• 完整代码
  我们导入酒店数据，基本流程一致，但是需要考虑几点变化：

  • 酒店数据来自于数据库，我们需要先查询出来，得到hotel对象
  • hotel对象需要转为HotelDoc对象
  • HotelDoc需要序列化为json格式

  因此，代码整体步骤如下：

  • 根据id查询酒店数据Hotel
  • 将Hotel封装为HotelDoc
  • 将HotelDoc序列化为JSON
  • 创建IndexRequest，指定索引库名和id
  • 准备请求参数，也就是JSON文档
  • 发送请求

  在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

  @Test
  void testAddDocument() throws IOException {
      // 1.根据id查询酒店数据
      Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
      // 2.转换为文档类型
      HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
      // 3.将HotelDoc转json
      String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);
  
      // 1.准备Request对象
      IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
      // 2.准备Json文档
      request.source(json, XContentType.JSON);
      // 3.发送请求
      client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
  }
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查询文档

查询的DSL语句如下：GET /hotel/_doc/{id}
非常简单，因此代码大概分两步：

• 准备Request对象
• 发送请求

不过查询的目的是得到结果，解析为HotelDoc，因此难点是结果的解析。完整代码如下：

可以看到，结果是一个JSON，其中文档放在一个_source属性中，因此解析就是拿到_source，反序列化为Java对象即可。

与之前类似，也是三步走：

• 准备Request对象。这次是查询，所以是GetRequest
• 发送请求，得到结果。因为是查询，这里调用client.get()方法
• 解析结果，就是对JSON做反序列化

完整代码

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
    // 2.发送请求，得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();

    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}
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修改文档

修改我们讲过两种方式：

• 全量修改：本质是先根据id删除，再新增
• 增量修改：修改文档中的指定字段值

在RestClient的API中，全量修改与新增的API完全一致，判断依据是ID：

• 如果新增时，ID已经存在，则修改
• 如果新增时，ID不存在，则新增

这里不再赘述，我们主要关注增量修改。

代码示例如图：

与之前类似，也是三步走：

• 准备Request对象。这次是修改，所以是UpdateRequest
• 准备参数。也就是JSON文档，里面包含要修改的字段
• 更新文档。这里调用client.update()方法

完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
        "price", "952",
        "starName", "四钻"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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删除文档

删除的DSL为是这样的：DELETE /hotel/_doc/{id}

与查询相比，仅仅是请求方式从DELETE变成GET，可以想象Java代码应该依然是三步走：

• 准备Request对象，因为是删除，这次是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
• 准备参数，无参
• 发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法

完整代码
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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批量导入文档

案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。

步骤如下：

• 利用mybatis-plus查询酒店数据

• 将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）

• 利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档

批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送
其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：

可以看到，能添加的请求包括：

• IndexRequest，也就是新增
• UpdateRequest，也就是修改
• DeleteRequest，也就是删除

因此Bulk中添加了多个IndexRequest，就是批量新增功能了。示例：

其实还是三步走：

• 创建Request对象。这里是BulkRequest
• 准备参数。批处理的参数，就是其它Request对象，这里就是多个IndexRequest
• 发起请求。这里是批处理，调用的方法为client.bulk()方法

完整代码
我们在导入酒店数据时，将上述代码改造成for循环处理即可
在hotel-demo的HotelDocumentTest测试类中，编写单元测试：

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
    // 批量查询酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();

    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备参数，添加多个新增的Request
    for (Hotel hotel : hotels) {
        // 2.1.转换为文档类型HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 2.2.创建新增文档的Request对象
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
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DSL查询文档

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的

DSL查询分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：

• 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all

• 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：

  • match_query
  • multi_match_query

• 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：

  • ids
  • range
  • term

• 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：

  • geo_distance
  • geo_bounding_box

• 复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：

  • bool
  • function_score

查询的语法基本一致：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}
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我们以查询所有为例，其中：

• 查询类型为match_all
• 没有查询条件

// 查询所有
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}
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其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化

全文检索查询

使用场景
全文检索查询的基本流程如下：

• 对用户搜索的内容做分词，得到词条
• 根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id
• 根据文档id找到文档，返回给用户

比较常用的场景包括：

• 商城的输入框搜索
• 百度输入框搜索

例如京东：

因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段

基本语法
常见的全文检索查询包括：

• match查询：单字段查询
• multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件

match查询语法如下：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "查询的关键字"
    }
  }
}
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mulit_match语法如下：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "查询的关键字",
      "fields": ["字段名1", "字段名2"]
    }
  }
}
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精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：

• term：根据词条精确值查询
• range：根据值的范围查询

term查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据

语法说明：

// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "字段名": {
        "value": "关键字"
      }
    }
  }
}
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range查询

范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤

基本语法：

// range查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "字段名": {
        "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于
        "lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于
      }
    }
  }
}
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理坐标查询

所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询，官方文档

常见的使用场景包括：

• 携程：搜索我附近的酒店
• 滴滴：搜索我附近的出租车
• 微信：搜索我附近的人

矩形范围查询
矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档：

查询时，需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标，然后画出一个矩形，落在该矩形内的都是符合条件的点

语法如下：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "字段名": {
        "top_left": { // 左上点
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": { // 右下点
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}
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附近查询
附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档

换句话来说，在地图上找一个点作为圆心，以指定距离为半径，画一个圆，落在圆内的坐标都算符合条件：

语法说明：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "字段名": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}
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复合查询

复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种：

• fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名
• bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索

算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的

以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。如图：

要想人为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了

语法说明

function score 查询中包含四部分内容：

• 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
• 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
• 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
  • weight：函数结果是常量
  • field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
  • random_score：以随机数作为函数结果
  • script_score：自定义算分函数算法
• 运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
  • multiply：相乘
  • replace：用function score替换query score
  • 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

