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ElasticSearch简介

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

为什么使用ElasticSearch

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

安装ElasticSearch

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

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.4.tar.gz

解压ElasticSearch

tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz

启动ElasticSearch，进入目录执行命令

./bin/elasticsearch

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

vi bin/elasticsearch

在#!/bin/bash下面加入如下代码

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

/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：

sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

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

$ 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

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]

vi /etc/security/limits.conf

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

curl 127.0.0.1:9200

会得到json

{
  "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"
}

默认情况下，elasticsearch只允许本机访问，需要修改config/elasticsearch.yml

vi config/elasticsearch.yml

去掉network.host的注释，修改为

network.host: 0.0.0.0

重新启动，通过外网或者局域网ip访问就可以了

导入数据

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)

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();

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

更新数据

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

查询

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

matchQuery 示例

QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye")

搜索会员名称（cardname）字段中有Raye的会员

termQuery 示例

QueryBuilders.termsQuery("sex","男");

搜索会员性别(sex)是男的会员

rangeQuery 示例

QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(10).lte(20);

搜索会员年龄(age)在10到20岁之间的会员

boolQuery 示例

BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery();  
query.must(QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye"));  
query.must(QueryBuilders.termsQuery("sex","男"));

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

BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery();  
query.should(QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye"));  
query.should(QueryBuilders.termsQuery("sex","男"));

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

原文地址：raye.wang

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