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elasticsearch笔记
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elasticsearch笔记

引言

什么是elasticsearch?

ElasticSearch是一个分布式,高性能、高可用、可伸缩的搜索和分析系统

什么是Elastic Stack?

Elastic Stack,前身缩写是ELK,就是ElasticSearch + LogStash + Kibana

elasticstack0.jpg

ES的使用场景:

  • 网上商场,搜索商品.
  • ES配合logstash,kibana,日志分析.

为什么要使用elasticsearch?

假设用数据库做搜索,当用户在搜索框输入“四川火锅”时,数据库通常只能把这四个字去进行全部匹配。可是在文本中,可能会出现“推荐四川好吃的火锅”,这时候就没有结果了。

1.elasticsearch基本概念

近实时(NRT)

ES是一个近实时的搜索引擎(平台),代表着从添加数据到能被搜索到只有很少的延迟。(大约是1s)

文档

Elasticsearch是面向文档的,文档是所有可搜索数据的最小单元。可以把文档理解为关系型数据库中的一条记录。文档会被序列化成json格式,保存在Elasticsearch中。同样json对象由字段组成,给个字段都有自己的类型(字符串,数值,布尔,二进制,日期范围类型)。当我们创建文档时,如果不指定类型,Elasticsearch会帮我们自动匹配类型。每个文档都一个ID,你可以自己指定,也可以让Elasticsearch自动生成。json格式,支持数组/嵌套,在一个index/type里面,你可以存储任意多的文档。注意,尽管一个文档,物理上存在于一个索引之中,文档必须被索引/赋予一个索引的type。

索引

索引是具有某种相似特性的文档集合。例如,您可以拥有客户数据的索引、产品目录的另一个索引以及订单数据的另一个索引。索引由一个名称(必须全部是小写)标识。在单个集群中,您可以定义任意多个索引。Index体现了逻辑空间的概念,每个索引都有自己的mapping定义,用于定义包含文档的字段名和字段类型。Index体现了物理空间的概念,索引中的数据分散在shard上。可以将其暂时理解为 MySql中的 database。

索引的mapping和setting

  1. mapping:定义文档字段的类型
  2. setting:定义不同数据的分布

类型

一个索引可以有多个类型。例如一个索引下可以有文章类型,也可以有用户类型,也可以有评论类型。在一个索引中不能再创建多个类型,在以后的版本中将删除类型的整个概念。

从6.0开始,type已经被逐渐废弃。在7.0之前,一个index可以设置多个types。7.0开始一个索引只能创建一个type(_doc)

节点

节点是一个Elasticsearch实例,本质上就是一个java进程,节点也有一个名称(默认是随机分配的),当然也可以通过配置文件配置,或者在启动的时候,-E node.name=node1指定。此名称对于管理目的很重要,因为您希望确定网络中的哪些服务器对应于ElasticSearch集群中的哪些节点。

在Elasticsearch中,节点的类型主要分为如下几种:

  • master eligible节点:

    ​ 每个节点启动后,默认就是master eligible节点,可以通过node.master: false 禁止

    master eligible可以参加选主流程,成为master节点

    当第一个节点启动后,它会将自己选为master节点

    每个节点都保存了集群的状态,只有master节点才能修改集群的状态信息

  • data节点

    可以保存数据的节点。负责保存分片数据,在数据扩展上起到了至关重要的作用

  • Coordinating 节点

    负责接收客户端请求,将请求发送到合适的节点,最终把结果汇集到一起

    每个节点默认都起到了Coordinating node的职责

开发环境中一个节点可以承担多个角色,生产环境中,建议设置单一的角色,可以提高性能等

分片

索引可能存储大量数据,这些数据可能会超出单个节点的硬件限制。例如,占用1TB磁盘空间的10亿个文档的单个索引可能不适合单个节点的磁盘,或者速度太慢,无法单独满足单个节点的搜索请求。

为了解决这个问题,ElasticSearch提供了将索引细分为多个片段(称为碎片)的能力。创建索引时,只需定义所需的碎片数量。每个分片(shard)本身就是一个完全功能性和独立的“索引”,可以托管在集群中的任何节点上。

为什么要分片?

  • 它允许您水平拆分/缩放内容量
  • 它允许您跨碎片(可能在多个节点上)分布和并行操作,从而提高性能/吞吐量

如何分配分片以及如何将其文档聚合回搜索请求的机制完全由ElasticSearch管理,并且对作为用户的您是透明的。主分片数在索引创建时指定,后续不允许修改,除非Reindex

分片副本

在随时可能发生故障的网络/云环境中,非常有用,强烈建议在碎片/节点以某种方式脱机或因任何原因消失时使用故障转移机制。为此,ElasticSearch允许您将索引分片的一个或多个副本复制成所谓的副本分片,简称为副本分片。

为什么要有副本?

