1.内容介绍

1.认识全文检索
2.Lucene入门(掌握)
3.认识 ElasticSearch
4.ElasticSearch基本操作(掌握)
5.Java操作ElasticSearch(掌握)

2.认识全文检索

2.1.什么是全文检索

对非结构化数据的搜索就叫全文检索，狭义的理解主要针对文本数据的搜索。

结构化数据：

业界指关系模型数据，即以关系数据库表形式管理的数据

半结构数据：

非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、Email等。

非结构化数据：

没有固定模式的数据，如WORD、PDF、PPT、EXL，各种格式的图片、视频等。
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等

理解：可以理解为全文检索就是把没有结构化的数据变成有结构的数据，然后进行搜索，因为有结构化的数据通常情况下可以按照某种算法进行搜索。

2.2.全文检索的特点

相关度最高的排在最前面，官网中相关的网页排在最前面； java
关键词的高亮。
只处理文本,不处理语义。 以单词方式进行搜索
比如在输入框中输入“中国的首都在哪里”，搜索引擎不会以对话的形式告诉你“在北京”，而仅仅是列出包含了搜索关键字的网页。

2.3.常见的全文检索方案

全文搜索工具包-Lucene（核心）
全文搜索服务器 ，Elastic Search(ES) / Solr等封装了lucene并扩展

3.Lucene介绍

3.1.什么是Lucene

Lucene是apache下的一个开源的全文检索引擎工具包(一堆jar包)。它为软件开发人员提供一个简单易用的工具包（类库），以方便的在小型目标系统中实现全文检索的功能。

Lucene适用于中小型项目 ，ES适用于中大型项目（它底层是基于lucene实现的）

3.2.Lucene实现全文检索架构

任何技术都有一些核心，Lucene也有核心，而它的核心分为：索引创建，索引搜索。接下来我们就一一的来看。

3.2.1.索引创建

将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。那么索引里面究竟存的什么，以及如何创建索引呢？在这通过下面的例子来解答这个问题。
首先构造三个不同的句子，有长有短：

在①处分别为3个句子加上编号，然后进行分词，把每一个单词分解出来与编号对应放在②处；在搜索的过程中，对于搜索的过程中大写和小写指的都是同一个单词，在这就没有区分的必要，按规则统一变为小写放在③处；要加快搜索速度，就必须保证这些单词的排列时有一定规则，这里按照字母顺序排列后放在④处；最后再简化索引，合并相同的单词，就得到如下结果：

通常在数据库中我们都是根据文档找到内容，而这里是通过词，能够快速找到包含他的文档，这就是文档倒排链表。

以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。

3.2.2.索引搜索

就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。

比如我们要搜索java world两个关键词，符合java的有1,2两个文档，符合world的有1,3两个文档，在搜索引擎中直接这样排列两个词他们之间是OR的关系，出现其中一个都可以被找到，所以这里3个都会出来。全文检索中是有相关性排序的，那么结果在是怎么排列的呢？hello java world中包含两个关键字排在第一，另两个都包含一个关键字，得到结果，hello lucene world排在第二，java在最长的句子中占的权重最低排在结果集的第三。从这里可以看出相关度排序还是有一定规则的。

1.Lucene入门

4.Lucene-Helloworld程序

Lucene的索引库和数据库一样，都提供相应的API来便捷操作。

Lucene中的索引维护使用IndexWriter，由这个类提供添删改相关的操作；索引的搜索则是使用IndexSearcher进行索引的搜索。

HelloWorld代码如下,导入三个jar包：lucene-analyzers-common-5.5.0.jar，lucene-core-5.5.0.jar，lucene-queryparser-5.5.0.jar

<dependency><groupId>org.apache.lucene</groupId><artifactId>lucene-core</artifactId><version>5.5.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.lucene</groupId><artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId><version>5.5.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.lucene</groupId><artifactId>lucene-queryparser</artifactId><version>5.5.0</version>
</dependency>

4.1.创建索引

步骤：
1、把文本内容转换为Document对象
2、准备IndexWriter（索引写入器）
3、通过IndexWriter，把Document添加到缓冲区并提交

//创建索引的数据 现在写死，以后根据实际应用场景
String doc1 = "hello world";
String doc2 = "hello java world";
String doc3 = "hello lucene world";
private String path ="F:/eclipse/workspace/lucene/index/hello";
@Test
public void testCreate() {try {//2、准备IndexWriter（索引写入器）//索引库的位置 FS fileSystemDirectory d = FSDirectory.open(Paths.get(path ));//分词器 -- 把文档进行分词Analyzer analyzer = new SimpleAnalyzer();//索引写入器的配置对象IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(analyzer);IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(d, conf);System.out.println(indexWriter);//1、 把文本内容转换为Document对象//把文本转换为document对象Document document1 = new Document();//标题字段document1.add(new TextField("title", "doc1", Store.YES));document1.add(new TextField("content", doc1, Store.YES));//添加document到缓冲区indexWriter.addDocument(document1);Document document2 = new Document();//标题字段document2.add(new TextField("title", "doc2", Store.YES));document2.add(new TextField("content", doc2, Store.YES));//添加document到缓冲区indexWriter.addDocument(document2);Document document3 = new Document();//标题字段document3.add(new TextField("title", "doc3", Store.YES));document3.add(new TextField("content", doc3, Store.YES));//3 、通过IndexWriter，把Document添加到缓冲区并提交//添加document到缓冲区indexWriter.addDocument(document3);indexWriter.commit();indexWriter.close();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}

4.2.搜索索引

1 封装查询提交为查询对象
2 准备IndexSearcher
3 使用IndexSearcher传入查询对象做查询-----查询出来只是文档编号DocID
4 通过IndexSearcher传入DocID获取文档
5 把文档转换为前台需要的对象

@Test
public void testSearch() {String keyWord = "lucene";try {// * 1 封装查询提交为查询对象//通过查询解析器解析一个字符串为查询对象String f = "content"; //查询的默认字段名,Analyzer a = new SimpleAnalyzer();//查询关键字要分词，所有需要分词器QueryParser parser = new QueryParser(f, a);Query query = parser.parse("content:"+keyWord); // * 2 准备IndexSearcherDirectory d = FSDirectory.open(Paths.get(path ));IndexReader r = DirectoryReader.open(d);IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(r);// * 3 使用IndexSearcher传入查询对象做查询-----查询出来只是文档编号DocIDTopDocs topDocs = searcher.search(query, 1000);//查询ton条记录 前多少条记录System.out.println("总命中数："+topDocs.totalHits);ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;//命中的所有的文档的封装（docId）// * 4 通过IndexSearcher传入DocID获取文档for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {int docId = scoreDoc.doc;Document document = searcher.doc(docId);// * 5 把文档转换为前台需要的对象 Docment----> ArticleSystem.out.println("=======================================");System.out.println("title:"+document.get("title")+",content:"+document.get("content"));}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}

