介绍

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索引擎以及存储引擎。
它提供了一个分布式的全文搜索引擎，其对外服务是基于RESTful web接口发布的。
Elasticsearch是用Java开发的应用，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
设计用于云计算中，能够达到近实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
官网https://www.elastic.co

Github 使用Elasticsearch搜索20TB的数据，包括13亿的文件和1300亿行的代码”。
Github在2013年1月升级了他们的代码搜索，由solr转为Elasticsearch，
目前集群规模为26个索引存储节点和 8个客户端节点（负责处理搜索请求）。

ELK，分别是 ES， Logstash、Kibana 。
在发展过程中新的成员Beats的加入，就形成了 Elastic Stack (生态圈)，
ES是该生态圈的基石，Kibana提供可视化操作， Logstash和 Beats可以对数据进行收集

在国内，阿里巴巴、腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米，vivo 等诸多知名公司都在使用Elasticsearch。

ElasticSearch VS Solr

Solr是第一个基于Lucene核心库功能完备的搜索引擎产品，诞生远早于Elasticsearchs
当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
当实时建立索引时， Solr会产生IO阻塞，查询性能较差，ES具有明显优势。
大型互联网公司，实际生产环境测试，ES的平均查询速度是 Solr的 50倍。

版本特性

6.x新特性

Lucene 7.x

新功能

跨集群复制 (CCR)

索引生命周期管理

SQL 的支持

更友好的升级及数据迁移

在主要版本之间的迁移更为简化，体验升级

全新的基于操作的数据复制框架，可加快恢复数据

性能优化

有效存储稀疏字段的新方法，降低了存储成本

在索引时进行排序，可加快排序的查询性能

7.x新特性

Lucene 8.0

重大改动， 废除单个索引下多Type 的支持

Security 功能免费使用

性能优化

8.x新特性

重大改动， 彻底删除 Type

默认开启安全配置

性能优化

应用场景

站内搜索

日志管理、分析

大数据分析

应用性能检测

机器学习

Docker 安装

ES 安装

docker pull elasticsearch:7.9.2docker run -d --name esearch \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -e "discovery.type=single-node" \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.9.2# 进入容器 进行 跨域配置
docker exec -it esearch /bin/bash
vi config/elasticsearch.yml
# 加入以下信息：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"# 测试是否 成功启动： 访问elocalhost:9200 获得如下信息
{"name" : "bce8e8d3cddf","cluster_name" : "docker-cluster","cluster_uuid" : "chngjxFJTQStsI70tOn2HQ","version" : {"number" : "7.9.2","build_flavor" : "default","build_type" : "docker","build_hash" : "d34da0ea4a966c4e49417f2da2f244e3e97b4e6e","build_date" : "2020-09-23T00:45:33.626720Z","build_snapshot" : false,"lucene_version" : "8.6.2","minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0","minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"},"tagline" : "You Know, for Search"
}

ES可视化（ES-header）安装

docker pull mobz/elasticsearch-head:5-alpinedocker run -d --name es-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5-alpine# 测试是否 成功启动： 访问elocalhost:9100 得到 UI界面# ElasticSearch-head 在进行操作时 若不修改配置，会报 406错误码，
# 这里需要再对 ElasticSearch-head 进行 配置修改。
docker cp es-head:/usr/src/app/_site/vendor.js ./ # 因为该容器中没有vi，所以拷出来修改vim vendor.js
### 修改一下两部分：
part1: 第6886行 contentType:"application/x-www-form-urlencoded"改为：contentType:"application/json;charset=UTF-8"
par2： 第7573行 var inspectData = s.contentType === "application/x-www-form-urlencoded" &&改为：var inspectData = s.contentType === "application/json;charset=UTF-8" &&# 完成修改，将文件 复制回容器（即 覆盖掉同名文件）
docker cp ./vendor.js  es-head:/usr/src/app/_site# 重启容器
docker restart es-head# 浏览器在重新打开一下，别直接刷新，就可以操作ES了

重要概念

_倒排索引(反向索引)

全文检索：通过一个程序扫描文本中的每一个单词，针对单词建立索引，并保存该单词在文本中的位置、以及出现的次数。
.
倒排索引：通过搜索的关键字在倒排索引表中找到索引（id），然后再通过找到的索引在正排索引中找到数据。

