• Elasticsearch - 文档分析，IK分词器；文档冲突（十二）

    阅读本文前可先参考

    Elasticsearch - Elasticsearch详解；安装部署（一）_MinggeQingchun的博客-CSDN博客

    https://blog.csdn.net/MinggeQingchun/article/details/126855747

    一、文档分析

    文档分析过程如下：

    1、将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条

    2、将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall

    分析器执行上面的工作，实际是将三个功能封装到一个包里

    一个 分析器 就是在一个包里面组合了三种函数的一个包装器， 三种函数按照顺序被执行

    1、字符过滤器

    首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉 HTML，或者将 & 转化成 and

    2、分词器

    其次，字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条（一个分析器 必须 有一个唯一的分词器）

    3、Token 过滤器

    最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（如，小写化Quick ），删除词条（如，像 a，and，the 等无用词），或者增加词条（如，像 jump 和 leap 这种同义词）

    （一）内置分析器

    Elasticsearch 附带了可以直接使用的预包装的分析器

    验证每个分析器会从如下的字符串得到哪些词条：

    "Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

    1、标准分析器

    标准分析器是 Elasticsearch 默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后，将词条小写。

    它会产生：

    set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5

    2、简单分析器

    简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本，将词条小写。

    它会产生：

    set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

    3、空格分析器

    空格分析器在空格的地方划分文本。

    它会产生：

    Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

    4、语言分析器

    特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。如， 英语分析器附带了一组英语无用词（常用单词，例如 and 或者 the ，它们对相关性没有多少影响），它们会被删除。 由于理解英语语法的规则，这个分词器可以提取英语单词的 词干。

    英语 分词器会产生下面的词条：

    set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5

    测试：

    Postman中发送GET请求：http://localhost:9200/_analyze

    1. {
    2.  "analyzer": "standard",
    3.  "text": "Text to analyze"
    4. }

    每个元素代表一个单独的词条 

    token 是实际存储到索引中的词条

    position 指明词条在原始文本中出现的位置

    start_offset 和 end_offset 指明字符在原始字符串中的位置

    （二）分析器使用场景

    当我们 索引 一个文档，它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。 但是，当我们在全文域 搜索 的时候，我们需要将查询字符串通过 相同的分析过程 ，以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致

    全文查询，理解每个域是如何定义的，因此它们可以做正确的事：

    （1）查询一个 全文 域时， 会对查询字符串应用相同的分析器，以产生正确的搜索词条列表

    （2）查询一个 精确值 域时，不会分析查询字符串，而是搜索你指定的精确值

    （三）IK分词器

    ES 的默认分词器无法识别中文中测试、单词这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一 个词

     采用IK分词器

    下载地址：

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

    找到对应版本下载，如

    将解压后的后的文件夹放入 ES 根目录下的 plugins 目录下，重启 ES 即可使用 

    1、ik_max_word； ik_smart

    加入新参数："analyzer":"ik_max_word"

    1. {
    2. "text":"测试单词",
    3. "analyzer":"ik_max_word"
    4. }

    ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分

    ik_smart：会将文本做最粗粒度的拆分

    2、扩展词 

    （1）首先进入 ES 根目录中的 plugins 文件夹下的 ik 文件夹，进入 config 目录，创建 custom.dic 文件，写入"测试单词"

    （2）打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，将新建的 custom.dic 配置其中， 重启 ES 服务器

    再次测试

    （四）自定义分析器 

    1、自定义分析器

    发送PUT请求 http://localhost:9200/my_index

    1. {
    2.     "settings":{
    3.         "analysis":{
    4.             "char_filter":{
    5.                 "&_to_and":{
    6.                     "type":"mapping",
    7.                     "mappings":[
    8.                         "&=> and "
    9.                     ]
    10.                 }
    11.             },
    12.             "filter":{
    13.                 "my_stopwords":{
    14.                     "type":"stop",
    15.                     "stopwords":[
    16.                         "the",
    17.                         "a"
    18.                     ]
    19.                 }
    20.             },
    21.             "analyzer":{
    22.                 "my_analyzer":{
    23.                     "type":"custom",
    24.                     "char_filter":[
    25.                         "html_strip",
    26.                         "&_to_and"
    27.                     ],
    28.                     "tokenizer":"standard",
    29.                     "filter":[
    30.                         "lowercase",
    31.                         "my_stopwords"
    32.                     ]
    33.                 }
    34.             }
    35.         }
    36.     }
    37. }

    索引创建好，使用 analyze API 测试分析器

    发送GET请求 http://127.0.0.1:9200/my_index/_analyze

    1. {
    2.     "text":"The cat & brown fox",
    3.     "analyzer": "my_analyzer"
    4. }

     

    二、文档冲突

    1、文档冲突

    当我们使用 index API 更新文档 ，可以一次性读取原始文档，做修改，然后重新索引 整个文档 。 最近的索引请求将获胜：无论最后哪一个文档被索引，都将被唯一存储在 Elasticsearch 中。如果其他人同时更改这个文档，他们的更改将丢失。变更越频繁，读数据和更新数据的间隙越长，也就越可能丢失变更。

    常见的场景：如火车票销售余票数量，商品销售库存数量等

    在数据库领域中，有两种方法通常被用来确保并发更新时变更不会丢失：

    （1）悲观并发控制

    这种方法被关系型数据库广泛使用，它假定有变更冲突可能发生，因此阻塞访问资源以防止冲突。 一个典型的例子是读取一行数据之前先将其锁住，确保只有放置锁的线程能够对这行数据进行修改

