• .net Elasticsearch 学习入门笔记


    一. es安装相关
    1.elasticsearch安装
      运行http://localhost:9200/
    2.head插件
    3.bigdesk插件安装
    (安装细节百度:windows elasticsearch 安装,有详细内容)

    二. es插件相关
    http://www.searchtech.pro/elasticsearch-plugins (es 插件大全)
    https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik (ik 项目)
    https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf (ES的插件  监控 节点状态 , 也可以调试你的ES查询)
    https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf/tree/master (2.1.1 + 1.6ik  还有拼音  和其他分词器 集成好了)
    https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf (类似head的插件)
    https://www.elastic.co/downloads/marvel (监控ES健康状态)
    konf插件 (据说能看集群负载)

    三.es C# 客户端示例

    1. 包下载elasticsearch.net,nest 组件。
       nest组件会依赖下载elasticsearch组件。
       使用文档:http://nest.azurewebsites.net/
       备注:.net 使用es的相对少一些,es版本更新也很快,很多使用也都是靠自己揣摩。多交流,多分享。
    2. 创建连接客户端
         public ElasticClient GetClient()
            {
                var node = new Uri("http://192.168.17.54:9200");

                var settings = new ConnectionSettings(
                    node,
                    defaultIndex: "my-application"

                );
                return new ElasticClient(settings);
            }
    3. 创建索引模型(索引结构)
    [ElasticType(IdProperty = "Id", Name = "Person")]
            public class Person
            {
               [ElasticProperty(Name = "Id", Type = FieldType.String, Index = FieldIndexOption.NotAnalyzed)]
                public string Id { get; set; }
                public string Firstname { get; set; }
                public string Lastname { get; set; }
                public string[] Chains { get; set; }
               [ElasticProperty(Name = "content", Type = FieldType.String, Index = FieldIndexOption.Analyzed, Analyzer = "ik_max_word")]
                public string Content { get; set; }
            }
         备注:其他人提供的model示例,更详细些,可下载附件。
    4. 索引内容(创建索引)
      private void btnIndex_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                //var client = new ElasticsearchClient();
                ////index a document under /myindex/mytype/1
                //var indexResponse = client.Index("myindex", "mytype", "1", new { Hello = "World" });
                var client2 = GetClient();

                //client2.CreateIndex("test");
                //client2.Map<Person>(c => c.MapFromAttributes());

                IEnumerable<Person> persons = new List<Person>
                {
                    new Person()
                    {
                        Id = "4",
                        Firstname = "aaa",//Boterhuis-040
                        Lastname = "Gusto-040",
                        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                    },
                    new Person()
                    {
                        Id = "5",
                        Firstname = "sales@historichousehotels.com",
                        Lastname = "t Boterhuis 1",
                        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                    },
                    new Person()
                    {
                        Id = "6",
                        Firstname = "Aberdeen #110",
                        Lastname = "sales@historichousehotels.com",
                        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                    },
                    new Person()
                    {
                        Id = "7",
                        Firstname = "Aberdeen #110",
                        Lastname = "t Boterhuis 2",
                        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                    },
                     new Person()
                    {
                        Id = "8",
                        Firstname = "Aberdeen #110",
                        Lastname = "t Boterhuis 2",
                        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                    },
                };
                //foreach(var p in persons)
                client2.IndexMany<Person>(persons,"test");
            }
    5. 简单搜索示例
      var client = GetClient();
                var rs = client.Search<Person>(s => s.Index("test").QueryString(this.textBox1.Text));
                this.richTextBox1.Text = JsonConvert.SerializeObject(rs.Documents);
    6. 索引更新
     private void btnUpdate_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                var client2 = GetClient();

                client2.Update<Person, object>(u => u
                 .Index("test")
                .Id(4)
                .Doc(new { Id="4", Firstname = "United States" })
                .RetryOnConflict(3)
                .Refresh()
               );

                //var u1 =  new Person()
                //    {
                //        Id = "4",
                //        Firstname = "Boterhuis-040",
                //        Lastname = "Gusto-040",
                //        Chains = new string[]{ "a","b","c" },
                //    };
                //var u2 = new Person()
                //    {
                //        Id = "4",
                //        Firstname = "United States",
                //        Lastname = "Gusto-040",
                //        Chains = new string[] { "a", "b", "c" },
                //    };
                //client2.Update<Person,Person>(u1,u2).
            }

    7. 索引删除
     private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                var client2 = GetClient();
                client2.DeleteIndex("test");
                client2.DeleteIndex("my-application");
            }
    8. 总结
    以上示例代码,简单的应用已经足够用。其他的就是高亮和分组。可以看文档。

    四. es 集群
     es 默认是一个集群,相对solr云来说配置更简单,搭建更方便些。但是更多还是要根据业务进行自己的集群设计还是好费很多时间,很多精力。(上手容易,用好难)

    五. es 与solr 对比
    个人目前了解的:
    原来solr资料比较多,现在貌似es的资料更多一点。solr是官方英文pdf,es也是英文的。
    原来solr还有中文书籍,现在貌似没有了。es 目前还有几本书籍,但是讲的es版本略有老旧。
    solr上手相对es略微难些。
    (n年前,我用的是solr,那时候还没有solrcloud;es还没有出来,那时候solr资料反而多。个人也实现了自己的solr集群方案。其他的功能上的对比,还是百度,不重复。)

    六. 如果es客户端调试请求
    建议下载HTTPAnalyzer之类的tcp拦截工具。这样可以拦截验证sdk出来的请求连接,对比资料和书籍看下哪些参数写错了,对调试很有帮助。

    七. es 附录
    es术语介绍:
    cluster:

    代 表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点。这个主节点是可以通过选举产生的。注意,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心 化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价 的。
    shards

    代表索引分片。es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定,并且索引创建后不能更改。
    replicas

    代表索引副本,es可以设置多个索引的副本。副本的作用,一是提高系统的容错性,当某个节点的某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复,二是提高es的查询效率,es会自动对搜索请求进行负载均衡。
    recovery

    代表数据恢复或叫数据重新分布,es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配,挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
    river

    代表es的一个数据源,也是其他存储方式(如:数据库)同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务,通过读取river中的数据并把它索引到es中,官方的river有couchDB的,RabbitMQ的,Twitter的,Wikipedia的。
    gateway

    代 表es索引快照的存储方式。es默认是先把索引存放到内存中,当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储,当这个es集群关闭再 重新启动时,就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway,有本地文件系统(默认),分布式文件系统,Hadoop的 HDFS和amazon的s3云存储服务。
    discovery.zen

    代表es的自动发现节点机制。es是一个基于p2p的系统,它先通过广播寻找存在的节点,再通过多播协议来进行节点之间的通信,同时也支持点对点的交互。
    Transport

    代表es内部节点或集群与客户端的交互方式。默认内部是使用tcp协议进行交互,同时它支持http协议(json格式)、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议(通过插件方式集成)。

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