常用的搜索网站:百度、谷歌
【1】数据的分类
结构化数据
指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。对于结构化数据,我们一般都是可以通过关系型数据库(mysql、oracle)的table的方法存储和搜索,也可以建立索引。通过b-tree等数据结构快速搜索数据
非结构化数据
全文数据,指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word等。对于非结构化数据,也即对全文数据的搜索主要有两种方式:顺序扫描法,全文搜索法
顺序扫描法
我们可以了解它的大概搜索方式,就是按照顺序扫描的方式查找特定的关键字。比如让你在一篇篮球新闻中,找出“科比”这个名字在那些段落出现过。那你肯定需要从头到尾把文章阅读一遍,然后标出关键字在哪些地方出现过
这种方式毋庸置疑是最低效的,如果文章很长,有几万字,等你阅读完这篇新闻找到“科比”这个关键字,那得花多少时间
全文搜索
对非结构化数据进行顺序扫描很慢,我们是否可以进行优化?把非结构化数据想办法弄得有一定结构不就好了嘛?将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对这些有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。这种方式就构成了全文搜索的基本思路。这部分从非结构化数据提取出的然后重新组织的信息,就是索引。
什么是全文搜索引擎#
根据百度百科中的定义,全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每个词,对每个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户。
【2】常见的搜索引擎
Lucene#
- Lucene是一个Java全文搜索引擎,完全用Java编写。lucene不是一个完整的应用程序,而是一个代码库和API,可以很容易地用于向应用程序添加搜索功能
- 通过简单的API提供强大的功能
- 可扩展的高性能索引
- 强大,准确,高效的搜索算法
- 跨平台解决方案
- Apache软件基金会
- 在Apache软件基金会提供的开源软件项目的Apache社区的支持
- 但是Lucene只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用Java,并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解,才能明白它是如何运行的,熟练运用Lucene确实非常复杂
Solr#
- Solr是一个基于Lucene的Java库构建的开源搜索平台。它以友好的方式提供Apache Lucene的搜索功能。它是一个成熟的产品,拥有强大而广泛的用户社区。它能提供分布式索引,复制,负载均衡以及自动故障转移和恢复。如果它被正确部署然后管理的好,他就能够成为一个高可用,可扩展且容错的搜索引擎
- 强大功能
- 全文搜索
- 突出
- 分面搜索
- 实时索引
- 动态集群
- 数据库集成
- NoSQL功能和丰富的文档处理
ElasticSearch
- ElasticSearch是一个开源,是一个机遇Apache Lucene库构建的Restful搜索引擎
- ElasticSearch是Solr之后几年推出的。它提供了一个分布式,多租户能力的全文搜索引擎,具有HTTP Web页面和无架构JSON文档。ElasticSearch的官方客户端提供Java、Php、Ruby、Perl、Python、.Net和JavaScript
- 主要功能
- 分布式搜索
- 数据分析
- 分组和聚合
- 应用场景
- 维基百科
- Stack Overflow
- GitHub
- 电商网站
- 日志数据分析
- 商品价格监控网站
- BI系统
- 站内搜索
- 篮球论坛
【3】ElasticSearch目录结构介绍
目录结构说明,在配置文件里操作使用
• home目录 :使用$ES_HOME表示,如上图,就是 /usr/local/elasticsearch
• bin/ : 位置 $ES_HOME/bin,包含了elasticsearch和elasticsearch-plugin等脚本
• conf/ :位置 $ES_HOME/config,包含了 配置文件 elasticsearch.yml 和 log4j2.properties,使用 path.conf 指定
• data/ :位置 $ES_HOME/data,包含了每个index/shard的数据文件,可以指定多个位置,使用 path.data 指定
• logs/ : 位置 $ES_HOME/logs,使用 path.logs 指定
• plguins/ : 位置$ES_HOME/plugins
• repo/ :使用 path.repo指定,没有默认位置,表示共享文件系统repository的位置。可以指定多个位置。
• script/ :位置$ES_HOME/scripts,使用 path.scripts 指定。
【4】ES的核心概念
前言#
传统数据库查询数据的操作步骤是这样的:建立数据库->建表->插入数据->查询
NRT(Near Realtime)近实时
默认是1秒批处理提交一次,非实时;
如果检测到ES 最近没有查询,那么则可能会30秒批处理同步一次增删改操作
索引(index)#
一个索引可以理解成一个关系型数据库
类型(type)#
一个type就像一类表,比如user表、order表
注意
1、ES 5.X中一个index可以有多种type
2、ES 6.X中一个index只能有一种type
3、ES 7.X以后已经移除type这个概念
映射(mapping)#
mapping定义了每个字段的类型等信息。相当于关系型数据库中的表结构
文档(document)#
一个document相当于关系型数据库中的一行记录
字段(field)#
相当于关系型数据库表的字段
集群(cluster)#
集群由一个或多个节点组成,一个集群由一个默认名称“elasticsearch”
节点(node)#
集群的节点,一台机器或者一个进程
分片和副本(shard)#
- 副本是分片的副本。分片有主分片(primary Shard)和副本分片(replica Shard)之分
- 一个Index数据在屋里上被分布在多个主分片中,每个主分片只存放部分数据
- 每个主分片可以有多个副本,叫副本分片,是主分片的复制
elasticsearch与数据库的类比
关系型数据库(比如Mysql) | 非关系型数据库(Elasticsearch) |
---|---|
数据库Database | 索引Index |
表Table | 类型Type |
数据行Row | 文档Document |
数据列Column | 字段Field |
约束 Schema | 映射Mapping |
【5】RESTful风格的介绍
介绍#
- RESTful是一种架构的规范与约束、原则,符合这种规范的架构就是RESTful架构
- 先看REST是什么意思,英文Representational state transfer表述性状态转移,其实就是对资源的标书性状态转移,即通过HTTP动词来实现资源的状态扭转
- 资源是REST系统的核心概念。所有的设计都是以资源为中心
- elasticsearch使用RESTful风格api来设计的
方法#
action | 描述 |
HEAD | 只获取某个资源的头部信息 |
GET | 获取资源 |
POST | 创建或更新资源 |
PUT | 创建或更新资源 |
DELETE | 删除资源 |
GET /user:列出所有的⽤户 POST /user:新建⼀个⽤户 PUT /user:更新某个指定⽤户的信息 DELETE /user/ID:删除指定⽤户
调试工具:Postman工具(推荐)
【6】什么是分词器#
- 将用户输入的一段文本,按照一定逻辑,分析成多个词语的一种工具
- example:The best 3-points shooter is Curry!
