分布式搜索——Elasticsearch

Elasticsearch

简介

Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助用户从海量数据中快速找到需要的内容。例如：在GitHub搜索代码、在百度搜索问题的答案、在打车软件搜索附近的车。

ELK技术栈

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

Elasticsearch和Lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API。

官网地址：https://lucene.apache.org/

elasticsearch的发展历史：

• 2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
• 2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。

官网地址: https://www.elastic.co/cn/

倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"。

2）逐行获取数据，比如id为1的数据。

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件。

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1。

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

• 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
• 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

• 将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
• 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
• 因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

倒排索引的搜索流程如下（以搜索”华为手机”为例）：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

• 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。

• 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

正向索引：

• 优点：
  • 可以给多个字段创建索引
  • 根据索引字段搜索、排序速度非常快
• 缺点：
  • 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

• 优点：
  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
• 缺点：
  • 只能给词条创建索引，而不是字段
  • 无法根据字段做排序

ES概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

文档和字段

elasticsearch是面向**文档（Document）**存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：

而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

例如：

• 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
• 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
• 所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

Mysql与Elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

MySQL与Elasticsearch两者各自有自己的长处：

• Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

• Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

• 对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
• 对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
• 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

安装ES、Kibana

安装单点ES

创建网络

后续还要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

拉取镜像

镜像文件比较大，可能需要等待一会

docker pull elasticsearch:7.12.1

运行

运行docker命令，部署单点es：

docker run -d 
	--name es 
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m" 
    -e "discovery.type=single-node" 
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data 
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins 
    --privileged 
    --network es-net 
    -p 9200:9200 
    -p 9300:9300 
elasticsearch:7.12.1

命令解释：

• -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
• -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
• -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"：内存大小(根据虚拟机内存大小配置，最小不要小于512M，否则后续会出现内存不足的情况)。
• -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
• -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
• -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
• -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
• --privileged：授予逻辑卷访问权
• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
• -p 9200:9200：端口映射配置

访问http://192.168.xxx.xxx:9200，如果看到以下页面，则证明elasticsearch安装成功。

部署kibana

kibana可以提供一个elasticsearch的可视化界面，便于学习。

拉取镜像

docker pull kibana:7.12.1

部署

运行docker命令，部署kibana

docker run -d 
--name kibana 
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 
--network=es-net 
-p 5601:5601  
kibana:7.12.1

• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
• -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
• -p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.xxx.xxx:5601，即可看到结果

kibana中提供了一个DevTools界面，这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

安装Ik插件

# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash

# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit
#重启容器
docker restart es

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：最少切分

• ik_max_word：最细切分

扩展词词典

随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。如：“泰酷辣”、“永远的神”等。

所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

1）打开IK分词器config目录(前置目录：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data )：

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

泰酷辣
永远的神

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f es

日志中已经成功加载ext.dic配置文件。

停用词词典

在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

“一些敏感词汇”(该内容过于敏感，不宜显示)

4）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart es
docker restart kibana

# 查看 日志
docker logs -f es

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

注：当前文件的编码必须是UTF- 8格式，严禁使用Windows记事本编辑。

索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。

ping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

• type：字段数据类型，常见的简单类型有：
  • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
  • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
  • 布尔：boolean
  • 日期：date
  • 对象：object
• index：是否创建索引，默认为true
• analyzer：使用哪种分词器
• properties：该字段的子字段

索引库的CRUD

统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。

创建索引库和映射

• 请求方式：PUT
• 请求路径：/索引库名，可以自定义
• 请求参数：mapping映射

格式：

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

查询索引库

• 请求方式：GET

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：无

格式：

GET /索引库名

修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。

格式：

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

删除索引库

• 请求方式：DELETE

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：无

格式：

DELETE /索引库名

添加字段

格式

PUT /索引库名/_mapping

文档操作

新增文档

语法格式

POST /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}

查询文档

根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。

语法格式：

GET /{索引库名称}/_doc/{id}

删除文档

语法格式：

DELETE /{索引库名}/_doc/id值

修改文档

修改文档有两种方式，一种是全量修改，另一种是增量修改。

全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

• 根据指定的id删除文档
• 新增一个相同id的文档

注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。

语法格式：

PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

增量修改

增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

语法格式：

POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

RestAPI

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。

官方文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

其中的Java Rest Client又包括两种：

• Java Low Level Rest Client
• Java High Level Rest Client

mapping映射分析

创建索引库，最关键的是mapping映射，而mapping映射要考虑的信息包括：

• 字段名
• 字段数据类型
• 是否参与搜索
• 是否需要分词
• 如果分词，分词器是什么？

其中：

• 字段名、字段数据类型，可以参考数据表结构的名称和类型
• 是否参与搜索需要分析业务来判断，例如图片地址，就无需参与搜索
• 是否分词需要看内容，内容如果是一个整体就无需分词，反之则要分词
• 分词器，可以统一使用ik_max_word