4.3.总结

1.哪些字段需要索引以及分词？2.哪些字段需要索引但是不需要分词？要进行搜索的字段就要创建索引(倒排索引文档)不参与搜索的字段不创建索引要进行关键字搜索的(模糊)字段就要索引且要分词     -  intro like “%xx%”需要进行等值查询的要索引但是不分词              -  name = “oo”3.哪些数据要放到数据区的？1.列表需要展示的数据2.查询条件需要用到的数据（要创建索引库，不一定要放到数据去）

5.认识ElasticSearch

5.1.为什么要使用ElasticSearch

虽然全文搜索领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene的配置及使用非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
实际项目中，我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，令我们受打击的是：搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON/XML通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够从一台开始并在需要扩容时方便地扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。

5.2.ElasticSearch（简称ES）

ES即为了解决原生Lucene使用的不足，优化Lucene的调用方式，并实现了高可用的分布式集群的搜索方案，其第一个版本于2010年2月出现在GitHub上并迅速成为最受欢迎的项目之一。
首先，ES的索引库管理支持依然是基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。
ES也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
不过，ES的核心不在于Lucene，其特点更多的体现为：

• 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
• 分布式的实时分析搜索引擎
• 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据：KB-MB-GB-TB-PB
• 高度集成化的服务，你的应用可以通过简单的 RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。
• 上手Elasticsearch非常容易。它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。它拥有开瓶即饮的效果（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。

5.3.ES的使用者及类似框架

典型使用案例

• Github(美国)使用Elasticsearch搜索20TB的数据，包括13亿的文件和1300亿行的代码.
• Foursquare实时搜索5千万地点信息？Foursquare每天都用Elasticsearch做这样的事.
• 德国SoundCloud使用Elasticsearch来为1.8亿用户提供即时精准的音乐搜索服务.
• Mozilla公司以火狐著名，它目前使用 WarOnOrange 这个项目来进行单元或功能测试，测试的结果以 json的方式索引到elasticsearch中，开发人员可以非常方便的查找 bug.
• Sony公司使用elasticsearch 作为信息搜索引擎.

类似框架

• Solr（重量级对手）
  Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。Solr和ES比较：
  Solr 利用 Zookeeper(注册中心) 进行分布式管理，支持更多格式的数据（HTML/PDF/CSV），官方提供的功能更多在传统的搜索应用中表现好于 ES，但实时搜索效率低。
  ES自身带有分布式协调管理功能，但仅支持json文件格式，本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，在处理实时搜索应用时效率明显高于 Solr 。
• Katta
  基于 Lucene 的，支持分布式，可扩展，具有容错功能，准实时的搜索方案。
  优点：开箱即用，可以与 Hadoop (大数据)配合实现分布式。具备扩展和容错机制。
  缺点：只是搜索方案，建索引部分还是需要自己实现。在搜索功能上，只实现了最基本的需求。成功案例较少，项目的成熟度稍微差一些。
• HadoopContrib --大数据相关的东西 (大数据工程师)
  Map/Reduce 模式(云计算)的，分布式建索引方案，可以跟 Katta 配合使用。
  优点：分布式建索引，具备可扩展性。
  缺点：只是建索引方案，不包括搜索实现。工作在批处理模式，对实时搜索的支持不佳。

5.4.小结

ElasticSearch简化了全文检索lucene的使用，同时增加了分布式的特性，使得构建大规模分布式全文检索变得非常容易。

6.ES安装及使用说明

6.1.包含的内容

ES的安装比较简单，只需要官方下载ES的运行包，然后启动ES服务即可。
ES的使用主要是通过能够发起HTTP请求的终端来接入，比如Poster插件、CURL、kibana5等。

6.2.安装ES

ES服务只依赖于JDK，推荐使用JDK1.7+。
① 下载ES安装包
官方下载地址：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
本课程以在window环境下，ES 5.2.2版本为例，下载对应的ZIP文件

② 运行ES
bin/elasticsearch.bat

③ 验证
访问：http://localhost:9200/

看到上图信息，恭喜你，你的ES集群已经启动并且正常运行.

6.3.ES交互方式客户端

① 基于RESTful API
ES和所有客户端的交互都是使用JSON格式的数据.
其他所有程序语言都可以使用RESTful API，通过9200端口的与ES进行通信，在开发测试阶段，你可以使用你喜欢的WEB客户端， curl命令以及火狐的POSTER插件方式和ES通信。
Curl命令方式：
默认windows下不支持curl命令，在资料中有curl的工具及简单使用说明。

火狐的POSTER插件界面：
类似于Firebug，在火狐的“扩展”中搜索“POSTER”，并安装改扩展工具。

使用POSTER模拟请求的效果

② Java API
ES为Java用户提供了两种内置客户端：
节点客户端(node client)：节点客户端以无数据节点(none data node)身份加入集群，换言之，它自己不存储任何数据，但是它知道数据在集群中的具体位置，并且能够直接转发请求到对应的节点上。
传输客户端(Transport client)：这个更轻量的传输客户端能够发送请求到远程集群。它自己不加入集群，只是简单转发请求给集群中的节点。

两个Java客户端都通过9300端口与集群交互，使用ES传输协议(ES Transport Protocol)。集群中的节点
之间也通过9300端口进行通信。如果此端口未开放，你的节点将不能组成集群。

注意：Java客户端所在的ES版本必须与集群中其他节点一致，否则，它们可能互相无法识别。

6.4.扩展：Restful认识

Restful是一种面向资源的架构风格，可以简单理解为：使用URL名词定位资源，用HTTP动词（GET,POST,DELETE,PUT）描述操作。

使用Restful的好处：
透明性，暴露资源存在。充分利用 HTTP 协议本身语义。
无状态，这点非常重要。在调用一个接口（访问、操作资源）的时候，可以不用考虑上下文，不用考虑当前状态，极大的降低了复杂度。

HTTP 本身提供了丰富的内容协商手段，无论是缓存，还是资源修改的乐观并发控制，都可以以业务无关的中间件来实现。

Restful的典型特征：
Server提供的RESTful API中，URL中只使用名词来指定资源。
“资源”是REST架构或者说整个网络处理的核心。比如：
GET http://api.itsource.cn/emp/323: 获取323号员工的基本资料;
GET http://api.itsource.cn/emps: 获取源码时代所有员工资料列表;
REST 是面向资源的，这个概念非常重要，而资源是通过 URI 进行暴露
URI 的设计只要负责把资源通过合理方式暴露出来就可以了。对资源的操作与它无关，所以REST 通过 URI 暴露资源时，会强调不要在 URI 中出现动词。
比如：左边是错误的设计，而右边是正确的
GET /rest/api/getDogs -> GET /rest/api/dogs 获取所有小狗狗
GET /rest/api/getDogById?id=1 -> GET /rest/api/dog/1 获取所有小狗狗
GET /rest/api/addDogs -> POST /rest/api/dogs 添加一个小狗狗
POST /rest/api/editDogs/12 -> PUT /rest/api/dogs/12 修改一个小狗狗
POST /rest/api/deleteDogs/12 ->DELETE /rest/api/dogs/12 删除一个小狗