  • 当分片/节点发生故障时提供高可用性。因此,需要注意的是,副本分片永远不会分配到复制它的原始/主分片所在的节点上。
  • 允许您扩展搜索量/吞吐量,因为可以在所有副本上并行执行搜索。

总而言之,每个索引可以分割成多个分片。索引也可以零次(意味着没有副本)或多次复制。复制后,每个索引将具有主分片(从中复制的原始分片)和副本分片(主分片的副本)。

可以在创建索引时为每个索引定义分片和副本的数量。创建索引后,您还可以随时动态更改副本的数量。您可以使用收缩和拆分API更改现有索引的分片数量,建议在创建索引时就考虑好分片和副本的数量。

默认情况下,ElasticSearch中的每个索引都分配一个主分片和一个副本,这意味着如果集群中至少有两个节点,则索引将有一个主分片和另一个副本分片(一个完整副本),每个索引总共有两个分片。

倒排索引

倒排1.jpg

  • DocID:出现某单词的文档ID
  • TF(词频):单词在该文档中出现的次数
  • POS:单词在文档中的位置

倒排二.jpg

2.linux ES的安装(elasticsearch-7.3.2)

1.下载elasticsearch-7.3.2 tar包 下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

2.上传到linux,解压 tar -zxvf elasticsearch-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz

3.进入解压后的 elasticsearch-7.3.2文件夹的bin目录下 执行./elasticsearch

执行结果如下:

启动报错.jpg

这个错误,是因为使用root用户启动elasticsearch,elasticsearch是不允许使用root用户启动的

在6.xx之前,可以通过root用户启动。但是发现黑客可以透过elasticsearch获取root用户密码,所以为了安全性,在6版本之后就不能通过root启动elasticsearch

解决方案如下:

groupadd taibai
useradd taibai -g taibai

cd /opt [elasticsearch-7.3.2所在路径]

chown -R taibai:taibai elasticsearch-7.3.2

修改配置

1、调整jvm内存大小(机器内存够也可不调整)

vim config/jvm.options

-Xms512m
-Xmx512m

2、修改network配置,支持通过ip访问

vim config/elasticsearch.yml

cluster.name=luban

node.name=node-1

network.host: 0.0.0.0

http.port: 9200

cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
vm最大虚拟内存,max_map_count[65530]太低,至少增加到[262144]

vim /etc/sysctl.conf

vm.max_map_count=655360

sysctl -p 使配置生效

descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]

最大文件描述符[4096]对于elasticsearch进程可能太低,至少增加到[65536]

vim /etc/security/limits.conf

* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096

* 所有用户
nofile - 打开文件的最大数目
noproc - 进程的最大数目
soft 指的是当前系统生效的设置值
hard 表明系统中所能设定的最大值

max number of threads [2048] for user [tongtech] is too low, increase to at least [4096]

用户的最大线程数[2048]过低,增加到至少[4096]

vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf

* soft nproc 4096

启动:

su taibai

cd /opt/elasticsearch-7.3.2/bin

./elasticsearch 或 ./elasticsearch -d (以后台方式运行)

注意:注意开放端口或者关闭防火墙(centos7)

  1. 查询防火墙状态:firewall-cmd --state

  2. 关闭防火墙:systemctl stop firewalld.service

  3. 开启防火墙: systemctl start firewalld.service

  4. 禁止firewall开机启动:systemctl disable firewalld.service

安装成功:

es安装成功.png

3.elasticsearch-head 的安装

google应用商店下载插件安装(需翻墙):

elasticsearchhead.png

4.kibana的安装

1.下载kibana-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

2.上传至linux系统中并解压 tar -zxvf kibana-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz

3.vim kibana-7.3.2-linux-x86_64/config/kibana.yml

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
i18n.locale: "zh-CN"

4.cd kibana-7.3.2-linux-x86_64/bin

5, ./kibana --allow-root

6.访问kibana

写请求原理

写流程.png

以下是写单个文档所需的步骤:
(1 )客户端向 NODE I 发送写请求。

(2)检查Active的Shard数。

(3) NODEI 使用文档 ID 来确定文档属于分片 0,通过集群状态中的内容路由表信息获知分片 0 的主分片位于 NODE3 ,因此请求被转发到 NODE3 上。

( 4 ) NODE3 上的主分片执行写操作 。 如果写入成功,则它将请求并行转发到 NODE I 和
NODE2 的副分片上,等待返回结果 。当所有的副分片都报告成功, NODE3 将向协调节点报告
成功,协调节点再向客户端报告成功 。
在客户端收到成功响应时 ,意味着写操作已经在主分片和所有副分片都执行完成。

1. 为什么要检查Active的Shard数?