以下面数据结构表为例：

CREATE TABLE `tb_hotel`  (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '酒店id',
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店名称',
  `address` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店地址',
  `price` int(10) NOT NULL COMMENT '酒店价格',
  `score` int(2) NOT NULL COMMENT '酒店评分',
  `brand` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '酒店品牌',
  `city` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '所在城市',
  `star_name` varchar(16) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '酒店星级，1星到5星，1钻到5钻',
  `business` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '商圈',
  `latitude` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '纬度',
  `longitude` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '经度',
  `pic` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '酒店图片',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

创建的对应索引库结构为：

PUT /hotel
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

其中上面的location字段为地理坐标，包含经度、纬度。

地理坐标说明：

all字段为组合字段，其目的是将多字段的值利用copy_to合并，提供给用户搜索。

copy_to说明：

初始化RestClient

在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。

引入es的RestHighLevelClient依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

因为springboot默认控制的ES版本为7.6.2，不满足使用需求，所以需要覆盖默认的ES版本

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

初始化RestHighLevelClient

初始化代码

public class HotelIndexTest {
    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.xxx.xxx:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

创建索引表

创建索引库的API如下：

代码分为三步：

1. 创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。

2. 添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，可以定义为静态字符串常量，让代码看起来更加优雅。

3. 发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法。

根据上面的索引库结构，实现创建索引

创建一个常量类，定义mapping映射的JSON字符串常量

public class HotelConstants {
    public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{n" +
            "  "mappings": {n" +
            "    "properties": {n" +
            "      "id": {n" +
            "        "type": "keyword"n" +
            "      },n" +
            "      "name":{n" +
            "        "type": "text",n" +
            "        "analyzer": "ik_max_word",n" +
            "        "copy_to": "all"n" +
            "      },n" +
            "      "address":{n" +
            "        "type": "keyword",n" +
            "        "index": falsen" +
            "      },n" +
            "      "price":{n" +
            "        "type": "integer"n" +
            "      },n" +
            "      "score":{n" +
            "        "type": "integer"n" +
            "      },n" +
            "      "brand":{n" +
            "        "type": "keyword",n" +
            "        "copy_to": "all"n" +
            "      },n" +
            "      "city":{n" +
            "        "type": "keyword",n" +
            "        "copy_to": "all"n" +
            "      },n" +
            "      "starName":{n" +
            "        "type": "keyword"n" +
            "      },n" +
            "      "business":{n" +
            "        "type": "keyword"n" +
            "      },n" +
            "      "location":{n" +
            "        "type": "geo_point"n" +
            "      },n" +
            "      "pic":{n" +
            "        "type": "keyword",n" +
            "        "index": falsen" +
            "      },n" +
            "      "all":{n" +
            "        "type": "text",n" +
            "        "analyzer": "ik_max_word"n" +
            "      }n" +
            "    }n" +
            "  }n" +
            "}";
}

编写单元测试，实现创建索引

@Test
void createHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.准备请求的参数：DSL语句
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

删除索引库

删除索引库的DSL语句非常简单：

DELETE /hotel

与创建索引库相比有以下几点变化：

• 请求方式从PUT变为DELTE
• 请求路径不变
• 无请求参数

所以代码的差异，注意体现在Request对象上。

• 创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
• 准备参数。这里是无参
• 发送请求。改用delete方法

编写单元测试，实现删除索引：

@Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

判断索引库是否存在

判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是：

GET /hotel

因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：

• 创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
• 准备参数。这里是无参
• 发送请求。改用exists方法

@Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.输出
    System.err.println(exists ? "索引库已经存在！" : "索引库不存在！");
}

总结

JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。

索引库操作的基本步骤：

• 初始化RestHighLevelClient
• 创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
• 准备DSL（ Create时需要，其它是无参）
• 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete

RestClient操作文档

为了与索引库操作分离，再次添加一个测试类

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {
    @Autowired
    private IHotelService hotelService; // 利用IHotelService去查询酒店数据
    
	// 初始化RestHighLevelClient
    private RestHighLevelClient client;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}