左边的这种设计，很明显不符合REST风格，URI 只负责准确无误的暴露资源，而 getDogs/addDogs…已经包含了对资源的操作，这是不对的。相反右边却满足了，它的操作是使用标准的HTTP动词来体现。
③ 用HTTP协议里的动词来实现资源的添加，修改，删除等操作。
即通过HTTP动词来实现资源的状态扭转：
GET 用来获取资源，
POST 用来新建资源（也可以用于更新资源），
PUT 用来更新资源，
DELETE 用来删除资源。
比如：
GET http://api.itsource.cn/emp/323
POST http://api.itsource.cn/emp/232: 修改一个员工
PUT http://api.itsource.cn/emp: 添加员工资料
DELETE http://api.itsource.cn/emp/323: 删除323号员工

6.4.辅助管理工具Kibana5

① Kibana5.2.2下载地址：https://www.elastic.co/downloads/kibana
② 解压并编辑config/kibana.yml，设置elasticsearch.url的值为已启动的ES
③ 启动Kibana5 : bin\kibana.bat
④ 默认访问地址：http://localhost:5601

Discover：可视化查询分析器
Visualize：统计分析图表
Dashboard：自定义主面板（添加图表）
Timelion：Timelion是一个kibana时间序列展示组件（暂时不用）
Dev Tools ：Console（同CURL/POSTER，操作ES代码工具，代码提示，很方便）
Management：管理索引库(index)、已保存的搜索和可视化结果(save objects)、设置 kibana 服务器属性。

7.ES相关概念理解

7.1.Index：索引库

包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

7.2.Type：类型

每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。

7.3.Document&field

文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段

8.ES文档操作

8.1.什么是ES中的文档

document --存放数据
在ES里面 通过index索引库 type 类型(表) 行(｛id:name:｝) 列 id /name
ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在ES中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。
ES使用Javascript对象符号(JavaScript Object Notation)，也就是JSON，作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。
ES存储的一个员工文档的格式示例：

{"email": "laozheng@itsource.cn","name": "老郑","info": {"addr": "四川省成都市","age": 30,"interests": [ "美食", "美女" ]},"join_date": "2016-06-01"
}

尽管原始的 employee对象很复杂，但它的结构和对象的含义已经被完整的体现在JSON中了，在ES中将对象转化为JSON并做索引要比在表结构中做相同的事情简单的多。
一个文档不只有数据。它还包含元数据(metadata)—关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：

_index：索引库，类似于关系型数据库里的“数据库”—它是我们存储和索引关联数据的地方。
_type：在应用中，我们使用对象表示一些“事物”，例如一个用户、一篇博客、一个评论，或者一封邮件。可以是大写或小写，不能包含下划线或逗号。我们将使用 employee 做为类型名。
_id:与 _index 和 _type 组合时，就可以在ELasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档，你可以自定义 _id ，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。
另外还包括：_uid文档唯一标识(_type#_id)
_source：文档原始数据
_all：所有字段的连接字符串

8.2.文档的增删改-重点掌握

我们以员工对象为例，我们首先要做的是存储员工数据，每个文档代表一个员工。在ES中存储数据的行为就叫做索引(indexing)，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以简单的对比传统数据库和ES的对应关系：
关系数据库（MYSQL）-> 数据库DB -> 表TABLE -> 行ROW -> 列Column
Elasticsearch -> 索引库Indices -> 类型Types -> 文档Documents -> 字段Fields
ES集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引库中可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。

创建索引文档
①使用自己的ID创建：
PUT {index}/{type}/{id}
{"field": "value",...
}
②ES内置ID创建：
POST {index}/{type}/
{"field": "value",...
}
①②ES响应内容：
{"_index": "itsource","_type": "employee","_id": xxxxxx,"_version": 1, //文档版本号"created": true //是否新增
}③ 获取指定ID的文档
GET itsource/employee/123?pretty --没有效果 经过格式化
③返回的内容：
{"_index" : "itsource","_type" : "employee","_id" : "123","_version" : 1,"found" : true,"_source" : {"email": "laozheng@itsource.cn","fullName": "老郑",..."joine_date": "2016-06-01"}
}
返回文档的部分字段：
GET默认返回整个文档，通过GET /itsource/employee/123?_source=fullName,email
只返回文档内容，不要元数据：
GET itsource/employee/123/_source
④ 修改文档
更新整个文档
同post {index}/{type}/{id}
｛Id:1,Name:xx
｝
在响应中，我们可以看到Elasticsearch把 _version  增加了。
{..."_version" : 2,"created": false
}
created  标识为 false  因为同索引、同类型下已经存在同ID的文档。
在内部，Elasticsearch已经标记旧文档为删除并添加了一个完整的新文档。旧版本文档不会立即消失，但你也不能去访问它。Elasticsearch会在你继续索引更多数据时清理被删除的文档。
局部更新文档
接受一个局部文档参数 doc，它会合并到现有文档中，对象合并在一起，存在的标量字段被覆盖，新字段被添加。
POST itsource/employee/123/_update
{“doc”:{"email" : "nixianhua@itsource.cn", "salary": 1000}
}
email会被更新覆盖，salary会新增。
这个API 似乎 允许你修改文档的局部，但事实上Elasticsearch
遵循与之前所说完全相同的过程，这个过程如下：
1. 从旧文档中检索JSON
2. 修改它
3. 删除旧文档
4. 索引新文档脚本更新文档 --了解
也可以通过使用简单的脚本来进行。这个例子使用一个脚本将age加5：
POST itsource/emploee/123/_update
{"script" : "ctx._source.age += 5"
}
在上面的例子中， ctx._source指向当前被更新的文档。
注意，目前的更新操作只能一次应用在一个文档上。删除文档
DELETE {index}/{type}/{id}
存在文档的返回：
{"found" : true,"_index" : "website","_type" : "blog","_id" : "123","_version" : 3
}
不存在的返回：
{"found" : false,"_index" : "website","_type" : "blog","_id" : "123","_version" : 4
}
注意：尽管文档不存在，但_version依旧增加了。这是内部记录的一部分，它确保在多节点间不同操作可以有正确的顺序。批量操作bulk  API -- 后台java程序api
使用单一请求来实现多个文档的create、index、update 或 delete。
Bulk请求体格式：
{ PUT: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
每行必须以 "\n"  符号结尾，包括最后一行。这些都是作为每行有效的分离而做的标记。
create当文档不存在时创建之。
index创建新文档或替换已有文档。
update局部更新文档。
delete删除一个文档。
例如：
POST _bulk
{ "delete": { "_index": "itsource", "_type": "employee", "_id": "123" }}
{ "create": { "_index": "itsource", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title": "我发布的博客" }
{ "index": { "_index": "itsource", "_type": "blog" }}
{ "title": "我的第二博客" }注意：delete后不需要请求体，最后一行要有回车

