elasticSearch 7.6.1 入门及elasticSearch整合springboot

elasticSearch 7.6.1 入门及elasticSearch整合springboot
一、ElasticSearch概述

官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

Elaticsearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代）的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。

历史

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便lava程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。

Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索…..

谁在使用：

1、维基百科,类似百度百科，全文检索,高亮,搜索推荐/2
2、The Guardian (国外新闻网站) ,类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论) +社交网络数据(对某某新闻的相关看法) ,数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门，垃圾,鄙视，崇拜)
3、Stack Overflow (国外的程序异常讨论论坛) , IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案
4、GitHub (开源代码管理),搜索上千亿行代码
5、电商网站,检索商品
6、日志数据分析, logstash采集日志, ES进行复杂的数据分析, ELK技术, elasticsearch+logstash+kibana
7、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买
8、BI系统,商业智能, Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI ,分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表, **区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领，开-个新商场。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化
9、国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门
的一一个使用场景)

ES和Solr

ElasticSearch简介
- Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
- 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:
- 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
- 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
- StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
- Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
- 但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。
- Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。
- Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域, Lucene可被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
 - 但是, Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是, Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
- Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。
二、ElasticSearch安装

JDK8，最低要求

使用Java开发，必须保证ElasticSearch的版本与Java的核心jar包版本对应！（Java环境保证没错）

这里在windows上进行安装

Windows下安装

1、安装

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/

历史版本下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

1、目录

安装包解压后的目录
1. bin 启动文件目录
2. config 配置文件目录
3. 1og4j2 日志配置文件
4. jvm.options java 虚拟机相关的配置(默认启动占1g内存，内容不够需要自己调整)
5. elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 默认9200端口!跨域!
6. 1ib
7. 相关jar包
8. modules 功能模块目录
9. plugins 插件目录
10. ik分词器
3.启动

bin 目录下双击.bat 文件就可以启动 http:licalhost:9200

安装可视化界面

elasticsearch-head

使用前提：需要安装nodejs

1、下载地址

https://github.com/mobz/elasticsearch-head

2、安装

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

3、启动
1. cd elasticsearch-head
2. # 安装依赖
3. npm install
4. # 启动
5. npm run start
6. # 访问
7. http://localhost:9100/
安装kibana

Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

1、下载地址:

下载的版本需要与ElasticSearch版本对应

https://www.elastic.co/cn/downloads/

历史版本下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

2、安装

解压即可

3.启动

访问

localhost：5601

5、kibana汉化

编辑器打开kibana解压目录/config/kibana.yml，添加
1. i18n.locale: "zh-CN"
重启kibana

三、ElasticSearch核心概念

概述

1、索引（ElasticSearch）
- 包多个分片
2、字段类型（映射）
- 字段类型映射（字段是整型，还是字符型…）
3、文档

4、分片（Lucene索引，倒排索引）

ElasticSearch是面向文档，关系行数据库和ElasticSearch客观对比！一切都是JSON！

Relational DB ElasticSearch

数据库（database）索引（indices）

表（tables） types \<慢慢会被弃用!>

行（rows） documents

字段（columns） fields

elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库） ,每个索引中可以包含多个类型（表） ,每个类型下又包含多个文档（行） ,每个文档中又包含多个字段（列）。

物理设计:

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移

一个人就是一个集群! ，即启动的ElasticSearch服务，默认就是一个集群，且默认集群名为elasticsearch

逻辑设计:

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引 => 类型 => 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。

文档（”行“）

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性:
- 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value !
- 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象 ! fastjson进行自动转换 !}
- 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候,我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

类型（“表”）

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?
- elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。
索引（“库”）

索引是映射类型的容器， elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

四、IK分词器(elasticsearch插件)

IK分词器：中文分词器

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词（不使用用IK分词器的情况下），比如“我爱狂神”会被分为”我”，”爱”，”狂”，”神” ，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

IK提供了两个分词算法: ik_smart和ik_max_word ,其中ik_smart为最少切分, ik_max_word为最细粒度划分!

1、下载

版本要与ElasticSearch版本对应

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

2、安装

ik文件夹是自己创建的

加压即可（但是我们需要解压到ElasticSearch的plugins目录ik文件夹下）
6、添加自定义的词添加到扩展字典中

elasticsearch目录/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，扩展字典

创建字典文件，添加字典内容

重启ElasticSearch，再次使用kibana测试

查询所有

GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}

不使用分词器

GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "年轻人不讲武德"
}

使用ik分词器

GET _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "年轻人不讲武德"
}

建立第一个索引

创建 /索引名称/类型的名称/文档的id

{当前id的内容} 不指定字段的类型 elasticsearch会自动的判断字段的类型
PUT /test1/type1/1
{
"name":"敖克尚",
"age":"23",
"addr":"2312312"
}

添加索引指定索引中字段的类型

PUT /test2
{
"mappings":{
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"age":{
"type":"long"
},
"birthday":{
"type":"date"
}
}
}
}

