@zwh8800
2017-08-20T15:21:20.000000Z
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用 elasticsearch 给博客加上了搜索
blog elasticsearch golang 搜索引擎
博客从 Wordpress 迁移过来之后一直缺少一个搜索功能，这个博客我是当做笔记性质的，有时候脑子里突然想不起某个东西的时候就上来查一下。没有搜索还是很不方便的，所以费了点时间研究了下大名鼎鼎的 elasticsearch 配合 golang 给博客加上了搜索功能。
elasticsearch 介绍
elasticsearch 是一个 java 编写的搜索和分析引擎，功能十分强大。但是并不意味着你的程序必须使用 java 开发，elasticsearch 是一个独立运行的程序，它会开放一个 RESTful 的接口供人调用，所以使用起来十分方便，甚至使用 curl 就能对它进行访问。另外，elasticsearch 的可伸缩性也很吸引我，使用 elasticsearch 组建一个集群十分方便，只需要把几个 elasticsearch 放到同一个局域网内就可以了，不用做任何配置你就能跑起来一个集群。这样，当你的数据量或者并发量增大的时候，只需要简单的购买几台新服务器就能解决性能问题。
我是通过 Elasticsearch 权威指南（中文版） 这本书来学习的，也推荐大家看一看，比我讲的好。
一些概念
elasticsearch 中有几个基本概念，大概可以和数据库的这几个概念对应起来（如下表）。但是有一点需要注意，elasticsearch 中不会限制数据必须存在一个二维表中，你可以保存一个对象，一个数组，一个字符串，或者一个整数，就像一个 JSON 一样，十分灵活。事实上，elasticsearch 的通讯协议确实是使用 JSON 的。
| 数据库 | elasticsearch |
|---|---|
| Databases | 索引（Indices） |
| Tables | 类型（Types） |
| Rows | 文档（Documents） |
| Columns | 字段（Fields） |
| schema | Mapping |
在 elasticsearch 中保存的每条记录叫一个 document ，它可以是一个包含很多字段的对象，默认情况下每个字段都能被搜索。
基本操作
使用 curl 就可以对 elasticsearch 进行操作，但是我还是推荐一个 chrome 应用 postman ，有 JSON 语法高亮和检测，还可以保存历史记录。
索引一条记录
在 elasticsearch 中存储数据的行为叫做 索引（index） 。使用 HTTP 协议的 PUT 动词可以存储数据。
PUT http://localhost:9200/mdblog/note/23432{"id": 23,"notename": "golang-china-download-mirror","title": "做了个 golang 安装包的镜像","content": "做了个 golang 安装包的镜像 闲扯 golang\n \n 2016-05-25 16:04 PM\n 鉴于国情，国内下载 golang 安装包还是挺蛋疼的，就算使用代理速度也比较感人。虽然现在 docker 镜像是个比较好的选择，但还是有很多场景需要原始的 golang 环境的。所以抽空做了个 mirror ，定时拉取 golang 官网的安装包到我的服务器上。地址在这里：https://lengzzz.com/download/golang/包含了 golang 1.5 之后的所有版本，所有平台的安装包和源码包都放在里面，自行 control + f 搜一下吧。新版本的 golang release 之后，应该在一两天内可以拉取过来。欢迎使用。","timestamp": "2016-05-25T08:04:53Z","lastModified": "2016-05-25T09:01:42.923822162Z","tagList": ["golang","闲扯"]}
如上，把要存储的数据写成一个 JSON 对象，放到 HTTP 的 Body 中传送给 elasticsearch 即可存储数据。
我们可以看到 url 中包含了 4 部分的信息。
| 名字 | 信息 |
|---|---|
| localhost:9200 | Elasticsearch 的 url |
| mdblog | 索引名（Index） |
| note | 类型名（Type） |
| 23432 | 文档ID（Document ID） |
很方便吧。
获取一条记录
大家应当已经想到了，使用 GET 动词。
GET http://localhost:9200/mdblog/note/23432
返回的信息会多一些 metadata 。
{"_index": "mdblog","_type": "note","_id": "389344","_version": 1,"found": true,"_source": {"id": 23,"notename": "golang-china-download-mirror","title": "做了个 golang 安装包的镜像","content": "做了个 golang 安装包的镜像 闲扯 golang\n \n 2016-05-25 16:04 PM\n 鉴于国情，国内下载 golang 安装包还是挺蛋疼的，就算使用代理速度也比较感人。虽然现在 docker 镜像是个比较好的选择，但还是有很多场景需要原始的 golang 环境的。所以抽空做了个 mirror ，定时拉取 golang 官网的安装包到我的服务器上。地址在这里：https://lengzzz.com/download/golang/包含了 golang 1.5 之后的所有版本，所有平台的安装包和源码包都放在里面，自行 control + f 搜一下吧。新版本的 golang release 之后，应该在一两天内可以拉取过来。欢迎使用。","timestamp": "2016-05-25T08:04:53Z","lastModified": "2016-05-25T09:01:42.923822162Z","tagList": ["golang","闲扯"]}}
搜索
搜索的话可以使用 查询 DSL 进行，说是 DSL（领域特定语言） 听起来很吓人，实际上就是几个 JSON 对象的组合而已。
调用搜索接口需要在 url 后面加一个 _search 。
GET http://localhost:9200/mdblog/note/_search{"query" : {"match" : {"title" : "linux"}}}
这样，就可以使用 match 查询进行查询了。
结果：