• 根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
• 根据过滤条件，过滤文档
• 符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
• 将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

• 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
• 算分函数：决定函数算分的算法
• 运算模式：决定最终算分结果

示例

需求：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点：

• 原始条件：不确定，可以任意变化
• 过滤条件：brand = “如家”
• 算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
• 运算模式：比如求和

因此最终的DSL语句如下：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 原始查询，可以是任意条件
      "functions": [ // 算分函数
        {
          "filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          "weight": 2 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "sum" // 加权模式，求和
    }
  }
}
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布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：

• must：必须匹配每个子查询，类似“与”
• should：选择性匹配子查询，类似“或”
• must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
• filter：必须匹配，不参与算分

比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：

每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。

需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：

• 搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分
• 其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分

语法示例：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海" }}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": "皇冠假日" }},
        {"term": {"brand": "华美达" }}
      ],
      "must_not": [
        { "range": { "price": { "lte": 500 } }}
      ],
      "filter": [
        { "range": {"score": { "gte": 45 } }}
      ]
    }
  }
}
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示例
需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

分析：

• 名称搜索，属于全文检索查询，应该参与算分。放到must中
• 价格不高于400，用range查询，属于过滤条件，不参与算分。放到must_not中
• 周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，不参与算分。放到filter中

搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示

排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等

普通字段排序
keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致
语法：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "字段名": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}
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排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推

地理坐标排序
语法说明：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "字段名" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
          "order" : "asc", // 排序方式
          "unit" : "km" // 排序的距离单位
      }
    }
  ]
}
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这个查询的含义是：

• 指定一个坐标，作为目标点
• 计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标 到目标点的距离是多少
• 根据距离排序

分页

elasticsearch
默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

• from：从第几个文档开始
• size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

基本的分页

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}
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深度分页问题
现在，我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 990, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}
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这里是查询990开始的数据，也就是 第990~第1000条 数据

不过，elasticsearch内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条：

查询TOP1000，如果es是单点模式，这并无太大影响
但是elasticsearch将来一定是集群，例如我集群有5个节点，我要查询TOP1000的数据，并不是每个节点查询200条就可以了

因为节点A的TOP200，在另一个节点可能排到10000名以外了
因此要想获取整个集群的TOP1000，必须先查询出每个节点的TOP1000，汇总结果后，重新排名，重新截取TOP1000

那如果我要查询9900~10000的数据呢？是不是要先查询TOP10000呢？那每个节点都要查询10000条？汇总到内存中？
当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求

针对深度分页，ES提供了两种解决方案，官方文档：

• search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
• scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

高亮

高亮原理
什么是高亮显示呢？

我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示：

高亮显示的实现分为两步：

• 给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如标签
• 页面给标签编写CSS样式

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "关键字" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { // 指定要高亮的字段
      "字段名": {
        "pre_tags": "",  // 用来标记高亮字段的前置标签
        "post_tags": "" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
}
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@Test
void testMatch() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}
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@Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.添加term
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));
    // 2.3.添加range
    boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));

    request.source().query(boolQuery);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}
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@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    // 页码，每页大小
    int page = 1, size = 5;

    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 2.2.排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页 from、size
    request.source().from((page - 1) * size).size(5);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}
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@Test
void testHighlight() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 2.2.高亮
    request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}
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private void handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        // 获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
            // 根据字段名获取高亮结果
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
            if (highlightField != null) {
                // 获取高亮值
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                // 覆盖非高亮结果
                hotelDoc.setName(name);
            }
        }
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}
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GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}
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GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}
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GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}
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PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { 
        "my_analyzer": { 
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": {
        "py": { 
          "type": "pinyin",
          "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}
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# 创建索引库
PUT test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}
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# 示例数据
POST test/_doc
{
  "title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["Nintendo", "switch"]
}
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# 自动补全查询
GET /test/_search
{
  "suggest": {
    "title_suggest": {
      "text": "s", // 关键字
      "completion": {
        "field": "title", // 补全查询的字段
        "skip_duplicates": true, // 跳过重复的
        "size": 10 // 获取前10条结果
      }
    }
  }
}
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// 酒店数据索引库
PUT /hotel
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "text_anlyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        },
        "completion_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": {
        "py": {
          "type": "pinyin",
          "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "text_anlyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "suggestion":{
          "type": "completion",
          "analyzer": "completion_analyzer"
      }
    }
  }
}
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@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;
    private Object distance;
    private Boolean isAD;
    private List<String> suggestion;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
        // 组装suggestion
        if(this.business.contains("/")){
            // business有多个值，需要切割
            String[] arr = this.business.split("/");
            // 添加元素
            this.suggestion = new ArrayList<>();
            this.suggestion.add(this.brand);
            Collections.addAll(this.suggestion, arr);
        }else {
            this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business);
        }
    }
}
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version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch:7.12.1 #镜像
    container_name: es01	#容器名称
    environment:	#环境变量
      - node.name=es01	#节点名称
      - cluster.name=es-docker-cluster #集群名称
      - discovery.seed_hosts=es02,es03	#集群中其他节点的地址
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 #初始化的主节点
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #JVM堆内存大小
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9201:9200
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
    ports:
      - 9202:9200
volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge
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vi /etc/sysctl.conf
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vm.max_map_count=262144
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sysctl -p
1

docker-compose up -d
1

PUT /itcast
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3, // 分片数量
    "number_of_replicas": 1 // 副本数量
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      // mapping映射定义 ...
    }
  }
}
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