ES(Elasticsearch)支持PB级全文搜索引擎入门教程

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: 全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。比如维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。

它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。比如维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用,特别高效、方便。

在此我从零给大家 讲解如何使用 Elastic 搭建自己的全文搜索引擎。详细说明每一个步骤,大家跟着做就能学会。

 

一、安装

Elastic 需要 Java 8 环境。如果你的机器还没安装 Java,可以参考这篇文章,注意要保证环境变量JAVA_HOME正确设置。

安装完 Java,就可以跟着官方文档安装 Elastic。直接下载压缩包比较简单。

 

 
$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip
$ unzip elasticsearch-5.5.1.zip
$ cd elasticsearch-5.5.1/ 

 

接着,进入解压后的目录,运行下面的命令,启动 Elastic。

 

 
$ ./bin/elasticsearch

 

如果这时报错"max virtual memory areas vm.maxmapcount [65530] is too low",要运行下面的命令。

 

 
$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

 

如果一切正常,Elastic 就会在默认的9200端口运行。这时,打开另一个命令行窗口,请求该端口,会得到说明信息。

 

 
$ curl localhost:9200
 
{
  "name" : "atntrTf",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "tf9250XhQ6ee4h7YI11anA",
  "version" : {
    "number" : "5.5.1",
    "build_hash" : "19c13d0",
    "build_date" : "2017-07-18T20:44:24.823Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

 

上面代码中,请求9200端口,Elastic 返回一个 JSON 对象,包含当前节点、集群、版本等信息。

按下 Ctrl + C,Elastic 就会停止运行。

默认情况下,Elastic 只允许本机访问,如果需要远程访问,可以修改 Elastic 安装目录的config/elasticsearch.yml文件,去掉network.host的注释,将它的值改成0.0.0.0,然后重新启动 Elastic。

 

 
network.host: 0.0.0.0

 

上面代码中,设成0.0.0.0让任何人都可以访问。线上服务不要这样设置,要设成具体的 IP。

二、基本概念

2.1 Node 与 Cluster

Elastic 本质上是一个分布式数据库,允许多台服务器协同工作,每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。

单个 Elastic 实例称为一个节点(node)。一组节点构成一个集群(cluster)。

2.2 Index

Elastic 会索引所有字段,经过处理后写入一个反向索引(Inverted Index)。查找数据的时候,直接查找该索引。

所以,Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index(索引)。它是单个数据库的同义词。每个 Index (即数据库)的名字必须是小写。

下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。

 

 
$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'

 

2.3 Document

Index 里面单条的记录称为 Document(文档)。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示,下面是一个例子。

 

{
  "user": "冷雨轩",
  "title": "java工程师",
  "desc": "java全栈工程师"
}

 

同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。

2.4 Type

Document 可以分组,比如weather这个 Index 里面,可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫做 Type,它是虚拟的逻辑分组,用来过滤 Document。

不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说,id字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据(比如productslogs)应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。

下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。

 

 
$ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'

 

根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type,7.x 版将会彻底移除 Type。

三、新建和删除 Index

新建 Index,可以直接向 Elastic 服务器发出 PUT 请求。下面的例子是新建一个名叫weather的 Index。

 

 
$ curl -X PUT 'localhost:9200/weather'

 

服务器返回一个 JSON 对象,里面的acknowledged字段表示操作成功。

 

{
  "acknowledged":true,
  "shards_acknowledged":true
}

 

然后,我们发出 DELETE 请求,删除这个 Index。

 

 
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'

 

四、中文分词设置

首先,安装中文分词插件。这里使用的是 ik,也可以考虑其他插件(比如 smartcn)。

 

$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip

 

上面代码安装的是5.5.1版的插件,与 Elastic 5.5.1 配合使用。

接着,重新启动 Elastic,就会自动加载这个新安装的插件。

然后,新建一个 Index,指定需要分词的字段。这一步根据数据结构而异,下面的命令只针对本文。基本上,凡是需要搜索的中文字段,都要单独设置一下。

 

 
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '
{
  "mappings": {
    "person": {
      "properties": {
        "user": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "desc": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}'

 

上面代码中,首先新建一个名称为accounts的 Index,里面有一个名称为person的 Type。person有三个字段。

  1. user
  2. title
  3. desc

 

这三个字段都是中文,而且类型都是文本(text),所以需要指定中文分词器,不能使用默认的英文分词器。

Elastic 的分词器称为 analyzer。我们对每个字段指定分词器。​​​​​​​

 

