ElasticSearch 使用笔记

Elastic IT

以下基于Elastic 5.4版本

部署

这里使用Docker部署

• 获取镜像docker pull elasticsearch:5.4
• 启动 docker run -d -p 9200:9200 -p 9100:9100 elasticsearch:5.4

注意: 通过docker ps可以看到es的启动情况，如果没有成功可以通过docker logs elasticsearch:5.4 查看日志，一般会抱这个错误Cannot allocate memory，此时加上-e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m",全命令即

docker run -d -p 9200:9200 -p 9100:9100 -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" elasticsearch:5.4

ES 的相关使用

查看状态

GET _cat/health?v

查看节点列表

GET _cat/nodes?v

创建索引

PUT index?pretty

查看索引列表

GET _cat/indices?v

删除索引

DELETE index?pretty

创建Mapping

POST index/type/_mapping

{
  "student": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "jieba_index",
        "search_analyzer": "jieba_search"
      },
      "class": {
        "type": "keyword"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "sex": {
        "type": "integer"
      },
      "ranking": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

因为没有安装结巴分词插件，所以创建失败

查看Mapping

GET index/_mapping?pretty

索引文档

POST index/type/{id}

{"age":23,"class":"一年级2班","name":"小黑","ranking":13,"sex":1}

删除所有文档数据

POST index/type/_delete_by_query?conflicts=proceed

{
  "query": {"match_all": {}}
}`

重点

ES支持的类型

这里用的是5.4

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/mapping-types.html

关于String类型的text和keyword，我的理解是

如果该字段需要被分词，就使用text，如果不需要分词就使用keyword

分词

分词在ES中是比较重要的，因为分词的好坏直接影响到搜索结果准确度的高低！
分词器 接受一个字符串作为输入，将 这个字符串拆分成独立的词或 语汇单元（token） （可能会丢弃一些标点符号等字符），然后输出一个 语汇单元流（token stream） 。
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/standard-tokenizer.html

分词分为两种：索引分词、搜索分词
在创建mapping的时候声明，如上

"name": {
    "type": "text",
    "analyzer": "jieba_index",
    "search_analyzer": "jieba_search"
  }

(下面是个人观点，如有问题，欢迎指出）
举个例子：
“我爱吃肠粉” 经过分词后可能有以下几个结果
- 我，爱，吃，肠，粉
- 我爱，吃，肠粉
- 我爱吃，肠粉
- 。。。

那么分词在ES中是怎样应用的？
当“我爱吃肠粉”索引到ES中之后，ES中对此句的描述变为“我”，“爱”，“吃”，“肠”，“粉”，此为索引分词

当用户查询“我”的时候，ES会将分词结果中包含“我”的结果输出，所以“我爱吃肠粉”会被搜索出来；如果输入“我爱”，而且搜索分词的结果也为“我爱”的时候，“我爱吃肠粉”则不会被搜索出来

ES默认的分词为“英文分词”，即“我爱吃肠粉”的第一种分词结果，这很显然不符合我们一般的应用场景，所以这个时候就需要引入第三方插件了，如“结巴分词”和IK分词
IK: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
Jieba: https://github.com/sing1ee/elasticsearch-jieba-plugin

按照自己的具体搜索场景来选择合适的分词插件

term 和 match 的使用

可学习这篇博客：http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html 写的详细全面

2018年3月5日 更新

更新

PUT /index/type/id

{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "I am starting to get the hang of this...",
  "date":  "2014/01/02"
}

这个id是es自己的id(可在索引的时候设置id)
java实现

UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
updateRequest.index(index);
updateRequest.type(document_type);
updateRequest.id(resumeId);
updateRequest.doc(jsonBuilder().startObject().field(fileName, fileValue).endObject());
UpdateResponse updateResponse = elasticSearchClient.getClient().update(updateRequest).get();

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/update-doc.html

updateByquery

POST index/_update_by_query

{
  "script": {
    "inline": "ctx._source.likes++",
    "lang": "painless"
  },
  "query": {
    "term": {
      "user": "kimchy"
    }
  }
}

ctx._source 为 一条记录对象
上面是“将查出来的文档中likes的值加1”

java实现

TransportClient client = elasticSearchClient.getClient();
UpdateByQueryRequestBuilder updateByQueryRequestBuilder = UpdateByQueryAction.INSTANCE.newRequestBuilder(client);
String script = "";
if (1 == switchValue) {
    script = "ctx._source.is_buy = 1";
} else {
    script = "ctx._source.is_buy = 0";
}
Script scriptObj = new Script(script);
BulkByScrollResponse bulkByScrollResponse = updateByQueryRequestBuilder.source(index)
        .script(scriptObj)
        .filter(QueryBuilders.termQuery("owner_id", ownId)).abortOnVersionConflict(false).get();
List<BulkItemResponse.Failure> bulkFailures = bulkByScrollResponse.getBulkFailures();
for (BulkItemResponse.Failure bulkFailure : bulkFailures) {
    logger.error(bulkFailure.getMessage());
        }

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/docs-update-by-query.html

以上就是我在工作中使用ES 总结的内容，入门到会使用应该是没问题。之后会继续学习并更新~

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