定义一个酒店实体类

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
    }
}

前面已经知道了新增文档的DSL的语法格式

POST /索引库名/_doc/文档id

// 举例说明
POST /hotel/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}

其对应的Java代码为

@Test
void testIndexDocument() throws IOException {
    // 1.创建request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id("1");  
    // 2.准备JSON文档
    request.source("{"name": "Jack", "age": 21}", XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

从代码中可以看出与创建索引库类似，也分为三步：

1. 创建Request对象。
2. 准备请求参数(DSL中的JSON文档)。
3. 发送请求。

主要的变化在于，此处直接使用了client的API，不再使用client.indices()。

这里结合了数据库查询的数据，将查询出来的数据转换成JSON的形式新增为文档。

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(1);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转json
    String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

    // 1.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    // 2.准备Json文档
    request.source(json, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

查询文档

查询的DSL语句如下：

GET /hotel/_doc/{id}

非常简单，因此代码大概分两步：

• 准备Request对象
• 发送请求

不过查询的目的是得到结果，解析为HotelDoc，因此难点是结果的解析。完整代码如下：

可以看到，结果是一个JSON，其中文档放在一个_source属性中，因此解析就是拿到_source，反序列化为Java对象即可。

在测试类中，编写单元测试

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
    // 2.发送请求，得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();

    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}

删除文档

删除的DSL的

DELETE /hotel/_doc/{id}

与查询相比，仅仅是请求方式从DELETE变成GET。

单元测试方法

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

修改文档

修改有两种方式：

• 全量修改：本质是先根据id删除，再新增
• 增量修改：修改文档中的指定字段值

在RestClient的API中，全量修改与新增的API完全一致，判断依据是ID：

• 如果新增时，ID已经存在，则修改
• 如果新增时，ID不存在，则新增

这里主要关注增量修改。

代码示例

• 准备Request对象。这次是修改，所以是UpdateRequest
• 准备参数。也就是JSON文档，里面包含要修改的字段
• 更新文档。这里调用client.update()方法

单元测试方法

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
        "price", "952",
        "starName", "四钻"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

批量导入文档

批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。

其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：

可以看到，能添加的请求包括：

• IndexRequest，也就是新增
• UpdateRequest，也就是修改
• DeleteRequest，也就是删除

因此Bulk中添加了多个IndexRequest，就是批量新增功能了。

@Test
void testBulk() throws IOException {
    // 1.创建Bulk请求
    BulkRequest request = new BulkRequest(); 
    // 2.添加要批量提交的请求：这里添加了两个新增文档的请求
    request.add(new IndexRequest("hotel")
                .id("101").source("json source", XContentType.JSON));
    request.add(new IndexRequest("hotel")
                .id("102").source("json source2", XContentType.JSON));
    // 3.发起bulk请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

这里与上面的不同之处在于Request对象为BulkRequest。调用的请求方法为client.bulk()。

单元测试方法

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
    // 批量查询酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();

    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备参数，添加多个新增的Request
    for (Hotel hotel : hotels) {
        // 2.1.转换为文档类型HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 2.2.创建新增文档的Request对象
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

DSL查询文档

Elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

DSL查询分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：

• 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all

• 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：

  • match_query
  • multi_match_query

• 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：

  • ids
  • range
  • term

• 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：

  • geo_distance
  • geo_bounding_box

• 复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：

  • bool
  • function_score

语法格式：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

我们以查询所有为例，其中：

• 查询类型为match_all
• 没有查询条件

// 查询所有
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}

其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。

全文检索查询

全文检索查询的基本流程如下：

• 对用户搜索的内容做分词，得到词条。
• 根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id。
• 根据文档id找到文档，返回给用户。

因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

基本语法

常见的全文检索查询包括：

• match查询：单字段查询(根据一个字段查询)
• multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件(根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差)。

match查询语法格式：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT" // FIELD：字段名
    }
  }
}

mulit_match语法格式：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}

精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：

• term：根据词条精确查询，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
• range：根据值的范围查询，可以是数值、日期的范围

term查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。

语法格式：

// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": { // FIELD：字段名
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

range查询

范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。

语法格式：

// range查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": { // FIELD：字段名
        "gte": 100, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于
        "lte": 200 // lte代表小于等于，lt则代表小于
      }
    }
  }
}

地理坐标查询

所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询。

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html

常见的使用场景包括：

• 携程：搜索附近的酒店。
• 滴滴：搜索附近的出租车。
• 微信：搜索附近的人。

矩形范围查询

矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档：

查询时，需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标，然后画出一个矩形，落在该矩形内的都是符合条件的点。

