一.Elasticsearch介绍
ElasticSearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它也是使用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。
作者说:“Elasticsearch is schemaless. It can eat anything you feed it and process it for later querying. “
优点:
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级别的数据。
主要解决的问题:
检索相关数据;
返回统计结果;
速度快
二.Elasticsearch的核心概念
1.Cluster:集群。
ES可以部署在独立的单个搜索服务器。为了处理大型数据集,实现容错和高可用性,ES可以运行在许多互相合作的服务器上,成为一个集群。
2.Node:节点。
形成集群的每个服务器即是节点。
3.Shard:分片。
当有大量的文档时,由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等,一个节点可能不够。这种情况下,数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上,分片再组合这个过程用户是感知不到的。
4.Replia:副本。
为提高查询吞吐量或实现高可用性,可以使用分片副本。
副本是一个分片的精确复制,每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片,其中之一被选择更改索引操作,这种特殊的分片称为主分片。
当主分片丢失时,该分片所在的数据不可用时,集群将副本提升为新的主分片。
5.全文检索。
全文检索就是对一篇文章进行索引,可以根据关键字搜索,类似于mysql里的like语句。
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词,然后分别创建索引。
为清楚区分关系型数据库和ES的概念,罗列一个表格:
关系型数据库 | ES | |||
Database | 数据库 | Index | 索引 | |
Table | 表 | Type | 类型 | |
Row | 行 | Document | 文档 | |
Column | 列 | Field | 字段 | |
Schema | 图表 | Mapping | 映射 | |
Index | 索引 | Everything is indexed | 所有内容都已编入索引 | |
SQL | SQL语句 | Query DSL | DSL命令行 | |
SELECT * FROM…. | 查询语句 | GET http://.... | 查询语句 | |
UPDATE table SET… | 修改语句 | PUT/POST http://.... | 修改语句 |
1.关系型数据库中的数据库(DataBase),等价于ES中的索引(Index)
2.一个数据库下面有N张表(Table),等价于1个索引Index下面有N多类型(Type),
3.一个数据库表(Table)下的数据由多行(ROW)多列(column,属性)组成,等价于1个Type由多个文档(Document)和多Field组成。
4.在一个关系型数据库里面,schema定义了表、每个表的字段,还有表和字段之间的关系。 与之对应的,在ES中:Mapping定义索引下的Type的字段处理规则,即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
5.在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.
它们相似又有区别,需要区分开。
三.Elasticsearch的CRUD操作
关键字:
GET:获取请求对象的当前状态。
POST:改变对象的当前状态。
PUT:创建一个对象。
DELETE:销毁对象。
HEAD:请求获取对象的基础信息。
一.新建(对应insert)
http://localhost:8899/imooc/ariticle/1 put { "title":"New version of Elasticsearch released!", "content":"Version 1.0 released today!", "tags":["announce","elasticsearch","release"] }
新建成功:
{ - "_index": "imooc", - "_type": "ariticle", - "_id": "1 -d", - "_version": 1, - "_shards": { - "total": 2, - "successful": 1, - "failed": 0 - }, - "created": true }
二.查找(对应select)
curl -XGET http://localhost:8899/imooc/ariticle/1
查找成功结果为
{ - "_index": "imooc", - "_type": "ariticle", - "_id": "1", - "_version": 1, - "found": true, - "_source": { - "title": "New version of Elasticsearch released!", - "content": "Version 1.0 released today!", - "tags": [ - "announce" - , - "elasticsearch" - , - "release" - ] - } }
如果查找失败
{ - "_index": "imooc", - "_type": "ariticle", - "_id": "11", - "found": false }
根据关键字检索:
查询cotent列包含版本为1.0的信息
http://localhost:8899/imooc/_search?pretty&q=content:1.0
2.查询title中包含“enhance”字段的数据信息
curl -XGET http://localhost:8899/imooc/ariticle/_search?pretty -d ` >{"query":{ > "term": > {"title":"enhance"} > } >}'
3.查询ID值为3,5,7的数据信息
curl‑XGET http://localhost:8899/imooc/ariticle/_search?pretty -d ` >{ "query" : {"terms" : > {"_id" : [ "3", "5", "7" ] } > } >}'
三.更新修改(对应update)
curl ‑XPUT "http://localhost:8989/imooc/ariticle/1" ‑d ' {"script":"ctx._source.content = \"new version 2.0 20160714\""}
查询更新后结果
{ - "_index": "blog", - "_type": "ariticle", - "_id": "1", - "_version": 2, - "found": true, - "_source": { - "title": "New version of Elasticsearch released!", - "content": "new version 2.0 20160714", - "tags": [ - "announce" - , - "elasticsearch" - , - "release" - ] - } }
四.删除(对应delete)