ES中有一个参数,叫做waitforactiveshards,这个参数是Index的一个setting,也可以在请求中带上这个参数。这个参数的含义是,在每次写入前,该shard至少具有的active副本数。假设我们有一个Index,其每个Shard有3个Replica,加上Primary则总共有4个副本。如果配置waitforactiveshards为3,那么允许最多有一个Replica挂掉,如果有两个Replica挂掉,则Active的副本数不足3,此时不允许写入。

这个参数默认是1,即只要Primary在就可以写入,起不到什么作用。如果配置大于1,可以起到一种保护的作用,保证写入的数据具有更高的可靠性。但是这个参数只在写入前检查,并不保证数据一定在至少这些个副本上写入成功,所以并不是严格保证了最少写入了多少个副本。

在以前的版本中,是写一致性机制,现被替换为waitforactiveshards

one:要求我们这个写操作,只要有一个primary shard是active活跃可用的,就可以执行
all:要求我们这个写操作,必须所有的primary shard和replica shard都是活跃的,才可以执行这个写操作
quorum:要求所有的shard中,必须是大部分的shard都是活跃的,可用的,才可以执行这个写操作

写一致性的默认策略是 quorum,即多数的分片(其中分片副本可以是主分片或副分片)在
写入操作时处于可用状态。

put /index/type/id?consistency=quorum
quroum = int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1
参数简 介
version设置文档版本号。主要用于实现乐观锁
version_type详见版本类型
op_type可设置为 create 。 代表仅在文档不存在时才写入 。 如果文档己存在,则写请求将失败
routingES 默认使用文档 ID 进行路由,指定 routing 可使用 routing 值进行路由
wait_for_active_shards用于控制写一致性,当指定数量的分片副本可用时才执行写入,否则重试直至超时 。默认为 l , 主分片可用 即执行写入
refresh写入完毕后执行 refresh ,使其对搜索可见
timeout请求超时时间 , 默认为 l 分钟
pipeline指定事先创建好的 pipeline 名称

写入Primary完成后,为何要等待所有Replica响应(或连接失败)后返回

在更早的ES版本,Primary和Replica之间是允许异步复制的,即写入Primary成功即可返回。但是这种模式下,如果Primary挂掉,就有丢数据的风险,而且从Replica读数据也很难保证能读到最新的数据。所以后来ES就取消异步模式了,改成Primary等Replica返回后再返回给客户端。

因为Primary要等所有Replica返回才能返回给客户端,那么延迟就会受到最慢的Replica的影响,这确实是目前ES架构的一个弊端。之前曾误认为这里是等waitforactive_shards个副本写入成功即可返回,但是后来读源码发现是等所有Replica返回的。

如果Replica写入失败,ES会执行一些重试逻辑等,但最终并不强求一定要在多少个节点写入成功。在返回的结果中,会包含数据在多少个shard中写入成功了,多少个失败了

5.RESTful API

1.创建空索引

PUT /taibai 
{
	"settings": {
		"number_of_shards": "2",   //分片数
		"number_of_replicas": "0",  //副本数
		"write.wait_for_active_shards": 1
	}
}


修改副本数
PUT taibai/_settings
{
    "number_of_replicas" : "2"
}

2.删除索引

DELETE /taibai

3.插入数据

//指定id
POST /taibai/_doc/1001
{
  "id":1001,
  "name":"张三",
  "age":20,
  "sex":"男"
}

//不指定id  es帮我们自动生成
POST /taibai/_doc
{
  "id":1002,
  "name":"三哥",
  "age":20,
  "sex":"男"
}

4.更新数据

在Elasticsearch中,文档数据是不为修改的,但是可以通过覆盖的方式进行更新

PUT /taibai/_doc/1001
{
  "id":1009,
  "name":"太白",
  "age":21,
  "sex":"哈哈"
}

4.1局部更新:

其实es内部对partial update的实际执行和传统的全量替换方式是几乎一样的,其步骤如下

  1. 内部先获取到对应的document;
  2. 将传递过来的field更新到document的json中(这一步实质上也是一样的);
  3. 将老的document标记为deleted(到一定时候才会物理删除);
  4. 将修改后的新的document创建出来
POST /taibai/_update/1001
{
  "doc":{
     "age":23
  }
}