8.3.文档的简单查询

8.3.1.通过文档ID获取

略
GET crm/employee/1

8.3.2.批量获取

mget API参数是一个 docs数组，数组的每个节点定义一个文档的 _index 、 _type 、 _id 元数据。如果你只想检索一个或几个确定的字段，也可以定义一个 _source 参数：
方式1：GET _mget （了解）

{"docs" : [{"_index" : "itsource","_type" : "blog","_id" : 2},{"_index" : "itsource","_type" : "employee","_id" : 1,"_source": "email,age"}]
}

方式2：同一个索引库的同一个类型下 (掌握)

GET itsource/blog/_mget
{"ids" : [ "2", "1" ]
}

8.3.3.空搜索

没有指定任何的查询条件，只返回集群索引中的所有文档： GET _search

8.3.4.分页搜索

和SQL使用 LIMIT 关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch接受 from 和 size 参数：
size : 每页条数，默认 10
from : 跳过开始的结果数，默认 0
如果你想每页显示5个结果，页码从1到3，那请求如下：

GET _search?size=5
GET _search?size=5&from=5
GET _search?size=5&from=10

8.3.5 查询字符串搜索

一个搜索可以用纯粹的uri来执行查询。在这种模式下使用搜索，并不是所有的选项都是暴露的。它可以方便快速进行 curl 测试。

查询年龄为25岁的员工

GET itsource/employee/_search?q=age:25&size=5&from=10
age[20 TO 30]

现在我们条件比较少，直接在上面写条件，很舒服，如果我们添加比较多，上面的方式就是不适合

8.4.小结

本节主要是介绍了ES文档的表现形式以及文档的增删改查（简单）的基本操作。

9.ES查询

9.1.DSL查询

1.什么是DSL

由ES提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。
DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。我们可以这样表示之前关于“老郑”的查询:
查询字符串模式(查询条件很少)：
GET itsource/employee/_search?q=fullName:老郑

DSL模式（查询条件很多）：

GET itsource/employee/_search
{"query" : {"match" : { //标准查询(分词查询 、模糊查询)"fullName" : "赵郑"}}
}

通配符匹配

GET itsource/employee/_search
{"query": {"wildcard" : { //通配符查询"name" : "*zs*" }}
}

对于简单查询，使用查询字符串比较好，但是对于复杂查询，由于条件多，逻辑嵌套复杂，查询字符串不易组织与表达，且容易出错，因此推荐复杂查询通过DSL使用JSON内容格式的请求体代替。

DSL有两部分组成：DSL查询和DSL过滤

2.DSL查询

使用DSL查询，必须要传递query参数给ES。
GET _search
{“query”: YOUR_QUERY_HERE}
一个常用的相对完整的DSL查询：

GET itsource/employee/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 20, "size": 10,"_source": ["fullName", "age", "email"],"sort": [{"join_date": "desc"},{"age": "asc"}]
}

上面查询 表示 查询所有数据，查询fullName，age和email，按照加入日期和年龄进行排序

3.DSL过滤

DSL过滤语句和DSL查询语句非常相似，但是它们的使用目的却不同 ：
DSL过滤 查询文档的方式更像是对于我的条件“有”或者“没有”，–精确查询
而DSL查询语句则像是“有多像”。–类似于模糊查询

DSL过滤和DSL查询在性能上的区别 ：

过滤结果可以缓存并应用到后续请求。
查询语句同时 匹配文档，计算相关性，所以更耗时，且不缓存。
过滤语句 可有效地配合查询语句完成文档过滤。

有点像如下关系：
where username like ‘%zs%’ and age = 11

where age = 11 and username like ‘%zs%’

原则上，使用DSL查询 做模糊查询 或其他需要进行相关性评分的场景，其它全用DSL过滤。

where (description = “hello world” ) and ( description like “%hello%” or description like “%java%” )

2.0以上的用法
Get index/type/_search
{"query": {"bool": {  //booleanQuery 组合查询"must": [   //查询 与(must) 或(should) 非(must not){ "match": {//标准查询(分词匹配)  term：单词查询(部分词)"description": "hello java" }}],"filter": {  //过滤"term": {"description": "hello world"}}}},"from": 20, "size": 10,"_source": ["fullName", "age", "email"],"sort": [{"join_date": "desc"},{"age": "asc"}]
}
~~2.0以前的用法~~
{"query": {"filtered": {"query": {"match": {"description": "search" }},"filter": {"term": {"tags": "lucene"}}}}
}

4.使用DSL查询与过滤

① 全匹配（match_all）
普通搜索（匹配所有文档）：

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

如果需要使用过滤条件（在所有文档中过滤，红色部分默认可不写）：

GET _search
{"query": {"bool": {"must": [{"match_all": {}}],"filter": {"term": {"name": "zs1"}}}}
}

② 标准查询（match和multi_match）
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查询字符：

{"query": {"match": {"fullName": "Steven King"}}
}

上面的搜索会对Steven King分词，并找到包含Steven或King的文档，然后给出排序分值。
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，如：

{ "match": { "age": 26 }}
{ "match": { "date": "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true }}
{ "match": { "tag": "full_text" }}
multi_match  查询允许你做 match查询的基础上同时搜索多个字段：
{"query":{"multi_match": {"query": "Steven King","fields": [ "fullName", "title" ]}}
}

where fullName = “Steven ”or fullName = “King”or title= “Steven ”or title= “King”

上面的搜索同时在fullName和title字段中匹配。
提示：match一般只用于全文字段的匹配与查询，一般不用于过滤。

③单词搜索与过滤（Term和Terms）

{"query": {"bool": {"must": { "match_all": {} }, "filter": { "term": { "tags": "elasticsearch" } } } }
}

Terms搜索与过滤

{"query": {"terms": {"tags": ["jvm", "hadoop", "lucene"],"minimum_match": 1}}
}

minimum_match:至少匹配个数，默认为1

④ 组合条件搜索与过滤（Bool）
组合搜索bool可以组合多个查询条件为一个查询对象，查询条件包括must、should和must_not。
例如：查询爱好有美女，同时也有喜欢游戏或运动，且出生于1990-06-30及之后的人。

{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"hobby": "美女"}}],"should": [{"term": {"hobby": "游戏"}}, {"term": {"hobby": "运动"}} ],"must_not": [{"range" :{"birth_date":{"lt": "1990-06-30"}}} ],"filter": [...],"minimum_should_match": 1}}
}

Hobby=美女 and （hobby=游戏 or hobby=运动) and birth_date >= 1990-06-30
提示： 如果 bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有 must子句，那么没有 should子句也可以进行查询。
⑤ 范围查询与过滤（range）
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据:

{"query":{"range": {  "age": {"gte": 20,"lt": 30}}}
}

上例中查询年龄大于等于20并且小于30。
gt:>   gte:>=   lt:<   lte:<=
⑥ 存在和缺失过滤器（exists和missing）

{"query": {"bool": {"must": [{"match_all": {}}],"filter": {"exists": { "field": "gps" }}}}
}