curl‑XDELETE http://localhost:8899/imooc/ariticle/1
以上便是ES的CRUD操作,需要动手操作熟悉一波。
四.Elasticsearch语句在Java中的应用
前面讲了这么多基础性的知识,下面来看看在Java代码如何和使用功能强大的ES。
Elasticsearch的Java客户端功能强大; 它可以启动嵌入式实例并在必要时运行管理任务。但在这里,我专注于针对您已经运行的节点运行应用程序任务。
使用Elasticsearch运行Java应用程序时,可以使用两种操作模式。应用程序可以在Elasticsearch集群中采用更主动或更被动的角色。在更活跃的情况下,称为节点客户端,应用程序实例接收来自集群的请求,并确定哪个节点应该像正常节点那样处理请求。(应用程序甚至可以托管索引并提供请求。)另一种模式(称为传输客户端)只是将任何请求转发到另一个Elasticsearch节点,该节点确定最终目标。
获取传输客户端
Client client = TransportClient.builder().build() .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));
如果要连接到Elasticsearch集群,则构建器可以接受多个地址。(在这种情况下,您只有一个localhost节点。)连接到端口9300,而不是像cURL那样连接到CS200用于REST API。Java客户端使用此特殊端口,使用9200将无法正常工作。(其他Elasticsearch客户端 - 一个Python客户端 - 使用9200来访问REST API。)
在服务器启动时创建客户端,并在整个请求处理过程中使用它。Spark使用Mustache模板引擎的Java实现呈现页面。
1.基本搜索
Spark.get("/", (request, response)‑>{ SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("music").setTypes("lyrics").execute().actionGet(); SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits(); Map<String, Object> attributes = new HashMap<>(); attributes.put("songs", hits); return new ModelAndView(attributes, "index.mustache"); }, new MustacheTemplateEngine());
2.高级查询和匹配突出显示
Spark.get("/search", (request, response) ‑> { SearchRequestBuilder srb = client.prepareSearch("music").setTypes("lyrics"); String lyricParam = request.queryParams("query"); QueryBuilder lyricQuery = null; if(lyricParam != null && lyricParam.trim().length() > 0){ lyricQuery = QueryBuilders.matchQuery("lyrics", lyricParam); } String artistParam = request.queryParams("artist"); QueryBuilder artistQuery = null; if(artistParam != null && artistParam.trim().length() > 0){ artistQuery = QueryBuilders.matchQuery("artist", artistParam); } if(lyricQuery != null && artistQuery == null){ srb.setQuery(lyricQuery).addHighlightedField("lyrics", 0, 0); }else if(lyricQuery == null && artistQuery != null){ srb.setQuery(artistQuery); }else if(lyricQuery != null && artistQuery != null){ srb.setQuery(QueryBuilders.andQuery(artistQuery, lyricQuery)).addHighlightedField("lyrics", 0, 0); } SearchResponse searchResponse = srb.execute().actionGet();SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits(); Map<String, Object> attributes = new HashMap<>(); attributes.put("songs", hits); return new ModelAndView(attributes, "index.mustache");}, new MustacheTemplateEngine());
三.插入索引
Spark.post("/save", (request, response) ‑> { StringBuilder json = new StringBuilder("{"); json.append("\"name\":\""+request.raw().getParameter("name")+"\","); json.append("\"artist\":\""+request.raw().getParameter("artist")+"\","); json.append("\"year\":"+request.raw().getParameter("year")+","); json.append("\"album\":\""+request.raw().getParameter("album")+"\","); json.append("\"lyrics\":\""+request.raw().getParameter("lyrics")+"\"}"); IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("music", "lyrics", UUID.randomUUID().toString()); indexRequest.source(json.toString()); IndexResponse esResponse = client.index(indexRequest).actionGet(); Map<String, Object> attributes = new HashMap<>(); return new ModelAndView(attributes, "index.mustache"); }, new MustacheTemplateEngine());
在这里,您可以通过直接生成JSON字符串来创建它StringBuilder
。在生产应用程序中,使用像Boon或Jackson这样的库。
执行Elasticsearch工作的部分是:
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("music", "lyrics", UUID.randomUUID().toString());
在这种情况下,使用UUID生成ID。
关于ElasticSearch(弹性搜索)的原理与用法的内容就是这些,希望对大家有所帮助~~
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