语法格式：

// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "FIELD": {
        "top_left": { // 左上点
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": { // 右下点
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

附近查询

附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。

在地图上找一个点作为圆心，以指定距离为半径，画一个圆，落在圆内的坐标都算符合条件：

语法说明：

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}

复合查询

复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种：

• fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名。
• bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索。

相关性算分

在Elasticsearch中，早期使用的打分算法是TF-IDF算法，公式如下：

在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法，公式如下：

TF-IDF算法有一各缺陷，就是词条频率越高，文档得分也会越高，单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限，曲线更加平滑：

算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

语法说明

function score 查询中包含四部分内容：

• 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
• 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
• 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
  • weight：函数结果是常量
  • field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
  • random_score：以随机数作为函数结果
  • script_score：自定义算分函数算法
• 运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
  • multiply：相乘
  • replace：用function score替换query score
  • 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

• 1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
• 2）根据过滤条件，过滤文档
• 3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
• 4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

• 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
• 算分函数：决定函数算分的算法
• 运算模式：决定最终算分结果

布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：

• must：必须匹配每个子查询，类似“与”
• should：选择性匹配子查询，类似“或”
• must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
• filter：必须匹配，不参与算分

每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。

需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：

• 搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分
• 其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分

搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

排序

Elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

语法：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}

排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推。

地理坐标排序

这个查询的含义是：

• 指定一个坐标，作为目标点(中心点)
• 计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标到目标点的距离是多少
• 根据距离排序

语法说明：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
          "order" : "asc", // 排序方式
          "unit" : "km" // 排序的距离单位
      }
    }
  ]
}

获取你的位置的经纬度的方式：https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/

分页

Elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

• from：从第几个文档开始
• size：总共查询几个文档

基础分页

语法格式

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}

深度分页问题

要查询9900~10000的数据，查询逻辑应该这么写

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 9900, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}

这里是查询9900开始的数据，也就是 第9900~第10000条 数据。

不过，Elasticsearch内部分页时，必须先查询 0~10000条，然后截取其中的9900 ~ 10000的这10条

查询TOP10000，如果ES是单点模式，这并无太大影响。

但是Elasticsearch将来一定是集群，例如我集群有10个节点，我要查询TOP10000的数据，并不是每个节点查询1000条就可以了。

因为节点A的TO1P000，在另一个节点可能排到100000名以外了。

因此要想获取整个集群的TOP10000，必须先查询出每个节点的TOP10000，汇总结果后，重新排名，重新截取TOP10000。

当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页，ES提供了两种解决方案，

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/paginate-search-results.html

• search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
• scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存(官方已经不推荐使用)。

三种分页查询的实现方案及其优缺点

from + size：

• 优点：支持随机翻页
• 缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
• 场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索

after search：

• 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
• 缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
• 场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页

scroll：

• 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
• 缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的
• 场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。

高亮

原理

日常生活中，在百度搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这便是高亮显示。

高亮显示的实现分为两步：

• 给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如<em>标签
• 页面给<em>标签编写CSS样式

实现

高亮的语法：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { // 指定要高亮的字段
      "FIELD": {
        "pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签
        "post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
}

注意：

• 高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
• 默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮
• 如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false

RestClient查询文档

文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：

• 1）准备Request对象
• 2）准备请求参数
• 3）发起请求
• 4）解析响应

查询请求

代码演示：

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.组织DSL参数 
    request.source()
	.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求，得到响应结果
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // ...解析响应结果
}

// 对比DSL的查询请求
//GET /indexName/_search
//{
//  "query": {
//    "match_all": {}
//  }
//}

• 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名。

• 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等。

  • query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL。

• 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应。

这里关键的API有两个，一个是request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：

另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询：

解析响应

响应结果的解析：

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

• hits：命中的结果
  • total：总条数，其中的value是具体的总条数值
  • max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
  • hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
    • _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

• SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果。
  • SearchHits.getTotalHits().value：获取总条数信息。
  • SearchHits.getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组。
    • SearchHit.getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据。

完整的查询代码

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}

查询的基本步骤是：

1. 创建SearchRequest对象

2. 准备Request.source()，也就是DSL。

   ① QueryBuilders来构建查询条件

   ② 传入Request.source() 的 query() 方法

3. 发送请求，得到结果

4. 解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

match查询

全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。

因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：

而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。

完整代码：

@Test
void testMatch() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}

精确查询

精确查询主要是两者：

• term：词条精确匹配
• range：范围查询

与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。

查询条件构造的API如下：

布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：

可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。

完整代码：

@Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.添加term
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));
    // 2.3.添加range
    boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));

    request.source().query(boolQuery);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}