"user": {
  "type": "text",
  "analyzer": "ik_max_word",
  "search_analyzer": "ik_max_word"
}

 

上面代码中,analyzer是字段文本的分词器,search_analyzer是搜索词的分词器。ik_max_word分词器是插件ik提供的,可以对文本进行最大数量的分词。

五、数据操作

5.1 新增记录

向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求,就可以在 Index 里面新增一条记录。比如,向/accounts/person发送请求,就可以新增一条人员记录。​​​​​​​

 

 
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
  "user": "冷雨轩",
  "title": "java工程师",
  "desc": "java全栈工程师"
}' 

 

服务器返回的 JSON 对象,会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。​​​​​​​

 

{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"1",
  "_version":1,
  "result":"created",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":true
}

 

如果你仔细看,会发现请求路径是/accounts/person/1,最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字,任意字符串(比如abc)都可以。

新增记录的时候,也可以不指定 Id,这时要改成 POST 请求。​​​​​​​

 

 
$ curl -X POST 'localhost:9200/accounts/person' -d '
{
  "user": "java老鸟",
  "title": "java工程师",
  "desc": "java骨灰级开发"
}'

 

上面代码中,向/accounts/person发出一个 POST 请求,添加一个记录。这时,服务器返回的 JSON 对象里面,_id字段就是一个随机字符串。​​​​​​​

 

{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
  "_version":1,
  "result":"created",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":true
}

 

注意,如果没有先创建 Index(这个例子是accounts),直接执行上面的命令,Elastic 也不会报错,而是直接生成指定的 Index。所以,打字的时候要小心,不要写错 Index 的名称。

5.2 查看记录

/Index/Type/Id发出 GET 请求,就可以查看这条记录。​​​​​​​

 

 
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/1?pretty=true'

 

上面代码请求查看/accounts/person/1这条记录,URL 的参数pretty=true表示以易读的格式返回。

返回的数据中,found字段表示查询成功,_source字段返回原始记录。​​​​​​​

 

{
  "_index" : "accounts",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "user" : "冷雨轩",
    "title" : "java工程师",
    "desc" : "java全栈工程师"
  }
}

 

如果 Id 不正确,就查不到数据,found字段就是false。​​​​​​​

 

 
$ curl 'localhost:9200/weather/beijing/abc?pretty=true'
 
{
  "_index" : "accounts",
  "_type" : "person",
  "_id" : "abc",
  "found" : false
}

 

5.3 删除记录

删除记录就是发出 DELETE 请求。​​​​​​​

 

 
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/accounts/person/1'

 

这里先不要删除这条记录,后面还要用到。

5.4 更新记录

更新记录就是使用 PUT 请求,重新发送一次数据。​​​​​​​

 

 
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
    "user" : "冷雨轩",
    "title" : "java工程师",
    "desc" : "数据库管理,java软件开发"
}' 
 
{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"1",
  "_version":2,
  "result":"updated",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":false
}

 

上面代码中,我们将原始数据从"java全栈工程师"改成"数据库管理,java软件开发"。 返回结果里面,有几个字段发生了变化。​​​​​​​

 

 
"_version" : 2,
"result" : "updated",
"created" : false

可以看到,记录的 Id 没变,但是版本(version)从1变成2,操作类型(result)从created变成updatedcreated字段变成false,因为这次不是新建记录。

六、数据查询

6.1 返回所有记录

使用 GET 方法,直接请求/Index/Type/_search,就会返回所有记录。​​​​​​​

 

 
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'
 
{
  "took":2,
  "timed_out":false,
  "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
  "hits":{
    "total":2,
    "max_score":1.0,
    "hits":[
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
        "_score":1.0,
        "_source": {
          "user": "java老鸟",
          "title": "java工程师",
          "desc": "java骨灰级开发"
        }
      },
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"1",
        "_score":1.0,
        "_source": {
          "user" : "冷雨轩",
          "title" : "java工程师",
          "desc" : "数据库管理,java软件开发"
        }
      }
    ]
  }
}

 

上面代码中,返回结果的 took字段表示该操作的耗时(单位为毫秒),timed_out字段表示是否超时,hits字段表示命中的记录,里面子字段的含义如下。​​​​​​​

  1. total:返回记录数,本例是2条。
  2. max_score:最高的匹配程度,本例是1.0
  3. hits:返回的记录组成的数组。

返回的记录中,每条记录都有一个_score字段,表示匹配的程序,默认是按照这个字段降序排列。

6.2 全文搜索

Elastic 的查询非常特别,使用自己的查询语法,要求 GET 请求带有数据体。​​​​​​​

 