提示：exists和missing只能用于过滤结果。
⑦ 前匹配搜索与过滤（prefix）
和term查询相似，前匹配搜索不是精确匹配，而是类似于SQL中的like ‘key%’

{"query": {"prefix": {"fullName": "倪"}}
}

上例即查询姓倪的所有人。
⑧ 通配符搜索（wildcard）
使用*代表0~N个，使用?代表1个。

{"query": {"wildcard": {"fullName": "倪*华"}}
}

9.2.高亮查询

高亮查询指的是可以给查询的结果中将查询的关键字进行高亮处理，比如加粗，上色等

GET hrm/course/_search
{"query": {"match": {"name": "java"}},"highlight": {"fields": {"name": {}},"pre_tags": "<b style='color:red'>","post_tags": "<b/>"}
}

9.3.聚合查询

1.Metrics Aggregations，指标聚合。

它是对文档进行一些权值计算（比如求所有文档某个字段求最大、最小、和、平均值），输出结果往往是文档的权值，相当于为文档添加了一些统计信息。

Max Aggregation:求最大值。基于文档的某个值计算该值在聚合文档中的均值。
Min Aggregation:求最小值。同上
Sum Aggregation:求和。同上
Avg Aggregation:求平均数。同上

Max Aggregation : 查询价格最大值

GET hrm/course/_search
{"aggs": {"price_max": {"max": {"field": "price"}}}
}

其他三个函数用法一样

2.Value Count Aggregation，数量统计

Value Count Aggregation，值计数聚合。计算聚合文档中某个值（可以是特定的数值型字段，也可以通过脚本计算而来）的个数。该
聚合一般域其它 single-value 聚合联合使用，比如在计算一个字段的平均值的时候，可能还会关注这个平均值是由多少个值计算而来。

GET hrm/course/_search
{"aggs": {"id_count": {"value_count": {"field": "id"}}}
}

3.distinct 去重聚合

Cardinality Aggregation，基数聚合。它属于multi-value，基于文档的某个值（可以是特定的字段，也可以通过脚本计算而来），计算文档非重复的个数（去重计数），相当于sql中的distinct。

GET hrm/course/_search
{"aggs": {"price_count": {"cardinality": {"field": "price"}},"id_count": {"cardinality": {"field": "id"}}}
}

4.统计聚合

Stats Aggregation，统计聚合。它属于multi-value，基于文档的某个值（可以是特定的数值型字段，也可以通过脚本计算而来），计算出一些统计信息（min、max、sum、count、avg5个值）。

GET hrm/course/_search
{"aggs": {"price_stats": {"stats": {"field": "price"}}}
}

5.拓展的统计聚合

Extended Stats Aggregation，扩展统计聚合。它属于multi-value，比stats多4个统计结果： 平方和、方差、标准差、平均值加/减两个标准差的区间

GET hrm/course/_search
{"aggs": {"price_stats": {"extended_stats": {"field": "price"}}}
}

6.Terms Aggregation 分组并统计数量

Terms Aggregation，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。它属于multi-bucket。当不返回所有 buckets 的情况（它size控制），文档个数可能不准确。
统计在文档中某个字段的值出现的次数

GET hrm/course/_search
{"aggs": {"price_terms": {"terms": {"field": "price","size": 10}}}
}

terms统计的是每种情况的条数是多少，SQL里面的 group by 后再 count

统计每个等级的数量以及价格平均值

统计每个等级的数量，且计算出每个等级的平均薪资

子聚合：根据机构ID聚合，然后再根据机构名字子聚合 ， 比如：要聚合出所有结果集中的机构ID，然后用子聚合的方式聚合出机构的名字，可以用来实现查询条件的联动，如京东的品牌联动查询条件

GET hrm/course/_search
{"aggs": {"tenantIdAgg": {"terms": {"field": "tenantId","size": 10},"aggs": {"tenantNameAgg": {"terms": {"field": "tenantName","size": 10}}}}}
}

7.Top Hits 最高匹配

Top Hits Aggregation，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，该聚合一般用做 sub-aggregation，以此来聚合每个桶中的最高匹配的文档，较为常用的统计。

案例：统计每个价格的前10条数据

#分组统计数量
GET hrm/course/_search
{"aggs": {"price_terms": {"terms": {"field": "price","size": 100},"aggs": {"tops": {"top_hits": {"size": 10}}}}}
}

8.百分比排名聚合

Percentile Ranks Aggregation，统计price小于500和年龄小于600的文档的占比

GET hrm/course/_search
{"aggs": {"price_percentiles": {"percentile_ranks": {"field": "price","values": [500,600]}}}
}

9.4.小结

DSL查询是ES提供的通用查询方式，这种方式最大的特点是开发语言的无关性，即任意的客户端只要支持HTTP请求，就可以通过JSON格式的查询数据完成复杂的搜索。
查询与过滤在实际的项目开发中是经常遇到的主题。

10.分词与映射

10.1.为什么要使用分词与映射

在全文检索理论中，文档的查询是通过关键字查询文档索引来进行匹配，因此将文本拆分为有意义的单词，对于搜索结果的准确性至关重要，因此，在建立索引的过程中和分析搜索语句的过程中都需要对文本串分词。
ES中分词需要对具体字段指定分词器等细节，因此需要在文档的映射中明确指出。

10.2.IK分词器

ES默认对英文文本的分词器支持较好，但和lucene一样，如果需要对中文进行全文检索，那么需要使用中文分词器，同lucene一样，在使用中文全文检索前，需要集成IK分词器。
ES的IK分词器插件源码地址：
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
① Maven打包IK插件
② 解压target/releases/elasticsearch-analysis-ik-5.2.2.zip文件
并将其内容放置于ES根目录/plugins/ik

③ 配置插件：(不需要)
插件配置:plugin-descriptor.properties

④ 分词器（可默认）
 词典配置：config/IKAnalyzer.cfg.xml
⑤ 重启ES
⑥ 测试分词器

POST _analyze
{"analyzer":"ik_smart","text":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
}

注意：IK分词器有两种类型，分别是ik_smart分词器和ik_max_word分词器。
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；

10.3.文档映射Mapper

ES的文档映射(mapping)机制用于进行字段类型确认，将每个字段匹配为一种确定的数据类型。

1.ES字段类型

① 基本字段类型

字符串：text(分词),keyword(不分词)   StringField(不分词文本),TextFiled(要分词文本)text默认为全文文本，keyword默认为非全文文本
数字：long,integer,short,double,float
日期：date
逻辑：boolean
｛user:{“key”:value}｝
{hobbys:[xxx,xx]}

② 复杂数据类型

对象类型：object
数组类型：array
地理位置：geo_point,geo_shape

2.默认映射–掌握

查看索引类型的映射配置：GET {indexName}/_mapping/{typeName}
ES在没有配置Mapping的情况下新增文档，ES会尝试对字段类型进行猜测，并动态生成字段和类型的映射关系。

