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谷粒商城学习笔记，第五天：ES全文检索

一、基本概念

注：ES7和8以后就不再支持type了

1、Index索引
	相当于MySQL中的Database

2、Type类型（ES8以后就不支持了）
	相当于MySQL中的table

3、Document文档（JSON格式）
	相当于MySQL中的数据

倒排索引：

正向索引： 

	当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，
找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户。因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的
数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。

倒排索引：

	一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。我们首先将每个文档的拆分成单独的词,
创建一个包含所有不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。

得到倒排索引的结构如下：

关键词	文档ID
关键词1	文档1，文档2
关键词2	文档2，文档7

从词的关键字，去找文档。

二、Docker安装ES

文档地址

1、下载镜像文件
docker pull elasticsearch:7.4.2
docker pull kibana:7.4.2  ##可视化检索数据

2、安装

##现在本地创建挂在路径
mkdir -p /opt/software/mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /opt/software/mydata/elasticsearch/data
mkdir -p /opt/software/mydata/elasticsearch/plugins
##设置读写权限
chmod -R 777 /opt/software/mydata/elasticsearch/

##配置文件：远程访问
echo "http.host:0.0.0.0" >> /opt/software/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

##安装ES
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xms128m" \
-v /opt/software/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /opt/software/mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /opt/software/mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2

##查看日志
docker logs elasticsearch

##安装Kibana
docker run --name kibana -p 5601:5601 \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://182.92.191.49:9200 \
-d kibana:7.4.2

验证

访问：http://你的服务器IP:9200   es
	 http://你的服务器IP:5601   kibana

如果是阿里的服务器，要先在安全组规则中放开9200  5601

9200作为Http协议，主要用于外部通讯
9300作为Tcp协议，jar之间就是通过tcp协议通讯，ES集群之间是通过9300进行通讯

三、初步检索

3.1、_cat

命令	作用
GET /_cat/nodes	查看所有节点
GET /_cat/health	查看ES健康状况
GET /_cat/master	查看ES主节点
GET /_cat/indices	查看所有索引：show databases

3.2、新增数据：put/post

##put和post  都可以做新增和修改操作
##post 可以带ID也可以不带ID，第一次新增，第二次修改
##put  必须带ID,否则报错，同样第一次表新增，第二次表修改。[因为必须带ID,所有一般用来做修改]

##语法
POST  http://IP:9200/index/type/id   id可带可不带
{
   name: "lee"
}

PUT  http://IP:9200/index/type/id    id必须带
{
   name: "lee"
}

3.3、查询数据：GET&乐观锁

##语法
GET http://IP:9200/customer/external/1

结果:
{
    "_index": "customer",   ##索引
    "_type": "external",    ##类型
    "_id": "1",             ##doc的ID
    "_version": 5,          ##版本号，添加修改次数
    "_seq_no": 5,           ##并发控制字段，每次更新就会+1，用来做乐观锁
    "_primary_term": 1,     ##同上，主分片重新分配，如重启，就会变化，用来做乐观锁
    "found": true,          ##true表示查找到了
    "_source": {
        "name": "ren"
    }
}

##乐观锁：为了防止并发修改
##我们在修改时可以做如下操作：

PUT http://IP:9200/customer/external/1?_seq_no=5&_primary_term=1
{
	"name":"ren"
}

3.4、更新数据：PUT/POST

##覆盖更新:将原来的数据先删除，再新增
POST http://IP:9200/customer/external/1
{
   "name":"lee",
   "gender":"male",
   "age":20
}

PUT http://IP:9200/customer/external/1
{
   "name":"ren",
   "gender":"male"
}


##局部更新:只修改列出来的字段
POST http://IP:9200/customer/external/1/_update
{
   "doc":{
     "name":"lee_ren",
   }
}

3.5、删除数据和索引：DELETE

##删除数据
DELETE http://IP:9200/customer/external/1

##删除索引(没有删除type)
DELETE http://IP:9200/customer

3.6、批量导入数据：bulk

注意：独立操作，没有事务

##########语法：action表示POST PUT DELETE
{ action: { metadata }}
{ request body		  }

{ action: { metadata }}
{ request body        }


#########批量新增
http://IP:9200/_bulk

{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"aaa"}}
{"id":1001,"name":"name1","age":20,"sex":"男"}
{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"bbb"}}
{"id":1002,"name":"name2","age":21,"sex":"女"}
{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"ccc"}}
{"id":1003,"name":"name3","age":22,"sex":"女"}

