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目录

初识elasticsearch

认识和安装

安装elasticsearch

安装Kibana

倒排索引

正向索引

倒排索引

正向和倒排

基础概念

文档和字段

索引和映射

mysql与elasticsearch

IK分词器

安装IK分词器

使用IK分词器

拓展词典

总结

在我们的项目之中搜索肯定是访问频率最高的页面之一。目前搜索功能是基于数据库的模糊搜索来实现的，存在很多问题。

首先，查询效率较低。

由于数据库模糊查询不走索引，在数据量较大的时候，查询性能很差。表中仅仅有不到9万条数据，基于数据库查询时，搜索接口的表现如图：

编辑

改为基于搜索引擎后，查询表现如下：

编辑

需要注意的是，数据库模糊查询随着表数据量的增多，查询性能的下降会非常明显，而搜索引擎的性能则不会随着数据增多而下降太多。目前仅10万不到的数据量差距就如此明显，如果数据量达到百万、千万、甚至上亿级别，这个性能差距会非常夸张。

其次，功能单一

数据库的模糊搜索功能单一，匹配条件非常苛刻，必须恰好包含用户搜索的关键字。而在搜索引擎中，用户输入出现个别错字，或者用拼音搜索、同义词搜索都能正确匹配到数据。

综上，在面临海量数据的搜索，或者有一些复杂搜索需求的时候，推荐使用专门的搜索引擎来实现搜索功能。

目前全球的搜索引擎技术排名如下：

编辑

排名第一的就是我们今天要学习的elasticsearch.

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，支持的功能非常多，例如：

编辑

通过今天的学习大家要达成下列学习目标：

• 理解倒排索引原理
  
• 会使用IK分词器
  
• 理解索引库Mapping映射的属性含义
  
• 能创建索引库及映射
  
• 能实现文档的CRUD
  

初识elasticsearch

Elasticsearch的官方网站如下：

Elasticsearch：官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic

本章我们一起来初步了解一下Elasticsearch的基本原理和一些基础概念。

认识和安装

Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术，它是elastic技术栈中的一部分。完整的技术栈包括：

• Elasticsearch：用于数据存储、计算和搜索
  
• Logstash/Beats：用于数据收集
  
• Kibana：用于数据可视化
  

整套技术栈被称为ELK，经常用来做日志收集、系统监控和状态分析等等：

编辑

整套技术栈的核心就是用来存储、搜索、计算的Elasticsearch，因此我们接下来学习的核心也是Elasticsearch。

我们要安装的内容包含2部分：

• elasticsearch：存储、搜索和运算
  
• kibana：图形化展示
  

首先Elasticsearch不用多说，是提供核心的数据存储、搜索、分析功能的。

然后是Kibana，Elasticsearch对外提供的是Restful风格的API，任何操作都可以通过发送http请求来完成。不过http请求的方式、路径、还有请求参数的格式都有严格的规范。这些规范我们肯定记不住，因此我们要借助于Kibana这个服务。

Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可视化控制台。它的功能非常强大，包括：

• 对Elasticsearch数据的搜索、展示
  
• 对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形
  
• 对Elasticsearch的集群状态监控
  
• 它还提供了一个开发控制台（DevTools），在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示
  

安装elasticsearch

通过下面的Docker命令即可安装单机版本的elasticsearch：

docker run -d \

 --name es \

 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \

 -e "discovery.type=single-node" \

 -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \

 -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \

 --privileged \

 --network hm-net \

 -p 9200:9200 \

 -p 9300:9300 \

 elasticsearch:7.12.1

注意，这里我们采用的是elasticsearch的7.12.1版本，由于8以上版本的JavaAPI变化很大，在企业中应用并不广泛，企业中应用较多的还是8以下的版本。

如果拉取镜像困难，可以直接导入提供的镜像tar包：

编辑

安装完成后，访问9200端口，即可看到响应的Elasticsearch服务的基本信息：

编辑

安装Kibana

通过下面的Docker命令，即可部署Kibana：

docker run -d \

--name kibana \

-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \

--network=hm-net \

-p 5601:5601  \

kibana:7.12.1

如果拉取镜像困难，可以直接导入资料提供的镜像tar包：

编辑

安装完成后，直接访问5601端口，即可看到控制台页面：

编辑

选择Explore on my own之后，进入主页面：

编辑

然后选中Dev tools，进入开发工具页面：

编辑

倒排索引

elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

正向索引

我们先来回顾一下正向索引。

例如有一张名为tb_goods的表：

其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。

因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。

比如用户的SQL语句为：

select * from tb_goods where title like '%手机%';