JSON type	Field 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”

3.简单类型映射

字段映射的常用属性配置列表

type	类型：基本数据类型，integer,long,date,boolean,keyword,text…
enable	是否启用：默认为true。 false：不能索引、不能搜索过滤，仅在_source中存储
boost	权重提升倍数：用于查询时加权计算最终的得分。
format	格式：一般用于指定日期格式，如 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS
ignore_above	长度限制：长度大于该值的字符串将不会被索引和存储。
ignore_malformed	转换错误忽略：true代表当格式转换错误时，忽略该值，被忽略后不会被存储和索引。
include_in_all	是否将该字段值组合到_all中。
null_value	默认控制替换值。如空字符串替换为”NULL”，空数字替换为-1
store	是否存储：默认为false。true意义不大，因为_source中已有数据
index	索引模式：analyzed (索引并分词，text默认模式), not_analyzed (索引不分词，keyword默认模式)，no（不索引）
analyzer	索引分词器：索引创建时使用的分词器，如ik_smart,ik_max_word,standard
search_analyzer	搜索分词器：搜索该字段的值时，传入的查询内容的分词器。
fields	多字段索引：当对该字段需要使用多种索引模式时使用。如：城市搜索New York 下面字段city既可以分词有可以不分词"city": { “type”: “text”,“analyzer”: “ik_smart”,“fields”: {“raw”: { “type”: “keyword” } }} 有些类型 有时候需要分词 有时候不需要分词 city分词 city.raw不分词 那么以后搜索过滤和排序就可以使用city.raw字段名 match:{“city”:“北京”} match:{ “city.raw”:“北京”}

① 针对单个类型的映射配置方式–掌握
查询映射类型：
GET shop/goods/_mapping
修改映射类型

（1）Delete shop;
（2）PUT shop;
（3）POST shop/goods/_mapping
{"goods": {"properties": {"price": {"type": "integer"},"name": {"type": "text","analyzer": "ik_smart","search_analyzer": "ik_smart"}}}
}

(4)加入数据

put shop/goods/1
{"price":88,"name": "iphone8"
}

注意：你可以在第一次创建索引的时候指定映射的类型。此外，你也可以晚些时候为新类型添加映射（或者为已有的类型更新映射）。

你可以向已有映射中增加字段，但你不能修改它。如果一个字段在映射中已经存在，这可能意味着那个字段的数据已经被索引。如果你改变了字段映射，那已经被索引的数据将错误并且不能被正确的搜索到。

我们可以更新一个映射来增加一个新字段，但是不能把已有字段的类型那个从 analyzed 改到 not_analyzed。
② 同时对多个类型的映射配置方式–了解

PUT {indexName}
{"mappings": {"user": {"properties": {"id": {"type": "integer"},"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart","search_analyzer"}}},"dept": {"properties": {"id": {"type": "integer"},....更多字段映射配置}}}
}

4.对象及数组类型映射–了解

① 对象的映射与索引

{“id” : 1,“girl” : {“name” : “王小花”,“age”  : 22}
}

对应的mapping配置：

{ "properties": {"id": {"type": "long"},"girl": {"properties":{"name": {"type": "keyword"},"age": {"type": "integer"}}}}
}

② 数组与对象数组
注意：数组中元素的类型必须一致。

{“id” : 1,“hobby” : [“王小花”,“林志玲”]
}
对应的mapping配置是：
{ "properties": {"id": {"type": "long"},"hobby": {"type": "keyword"}}
}

对象数组的映射–用不上

{"id" : 1,"girl":[{"name":"林志玲","age":32},{"name":"赵丽颖","age":22}]
}

对应的映射配置为：

"properties": {"id": {"type": "long"},"girl": {"properties": {"age": { "type": "long" },"name": { "type": "text" }}}
}

注意：同内联对象一样，对象数组也会被扁平化索引

{"user1.girl.age":    [32, 22],"user2.girl.name":   ["林志玲", "赵丽颖"]
}

6.全局映射

全局映射可以通过动态模板和默认设置两种方式实现。
默认方式：default(了解)
索引下所有的类型映射配置会继承_default_的配置，如：

PUT {indexName}
{"mappings": {"_default_": { "_all": {"enabled": false 关闭默认映射配置}},"user": {//指定自己的自定义配置}, "dept": { "_all": {"enabled": true //启动默认配置}},....}
}

上例中：默认的enabled=false 表示关闭模式的配置，如果你想用，在自己的配置里面开启配置
动态模板：dynamic_templates
注意：ES会默认把string类型的字段映射为text类型（默认使用标准分词器）和对应的keyword类型，如：

"name": {"type": "text","fields": {"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}}
}

在实际应用场景中，一个对象的属性中，需要全文检索的字段较少，大部分字符串不需要分词，因此，需要利用全局模板覆盖自带的默认模板：

PUT _template/global_template  //创建名为global_template的模板
{"template":   "*",  //匹配所有索引库"settings": { "number_of_shards": 1 }, //匹配到的索引库只创建1个主分片"mappings": {"_default_": {"_all": { "enabled": false //关闭所有类型的_all字段},"dynamic_templates": [    username:“zs”{"string_as_text": {   "match_mapping_type": "string",//匹配类型string"match":   "*_text", //匹配字段名字以_text结尾 a_text"mapping": {"type": "text",//将类型为string的字段映射为text类型"analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_max_word","fields": {"raw": {"type":  "keyword","ignore_above": 256}}}}},{"string_as_keyword": { "match_mapping_type": "string",//匹配类型string"mapping": {"type": "keyword"//将类型为string的字段映射为keyword类型}}}]}}}

上面的意思：就是如果索引库里面字段 以_text结尾 就需要进行分词，如果不是，就不分词
测试：
(1)拷贝上面代码执行
(2)删除库 delete shop
(3)创建库 put shop
(4)加入数据测试

POST shop/goods/5
{“id”:12,“name_text”:”iphone  x”，“local“:”cnsssss”
}

说明：上例中定义了两种动态映射模板string_as_text和string_as_keyword.
在实际的类型字段映射时，会依次匹配：
①字段自定义配置
②全局配置
③默认配置

7.最佳实践

（1）有数据不做映射
（2）根据优先级来
步骤(1)如果有库 先删除库
(2)建库
(3)做全局映射
(4)做自定义映射
(5)操作crud

11.Java操作ES

11.1.集成ES

1.导入依赖

ES对Java提供一套操作索引库的工具包，即Java API。所有的ES操作都使用Client对象执行。
ES的Maven引入

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>transport</artifactId><version>5.2.2</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId><artifactId>log4j-api</artifactId><version>2.7</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId><artifactId>log4j-core</artifactId><version>2.7</version>
</dependency>

2.连接ES获取Client对象

方式一： 把每台服务的ip 端口配上
TransportClient 利用transport模块远程连接一个ES集群。它并不加入到集群中，只是简单的获得一个或者多个初始化的transport地址，并以轮询的方式与这些地址进行通信。