替换和更新的不同:替换是每次都会去替换,更新是有新的东西就更新,没有新的修改就不更新,更新比替换的性能好

5.删除数据

DELETE /taibai/_doc/1001

6.0根据id搜索数据

GET /taibai/_doc/6_h43W0BdTjVHQ-cgnv2

6.1搜索全部数据

GET /taibai/_search    默认最多返回10条数据


POST /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": [
    {
      "属性名": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}





took      	 Elasticsearch运行查询需要多长时间(以毫秒为单位)
timed_out  	 搜索请求是否超时
_shards      搜索了多少碎片,并对多少碎片成功、失败或跳过进行了细分。
max_score    找到最相关的文档的得分
hits.total.value  找到了多少匹配的文档
hits.sort    文档的排序位置(当不根据相关性得分排序时)
hits._score  文档的相关性评分(在使用match_all时不适用)

6.2关键字搜索数据

GET /taibai/_search?q=age:23    查询年龄等于23的

6.3DSL搜索

POST /taibai/_search
{
  "query" : {
    "match" : {       //查询年龄等于23的
      "age" : 23
    }
  }
}


//查询地址等于mill或者lane
GET /bank/_search
{
  "query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}

//查询地址等于(mill lane)的
GET /bank/_search
{
  "query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}

//注意:match 中如果加空格,那么会被认为两个单词,包含任意一个单词将被查询到
//match_parase 将忽略空格,将该字符认为一个整体,会在索引中匹配包含这个整体的文档。
POST /taibai/_search    //查询年龄大于20  并且性别是男的
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "range": {
            "age": {
              "gt": 20
            }
          }
        },
      "must": {
        "match": {
          "sex": "男"
        }
      }
    }
  }
}   

6.4高亮显示

POST /taibai/_search   			//这里会分词搜索
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

6.5聚合

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/search-aggregations.html

avg :平均值
max:最大值
min:最小值
sum:求和

例如:查询平均年龄 (如果不指定size等于0,则还会返回10条数据)

POST /bank/_search
{
  "aggs": {
    "taibai": {   //自定义名字
      "avg": {    //什么类型
        "field": "age"    //那个字段
      }
    }
  },
  "size": 0
}

使用脚本

POST /bank/_search
{
  "aggs": {
    "taibai": {
      "avg": {
        "script": {
          "source": "doc.age.value"
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}
cardinality : 去重统计

例如:

POST /bank/_search
{
  "aggs": {
    "taibai": {
      "cardinality": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
extended_stats扩展统计聚合
POST /bank/_search
{
  "aggs": {
    "taibai": {
      "extended_stats": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
value_count值计数统计

可以理解为统计个数

terms词聚合

基于某个field,该 field 内的每一个【唯一词元】为一个桶,并计算每个桶内文档个数。默认返回顺序是按照文档个数多少排序。

POST /bank/_search
{
  "aggs": {
    "taibai": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
top_hits最高匹配权值聚合

获取到每组前n条数据,相当于sql 中Top(group by 后取出前n条)。它跟踪聚合中相关性最高的文档

POST /bank/_search
{
  "aggs": {
    "taibai": {
      "terms": {
        "field": "age"
      },
      "aggs": {
        "count": {
          "top_hits": {
            "size": 3
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}
range范围
POST bank/_search
{
  "aggs": {
    "group_by_age": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 20,
            "to": 30
          },
          {
            "from": 30,
            "to": 40
          },
          {
            "from": 40,
            "to": 50
          }
        ]
      }
    }
  },
  "size": 0
}

6.6查询响应

如果使用浏览器工具去查询,返回的json没有格式化,可在后面加参数pretty,返回格式化后的数据

http://192.168.204.209:9200/taibai/_doc/_fiK3W0BdTjVHQ-c0HvY?pretty

6.7指定响应字段

GET /taibai/_doc/9_iK3W0BdTjVHQ-czHuE?_source=id,name    //只返回id和name字段

6.8去掉元数据

GET /taibai/_source/9_iK3W0BdTjVHQ-czHuE



还可以去掉元数据并且返回指定字段
GET /taibai/_source/9_iK3W0BdTjVHQ-czHuE?_source=id,name  

6.9判断文档是否存在

HEAD /taibai/_doc/9_iK3W0BdTjVHQ-czHuE

7.批量操作

语法实例

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

7.1批量查询

如果,某一条数据不存在,不影响整体响应,需要通过found的值进行判断是否查询到数据。

POST /taibai/_mget
{
"ids" : [ "8fiK3W0BdTjVHQ-cxntK", "9fiK3W0BdTjVHQ-cy3sI" ]
}