获取当前索引名称索引类型文档id为1 的信息

GET test1/type1/1

获取文档名称为test2 的索引信息
GET test2

PUT /test3/_doc/5
{
"name":"赵刘",
"age":"26",
"barthday":"2022-10-1"
}

GET test3/

当前的索引文档id如果存在就是修改当前文档的信息可能会有数据被丢失的情况

PUT /test3/_doc/1
{
"name":"lisi"
}

当前的修改文档数据的方式不会造成数据丢失

POST /test3/_doc/5/_update
{
"doc":{
"name":"哈哈哈",
"age":"26"
}

}

删除索引
DELETE /test1

查询当前索引下的数据信息
GET test3/_doc/_search

查询test3 索引下 name含有深圳市的数据

GET /test3/_doc/_search?q=name:深圳市

扩展：通过get _cat/ 可以获取ElasticSearch的当前的很多信息！
1. GET _cat/indices
2. GET _cat/aliases
3. GET _cat/allocation
4. GET _cat/count
5. GET _cat/fielddata
6. GET _cat/health
7. GET _cat/indices
8. GET _cat/master
9. GET _cat/nodeattrs
10. GET _cat/nodes
11. GET _cat/pending_tasks
12. GET _cat/plugins
13. GET _cat/recovery
14. GET _cat/repositories
15. GET _cat/segments
16. GET _cat/shards
17. GET _cat/snapshots
18. GET _cat/tasks
19. GET _cat/templates
20. GET _cat/thread_pool
高级查询

参考 ElasticSearch7.6入门学习笔记-KuangStudy-文章笔记

和官方的文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.6/java-rest-high.html 7.6.1 版本

GET /test3/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"name":"赵"
}
},
"_source":["name","age"],
"sort":[
{
"age":{
"order":"asc"
}
}
]
}

GET /test2/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"name":"赵"
}
},
"_source":["name","age"],
"sort":[
{
"age":{
"order":"asc"
}
}
]
}

GET /test3/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"name":"深圳市赵王"
}
}
}

GET /test3/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"name":"赵"
}
},
"highlight":{
"pre_tags":"",
"post_tags":"",
"fields":{
"name":{}
}
}
}

六、SpringBoot整合

创建springboot项目

注意依赖版本和安装的版本一致
1. <properties>
2. <java.version>1.8</java.version>
3. 
4. <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
5. </properties>
POM
```
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
 xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
 <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 <parent>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
 <version>2.2.5.RELEASE</version>
 <relativePath/> 
 </parent>
 <groupId>com.nicong</groupId>
 <artifactId>el</artifactId>
 <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
 <name>el</name>
 <description>Demo project for Spring Boot</description>
 <properties>
 <java.version>1.8</java.version>
 <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
 </properties>
 <dependencies>
 <dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
 </dependency>

 <dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
 <scope>runtime</scope>
 <optional>true</optional>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.projectlombok</groupId>
 <artifactId>lombok</artifactId>
 <optional>true</optional>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>com.alibaba</groupId>
 <artifactId>fastjson</artifactId>
 <version>1.2.70</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
 <scope>test</scope>
 </dependency>
 </dependencies>

 <build>
 <plugins>
 <plugin>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
 <configuration>
 <excludes>
 <exclude>
 <groupId>org.projectlombok</groupId>
 <artifactId>lombok</artifactId>
 </exclude>
 </excludes>
 </configuration>
 </plugin>
 </plugins>
 </build>

</project>

configruation
```
```
package com.nicong.el.configuration;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ElatsicSearchConfig {


 @Bean
 public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
 RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
 RestClient.builder(
 new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http")
 )
 );
 return client;
 }

}
```
就可以写简单的操作了：
```
package com.nicong.el;


import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

@SpringBootTest
class ElApplicationTests {

 @Autowired
 public RestHighLevelClient restHighLevelClient;

 @Test
 public void contextLoads() throws IOException {
 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test4");
 CreateIndexResponse response = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
 System.out.println(response.isAcknowledged());// 查看是否创建成功
 System.out.println(response);// 查看返回对象
 restHighLevelClient.close();
 }

}

后面高级的东西再慢慢的记录。。。。
end
```
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php代码函数笔记
原文地址：https://www.cnblogs.com/niCong/p/16222552.html

Relational DB	ElasticSearch
数据库（database）	索引（indices）
表（tables）	types \<慢慢会被弃用!>
行（rows）	documents
字段（columns）	fields

elasticSearch 7.6.1 入门及elasticSearch整合springboot

一、ElasticSearch概述

历史

ES和Solr

ElasticSearch简介

二、ElasticSearch安装

Windows下安装

1、安装

1、目录

3.启动

安装可视化界面

1、下载地址

2、安装

3、启动

安装kibana

1、下载地址:

2、安装

3.启动

5、kibana汉化

三、ElasticSearch核心概念

概述

物理设计:

逻辑设计:

文档（”行“）

类型（“表”）

索引（“库”）

四、IK分词器(elasticsearch插件)

1、下载

2、安装

6、添加自定义的词添加到扩展字典中

六、SpringBoot整合