常用的英文内置分词器#
- standard analyzer:除了数字、字母、下划线外,其他字符都是分隔符;
- simple analyzer:simple分析器当他遇到只要不是字母的字符,就将文本解析成term(搜索词项),而且所有的term都是小写的(即不是字符的就是分隔符)
- whitespace analyzer:空格为分隔符
- stop analyzer:与simple 一样,但 stopwords预定义的停止词列表,比如(ths,a,an,this,of,at)等等 ,即遇到这些词,会把他们同当成分隔符
- language analyzer:根据语言区分
- pattern analyzer:用正则表达式将文本分割成sterms,默认的正则表达式是W+
常用中文分词器(需要额外装插件)
smart
IK
如何测试?
ip/_analyze
三大数据类型#
- 核心数据类型
- 复杂数据类型
- 专用数据类型
【1/3】核心数据类型#
字符串#
- text:用于全文索引,该类型的字段将通过分词器进行分词
- keyword:不分词,只能搜索该字段的完整的值
数值型#
- long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float
布尔#
- boolean
二进制#
- binary:该类型的字段把值当做经过base64编码的字符串,默认不存储,且不可搜索
范围类型#
- 范围类型表示值是一个范围,而不是一个具体的值
- integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range
- 比如age类型是integer_range,那么值可以是{"gte":20,"lte":40};搜索"term":{"age":21}可以搜索该值
日期-date#
由于json类型没有date类型,所以es通过识别字符串是否符合format定义的格式来判断是否为date类型
format默认为:strict_date_optional_time || epoch_millis
格式
从开始纪元(1970年1月1日0点)开始的毫秒数
PUT 192.168.199.170:9200/nba/_mapping { "properties": { "name": { "type": "text" }, "team_name": { "type": "text" }, "position": { "type": "text" }, "play_year": { "type": "long" }, "jerse_no": { "type": "keyword" }, "title": { "type": "text" }, "date": { "type": "date" } } }
POST 192.168.199.170:9200/nba/_doc/4 { "name": "蔡x坤", "team_name": "勇⼠", "position": "得分后卫", "play_year": 10, "jerse_no": "31", "title": "打球最帅的明星", "date": "2020-01-01" }
POST 192.168.199.170:9200/nba/_doc/5 { "name": "杨超越", "team_name": "猴急", "position": "得分后卫", "play_year": 10, "jerse_no": "32", "title": "打球最可爱的明星", "date": 1610350870 }
POST 192.168.199.170:9200/nba/_doc/6 { "name": "吴亦凡", "team_name": "湖⼈", "position": "得分后卫", "play_year": 10, "jerse_no": "33", "title": "最会说唱的明星", "date": 1641886870000 }
【2/3】复杂数据类型#
数据类型 Array#
- ES中没有专门的数据类型,直接使用[]定义接口,数组中所有的值必须是同一种数据类型,不支持混合数据类型的数组
- 字符串数组["one","two"]
- 整数数组[1,2]
- Object对象数组[{"name":"alex","age":18},{"name":"tom","age":18}]
对象类型Object#
POST 192.168.199.170:9200/nba/_doc/8 { "name": "吴亦凡", "team_name": "湖⼈", "position": "得分后卫", "play_year": 10, "jerse_no": "33", "title": "最会说唱的明星", "date": "1641886870", "array": [ "one", "two" ], "address": { "region": "China", "location": { "province": "GuangDong", "city": "GuangZhou" } } }
索引方式
"address.region": "China", "address.location.province": "GuangDong", "address.location.city": "GuangZhou"
POST 192.168.199.170:9200/nba/_search { "query": { "match": { "address.region": "china" } } }
【3/3】专用数据类型#
IP类型#
IP类型的字段用于存储IPv4和IPv6的地址,本质上是一个长整形字段
POST 192.168.199.170:9200/nba/_mapping { "properties": { "name": { "type": "text" }, "team_name": { "type": "text" }, "position": { "type": "text" }, "play_year": { "type": "long" }, "jerse_no": { "type": "keyword" }, "title": { "type": "text" }, "date": { "type": "date" }, "ip_addr": { "type": "ip" } } } PUT 192.168.199.170:9200/nba/_doc/9 { "name": "吴亦凡", "team_name": "湖⼈", "position": "得分后卫", "play_year": 10, "jerse_no": "33", "title": "最会说唱的明星", "ip_addr": "192.168.1.1" } POST 192.168.199.170:9200/nba/_search { "query": { "term": { "ip_addr": "192.168.0.0/16" } } }
【参考文档】
本文概念转自,同增删查改基本使用也强烈推荐参考该文:https://www.cnblogs.com/chenyanbin/p/13419497.html