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java client

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0. 基础概念

es本质：一个基于Lucence开发出来的分布式搜索引擎

0.1 倒排索引

创建倒排索引后给词条创建索引，总计进行了两次查询

0.2 文档、索引

文档：一条数据记录
索引：类型相同的文档的集合

0.3 与mysql对比

交易等一致性要求高的mysql做
大范围搜索es做

1 基本操作

1.1 mapping 索引库操作

举例：注意object嵌套关系

禁止修改索引库，但是可以添加新字段

1.2 单个文档CRUD

文档查询：

_source字段下是查询到的原始文档

文档修改：
全量修改：旧的直接删除，新增改后的文档
增量修改：在旧的上面修改

3. DSL查询

dsl常见查询分类：

3.1 查询所有

3.2 全文检索

muti_match的方式能够额外指定针对哪些字段进行查询（任意一个字段包含即可）

3.3 精确查询

值是确定的，不可分割，不可分词，完全匹配

3.4 复合查询-相关性得分

相关性得分算法：（第三种 default）

es 自带的 query score:

自定义function score函数：

自定义score函数时主要确定三个部分：

1. 哪些文档将进行加权
2. 算分函数function score如何定义
3. function score怎么与原始得分query score（BM25）进行加权

demo:

3.5 分页

深度分页问题：

from+size超过1w会直接报错，如果非要查一万条，不太现实，实际生产应用中会从业务层面避免查询1w条（从业务上拒绝），比如百度就是默认最多查70页，每页显示10条数据

3.6 高亮

高亮的结果解析是与_source同级的，需要额外注意：

3.7 总结

2. RestClient

将dsl语句对应到Java

上图中涉及了两个核心api：
source.query()/source()等:

QueryBuilders.各种查询query：

解析查询响应结果：

常见查询：

全文检索查询：

精确查询：





聚合：

4. aggs聚合

聚合操作与query同级，用于对文档进行统计、分析、计算（min/max/avg…）

常见聚合方式：

4.1 bucket（分桶）聚合

默认按照doc_count降序排序，如若修改排序方式：

4.2 metrics聚合

红框：

聚合名称：scoreAgg
聚合类型：stats
聚合字段：score

5. mysql与es数据同步

方案一缺点：业务之间耦合度强，调用耗时

方案二缺点：依赖mq的可靠性

demo：基于mq的实现方式

mq的消息模式：其中交换机用于将消息路由

定义模式：

然后定义绑定关系：将某个队列绑定到指定交换机、用哪个routingKey:

消息发送（两种消息：增改（公用一个key）和删（另一个key））：

消息监听与消费：

定义监听：

具体实现：

6. es集群

extra：es集群数据去重