// on startup
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("host1"), 9300)).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("host2"), 9300));// on shutdown
client.close();

方式二：通过集群名称来查找
注意，如果你有一个与 ES集群不同的集群，你可以设置机器的名字。

Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "myClusterName").build();
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);
//添加地址到client中

方式三: 推荐使用方式
你可以设置client.transport.sniff为true来使客户端去嗅探整个集群的状态，把集群中其它机器的ip地址加到客户端中，这样做的好处是一般你不用手动设置集群里所有集群的ip到连接客户端，它会自动帮你添加，并且自动发现新加入集群的机器。代码实例如下：

Settings settings = Settings.builder().put("client.transport.sniff", true).build();
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300))

11.2.crud实现

1.创建文档索引

ES索引文档非常方便，只需要构建好需要索引的JSON格式数据，然后调用API：

import static org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.*;
IndexResponse response = client.prepareIndex("crm", "vip", "1")
.setSource(jsonDataText).get();
或使用ES自动ID，不提供ID值1也OK。
返回的response对象可以获取到_index,_type,_version,_id等元数据。

2.获取文档

GetResponse response = client.prepareGet(“crm”, “vip”, “1”).get();

3.更新文档

client.prepareUpdate("crm", "vip", "1").setDoc("{\"sex\":0}").get();或client.prepareUpdate("crm", "vip", "1")
.setScript(new Script("ctx._source.sex = 1"  , ScriptService.ScriptType.INLINE,null, null)).get();
java API也支持使用 upsert。如果文档还不存在，会根据 upsert内容创建一个新的索引。
--不用上面的代码 ，使用下面的代码IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("crm", "vip", "1")
.source(originalJsonData);
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("crm", "vip", "1")
.doc(updateJsonData).upsert(indexRequest);
client.update(updateRequest).get();

4.删除文档

DeleteResponse response = client.prepareDelete("crm", "vip", "1").get();

5.批量操作

BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
bulkRequest.add(client.prepareIndex("crm", "vip", "1")
.setSource(vip1JsonData));
bulkRequest.add(client.prepareIndex("crm", "vip", "2")
.setSource(vip2JsonData));
BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.get();
if (bulkResponse.hasFailures()) {//处理错误
}

6.搜索

ES的查询是通过执行json格式的查询条件，在java中就是构造QueryBuilder对象，ES完全支持queryDSL风格的查询方式，QueryBuilder的构建类是QueryBuilders，filter的构建类是FilterBuilders。
查询示例：

 @Testpublic void testDsl()throws Exception{TransportClient client = getClient();//prepareSearchSearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch(“crm”)       //库.setTypes(“blog”);        //DSL过滤bool       表BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();//mustList<QueryBuilder> must = boolQuery.must(); //query bool mustmust.add(QueryBuilders.matchAllQuery()); //可以添加多个//filterboolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(10).lte(50));//query bool filter//querybuilder.setQuery(boolQuery); //query bool//排序builder.addSort("age", SortOrder.ASC);//分页builder.setFrom(10).setSize(10);//截取字段 builder.setFetchSource(new String[]{"id","age"},null);//展示内容SearchResponse response = builder.get();//获取总数SearchHits hits = response.getHits(); //搜索出来东西都放到这个对象里面,里面包含总数+数据System.out.println("总数:"+hits.totalHits());//获取当前数据SearchHit[] searchHits = hits.getHits();for (SearchHit searchHit : searchHits) {System.out.println(searchHit.getSource());}}

12.SpringBoot操作ES

12.1.SpringBoot集成ES

1.导入依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>

2.配置ES

...
spring:application:name: hrm-es-serverdata:elasticsearch:cluster-name: elasticsearchcluster-nodes: 127.0.0.1:9300    #9200是图形界面端,9300代码端...

3.创建ES的文档对象

以前做文档映射如下：
POST hrm;

Post /hrm/employee/_mapping
{“employee”:{“properties”:{“id”:{“type”:”long”},“userName”:{“type”:”keyword”},“Intro”:{“type”:”text”,“analyzer ”: "ik_max_word"}}}
}

Pub /hrm/employee/1
{Id:1,userName：“zs”,Age: 18，Intro：“”
}

该文档对象用来如下几个事情
索引库的创建
文档的映射
存储到ES的数据封装

/*** 针对于 Employee 表的文档映射* indexName：索引库* type：类型(表类型)*/
@Document(indexName = "hrm" , type = "employee")
public class EmployeeDoc {//对应文档的id  PUT  /index/type/id@Idprivate Long id;@Field(type = FieldType.Keyword)    //指定为 不分词private String userName;private int age;@Field(type =FieldType.Text,analyzer = "ik_max_word",searchAnalyzer = "ik_max_word")private String intro;...

4.初始化索引库和文档映射

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = EsServiceApplication2050.class)
public class ESTest {@Autowiredprivate ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;@Testpublic void testCreateIndex() {//创建索引elasticsearchTemplate.createIndex(EmployeeDoc.class);//做文档映射elasticsearchTemplate.putMapping(EmployeeDoc.class);}
}

5.定义Repository

@Repository
public interface EmployeeElasticsearchRepository  extends ElasticsearchRepository<EmployeeDoc,Long> {}

12.2.CRUD实现

1.添加数据

//文档的添加
@Test
public void testDocumentAdd(){for(long  i = 1 ; i < 30 ; i++){CourseDoc doc = new CourseDoc();doc.setId(i);if(i % 2 == 0){doc.setName("php小神班");doc.setPrice(1000.00F);}else{doc.setName("java小神班");doc.setPrice(1000.00F+i*100);}courseElasticsearchRepository.save(doc);System.out.println("保存成功....");}}

2.修改数据

修改和添加一样，如果该id已经存在，就是修改

3.删除数据

//文档的删除
@Test
public void testDocumentDelete(){courseElasticsearchRepository.deleteById(1L);System.out.println("删除成功....");testDocumentGet();
}

4.获取数据

//文档的获取
@Test
public void testDocumentGet(){Optional<CourseDoc> optional = courseElasticsearchRepository.findById(1L);CourseDoc courseDoc = optional.get();System.out.println(courseDoc);
}

5.高级查询

//需求：查询课程名 name 中包含 java ： DSL查询 - must - match
// 价格 price 在 1000 - 3000 ： DSL过滤 - filter - range
// 每页 10 条，取第一页 ，按照价格倒排
@Test
public void testSearch(){//创建一个本机查询builderNativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();//=================================================//1.查询条件//组合查询BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();//查询课程名 name 中包含 java ： DSL查询 - must - matchboolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("name","php"));//价格 price 在 1000 - 3000 ： DSL过滤 - filter - rangeboolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(1000).lte(3000));builder.withQuery(boolQueryBuilder);//2.排序 按照价格倒排builder.withSort(new FieldSortBuilder("price").order(SortOrder.DESC));//3.分页builder.withPageable(PageRequest.of(0,10));//=================================================//构建一个查询对象NativeSearchQuery searchQuery  = builder.build();//执行查询，得到结果Page<CourseDoc> page = courseElasticsearchRepository.search(searchQuery);//page  -> PageListSystem.out.println("总条数："+page.getTotalElements());System.out.println("总页数："+page.getTotalPages());//结果列表List<CourseDoc> content = page.getContent();content.forEach(courseDoc -> {System.out.println(courseDoc);});
}