那搜索的大概流程如图：

编辑

说明：

• 1）检查到搜索条件为like '%手机%'，需要找到title中包含手机的数据
  
• 2）逐条遍历每行数据（每个叶子节点），比如第1次拿到id为1的数据
  
• 3）判断数据中的title字段值是否符合条件
  
• 4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃
  
• 5）回到步骤1
  

综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。

因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。

而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

倒排索引

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和应用，流程如下：

• 将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，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，可以给词条创建正向索引
  

此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：

正向索引

倒排索引

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例），如图：

编辑

流程描述：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入条件分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高），即可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即可（由于id也有索引，查询效率也很高）。

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。
  

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢？

正向索引：

• 优点：

• 可以给多个字段创建索引
  
• 根据索引字段搜索、排序速度非常快
  

• 缺点：

• 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。
  

倒排索引：

• 优点：

• 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
  

• 缺点：

• 只能给词条创建索引，而不是字段
  
• 无法根据字段做排序
  

基础概念

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：

编辑

{

   "id": 1,

   "title": "小米手机",

   "price": 3499

}

{

   "id": 2,

   "title": "华为手机",

   "price": 4999

}

{

   "id": 3,

   "title": "华为小米充电器",

   "price": 49

}

{

   "id": 4,

   "title": "小米手环",

   "price": 299

}

 

因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）。

索引和映射

随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单文档等等：

编辑

所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。

因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index）。例如：

商品索引

{

   "id": 1,

   "title": "小米手机",

   "price": 3499

}

{

   "id": 2,

   "title": "华为手机",

   "price": 4999

}

{

   "id": 3,

   "title": "三星手机",

   "price": 3999

}

用户索引

{

   "id": 101,

   "name": "张三",

   "age": 21

}

{

   "id": 102,

   "name": "李四",

   "age": 24

}

{

   "id": 103,

   "name": "麻子",

   "age": 18

}

订单索引

{

   "id": 10,

   "userId": 101,

   "goodsId": 1,

   "totalFee": 294

}

{

   "id": 11,

   "userId": 102,

   "goodsId": 2,

   "totalFee": 328

}

 

• 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：

如图：

编辑

那是不是说，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之处：

• 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
  

编辑

IK分词器

Elasticsearch的关键就是倒排索引，而倒排索引依赖于对文档内容的分词，而分词则需要高效、精准的分词算法，IK分词器就是这样一个中文分词算法。

安装IK分词器

方案一：在线安装

运行一个命令即可：

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

然后重启es容器：

docker restart es

方案二：离线安装

如果网速较差，也可以选择离线安装。

首先，查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录：

docker volume inspect es-plugins

结果如下：

[

   {

       "CreatedAt": "2024-11-06T10:06:34+08:00",

       "Driver": "local",

       "Labels": null,

       "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",

       "Name": "es-plugins",

       "Options": null,

       "Scope": "local"

   }

]

可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录。我们需要把IK分词器上传至这个目录。

找到课前资料提供的ik分词器插件，课前资料提供了7.12.1版本的ik分词器压缩文件，你需要对其解压：

编辑

然后上传至虚拟机的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录：

编辑

最后，重启es容器：

docker restart es

使用IK分词器

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：智能语义切分
  
• ik_max_word：最细粒度切分
  

我们在Kibana的DevTools上来测试分词器，首先测试Elasticsearch官方提供的标准分词器：

POST /_analyze

{

 "analyzer": "standard",

 "text": "程序员学习java太棒了"

}

结果如下：

{

 "tokens" : [

   {

     "token" : "程",

     "start_offset" : 2,

     "end_offset" : 3,

     "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

     "position" : 2

   },

   {

     "token" : "序",

     "start_offset" : 3,

     "end_offset" : 4,

     "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

     "position" : 3

   },

   {

     "token" : "员",

     "start_offset" : 4,

     "end_offset" : 5,

     "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

     "position" : 4

   },

   {

     "token" : "学",

     "start_offset" : 5,

     "end_offset" : 6,

     "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

     "position" : 5

   },

   {

     "token" : "习",

     "start_offset" : 6,

     "end_offset" : 7,

     "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

     "position" : 6

   },

   {

     "token" : "java",

     "start_offset" : 7,

     "end_offset" : 11,

     "type" : "<ALPHANUM>",

     "position" : 7

   },

   {

     "token" : "太",

     "start_offset" : 11,

     "end_offset" : 12,

     "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

     "position" : 8

   },

   {

     "token" : "棒",

     "start_offset" : 12,

     "end_offset" : 13,

     "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

     "position" : 9

   },

   {

     "token" : "了",

     "start_offset" : 13,

     "end_offset" : 14,

     "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

     "position" : 10

   }

 ]