例子：

正排索引

id	content
1001	my name is zhang san
1002	my name is li si

倒排索引（在正排索引的基础上通过全文检索创建出倒排索引表）

key	id
name	1001, 1002
zhang	1001

正排查找： id ===> value 通过索引找数据
倒排查找： value ===> id 通过关键字找索引，然后在通过索引找数据。

_ES文件目录结构

目录	描述
bin	脚本文件，包括启动ES、安装插件、运行、统计数据等
config	配置文件目录
jdk	java运行环境
data	默认的数据存放目录，包括节点、分片、索引、文档，生产环境需要修改
lib	es依赖的java类库
logs	日志文件存放路径，生产环境需要修改
modules	包含所有的ES模块
plugins	已经安装的插件目录

_ES主配置文件 elasticsearch.yml

cluster.name

当前节点所属集群名称，
多个节点如果要组成同一个集群，那么集群名称一定要配置成相同。
默认值elasticsearch，生产环境建议根据ES集群的使用目的修改成合适的名字。

node.name

当前节点名称，
默认值当前节点部署所在机器的主机名，所以如果一台机器上要起多个ES节点的话，需要通过配置该属性明确指定不同的节点名称。

path.data

配置数据存储目录，
比如索引数据等，默认值$ES_HOME/data，
生产环境下强烈建议部署到另外的安全目录，防止Es升级导致数据被误删除。

path.logs

配置日志存储目录，
比如运行日志和集群健康信息等，默认值$ES_HOME/logs，生产环境下强烈建议部署到另外的安全目录，
防止ES升级导致数据被误删除。

boostrap.memory_lock

ES启动时是否进行内存锁定，默认 true。
ES对于 内存的需求比较大，一般 生产环境建议配置大内存，
如果内存不足，容易导致内存交换到磁盘，严重影响ES的性能。
所以默认在启动时进行相应大小内存的锁定，如果无法锁定则会启动失败。

在 config/jvm.option 配置文件中， Xms和 Xmx设置成一样，但是不要超所主机内存的 50%

network.host

配置可以访问当前节点的主机。
默认值为仅本机访问，可以配置为0.0.0.0，表示所有主机均可访问。

http.port

对外提供服务的端口，默认是 9200

discovery.seed_hosts

配置参与集群节点发现过程的主机列表，
说白一点就是集群中所有节点所在的主机列表，可以是IP、域名。

cluster.initial_master_nodes

配置 ES集群初始化是参与 master 选举的节点名称列表，必须和 node.name配置一致。
ES集群首次构建完成后，应该将集群中所有节点的配置文件中的 clusterinitial_master_nodes配置项移除，
重启集群或者将新节点加入某个已存在的集群时切记不要设置该配置项。

_ES两个重要的端口

9200 是客户端访问 ES服务端的端口；
9300 是 ES 节点间交互的端口。

_分布式概念

cluster

cluster集群。ElasticSearch集群由一或多个节点组成，
其中有一个主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。
ElasticSearch的一个概念就是 去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，
因为从外部看ElasticSearch集群，在逻辑上是个整体，你与集群中的任何一个节点通信和与整个ElasticSearch集群通信是等价的。
也就是说，主节点的存在不会产生单点安全隐患、并发访问瓶颈等问题。

shards

primary shard：代表索引的主分片，ElasticSearch可以把一个完整的索引分成多个primary shard，
这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个分片，分布存储在不同的ElasticSearch节点上，
从而形成分布式存储，并为搜索访问提供分布式服务，提高并发处理能力。
primary shard的 数量 只能在索引创建时指定，并且索引创建后不能再更改primary shard数量 (重新分片需要重新定义分片规则)。
primary shard的 数量 es5.x之后默认为5，es7.x默认为1。

replicas

replica shard：代表索引主分片的副本，ElasticSearch可以设置多个replica shard。可取值为0~n，默认为1。
replica shard的作用：

是提高系统的容错性，当某个节点某个primary shard损坏或丢失时可以从副本中恢复。

是提高ElasticSearch的查询效率，ElasticSearch会自动对搜索请求进行负载均衡，将并发的搜索请求发送给合适的节点，增强并发能力。

_和关系性数据库概念类比

mysql	数据库	数据表	记录	字段
ES	Index（索引）	Type（类型）	Document（文档）	Field

注意：在8.x之后，Type被砍掉以后，Index 既是数据库，又是数据表。

_插件安装

这里以安装分词器为例，至于什么是分词器，下面会进行解释说明。

在线安装

# 查看已经安装的插件
bin/elasticsearch-plugin list# 安装 analysis-icu 插件， 重启ES生效
bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu# 卸载插件，重启ES生效
bin/elasticsearch-plugin remove analysis-icu