或者：

{"index":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"aaa"}}
{"id":1001,"name":"name1","age":20,"sex":"男"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"bbb"}}
{"id":1002,"name":"name2","age":21,"sex":"女"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"ccc"}}
{"id":1003,"name":"name3","age":22,"sex":"女"}


#########批量删除
POST http://IP:9200/_bulk

{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"aaa"}}
{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"bbb"}}
{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"ccc"}}

########批量修改
POST http://IP:9200/_bulk

请求body：

{"index":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"aaa"}}
{"id":1001,"name":"name111","age":20,"sex":"男"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"bbb"}}
{"id":1002,"name":"name222","age":21,"sex":"女"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"ccc"}}
{"id":1003,"name":"name333","age":22,"sex":"女"}

#########批量局部修改
POST http://IP:9200/_bulk

请求body：
{"update":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"aaa"}}
{"doc":{"name":"name111a"}}
{"update":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"bbb"}}
{"doc":{"name":"name222b"}}
{"update":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":"ccc"}}
{"doc":{"name":"name333c"}}

elasticsearch自带的批量 测试数据:

https://download.elastic.co/demos/kibana/gettingstarted/8.x/accounts.zip

四、检索进阶

第一种检索方式：

##将所有的请求参数,放在URI路径中

GET http://IP:9200/bank/_search?q=*&sort=account_number:asc

[q=*表示查询所有，sort表示排序字段为account_number 升序,默认from为0 size为10]

第二种检索方式：Query DSL

##将所有的请求参数，放在body体中

GET http://IP:9200/bank/_search
{
 "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": {
    "account_number": "asc"
  }
}


[query表示查询  match_all表示查询所有，sort表示排序,默认from为0 size为10]

4.1、Query DSL基本语法

GET http://IP:9200/bank/_search
{
 "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": {
    "account_number": "asc"
  }
  "from": 0,
  "size": 5,
  "_source": ["account_number","balance"]
}

[query表示查询  match_all表示查询所有，sort表示排序,from表示从第几个数据开始查]
[size表示查询记录数，_source表示要返回的字段]

4.2、Query DSL：match

##match 精确匹配，
##非String类型的字段  相当于 == 号
##String类型的字段   相当于like,(分词后的==精确匹配)

GET http://IP:9200/bank/_search
{
 "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  }
}

##match加上keyword，是精确匹配 address必须是990 Mill Road，大小写也要区分
##注意macth+keyword同match_phrase的区别：
##macth+keyword必须是一模一样的 == ,match_phrase是包含就可以 like，且不区分大小写
GET http://IP:9200/bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address.keyword": "990 Mill Road"
    }
  }
}

4.3、Query DSL：match_phrase

##match_phrase 短语匹配,
##match会将 "mill road"分成两个词"mill"和"road"进行匹配，
##match_phrase 则会将"mill road"作为一个完整的词进行匹配（大小写 和 中间多余的空格不会影响查询结果）

GET http://IP:9200/bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "mill        road"
    }
  }
}

4.4、Query DSL：multi_match

##multi_match多字段匹配
##相当于  username == "aa" or nickname == "aa"

GET http://IP:9200/bank/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query":"mill movico",
      "fields":["address","city"]
    }
  }
}

##es会将mill和movico分词，结果类似于 address == mill or address == movico or city == mill or city == movico 

4.5、Query DSL：bool

##bool复合查询
##bool组合几个查询，他们是and的关系
##must是必须满足,must_not是必须不满足,should是满足也可以不满足也可以,但满足后排序会靠前些
##must和should会提高相关得分score,must_not不会影响得分(filter也不会影响得分)

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      
      
      "must": [
        {
          "match": {
            "address":"mill"
          }
        },
        {
          "match": {
            "gender": "m"
          }
        }
      ],
      
      
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age": "28"
          }
        }
      ],
      
      
      "should": [
        {
          "match": {
            "city": "blackgum"
          }
        }
      ]
      
      
    }
  }
}

4.6、Query DSL：filter

##filter结果过滤
##filter类似must，但不影响得分score结果
##must和should会影响相关结果的score，但filter不会
##range类似between

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 10,
            "lte": 30
          }
        }
      }
    }
  }
}

4.7、Query DSL：term

##term等同于match,但term只能用于精确的非text文本格式的查找（不能分词）
##match可以进行text的分词后的查找的

##约定：非text字段用term，text字段用match
##注意例如：city:"hebei"是String可以用term查找
##address:"hebei handan"是text需要用match查找

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": "mill"
    }
  }
}

五、聚合：aggregations

##聚合：从数据中分组和提取数据
##类似于SQL中的group by\count\avg等
##聚合类型  term avg平均  min最小 max最大 sum综合
##注意：文本和字符串形式的聚合使用keyword聚合