7.2批量插入

POST _bulk
{ "create" : { "_index" : "taibai", "_id" : "3" } }
{"id":2002,"name":"name1","age": 20,"sex": "男"}
{ "create" : { "_index" : "taibai", "_id" : "4" } }
{"id":2003,"name":"name1","age": 20,"sex": "男"}

7.3批量删除

POST _bulk
{ "delete" : { "_index" : "taibai", "_id" : "8PiK3W0BdTjVHQ-cxHs1" } }
{ "delete" : { "_index" : "taibai", "_id" : "6vh43W0BdTjVHQ-cHXv8" } }

7.4批量修改

POST _bulk
{ "update" : {"_id" : "4", "_index" : "taibai"} }
{ "doc" : {"name" : "太白"} }
{ "update" : {"_id" : "3", "_index" : "taibai"} }
{ "doc" : {"name" : "太白"} }

8.分页查询

GET /taibai/_search?size=1&from=2     size: 结果数,默认10      from: 跳过开始的结果数,默认0

9.映射

前面我们创建的索引以及插入数据,都是由Elasticsearch进行自动判断类型,有些时候我们是需要进行明确字段类型的,否则,自动判断的类型和实际需求是不相符的。

自动判断的规则如下:

JSON typeField type
Boolean: true or false"boolean"
Whole number: 123"long"
Floating point: 123.45"double"
String, valid date: "2014-09-15""date"
String: "foo bar""string"

创建明确类型的索引:

PUT /goods
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 0,
    "number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "sn": {
        "type": "keyword"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "price": {
        "type": "double"
      },
      "num": {
        "type": "integer"
      },
      "alert_num": {
        "type": "integer"
      },
      "image": {
        "type": "keyword"
      },
      "images": {
        "type": "keyword"
      },
      "weight": {
        "type": "double"
      },
      "create_time": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "update_time": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "spu_id": {
        "type": "keyword"
      },
      "category_id": {
        "type": "integer"
      },
      "category_name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "brand_name": {
        "type": "keyword"
      },
      "spec": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "sale_num": {
        "type": "integer"
      },
      "comment_num": {
        "type": "integer"
      },
      "status": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

添加一个字段到现有的映射

PUT /luban/_mapping
{
  "properties": {
    "isold": {      //字段名
      "type": "keyword",  //类型
      "index": false
    }
  }
}

更新字段的映射

除了支持的映射参数外,您不能更改现有字段的映射或字段类型。更改现有字段可能会使已经建立索引的数据无效。

如果您需要更改字段映射,创建具有正确映射一个新的索引和重新索引的数据转换成指数。

重命名字段会使在旧字段名称下已建立索引的数据无效。而是添加一个alias字段以创建备用字段名称。

查看索引的映射

GET /luban/_mapping

查看指定字段的映射信息

GET /luban/_mapping/field/name

10.结构化查询

10.1term查询

term 主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型):

POST /taibai/_search
{
  "query" : {
    "term" : {
      "age" : 20
    }
  }
}
10.2terms查询

terms 跟 term 有点类似,但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值,那么文档需要一起去
做匹配:

POST /taibai/_search
{
  "query" : {
    "terms" : {
      "age" : [20,27]
    }
  }
}

10.3range查询

range 过滤允许我们按照指定范围查找一批数据:

gt :: 大于
gte :: 大于等于
lt :: 小于
lte :: 小于等于

POST /taibai/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 20,
        "lte": 22
      }
    }
  }
}
10.4exists查询

exists 查询可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段,类似于SQL语句中的 IS_NULL 条件

包含这个字段就返回返回这条数据

POST /taibai/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "name"
    }
  }
}
10.5 match查询

match 查询是一个标准查询,不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段,它会在真正查询之前用分析器先分析 match 一下查询字符;如果用 match 下指定了一个确切值,在遇到数字,日期,布尔值或者 not_analyzed 的字符串时,它将为你搜索你
给定的值:

POST /taibai/_search
{
  "query" : {
    "match" : {     
      "name" : "三个小矮人"
    }
  }
}
match查询会先对搜索词进行分词,分词完毕后再逐个对分词结果进行匹配,因此相比于term的精确搜索,match是分词匹配搜索
10.6 bool查询

bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑,它包含一下操作符:
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and 。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配,相当于 not 。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or 。
这些参数可以分别继承一个查询条件或者一个查询条件的数组:

POST /taibai/_search
{
	"query": {
		"bool": {
			"must": {
				"term": {
					"sex": "男"
				}
			},
			"must_not": {
				"term": {
					"age": "29"
				}
			},
			"should": [
			  {
					"term": {
						"sex": "男"
					}
				},
				{
					"term": {
						"id": 1003
					}
				}
			]
		}
	}
}
10.7过滤查询

查询年龄为20岁的用户。

POST /taibai/_search
{
	"query": {
		"bool": {
			"filter": {
				"term": {
					"age": 20
				}
			}
		}
	}
}

批量导入测试数据

该数据是使用www.json- http://generator.com/生成的,因此请忽略数据的实际值和语义,因为它们都是随机生成的。您可以从这里下载示例数据集(accounts.json)。将其提取到当前目录,然后按如下方式将其加载到集群中:

curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"

官方文档练习案例:

1.给指定id加点年龄(age)

2.执行match_all操作,并按帐户余额降序对结果进行排序,并返回前10个

3.如何从搜索中返回两个字段,即帐号和余额

4.返回帐户为20的

5.回地址中包含“mill”的所有帐户

6.返回地址中包含“mill”或“lane”的所有帐户

7.返回地址中包含“mill”和“lane”的所有帐户

8.地址中既不包含“mill”也不包含“lane”的所有帐户

9.返回所有40岁但不居住在ID的人(state不等于ID)的账户

10.使用bool查询返回余额在20000到30000之间的所有帐户,包括余额。换句话说,我们希望找到余额大于或等于20000,小于或等于30000的账户

11.按状态(state)对所有帐户进行分组,然后返回按count降序排列的前10个

12.按状态计算平均帐户余额(同样只针对按count降序排列的前10个状态)

13.基于之前(12)的聚合,我们现在按降序对平均余额排序

14.按照年龄等级(20-29岁,30-39岁,40-49岁)分组,然后按性别分组,最后得到每个年龄等级,每个性别的平均账户余额

6.中文分词

6.0 Analyzer 的组成
  • Character Filters (针对原始文本处理,例如,可以使用字符过滤器将印度阿拉伯数字( )转换为其等效的阿拉伯语-拉丁语(0123456789))
  • Tokenizer(按照规则切分为单词),将把文本 "Quick brown fox!" 转换成 terms [Quick, brown, fox!],tokenizer 还记录文本单词位置以及偏移量。
  • Token Filter(将切分的的单词进行加工、小写、刪除 stopwords,增加同义词)
6.1elasticsearch内置分词器
Standard默认分词器 按词分类 小写处理
Simple按照非字母切分,非字母则会被去除 小写处理
**Stop **小写处理 停用词过滤(the,a, is)
**Whitespace **按空格切分
**Keyword **不分词,当成一整个 term 输出
**Patter **通过正则表达式进行分词 默认是 \W+(非字母进行分隔)
**Language **提供了 30 多种常见语言的分词器
6.2分词api
POST /_analyze
{
  "analyzer":"standard",
  "text":"tai bai"
}

POST /_analyze
{
  "analyzer":"standard",
  "text":"决战到天亮"
}

英文分词 一般以空格分隔,中文分词的难点在于,在汉语中没有明显的词汇分界点,如果分隔不正确就会造成歧义。

常用中文分词器,IK、jieba、THULAC等,推荐使用IK分词器。

6.3ik分词器安装

IK分词器 Elasticsearch插件地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

注意选择对应es的版本

ik.png

1.下载项目 zip包

ik2.png

2.解压项目

3.进入项目跟目录 使用maven编译打包此项目

ik3.png

mvn clean
mvn compile
mvn package

4.执行完上面命令后 在{project_path}/elasticsearch-analysis-ik/target/releases/elasticsearch-analysis-ik-*.zip会有个zip,上传到linux elasticsearch 插件目录, 如: plugins/ik 注意在plugins下新建ik目录 将zip包上传到ik目录下

**ik4.jpg
**

5.使用unzip命令解压zip包,没有unzip的 可先下载unzip 命令:yum install -y unzip zip

6.解压之后删除原来的zip包

7.检查是否需要修改版本信息

vim {path}/plugins/ik/plugin-descriptor.properties

6.png

8.重启 ik插件安装完成

ik5.jpg

9.测试中文分词器效果

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",   或者  //ik_smart
  "text": "决战到天亮"
}

6.4拼音分词器

1.下载对应版本的zip包https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases

2.可在Windows解压好,在plugins下创建pinyin文件夹

3.将解压内容放置在pinyin文件夹,重启

6.5自定义分词器

接受参数

tokenizer一个内置的或定制的tokenizer。(必需)
char_filter一个可选的内置或自定义字符过滤器数组。
filter一个可选的内置或定制token过滤器数组。
PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type": "custom", 
          "tokenizer": "standard",
          "char_filter": [
            "html_strip"     //过滤HTML标签
          ],
          "filter": [
            "lowercase",    //转小写
            "asciifolding"  //ASCII-折叠令牌过滤器  例如 à to a
          ]
        }
      }
    }
  }
}