离线安装

下载相应的插件到本地，解压后，手动上传到 ES的 plugins目录，然后重启 ES就可以了。

_分词器

前面提到的全文检索就是通过分词器来完成的，
分词器是对文件进行字词划分的唯一单位。
ES默认的分词器是 standard 对中文不是太友好，分词的依据就是将单字拆分。
ik中文分词器是对中文比较有好的。

# 测试分词器 的分词 效果
POST 请求/_analyze 请求路径请求体：
{"analyzer": "icu_analyzer","text":"我爱你中国"
}

ik分词器的测试：

一、粗粒度-少分次：一般用于 文章名称、人的姓名 等 不希望进一步拆分 的信息
POST  /_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text":"我爱你中国"
}分词效果： 我爱你中国 ===》 我爱你中国二、细粒度-分多次：
{"analyzer": "ik_max_word","text":"我爱你中国"
}分词效果： 我爱你中国 ===》 我爱你中国、我爱你、爱你、中国

在创建索引时可以指定分词器：

{"settings":{"index": {"analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"}}
}

_相关性和相关性计算——打分

这个地方对后面的布尔查询的算分有理解上的帮助。
.
搜索行为是用户和搜索引擎的交互，用户往往关心的是搜索结果的相关性。
搜索的相关性算分，描述的指标是返回的文档和关键字的匹配程度。
ES 会对每一个匹配查询的结果进行算分 _score. 打分的本质是排序，把符合预期的排在前面。
ES 5 之前算分的算法使用的是 TF-IDF，之后使用的是 BM 25，是对前者的优化。

TF-IDF

是一种用于信息检索和数据挖掘的常用加权技术。
是被公认的信息检索领域的最重要的发明。
其公式的三个决断算分结果的变量如下：

词频TF：对于某一条数据而言，检索词出现的频率越高，相关性越高。

逆向文本频率IDF：对于多条数据而言，检索词出现的频率越低，相关性越高。举例：
我们搜索： ES java，假如一共有10条数据，每条数据都有 ES信息，只有前两条有java信息，明显这里 ES的频率高于 java，但是 java的相关性要大于 ES。

字段长度归一值：为什么字段长度越短权重越高，因为字段越长越有出现信息冗余的可能，每个人组织语言的能力都是有一定缺陷的，话说的越多废话就越多。

BM25

BM25 优化 TF-IDF 算法，减少分数计算的资源损耗。
词频不断增加时， TF-IDF 算法的打出的分数是无限增加，而 BM25是趋近于一个数值。

索引index

一个索引就是一个 拥有几分相似特征 的文档的集合。
索引的命名必须全部是小写字母，不能以下划线开头。

索引主要有三个大属性（部分）组成：

aliases 别名

mappings 文档映射：
数据字段和字段类型的映射，创建索引的时候不设置，添加数据后会自动设置，当然也可以手动设置。

settings 设置：
设置索引相关的一些属性

mappings 文档映射

Mapping 类似数据库中的 schema的定义，作用如下:

定义索引中的字段名称

定义字段的数据类型，例如字符串，数字，布尔等

字段，倒排索引的相关配置(AnalyzedorNotAnalyzed,Analyzer)

Mapping映射分为动态和静态：

动态：
在关系数据库中，需要事先创建数据库，然后在该数据库下创建数据表，并创建表字段、类型、长度、主键等，最后才能基于表插入数据。
而Elasticsearch中不需要定义Mapping映射(即关系型数据库的表、字段等)，在文档写入Elasticsearch时，会根据文档字段自动识.

静态：
事先手动定义好映射。

动态映射的类型识别机制

JSON类型	ES类型
字符串	1- 匹配日期格式，设置为Date 2- 配置数据设置为float或long，默认关闭 3- 设置为Text，并且增加`keyword`字段
布尔值	boolean
浮点数	float
整数	long
对象	object
数组	由第一个非空元素决定
空值	忽略

Mapping生成之后，后期修改会怎么样？

新增字段

dynamic设为true时，一旦有新增字段的文档写入，Mapping也同时被更新

dynamic设为false，Mapping不会被更新，新增字段的数据无法被索引，但是信息会出现在source中

dynamic设置成strict(严格控制策略)，文档写入失败，抛出异常

// dynamic 设置为 true | false：
PUT /wtt/_mapping
{"dynamic": true
}

修改字段

倒排索引表一旦生成，就不允许修改，原因是修改字段的数据类型会导致已被索引的数据无法被搜索。
如果就是任性的想该字段，那么就重建索引呗。

// 重建索引
-- step1: 新建一个 静态索引，把之前的 索引的 数据 导入新的 索引中
POST /_reindex
{"source": {"index":"wtt"},"dest":{"index":"wtt2"}
}-- step2: 删出原来的索引
DELETE /wtt-- step3: 给新索引 起一个 老索引 的 别名
PUT /wtt2/_alias/wtt