排序与分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。

对应的API如下：

完整代码：

@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    // 页码，每页大小
    int page = 1, size = 5;

    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 2.2.排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页 from、size
    request.source().from((page - 1) * size).size(5);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}

3.6.高亮

高亮的代码与之前代码有两点差异较大：

• 查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。
• 结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果

3.6.1.高亮请求构建

高亮请求的构建API如下：

高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。

完整代码：

@Test
void testHighlight() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 2.2.高亮
    request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}

3.6.2.高亮结果解析

高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。

因此解析高亮的代码需要额外处理：

• 第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象
• 第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值
• 第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
• 第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
• 第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果

完整代码：

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        // 获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
            // 根据字段名获取高亮结果
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
            if (highlightField != null) {
                // 获取高亮值
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                // 覆盖非高亮结果
                hotelDoc.setName(name);
            }
        }
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}

数据聚合

聚合可以极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations.html

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

聚合的种类

**注意：**参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

聚合常见的有三类：

• **桶（Bucket）**聚合：用来对文档做分组

  • TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
  • Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组

• **度量（Metric）**聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等

  • Avg：求平均值
  • Max：求最大值
  • Min：求最小值
  • Stats：同时求max、min、avg、sum等

• **管道（pipeline）**聚合：其它聚合的结果为基础做聚合

DSL实现聚合

日常中要统计所有数据中的分类有几种，其实就是要按照分类对数据分组，也就是Bucket聚合。

Bucket聚合语法

语法格式

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

聚合结果排序

默认情况下，Bucket聚合会 Bucket 内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。

可以指定order属性，自定义聚合的排序方式。

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

限定聚合范围

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

Metric聚合语法

可以对桶内的数据进行运算，获得每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这里就要用到Metric聚合，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。

语法格式如下：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因此需要在每个桶分别计算。

RestAPI实现聚合

API语法

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法格式：

聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：

自动补全

在日常的搜索中，当用户在搜索框中输入字符时，就会提示出相关的搜索项。

这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能即为自动补全。

因为可能需要根据拼音字母来推断，因此要用到拼音分词功能。

拼音分词器

要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。

地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

安装方式：

1. 下载解压(注意要与elasticsearch的版本保持一致：7.12.1)。
2. 上传至虚拟机中的elasticsearch的plugin目录。
3. 重启elasticsearch

详细安装步骤可以查看IK分词器的安装过程。

测试用法

POST /_analyze
{
  "text": ["今天天气真好"],
  "analyzer": "pinyin"
}

测试结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "jin",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 0,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "jttqzh",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 0,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "tian",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 0,
      "type" : "word",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "tian",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 0,
      "type" : "word",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "qi",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 0,
      "type" : "word",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "zhen",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 0,
      "type" : "word",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "hao",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 0,
      "type" : "word",
      "position" : 5
    }
  ]
}

自定义分词器

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。

elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：

• character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
• tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart
• tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

文档分词时会依次由这三部分来处理文档：

声明自定义分词器的语法格式：

PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { // 自定义分词器
        "my_analyzer": {  // 分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": { // 自定义tokenizer filter
        "py": { // 过滤器名称
          "type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin
		  "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

自动补全查询

elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

• 参与补全查询的字段必须是completion类型。

• 字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/search-suggesters.html

举例

一个这样的索引库：

// 创建索引库
PUT test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}

然后插入下面的数据：

// 示例数据
POST test/_doc
{
  "title": ["Sony", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["SK-II", "PITERA"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["Nintendo", "switch"]
}

查询的DSL语句如下：

// 自动补全查询
GET /test/_search
{
  "suggest": {
    "title_suggest": {
      "text": "s", // 关键字
      "completion": {
        "field": "title", // 补全查询的字段
        "skip_duplicates": true, // 跳过重复的
        "size": 10 // 获取前10条结果
      }
    }
  }
}

自动补全查询的JavaAPI

对照自动补全查询的DSL，对应的推出JavaAPI的使用方法

而自动补全的结果也比较特殊，解析的代码格式：

数据同步

Elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。

常见的数据同步方案有三种：

• 同步调用
• 异步通知
• 监听binlog

同步调用

基本步骤：

• demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据。
• 后台管理服务在完成数据库操作后，直接调用demo提供的接口