##语法：
"aggs": {
   "aggs name聚合名称": {
      "aggs type聚合类型": {
         "field": "聚合的字段",
         "size": "想要多少个结果"
      },
      ....子聚合
   },
   ...其他聚合
}

##eg

##1、搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄和平均薪资
##[size:0   显示搜索数据0条，即不显示搜索结果]
## 其他聚合
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "aggs": {
    "ageAggs": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10  
      }
    },
    "ageAvgAggs":{
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    },
    "balanceAvgAggs":{
      "avg": {
        "field": "balance"
      }
    }
  },
  "size":0
}



##2、按照年龄聚合，并查处每个年龄段的平均薪资
##子聚合
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAggs": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "balanceAvg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

##3、查处所有年龄分布，并且这些年龄段中的平均薪资以及年龄段中M男性的平均薪资和F女性的平均薪资
##[gender是文本形式的，无法进行聚合，用gender.keyword聚合]
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAggs": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "ageBalanceAvg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        },
        "genderAggs": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword"
          },
          "aggs": {
            "genderBalanceAvg": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

六、映射：Mapping

##映射：mapping类似SQL中定义字段的数据类型

##1、查看映射
GET /bank/_mapping


##2、创建映射
PUT /myindex
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{"type": "text"},
      "age":{"type": "integer"},
      "email":{"type": "keyword"},
      "birthday":{"type": "date"}
    }
  }
}

##3、在已有的mapping上，添加新的映射字段
PUT /myindex/_mapping
{
  "properties":{
    "employee_id":{"type":"long"}
  } 
}

##4、修改：已存在映射的已存在字段是不能修改的，只能添加新的字段
##如果非要想 修改已有的映射，需要重新创建映射mapping,然后再迁移数据

##如：就有的bank索引是带有type的，现在我们创建新的映射并去掉bank
##创建新的mapping
PUT /newbank
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "account_number": {
        "type": "long"
      },
      "address": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "balance": {
        "type": "long"
      },
      "city": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "employer": {
        "type": "text"
      },
      "firstname": {
        "type": "text"
      },
      "gender": {
        "type": "keyword"
      },
      "lastname": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "state": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}
##数据迁移：将原来bank中的数据迁移到newbank中
##数据迁移
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "bank",
    "type": "account"
  },
  "dest": {
    "index": "newbank"
  }
}
##注意上面是ES旧版本带有type类型的数据迁移，新版本的数据不带type，迁移语法如下：
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "bank"
  },
  "dest": {
    "index": "newbank"
  }
}

七、分词

7.1、分词

一个tokenizer(分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的tokens（词元,通常是独立的单词），然后输出tokens流。

##分词器
POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Besides traveling and volunteering, something else that’s great for when you don’t give a hoot is to read."
}

7.2、IK分词器

下载地址 GitHub medcl/elasticsearch-analysis-ik

##安装IK分词器: 下载到elasticsearch下的plugins目录下
wget  https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
##解压
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
##修改权限
chmod -R 777 ik/
##检测是否安装好了
docker exec -it fcd2b  /bin/bash
cd bin
elasticsearch-plugin list
##重启es
docker restart fcd2

测试：

##中文分词
POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我是中国河北人"
}

##中文分词
POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是中国河北人"
}

7.3、自定义扩展词库

7.3.1、Docker安装Nginx

##下载nginx
docker pull nginx:1.10

##启动运行
docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10

##复制docker容器中nginx的配置文件到本地
cd /opt/software/mydata/
mkdir nginx
cd nginx
mkdir html
mkdir logs
docker container cp nginx:/etc/nginx .

##安装新的nginx
docker run -p 80:80 --name nginx \
-v /opt/software/mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
-v /opt/software/mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
-v /opt/software/mydata/nginx/conf:/etc/nginx \
-d nginx:1.10

测试：

##在/opt/software/mydata/nginx/html下创建index.html
##内容：
<h1>welcome to nginx</h1>

##浏览器访问
http://IP:80/

7.3.2、扩展词库

创建词库

##在/opt/software/mydata/nginx/html下创建一个文件：es/fenci.txt
##内容：
乔碧萝
徐静蕾

##浏览器访问：
http://IP/es/fenci.txt

es关联词库

##配置es plugins目录下IK分词器conf目录下的配置文件IKAnalyzer.cfg.xml
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">http://你的IP/es/fenci.txt</entry>

##重启es
docker restart 

##测试
POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我不认识乔碧萝殿下"
}