13.高亮

13.1.创建结果处理器

在SpringBootDataES包中SearchResultMapper
默认没有对高亮进行结果处理，我们需要自己进行高亮转换，如下：

@Component
public class HighlightResultMapper implements SearchResultMapper {@Overridepublic <T> AggregatedPage<T> mapResults(SearchResponse response, Class<T> aClass, Pageable pageable) {// 记录总条数long totalHits = response.getHits().getTotalHits();// 记录列表(泛型) - 构建Aggregate使用List<T> list = Lists.newArrayList();// 获取搜索结果(真正的的记录)SearchHits hits = response.getHits();for (SearchHit hit : hits) {if(hits.getHits().length <= 0){return null;}// 将原本的JSON对象转换成Map对象Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();// 获取高亮的字段MapMap<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();for (Map.Entry<String, HighlightField> highlightField : highlightFields.entrySet()) {// 获取高亮的KeyString key = highlightField.getKey();// 获取高亮的ValueHighlightField value = highlightField.getValue();// 实际fragments[0]就是高亮的结果，无需遍历拼接Text[] fragments = value.getFragments();StringBuilder sb = new StringBuilder();for (Text text : fragments) {sb.append(text);}// 因为高亮的字段必然存在于Map中，就是key值// 可能有一种情况，就是高亮的字段是嵌套Map，也就是说在Map里面还有Map的这种情况，这里没有考虑map.put(key, sb.toString());}// 把Map转换成对象T item = JSON.parseObject(JSONObject.toJSONString(map),aClass);list.add(item);}// 返回的是带分页的结果return new AggregatedPageImpl<>(list, pageable, totalHits);}}

13.2.高亮查询

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SearchApplication1080.class)
public class ESTest {@Autowiredprivate ElasticsearchTemplate template;@Autowired
private HighlightResultMapper highlightResultMapper ;@Autowired
private CourseElasticsearchRepository repository;@Testpublic void testSearchDoc(){NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();...省略...//设置高亮显示===========================================HighlightBuilder.Field field = new HighlightBuilder.Field("name").preTags("<font style='color:red'>").postTags("</font>");builder.withHighlightFields(field);  // 名字高亮NativeSearchQuery build = builder.build();//执行查询 ,使用ElasticSearchTemplate,查询， highlightResultMapper指定结果处理映射器Page<CourseDoc> page =
template.queryForPage(builder.build(),CourseDoc.class,highlightResultMapper);System.out.println("总条数："+page.getTotalElements());System.out.println("总页数："+page.getTotalPages());page.getContent().forEach(doc->{System.out.println(doc);});}
}

14.聚合查询

14.1.修改结果映射器

添加聚合结果

@Component
public class HighlightResultMapper implements SearchResultMapper {@Overridepublic <T> AggregatedPage<T> mapResults(SearchResponse response, Class<T> aClass, Pageable pageable) {...省略...// 返回的是带分页的结果return new AggregatedPageImpl<>(list, pageable, totalHits,response.getAggregations());}
}

14.2.聚合查询

@Test
public void testSearchDoc(){NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();// 每页 10 条，取第 1 页 ，builder.withPageable(PageRequest.of(0,10));// 按照价格 price 倒排builder.withSort(new FieldSortBuilder("price").order(SortOrder.DESC));//查询条件BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery() ;//new BoolQueryBuilder();//must  :    name 中包含 "java"   : match//boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("name","java"));//filter ： 价格 price 在 1000 - 3000 ：//boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(1000).lte(3000));builder.withQuery(boolQueryBuilder);//设置高亮显示HighlightBuilder.Field field = new HighlightBuilder.Field("name").preTags("<font style='color:red'>").postTags("</font>");builder.withHighlightFields(field);  // 名字高亮NativeSearchQuery build = builder.build();//聚合查询TermsAggregationBuilder tenantAgg = AggregationBuilders.terms("tenantAgg").field("tenantName").order(Terms.Order.count(false)).size(50);  //按照count倒排builder.addAggregation(tenantAgg);//执行查询AggregatedPage<CourseDoc> page = template.queryForPage(builder.build(),CourseDoc.class,esResultMapper);System.out.println("总条数："+page.getTotalElements());System.out.println("总页数："+page.getTotalPages());page.getContent().forEach(doc->{System.out.println(doc);});//获取聚合结果StringTerms terms = (StringTerms) page.getAggregation("tenantAgg");List<StringTerms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();//把机构名字聚合，搜集成字符串里集合List<String> tenantNames = buckets.stream().map(bucket -> bucket.getKeyAsString()).collect(Collectors.toList());System.out.println(tenantNames);
}

15.总结

1.重点

索引创建原理(分词)
Lucene的入门
ES文档的CRUD
ES查询与过滤
ES分词与映射
Java操作ES

2.作业

全天代码

A081_Lucene_ElasticSearch相关推荐

最新文章

1. PCL：基于PCL绘制包围盒基础介绍（1）
2. 【转载】linux静态链接库与动态链接库的区别及动态库的创建
3. poj2155（二维树状数组）
4. C++学习成长的四个层次
5. Qt VS Tools用不了解决方法
6. vc mysql_vc6.0连接mysql数据库
7. 架构之技术复杂度与业务复杂度
8. 把kafka数据从hbase迁移到hdfs，并按天加载到hive表(hbase与hadoop为不同集群)
9. Aho-Corasick
10. Android Studio创建安卓虚拟机并测试app
11. Kubuntu 22.04的安装及基本配置（语言、分辨率自适应等）
12. 图灵机器人—免费API
13. CentOS下安装EDM工具
14. [Windows10]Win10如何获取最高管理员权限
15. ubuntu 下搭建gitLab
16. 什么是WinSxS？
17. MySQL--基础知识点--51--dual
18. 基于MFC开发的单文档画图（线段，多线段，矩形，椭圆，多边形),选中，变色，平移，线段长度，区域面积计算
19. 一天 第一章 花在花苞未有泪，人见不识无言对
20. asp.net core程序集自动注入

热门文章

1. 求阶乘之和(循环版)(利用阶乘函数)
2. 不写代码建博客！在浏览器完成博客搭建，有超详细文档，小白轻松搞定
3. Arduino蓝牙遥控小车
4. sql触发器（insert,update,delete）
5. kermit的安装与使用
6. 产品运营模型：AARRR模型
7. C语言程序设计 现代方法(第2版)pdf
8. vscode如何添加本地python解释器、解析器 Interpreter？（Python: Select Interpreter）
9. JSF是什么?JSF的优点
10. php 九宫格验证码,PHP九宫格抽奖源码示例