异步通知

基本流程：

• admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息。
• demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改。

监听binlog

基本流程：

• 给mysql开启binlog功能。
• mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中。
• demo基于canal监听binlog变化，实时更新elasticsearch中的内容。

三种方式的优缺点

方式一：同步调用

• 优点：实现简单，粗暴
• 缺点：业务耦合度高

方式二：异步通知

• 优点：低耦合，实现难度一般
• 缺点：依赖mq的可靠性

方式三：监听binlog

• 优点：完全解除服务间耦合
• 缺点：开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高

ES集群

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。

• 海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点
• 单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）

ES集群相关概念:

• 集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的 节点。

• 节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例

• 分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中

  解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。

  

  此处把数据分成3片：shard0、shard1、shard2

• 主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。

• 副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。

数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本实在是太高

为了在高可用和成本间寻求平衡，可以这样做：

• 首先对数据分片，存储到不同节点
• 然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份

这样可以大大减少所需要的服务节点数量，如图，以3分片，每个分片备份一份为例：

现在，每个分片都有1个备份，存储在3个节点：

• node0：保存了分片0和1
• node1：保存了分片0和2
• node2：保存了分片1和2

搭建集群

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，不过要求Linux虚拟机至少有4G的内存空间

首先编写一个docker-compose文件，内容如下：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic

volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge

es运行前需要修改一些Linux系统权限，修改/etc/sysctl.conf文件

vi /etc/sysctl.conf

添加以下内容

vm.max_map_count=262144

执行命令使配置生效

sysctl -p

通过docker-compose启动集群:

docker-compose up -d

创建索引库

在DevTools中输入命令

PUT /item
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 3, // 分片数量
        "number_of_replicas": 1 // 副本数量
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            // mapping映射定义。。。
        }
    }
}

集群节点角色

elasticsearch中集群节点有着不同的职责划分：

节点类型	配置参数	默认值	节点职责
master eligible	node.master	true	备选主节点：主节点可以管理和记录集群状态，决定分片在哪个节点、处理创建和删除库索引的请求
data	node.data	true	数据节点：存储数据、搜索、聚合、CRUD
ingest	node.ingest	true	数据存储之前的预处理
coordinating	上面三个参数都为false，则coordinating节点	无	协调节点：路由请求到其它节点，合并到其它节点处理的结果，返回给用户

真实的集群一定要将集群职责分离：

• master节点：对CPU要求高，但是内存要求第
• data节点：对CPU和内存要求都高
• coordinating节点：对网络带宽、CPU要求高

职责分离可以根据不同节点的需求分配不同的硬件去部署。而且避免业务之间的互相干扰。

Elasticsearch中的每个节点角色都有自己不同的职责，因此建议集群部署时，每个节点都有独立的角色。

集群的脑裂问题

默认情况下，每个节点都是master eligible节点，因此一旦master节点宕机，其它候选节点会选举一个成为主节点。当主节点与其他节点网络故障时，可能发生脑裂问题。

例如一个集群中，主节点与其它节点失联：

此时，node2和node3认为node1宕机，就会重新选主：

当node3当选后，集群继续对外提供服务，node2和node3自成集群，node1自成集群，两个集群数据不同步，出现数据差异。

当网络恢复后，因为集群中有两个master节点，集群状态的不一致，出现脑裂的情况：

为了避免脑裂，需要要求选票超过 ( eligible节点数量 + 1 ）/ 2才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题。

分布式存储

当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢？

Elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片：

说明：

•_routing默认是文档的id

•算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量就不能修改。

新增文档的流程：

1. 新增一个id=1的文档
2. 对id做hash运算，假如得到的是2，则应该存储到shard-2
3. shard-2的主分片在node3节点，将数据路由到node3
4. 保存文档
5. 同步给shard-2的副本replica-2，在node2节点
6. 返回结果给coordinating-node节点

分布式查询

elasticsearch的查询分成两个阶段：

• scatter phase：分散阶段，coordinating node会把请求分发到每一个分片

• gather phase：聚集阶段，coordinating node汇总data node的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户

集群故障转移

集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点，确保数据安全，这个叫做故障转移。

1）假设一个集群结构如图：

现在，node1是主节点，其它两个节点是从节点。

2）由于发生特殊情况，node1发生了故障：

宕机后的第一件事，需要重新选主，例如选中了node2：

node2成为主节点后，会检测集群监控状态，发现：shard-1、shard-0没有副本节点。因此需要将node1上的数据迁移到node2、node3：