分布式搜索-elsaticsearch
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容，从而弥补MySQL在复杂搜索上的短板
倒排索引
倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。
倒排索引中有两个非常重要的概念：
- 文档（
Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息 - 词条（
Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条
创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：
- 将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
- 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
- 因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引
如图：
倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：
1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。
2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。
3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。
4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。
如图：
虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。
正向和倒排
那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？
-
正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
-
而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。
elasticsearch的基本概念
elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。
文档和字段
elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：
而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。
索引和映射
索引（Index），就是相同类型的文档的集合。
例如：
- 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
- 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
- 所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；
因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。
数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。
mysql与elasticsearch
我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：
| MySQL | Elasticsearch | 说明 |
|---|---|---|
| Table | Index | 索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
| Row | Document | 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
| Column | Field | 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） |
| Schema | Mapping | Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） |
| SQL | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD |
是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？
并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：
-
Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
-
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中，往往是两者结合使用：
- 对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
- 对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
- 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性
索引库操作
索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。
我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。
mapping映射属性
mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：
- type：字段数据类型，常见的简单类型有：
- 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
- 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 对象：object
- index：是否创建索引，默认为true
- analyzer：使用哪种分词器
- properties：该字段的子字段
例如下面的json文档：
{
"age": 21,
"weight": 52.1,
"isMarried": false,
"info": "黑马程序员Java讲师",
"email": "[email protected]",
"score": [99.1, 99.5, 98.9],
"name": {
"firstName": "云",
"lastName": "赵"
}
}
对应的每个字段映射（mapping）：
- age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
- email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
- score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name：类型为object，需要定义多个子属性
- name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
索引库的CRUD
新增索引库
- 请求方式：PUT
- 请求路径：/索引库名，可以自定义
- 请求参数：mapping映射
格式：
PUT /索引库名称
{
"mappings": {
"properties": {
"字段名":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"字段名2":{
"type": "keyword",
"index": "false"
},
"字段名3":{
"properties": {
"子字段": {
"type": "keyword"
}
}
},
// ...略
}
}
}
查询索引库
基本语法：
-
请求方式：GET
-
请求路径：/索引库名
-
请求参数：无
修改索引库
倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。
虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。
语法说明：
PUT /索引库名/_mapping
{
"properties": {
"新字段名":{
"type": "integer"
}
}
}
删除索引库
语法：
-
请求方式：DELETE
-
请求路径：/索引库名
-
请求参数：无
文档操作
新增文档
语法：
POST /索引库名/_doc/文档id
{
"字段1": "值1",
"字段2": "值2",
"字段3": {
"子属性1": "值3",
"子属性2": "值4"
},
// ...
}
查询文档
语法：
GET /{索引库名称}/_doc/{id}
删除文档
语法：
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
修改文档
修改有两种方式：
- 全量修改：直接覆盖原来的文档
- 增量修改：修改文档中的部分字段
全量修改
全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：
- 根据指定的id删除文档
- 新增一个相同id的文档
注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。
语法：
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
"字段1": "值1",
"字段2": "值2",
// ... 略
}
增量修改
增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。
语法：
POST /{索引库名}/_update/文档id
{
"doc": {
"字段名": "新的值",
}
}
RestAPI
初始化RestClient
在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。
步骤：
-
引入es的RestHighLevelClient依赖：
<dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> </dependency> -
因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：
<properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version> </properties> -
初始化RestHighLevelClient：
初始化的代码如下：
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200") ));
RestClient索引操作
新增索引库
void createHotelIndex() throws IOException {
// 1.创建Request对象
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
// 2.准备请求的参数：DSL语句
request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
// 3.发送请求
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}
JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。
索引库操作的基本步骤：
- 初始化RestHighLevelClient
- 创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
- 准备DSL（ Create时需要，其它是无参）
- 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete
RestClient文档操作
查询文档
@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
// 1.准备Request
GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
// 2.发送请求，得到响应
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 3.解析响应结果
String json = response.getSourceAsString();
//将json数据放序列化为Java对象
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
System.out.println(hotelDoc);
}
文档操作的基本步骤：
- 初始化RestHighLevelClient
- 创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
- 准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
- 发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
- 解析结果（Get时需要）