    （2）乐观并发控制

    Elasticsearch 中使用的这种方法假定冲突是不可能发生的，并且不会阻塞正在尝试的操作。 然而，如果源数据在读写当中被修改，更新将会失败。应用程序接下来将决定该如何解决冲突。 如：可以重试更新、使用新的数据、或者将相关情况报告给用户

    2、乐观并发控制

    Elasticsearch 是分布式的。当文档创建、更新或删除时， 新版本的文档必须复制到集群中的其他节点。

    Elasticsearch 也是异步和并发的，文档复制请求被并行发送，并且到达目的地时，也许顺序是乱的。Elasticsearch 需要一种方法确保文档的旧版本不会覆盖新的版本

    测试index 的 GET 和 delete 请求时，每个文档都有一个 _version （版本）号，当文档被修改时版本号递增。 Elasticsearch 使用这个 version 号来确保变更以正确顺序得到执行。如果旧版本的文档在新版本之后到达，它可以被简单的忽略

    我们可以利用 version 号来确保 应用中相互冲突的变更不会导致数据丢失。我们通过 指定想要修改文档的 version 号来达到这个目的。 如果该版本不是当前版本号，我们的请求将会失败

    注：

    老的版本 es 使用 version，但是新版本不支持了，会报下面的错误，提示我们用 if_seq_no 和 if_primary_term

    _seq_no：文档版本号，作用同_version（相当于学生编号，每个班级的班主任为学生分配编号，效率要比学校教务处分配来的更加高效，管理起来更方便）

    _primary_term：文档所在位置（相当于班级）

    官网文档：

    ES之4：Elasticsearch并发控制及乐观锁实现原理_mb5fdb1266ce6df的技术博客_51CTO博客

    发送POST请求，http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1?version=1

    1. { 
    2.  "doc": {
    3.     "price":3000.00
    4.  } 
    5. }

    报错如下：

    1. {
    2.     "error": {
    3.         "root_cause": [
    4.             {
    5.                 "type": "action_request_validation_exception",
    6.                 "reason": "Validation Failed: 1: internal versioning can not be used for optimistic concurrency control. Please use `if_seq_no` and `if_primary_term` instead;"
    7.             }
    8.         ],
    9.         "type": "action_request_validation_exception",
    10.         "reason": "Validation Failed: 1: internal versioning can not be used for optimistic concurrency control. Please use `if_seq_no` and `if_primary_term` instead;"
    11.     },
    12.     "status": 400
    13. }

    重新发送POST请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1?if_seq_no=1&if_primary_term=1

    1. { 
    2.  "doc": {
    3.     "price":3000.00
    4.  } 
    5. }

    就会修改成功 

     如果携带旧版本号 seq_no，就会报错冲突

    [1]: version conflict, required seqNo [1], primary term [1]. current document has seqNo [2] and primary term [1]

    1. {
    2.     "error": {
    3.         "root_cause": [
    4.             {
    5.                 "type": "version_conflict_engine_exception",
    6.                 "reason": "[1]: version conflict, required seqNo [1], primary term [1]. current document has seqNo [2] and primary term [1]",
    7.                 "index_uuid": "_Ks_veihS4Ga8eh0hl24eA",
    8.                 "shard": "0",
    9.                 "index": "shopping"
    10.             }
    11.         ],
    12.         "type": "version_conflict_engine_exception",
    13.         "reason": "[1]: version conflict, required seqNo [1], primary term [1]. current document has seqNo [2] and primary term [1]",
    14.         "index_uuid": "_Ks_veihS4Ga8eh0hl24eA",
    15.         "shard": "0",
    16.         "index": "shopping"
    17.     },
    18.     "status": 409
    19. }

    3、外部系统版本控制

    如果使用其它数据库作为主要的数据存储，使用 Elasticsearch 做数据检 索， 这意味着主数据库的所有更改发生时都需要被复制到 Elasticsearch ，如果多个进程负责这一数据同步，同样会遭遇文档冲突的问题

    如果主数据库已经有了版本号 或一个能作为版本号的字段值，如 timestamp； 那么你就可以在 Elasticsearch 中通过增加 version_type=external 到查询字符串的方式重用这些相同的版本号， 版本号必须是大于零的整数， 且小于 9.2E+18 （ 一个 Java 中 long类型的正值）

    外部版本号的处理方式和内部版本号的处理方式有些不同，Elasticsearch 不是检查当前 _version 和请求中指定的版本号是否相同， 而是检查当前 _version 是否 小于 指定的版本号。 如果请求成功，外部的版本号作为文档的新 _version 进行存储

    外部版本号不仅在索引和删除请求是可以指定，而且在 创建 新文档时也可以指定

    首先查看文档：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

    发送POST请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1?version=3&version_type=external

     

     如果发送version小于1 的版本就会报错

    1. {
    2.     "error": {
    3.         "root_cause": [
    4.             {
    5.                 "type": "version_conflict_engine_exception",
    6.                 "reason": "[1]: version conflict, current version [3] is higher or equal to the one provided [1]",
    7.                 "index_uuid": "_Ks_veihS4Ga8eh0hl24eA",
    8.                 "shard": "0",
    9.                 "index": "shopping"
    10.             }
    11.         ],
    12.         "type": "version_conflict_engine_exception",
    13.         "reason": "[1]: version conflict, current version [3] is higher or equal to the one provided [1]",
    14.         "index_uuid": "_Ks_veihS4Ga8eh0hl24eA",
    15.         "shard": "0",
    16.         "index": "shopping"
    17.     },
    18.     "status": 409
    19. }

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