POST my_index/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer",
  "text": "Is this <b>déjà vu</b>?"
}

创建一个中文+拼音的分词器(中文分词后拼音分词)

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ik_pinyin_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_smart",
          "filter": [
            "pinyin_max_word_filter"
          ]
        },
        "ik_pingying_smark": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_smart",
          "filter": [
            "pinyin_smark_word_filter"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "pinyin_max_word_filter": {
          "type": "pinyin",
          "keep_full_pinyin": "true",  #分词全拼如雪花 分词xue,hua
          "keep_separate_first_letter": "true",#分词简写如雪花 分词xh
          "keep_joined_full_pinyin": true  #分词会quanpin 连接 比如雪花分词 xuehua
        },
        "pinyin_smark_word_filter": {
          "type": "pinyin",
          "keep_separate_first_letter": "false", #不分词简写如雪花 分词不分词xh
          "keep_first_letter": "false"     #不分词单个首字母 如雪花 不分词 x,h
        }
      }
    }
  }
}


PUT /my_index/_mapping
  {
  "properties": {
      "productName": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_pinyin_analyzer",  #做文档所用的分词器
          "search_analyzer":"ik_pingying_smark"   #搜索使用的分词器
      }
  }
}

POST /my_index/_doc
{
  "productName": "雪花啤酒100L"
}


GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "productName": "雪Hua"
    }
  }
}

7.全文搜索

7.1构建数据
PUT /test
{
	"settings": {
		"index": {
			"number_of_shards": "1",
			"number_of_replicas": "0"
		}
	},
	"mappings": {
		"properties": {
			"age": {
				"type": "integer"
			},
			"email": {
				"type": "keyword"
			},
			"name": {
				"type": "text"
			},
			"hobby": {
				"type": "text",
				"analyzer": "ik_max_word"
			}
		}
	}
}



POST _bulk
{ "create" : { "_index" : "test","_id": "1000"} }
{"name":"张三","age": 20,"mail": "111@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球"}
{ "create" : { "_index" : "test","_id": "1001"} }
{"name":"李四","age": 21,"mail": "222@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球、篮球"}
{ "create" : { "_index" : "test","_id": "1002"} }
{"name":"王五","age": 22,"mail": "333@qq.com","hobby":"羽毛球、篮球、游泳、听音乐"}
{ "create" : { "_index" : "test","_id": "1003"} }
{"name":"赵六","age": 23,"mail": "444@qq.com","hobby":"跑步、游泳、篮球"}
{ "create" : { "_index" : "test","_id": "1004"} }
{"name":"孙七","age": 24,"mail": "555@qq.com","hobby":"听音乐、看电影、羽毛球"}
7.2单词搜索
POST /test/_search
{
	"query": {
		"match": {
			"hobby": "音乐"
		}
	},
	"highlight": {
		"fields": {
			"hobby": {}
		}
	}
}
7.3多词搜索
//搜索包含音乐和篮球的
POST /test/_search
{
	"query": {
		"match": {
			"hobby": "音乐 篮球"
		}
	},
	"highlight": {
		"fields": {
			"hobby": {}
		}
	}
}

//搜索包含音乐还有篮球的(and)
POST /test/_search
{
	"query": {
		"match": {
			"hobby": {
				"query": "音乐 篮球",
				"operator": "and"
			}
		}
	},
	"highlight": {
		"fields": {
			"hobby": {}
		}
	}
}


GET /goods/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 1000,
              "lte": 2000
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "name": "2018女鞋"
          }
        },
        {
          "match": {
            "spec": "红色 黑色"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "spec": "蓝色"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

//在Elasticsearch中也支持这样的查询,通过minimum_should_match来指定匹配度,如:70%;
POST /test/_search
{
	"query": {
		"match": {
			"hobby": {
				"query": "游泳 羽毛球",
				"minimum_should_match": "70%"
			}
		}
	},
	"highlight": {
		"fields": {
			"hobby": {}
		}
	}
}
7.4组合搜索
//搜索结果中必须包含篮球,不能包含音乐,如果包含了游泳,那么它的相似度更高。
POST /test/_search
{
	"query": {
		"bool": {
			"must": {
				"match": {
					"hobby": "篮球"
				}
			},
			"must_not": {
				"match": {
					"hobby": "音乐"
				}
			},
			"should": [{
				"match": {
					"hobby": "游泳"
				}
			}]
		}
	},
	"highlight": {
		"fields": {
			"hobby": {}
		}
	}
}