 
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "软件" }}
}'

 

上面代码使用 Match 查询,指定的匹配条件是desc字段里面包含"软件"这个词。返回结果如下。​​​​​​​

 

{
  "took":3,
  "timed_out":false,
  "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
  "hits":{
    "total":1,
    "max_score":0.28582606,
    "hits":[
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"1",
        "_score":0.28582606,
        "_source": {
          "user" : "冷雨轩",
          "title" : "java工程师",
          "desc" : "数据库管理,java软件开发"
        }
      }
    ]
  }
}

 

Elastic 默认一次返回10条结果,可以通过size字段改变这个设置。​​​​​​​

 

 
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
  "size": 1
}'

 

上面代码指定,每次只返回一条结果。

还可以通过from字段,指定位移。​​​​​​​

 

 
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
  "from": 1,
  "size": 1
}'

 

上面代码指定,从位置1开始(默认是从位置0开始),只返回一条结果。

6.3 逻辑运算

如果有多个搜索关键字, Elastic 认为它们是or关系。​​​​​​​

 

 
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "软件 开发" }}
}'

 

上面代码搜索的是软件 or 系统

如果要执行多个关键词的and搜索,必须使用布尔查询。​​​​​​​

 

 
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "desc": "软件" } },
        { "match": { "desc": "java" } }
      ]
    }
  }
}'

 

七、参考链接

 

(完)

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。
相关文章
|
22天前
|
自然语言处理 搜索推荐 关系型数据库
elasticsearch学习六:学习 全文搜索引擎 elasticsearch的语法,使用kibana进行模拟测试(持续更新学习)
这篇文章是关于Elasticsearch全文搜索引擎的学习指南,涵盖了基本概念、命令风格、索引操作、分词器使用,以及数据的增加、修改、删除和查询等操作。
16 0
elasticsearch学习六:学习 全文搜索引擎 elasticsearch的语法,使用kibana进行模拟测试(持续更新学习)
|
22天前
|
存储 JSON Java
elasticsearch学习一:了解 ES,版本之间的对应。安装elasticsearch,kibana,head插件、elasticsearch-ik分词器。
这篇文章是关于Elasticsearch的学习指南,包括了解Elasticsearch、版本对应、安装运行Elasticsearch和Kibana、安装head插件和elasticsearch-ik分词器的步骤。
84 0
elasticsearch学习一:了解 ES,版本之间的对应。安装elasticsearch,kibana,head插件、elasticsearch-ik分词器。
|
22天前
|
开发框架 监控 搜索推荐
GoFly快速开发框架集成ZincSearch全文搜索引擎 - Elasticsearch轻量级替代为ZincSearch全文搜索引擎
本文介绍了在项目开发中使用ZincSearch作为全文搜索引擎的优势,包括其轻量级、易于安装和使用、资源占用低等特点,以及如何在GoFly快速开发框架中集成和使用ZincSearch,提供了详细的开发文档和实例代码,帮助开发者高效地实现搜索功能。
|
30天前
|
自然语言处理 搜索推荐 Java
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)
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
43 0
|
30天前
|
存储 自然语言处理 搜索推荐
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(二)
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(二)
28 0
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongodb、minio详细教程,拉取镜像、运行容器
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
|
3月前
|
数据可视化 Docker 容器
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
这篇文章提供了通过Docker安装Elasticsearch和Kibana的详细过程和图解,包括下载镜像、创建和启动容器、处理可能遇到的启动失败情况(如权限不足和配置文件错误)、测试Elasticsearch和Kibana的连接,以及解决空间不足的问题。文章还特别指出了配置文件中空格的重要性以及环境变量中字母大小写的问题。
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
|
3月前
|
JSON 自然语言处理 数据库
Elasticsearch从入门到项目部署 安装 分词器 索引库操作
这篇文章详细介绍了Elasticsearch的基本概念、倒排索引原理、安装部署、IK分词器的使用,以及如何在Elasticsearch中进行索引库的CRUD操作,旨在帮助读者从入门到项目部署全面掌握Elasticsearch的使用。
|
3月前
|
Ubuntu Oracle Java
如何在 Ubuntu VPS 上安装 Elasticsearch
如何在 Ubuntu VPS 上安装 Elasticsearch
35 0
|
3月前
|
存储 Ubuntu Oracle
在Ubuntu 14.04上安装和配置Elasticsearch的方法
在Ubuntu 14.04上安装和配置Elasticsearch的方法
41 0