SpringBoot 搜索引擎 海量数据 Elasticsearch-7 es上手指南 毫秒级查询 包括 版本选型、操作内容、结果截图(一)

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: SpringBoot 搜索引擎 海量数据 Elasticsearch-7 es上手指南 毫秒级查询 包括 版本选型、操作内容、结果截图

0.开篇废话

0.1技术选型

选择 Elasticsearch-7.1.12


0.2选型背景

由于 选型的SpringCloud版本的优先级要高 所以在确定SpringCloud的版本之后

以此确定了 SpringBoot 版本、相关组件版本、Elasticsearch版本、spring-data-elasticsearch版本

image.png

由于生产环境要求稳定 所以并没有采用最新的版本

如果你有新版本的需要 可以根据如下链接进行查找


Spring版本选择 Spring官方

SpringBoot版本选择 SpringBoot版本

SpringDataElasticsearch版本选择 spring-data-elasticsearch版本

SpringCloud版本选择 SpringCloud版本

Maven包的POM maven包

对于当前的学习环境 采用Docker的环境搭建 减少安装的问题 避免挫败学习兴趣


0.4前置要求

(废话) 一台Win 或 Mac 或 基Linux机器

(强制) Java基础

(强制) Docker

(强制) SpringBoot基础

(强制) 简单的shell

(建议) Postman Postman官方地址

(建议) SpringData基础

(建议) 科学上网

image.png

image.png

image.png

image.png

3.2 读取数据

http://127.0.0.1:9200/student/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "name": "wzk"
        }
    }
}

4.众寻百度

本章主要是 查询、各种检索方式、检索条件、排序、分页等等


4.1 查询所有

http://127.0.0.1:9200/student/_search
{
    "query": {
        "match_all": {
           
        }
    }
}


4.2 全文检索

分词后进行检索

 http://127.0.0.1:9200/student/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "info": "oohohohoh"
        }
    }
}

4.3 短语检索

搜索条件不做任何分词

http://127.0.0.1:9200/student/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "info": "is"
        }
    }
}

4.4 范围搜索

对数字类型的字段进行范围搜索


gt: greater than 大于
gte: greater than or equal 大于等于
lt: less than 小于
lte: less than or equal 小于等于
http://127.0.0.1:9200/student/_search
{
    "query": {
        "range": {
            "id": {
                "gt": 6,
                "lte": 9
            }
        }
    }
}



接下篇:https://developer.aliyun.com/article/1618414


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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