介绍

  Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎, 它能让你以前所未有的速度和规模,去探索你的数据。 它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合:

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库--无论是开源还是私有。

但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能,你需要使用 Java 并将 Lucene 直接集成到应用程序中。 更糟糕的是,您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理。Lucene 非常 复杂。

Elasticsearch 也是使用 Java 编写的,它的内部使用 Lucene 做索引与搜索,但是它的目的是使全文检索变得简单, 通过隐藏 Lucene 的复杂性,取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。

然而,Elasticsearch 不仅仅是 Lucene,并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确的形容:

  • 一个分布式的实时文档存储,每个字段 可以被索引与搜索
  • 一个分布式实时分析搜索引擎
  • 能胜任上百个服务节点的扩展,并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

Elasticsearch 将所有的功能打包成一个单独的服务,这样你可以通过程序与它提供的简单的 RESTful API 进行通信, 可以使用自己喜欢的编程语言充当 web 客户端,甚至可以使用命令行(去充当这个客户端)。

安装并运行 Elasticsearch

  1:从官网下载,需要比较新的jdk版本,1.8以上,

  2:解压后打开bin目录,启动elasticsearch,     ./elasticsearch , 如果你想把 Elasticsearch 作为一个守护进程在后台运行,那么可以在后面添加参数 -d ,

  3:测试 Elasticsearch 是否启动成功,可以打开另一个终端,curl 'http://localhost:9200/?pretty'

  注意:linux系统不能在root用户下运行Elasticsearch

或者直接浏览器输入http://localhost:9200/?pretty',相应类似下面

{
"name" : "Tom Foster",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"version" : {
"number" : "2.1.0",
"build_hash" : "72cd1f1a3eee09505e036106146dc1949dc5dc87",
"build_timestamp" : "2015-11-18T22:40:03Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "5.3.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

    

操作:

       计算集群中文档的数量,我们可以用这个:

  

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
'

JSON

Elasticsearch 使用 JavaScript Object Notation(或者 JSON)作为文档的序列化格式。JSON 序列化为大多数编程语言所支持,并且已经成为 NoSQL 领域的标准格式。 它简单、简洁、易于阅读。

  如: 

{
"email": "john@smith.com",
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"info": {
"bio": "Eco-warrior and defender of the weak",
"age": 25,
"interests": [ "dolphins", "whales" ]
},
"join_date": "2014/05/01"
}

索引员工文档

  存储数据到 Elasticsearch 的行为叫做 索引 ,但在索引一个文档之前,需要确定将文档存储在哪里,一个 Elasticsearch 集群可以 包含多个 索引 ,相应的每个索引可以包含多个 类型 。 这些不同的类型存储着多个 文档 ,每个文档又有 多个 属性

  增加一个员工:

 curl -X PUT "localhost:9200/megacorp/employee/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
'
megacorp:索引名称
employee:类型名称
1:特定雇员的ID 
请求体 —— JSON 文档 —— 包含了这位员工的所有详细信息,他的名字叫 John Smith ,今年 25 岁,喜欢攀岩。

  

检索文档

  简单地执行 一个 HTTP GET 请求并指定文档的地址——索引库、类型和ID。 使用这三个信息可以返回原始的 JSON 文档

  

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/1?pretty"

  将 HTTP 命令由 PUT 改为 GET 可以用来检索文档,同样的,可以使用 DELETE 命令来删除文档,以及使用 HEAD 指令来检查文档是否存在。如果想更新已存在的文档,只需再次 PUT

轻量搜索

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty"

搜索所有员工,上次用ID,这次用_search,返回的结果放在一个数组中

注意:返回结果不仅告知匹配了哪些文档,还包含了整个文档本身:显示搜索结果给最终用户所需的全部信息。

使用高亮搜索

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith&pretty"

仍然在请求路径中使用 _search 端点,并将查询本身赋值给参数 q= ,查询last_name为Smith的所有人

使用表达式搜索

  Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 , 它支持构建更加复杂和健壮的查询。

   领域特定语言 (DSL), 使用 JSON 构造了一个请求。我们可以像这样重写之前的查询所有名为 Smith 的搜索 :

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}
}
'
不再使用 query-string 参数,而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造,并使用了一个 match 查询

更复杂的搜索

  同样搜索姓氏为 Smith 的员工,但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整,使用过滤器 filter ,它支持高效地执行一个结构化查询。

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : }
}
}
}
}
}
'
增加了一个过滤器

全文搜索

  截止目前的搜索相对都很简单:单个姓名,通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索——一项 传统数据库确实很难搞定的任务。

     搜索下所有喜欢攀岩(rock climbing)的员工:

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
'
Elasticsearch 如何 全文属性上搜索并返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要,也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念,数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。

短语搜索

    找出一个属性中的独立单词是没有问题的,但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。 比如, 我们想执行这样一个查询,仅匹配同时包含 “rock” “climbing” ,并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。

为此对 match 查询稍作调整,使用一个叫做 match_phrase 的查询:

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
'

高亮搜索

  许多应用都倾向于在每个搜索结果中 高亮 部分文本片段,以便让用户知道为何该文档符合查询条件。在 Elasticsearch 中检索出高亮片段也很容易。

再次执行前面的查询,并增加一个新的 highlight 参数:

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"about" : {}
}
}
}
'

分析

   Elasticsearch 有一个功能叫聚合(aggregations),允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。

  如:挖掘员工中最受欢迎的兴趣爱好

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": { "field": "interests" }
}
}
}
'

  又如,查询特定兴趣爱好员工的平均年龄:

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : { "field" : "interests" },
"aggs" : {
"avg_age" : {
"avg" : { "field" : "age" }
}
}
}
}
}
'

Elasticsearch参考文档:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html

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