ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便,维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它 当一个系统的搜索非常复杂,需要关联多张表、拥有多种条件来进行查询时,数据库处理起来无疑会很慢,当数据少的时候可能还不明显,但是一旦数据多了,数据库就会被严重拖慢,就算使用索引以及对SQL语句进行优化,可以优化的空间也很少的情况下,那么就可以考虑使用搜索引擎来优化搜索了,Java开源的搜索引擎有很多,比如Lucene、ElasticSearch、Solandra、Nutch等等,具体选用哪种引擎可以根据不同的引擎的特性来选择,而我是基于引擎本身特性、实施难度、学习开发难度、速度综合来选择的,当然ElasticSearch对于我们来说不一定是最优的,但是技术解决方案永远都没有最优的,只有差不多合适的 因为服务器是用的centos7,所以这里的安装都是基于centos7的,另外ElasticSearch需要jdk 8的支持,所以如果还在用Java8一下的可以考虑更新一下了,或者同时安装一个Java8的JDK 下载ElasticSearch 解压ElasticSearch 启动ElasticSearch,进入目录执行命令 如果是2个jdk版本,而且默认的JAVA_HOME是Java8以下的,那么就需要指定jdk版本运行,编辑./bin/elasticsearch文件 在#!/bin/bash下面加入如下代码 /usr/local/jdk1.8.0_171/替换成自己的Java8及以上版本的地址,然后保存执行启动命令启动 如果有错误:max virtual memory areas vm.maxmapcount [65530] is too low,则执行命令: 如果有错误:can not run elasticsearch as root 是因为elasticsearch因为安全问题,默认不能使用root账号启动,所以我们需要创建一个账号专门启动elasticsearch 切换到elastic后再执行启动命令 如果遇到错误:max file descriptors [65535] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536] 如果有 * soft nofile 65535 * hard nofile 65535 则将65535修改为65536,如果没有则在后面添加,注意此处的65535对应descriptors [65535]中的65535,修改后的值65536对应increase to at least [65536],所以当提示不一致时,需要根据具体的错误提示具体修改 如果执行成功,ElasticSearch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 会得到json 默认情况下,elasticsearch只允许本机访问,需要修改config/elasticsearch.yml 去掉network.host的注释,修改为 重新启动,通过外网或者局域网ip访问就可以了 如果要使用ElasticSearch有个必要条件就是导入数据,因为ElasticSearch是自己存储数据的,所以并不能直接通过MySQL这些数据库搜索出来结果,所以需要我们导入数据,另外每次修改数据也需要更新到ElasticSearch,否则会导致搜索结果不准确,导入数据需要把所有关于查询和查询结果需要展示的字段导入进去,所以推荐的就是将所有需要关联查询的表都导入进去 另外因为ElasticSearch中是以索引存储的,这里的索引只是一个名称,跟数据库中的索引定义不一样,反而跟数据库的表定义类似,所以可以把ElasticSearch中的索引当做一个表来处理,当然为了方便,需要将会员所有信息都导入到同一个索引中去(数据库中的会员信息存在于几个表中,正是因为这样,才导致查询关联了太多表,导致查询缓慢),比如在MySQL中,有会员表membercard ,会员标签membercardtag,会员收货地址membercardaddress等等,在导入的时候就需要将这些数据关联查询出来,构成实体membercard,如:[{"cardno":"xxxxx",cardtags:[{"tagid":1},{"tagid":2}}] 在保存到ElasticSearch时需要将数据转化为json对象,下面是保存代码(非完整,只是核心代码) 其中cluster.name是在config/elasticsearch.yml中配置的,所以需要修改config/elasticsearch.yml才行,如果不修改,会导致链接不上,map是一条会员的数据记录,prepareIndex方法的参数分别是:Index,Type,ID,其中Type在新版本中一个Index只能有一个Type(后续版本可能取消),ID就是这条消息的主键,当写入相同ID的数据时,会覆盖旧的数据 当数据发生改变时,需要更新数据到ElasticSearch,直接把数据和关联的数据查询出来,调用上面的代码写入就行了 ElasticSearch查询跟数据库查询不同的是,数据库查询通过SQL语句,ElasticSearch是通过json对象描述查询条件的,当然在Java中,不用去拼接json对象,可以通过ElasticSearch相关依赖包来进行组装查询条件 在Java中通过QueryBuilders来组装查询条件,其中QueryBuilders常用的几种查询方式(不同的查询方式可以组合) matchAllQuery 匹配全文的Query,只要document中有任意一个字段满足matchAllQuery的值则成立 matchQuery 指定字段的全文Query,同时也是带分词器的,类似与SQL中的like termQuery 指定字段完全匹配,类似SQL的= rangeQuery 指定字段的范围查询,类似于SQL的between boolQuery 类似于SQL的or和and,一般用来组装其他Query 搜索会员名称(cardname)字段中有Raye的会员 搜索会员性别(sex)是男的会员 搜索会员年龄(age)在10到20岁之间的会员 搜索会员名称(cardname)字段中有Raye的会员并且性别(sex)是男的会员 搜索会员名称(cardname)字段中有Raye的会员或者性别(sex)是男的会员 以上都是我在ElasticSearch中比较常用到的几个Query,当然QueryBuilders本身有很多种Query,限于篇幅,本文不会详细介绍,而且本文主要的目的也只是给一个思路和一个方向,所以关于QueryBuilders具体Query的各种用法需要读者自己去查阅相关资料了ElasticSearch简介
为什么使用ElasticSearch
安装ElasticSearch
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.4.tar.gz
tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz
./bin/elasticsearch
vi bin/elasticsearch
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_171/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
if [ -x "$JAVA_HOME/bin/java" ]; then
JAVA="/home/yutao/jdk1.8.0_121/bin/java"
else
JAVA=`which java`
fi
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
$ adduser elastic
#设置密码
$ passwd elastic
#需要输入2次密码
#授权
$ chmod -R 777 /usr/local/elasticsearch-6.2.4
#切换用户
$ su elastic
vi /etc/security/limits.conf
curl 127.0.0.1:9200
{
"name" : "dQIO4Ad",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "P8KtmO3vQdactRW1jX9JnQ",
"version" : {
"number" : "6.2.4",
"build_hash" : "ccec39f",
"build_date" : "2018-04-12T20:37:28.497551Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.2.1",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
vi config/elasticsearch.yml
network.host: 0.0.0.0
导入数据
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "member").build();
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddresses(new TransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300));
IndexResponse response = client
.prepareIndex("member", "member",
map.get("cardno").toString())
.setSource(gson.toJson(map), XContentType.JSON).get();
更新数据
查询
matchQuery 示例
QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye")
termQuery 示例
QueryBuilders.termsQuery("sex","男");
rangeQuery 示例
QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(10).lte(20);
boolQuery 示例
BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery();
query.must(QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye"));
query.must(QueryBuilders.termsQuery("sex","男"));
BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery();
query.should(QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye"));
query.should(QueryBuilders.termsQuery("sex","男"));
原文地址:raye.wang
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