}

 

可以看到，标准分词器智能1字1词条，无法正确对中文做分词。

我们再测试IK分词器：

POST /_analyze

{

 "analyzer": "ik_smart",

 "text": "程序员学习java太棒了"

}

执行结果如下：

{

 "tokens" : [

   {

     "token" : "程序员",

     "start_offset" : 2,

     "end_offset" : 5,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 1

   },

   {

     "token" : "学习",

     "start_offset" : 5,

     "end_offset" : 7,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 2

   },

   {

     "token" : "java",

     "start_offset" : 7,

     "end_offset" : 11,

     "type" : "ENGLISH",

     "position" : 3

   },

   {

     "token" : "太棒了",

     "start_offset" : 11,

     "end_offset" : 14,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 4

   }

 ]

}

 

拓展词典

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“泰裤辣”，“传智播客” 等。

IK分词器无法对这些词汇分词，测试一下：

POST /_analyze

{

 "analyzer": "ik_max_word",

 "text": "传智播客开设大学,真的泰裤辣！"

}

结果：

{

 "tokens" : [

   {

     "token" : "传",

     "start_offset" : 0,

     "end_offset" : 1,

     "type" : "CN_CHAR",

     "position" : 0

   },

   {

     "token" : "智",

     "start_offset" : 1,

     "end_offset" : 2,

     "type" : "CN_CHAR",

     "position" : 1

   },

   {

     "token" : "播",

     "start_offset" : 2,

     "end_offset" : 3,

     "type" : "CN_CHAR",

     "position" : 2

   },

   {

     "token" : "客",

     "start_offset" : 3,

     "end_offset" : 4,

     "type" : "CN_CHAR",

     "position" : 3

   },

   {

     "token" : "开设",

     "start_offset" : 4,

     "end_offset" : 6,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 4

   },

   {

     "token" : "大学",

     "start_offset" : 6,

     "end_offset" : 8,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 5

   },

   {

     "token" : "真的",

     "start_offset" : 9,

     "end_offset" : 11,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 6

   },

   {

     "token" : "泰",

     "start_offset" : 11,

     "end_offset" : 12,

     "type" : "CN_CHAR",

     "position" : 7

   },

   {

     "token" : "裤",

     "start_offset" : 12,

     "end_offset" : 13,

     "type" : "CN_CHAR",

     "position" : 8

   },

   {

     "token" : "辣",

     "start_offset" : 13,

     "end_offset" : 14,

     "type" : "CN_CHAR",

     "position" : 9

   }

 ]

}

 

可以看到，传智播客和泰裤辣都无法正确分词。

所以要想正确分词，IK分词器的词库也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录：

编辑

注意，如果采用在线安装的通过，默认是没有config目录的，需要把课前资料提供的ik下的config上传至对应目录。

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">

<properties>

       <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>

       <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->

       <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>

</properties>

3）在IK分词器的config目录新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

传智播客

泰裤辣

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志

docker logs -f elasticsearch

再次测试，可以发现传智播客和泰裤辣都正确分词了：

{

 "tokens" : [

   {

     "token" : "传智播客",

     "start_offset" : 0,

     "end_offset" : 4,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 0

   },

   {

     "token" : "开设",

     "start_offset" : 4,

     "end_offset" : 6,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 1

   },

   {

     "token" : "大学",

     "start_offset" : 6,

     "end_offset" : 8,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 2

   },

   {

     "token" : "真的",

     "start_offset" : 9,

     "end_offset" : 11,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 3

   },

   {

     "token" : "泰裤辣",

     "start_offset" : 11,

     "end_offset" : 14,

     "type" : "CN_WORD",

     "position" : 4

   }

 ]

}

总结

分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时，对文档分词
  
• 用户搜索时，对输入的内容分词
  

IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度
  
• ik_max_word：最细切分，细粒度
  

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

• 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
  
• 在词典中添加拓展词条或者停用词条