//默认情况下,should中的内容不是必须匹配的,如果查询语句中没有must,那么就会至少匹配其中一个。当然了,
也可以通过minimum_should_match参数进行控制,该值可以是数字也可以的百分比。
//minimum_should_match为2,意思是should中的三个词,至少要满足2个

POST /test/_search
{
	"query": {
		"bool": {
			"should": [{
					"match": {
						"hobby": "游泳"
					}
				},
				{
					"match": {
						"hobby": "篮球"
					}
				},
				{
					"match": {
						"hobby": "音乐"
					}
				}
			],
			"minimum_should_match": 2
		}
	},
	"highlight": {
		"fields": {
			"hobby": {}
		}
	}
}
7.5权重

搜索关键字为“游泳篮球”,如果结果中包含了“音乐”权重为10,包含了“跑步”权重为2。

POST /test/_search
{
	"query": {
		"bool": {
			"must": {
				"match": {
					"hobby": {
						"query": "游泳篮球",
						"operator": "and"
					}
				}
			},
			"should": [{
					"match": {
						"hobby": {
							"query": "音乐",
							"boost": 10
						}
					}
				},
				{
					"match": {
						"hobby": {
							"query": "跑步",
							"boost": 2
						}
					}
				}
			]
		}
	},
	"highlight": {
		"fields": {
			"hobby": {}
		}
	}
}

8.Elasticsearch集群

192.168.204.209 elasticsearch.yml
cluster.name: luban
node.name: node-1
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
#参数设置一系列符合主节点条件的节点的主机名或 IP 地址来引导启动集群。
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
# 设置新节点被启动时能够发现的主节点列表(主要用于不同网段机器连接)
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.204.209","192.168.204.203","192.168.204.108"]
# 该参数就是为了防止”脑裂”的产生。定义的是为了形成一个集群,有主节点资格并互相连接的节点的最小数目。
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
# 解决跨域问题配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

192.168.204.203 elasticsearch.yml
cluster.name: luban
node.name: node-3
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.204.209","192.168.204.203","192.168.204.108"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
192.168.204.108 elasticsearch.yml
cluster.name: luban
node.name: node-2
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.204.209","192.168.204.203","192.168.204.108"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

启动后效果

集群效果.png

一台机器搭建集群(一)

注意修改jvm.options

danji.png

elasticsearch-7.3.2_node1
cluster.name: luban
node.name: node-1
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.port: 9300
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
discovery.seed_hosts: ["192.168.204.209:9300", "192.168.204.209:9301","192.168.204.209:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
elasticsearch-7.3.2_node2
cluster.name: luban
node.name: node-2
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9201
transport.port: 9301
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
discovery.seed_hosts: ["192.168.204.209:9300", "192.168.204.209:9301","192.168.204.209:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
elasticsearch-7.3.2_node3
cluster.name: luban
node.name: node-3
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9202
transport.port: 9302
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
discovery.seed_hosts: ["192.168.204.209:9300", "192.168.204.209:9301","192.168.204.209:9302"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

分别启动:

./elasticsearch -p /tmp/elasticsearch_9200_pid -d
./elasticsearch -p /tmp/elasticsearch_9201_pid -d
./elasticsearch -p /tmp/elasticsearch_9202_pid -d

一台机器搭建集群(二)

dnaji二.png

新建目录:

danjidata.png

danjilogs.png

注意赋予权限

chown -R taibai:taibai ES

分别启动:

./elasticsearch -d  -E node.name=node-1 -E http.port=9200 -E transport.port=9300 -E path.data=/ES/data/node1 -E path.logs=/ES/logs/node1

./elasticsearch -d  -E node.name=node-2 -E http.port=9201 -E transport.port=9301 -E path.data=/ES/data/node2 -E path.logs=/ES/logs/node2

./elasticsearch -d  -E node.name=node-3 -E http.port=9202 -E transport.port=9302 -E path.data=/ES/data/node3 -E path.logs=/ES/logs/node3

https://blog.csdn.net/jiankunking/article/details/65448030

https://blog.csdn.net/lixiaohai_918/article/details/89569611

查看插件命令:./elasticsearch-plugin list

下载插件命令:./elasticsearch-plugin install analysis-icu


标题:elasticsearch笔记
作者:fyzzz
地址:https://fyzzz.cn/articles/2020/04/14/1586874646721.html