{"took": 2,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": 3,"max_score": 0.6609862,"hits": [{"_index": "mdblog","_type": "note","_id": "340165","_score": 0.6609862,"_source": {"id": 11,"notename": "add-swap-on-linux","title": "在Linux下设置swap","content": "在Linux下设置swap linux\n \n 2016-04-10 15:53 PM\n 今早起来发现博客的数据库挂了，赶紧用手机上的ConnectBot连上去把mysql启动。看了下日志大概是因为内存不够用且没设置swap，所以mysql进程申请不到内存挂了（小内存服务器桑不起）所以赶紧把swap搞上，这样至少能让服务不轻易挂掉。这里记录一下，以备遗忘。大概分三步\n生成一个空文件\n把文件格式化成swap格式\n挂载\n","timestamp": "2016-04-10T07:53:58Z","lastModified": "2016-05-24T05:27:01.435772194Z","tagList": ["linux"]}}]}}
另外，我们可以为搜索加上高亮：
GET http://localhost:9200/mdblog/note/_search{"query" : {"match" : {"title" : "linux"}},"highlight": {"pre_tags" : ["<b>"],"post_tags" : ["</b>"],"fields" : {"title" : {}}}}
这样的话，在 hit 中会有一个 highlight 字段，所有关键字会用 <b></b> 扩起来。
创建 mapping
默认情况下 elasticsearch 是不需要“建表”操作的。mapping（类似数据库的表结构）会在第一次 index 的时候建立。但是提前建立 mapping 有助于查询。建立 mapping 也是使用 PUT 动词。
PUT http://localhost:9200/mdblog/note/_mapping{"note": {"properties": {"id": {"type": "long"},"title": {"type": "string","term_vector": "with_positions_offsets","analyzer": "ik_syno","search_analyzer": "ik_syno"},"content": {"type": "string","term_vector": "with_positions_offsets","analyzer": "ik_syno","search_analyzer": "ik_syno"},"notename": {"type": "string"},"tagList": {"type": "string","term_vector": "with_positions_offsets","analyzer": "ik_syno","search_analyzer": "ik_syno"},"timestamp": {"type": "date","index": "not_analyzed"},"lastModified": {"type": "date","index": "not_analyzed"}}}}
如上，建立一个 mapping 。主要是设置一下数据类型和查询方式。
在 golang 中使用
在 golang 中有方便的 package 来操纵 elasticsearch。我使用的是 gopkg.in/olivere/elastic.v3 还不错的一个包，所有操作都是链式调用，很有 linq 的感觉。
使用 elastic 需要先创建一个客户端：
func InitElasticSearch() (err error) {esClient, err = elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://localhost:9200"))if err != nil {return err}return nil}
然后，就可以用 client 进行操作了。
noteDetail := model.NoteDetail{Id: note.Id,Notename: note.Notename,Title: note.Title,Content: note.ContentText(),Timestamp: note.Timestamp,LastModified: note.LastModified,TagList: tagNameList,}// 首先调用 Index 函数，代表这是一次索引（Index）操作// 接着提供各种参数_, err := esClient.Index().Index(MdBlogIndexName).Type(NoteTypeName).Id(strconv.FormatInt(note.UniqueId, 10)).BodyJson(noteDetail).Do()if err != nil {return err}
索引一条记录
func IsNoteDocumentExist(uniqueId int64) (bool, error) {return esClient.Exists().Index(MdBlogIndexName).Type(NoteTypeName).Id(strconv.FormatInt(uniqueId, 10)).Do()}
判断是否存在
func SearchNoteByKeyword(keyword string,page, limit int64) ([]*model.SearchedNote, int64, error) {page-- //数据库层的页数从0开始数offset := page * limitquery := elastic.NewMultiMatchQuery(keyword).FieldWithBoost("notename", 1).FieldWithBoost("tagList", 2).FieldWithBoost("content", 4).FieldWithBoost("title", 4)highlight := elastic.NewHighlight().Field("content").Field("title").Field("tagList")result, err := esClient.Search().Index(MdBlogIndexName).Type(NoteTypeName).Query(query).Highlight(highlight).From(int(offset)).Size(int(limit)).Do()if err != nil {return nil, 0, err}if result.Hits == nil {return nil, 0, nil}maxPage := (result.TotalHits()-1)/limit + 1noteList := make([]*model.SearchedNote, 0, len(result.Hits.Hits))for _, hit := range result.Hits.Hits {note := model.NewSearchedNote()err := json.Unmarshal(*hit.Source, note)if err != nil {return nil, 0, err}note.FillHighlight(hit.Highlight)noteList = append(noteList, note)}return noteList, maxPage, nil}
搜索记录
(´ ・ω・｀)
总的来说，elasticsearch 还是很方便强大的，好评。