让某个字段不被索引

PUT /wtt
{"mapping":{"properties": {"address": {"type":"text","index":false  # address  不再被 索引了}}}
}

控制倒排索引记录的内容

记录内容：	doc id（文档id）	term frequency（词频）	term position（位置）	character offects（关联、影响）
docs	`y`	n	n	n
freqs	`y`	`y`	n	n
positions	`y`	`y`	`y`	n
offsets	`y`	`y`	`y`	`y`

说明： text类型默认记录 positions，其他默认记为 docs。

PUT /wtt
{"mappings": {"name": {"type": "text","index_options": "offsets" // 这里指定 记录内容}}
}

对Null值的搜索

只有 keyword 类型支持 null_value 的设置。

PUT /wtt
{"mappings": {"name": {"type": "keyword","null_value": "NULL" // 这样一来，该字段就可以 通过null值 搜索了}}
}

常见操作

创建

# PUT: 创建 shopping 索引
http://127.0.0.1:9200/shopping# 指定 分片数 和 副本数
PUT /shopping
{"settings": {"number_of_shards": 3,  //分片"number_of_replicas": 2 //副本}
}

查看

# GET： 查看 指定 索引
http://127.0.0.1:9200/shopping# 查看 索引 是否存在
HEAD    /shopping# GET： 查看 全部 索引
http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

删除

# DELETE
http://127.0.0.1:9200/shopping

编辑

PUT /shopping/_settings
{"index": {"number_of_replicas": 3 //副本}
}

文档

ES 是面向文档的，文档（不是字段）是可搜索数据的最小单位。
文档会被序列化为 JSON格式，保存在 ES中。
每一个文档都有一个唯一 ID，可以自动生成也可以手动指定。

文档元数据

_index：文档所属的索引名。
_type：文档所属的类名
_id：文档的唯一id
_source：文档的原始 json数据
version：文档的版本号，修改、删除操作会使得 version 自增1
seq_no : 修改、删除操作会使得 version 自增1
primary_term ：是纪元数据，每次分区选举都会自增1。即记录朝代的更替。

# seq_no 和 primary_term 属性 主要用来 并发场景下 修改文档， 是对 version 的优化
POST /wtt/_doc/11?if_seq_no=21&if_primary_term=6
{"name":"tom"
}-- 说明：
只有id为11的文档 满足 seq_no==21   且 primary_term == 6
才会 进行 数据加入 的操作。

Request Body 文档查询方式

接下来重点讲解官方建议通过 request body 的方式进行查询，因为这种方式可以定义更加易读的 json格式。
但在此之前要先讲一下相关原理

ES检索原理

索引的原理

索引是加速数据查询的重要手段，其核心原理就是通过不不断的缩小想要获取数据的范围，来筛选出最终想要的结果。

磁盘IO 和预读

磁盘IO 是程序设计中非常昂贵的操作，也是影响程序性能的重要因素，
因此应当避免过多的磁盘IO，最直接有效的方式就是利用内存。
局部性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的地址也会很快被访问到。
因此预读就是发生一次 IO时，不仅仅是度全当前的磁盘数据，而且把相邻地址的数据也读取到内存中。

上图主要为了说明两点：

磁盘IO的空间关系

查询数据的结果和词项-字典有直接的关系，而词项-字典的存储内容有分词器直接指定。
所以 查询数据的结果和分词器息息相关。

常用查询操作

全量查询 match_all

使用match_all，默认返回 10 条数据。
其原因是：如果全部数据有几十万条，一次性都查出来的话内存一下子会盛放不了导致宕机。

GET /wtt/_search
{"query":{"match_all": {}}
}

分页查询

size： limit

from：offset

GET /wtt/_search
{"query":{"match_all": {}}"size": 10,"from": 0
}

注意：
size 不可以无线增加，size 默认小于等于 10000，超过这个数会报错。
如果需要可以手动修改默认值，如下
PUT /wtt/_settings
{"index.max_result_window": "20000"
}
但是数据量需求过大的时候，不推荐修改上述配置，而是采用 scroll api，因为更高效。

分页查询 Scroll

改动 index.max_result_window 的大小，只能解决一时的问题，当数据持续增加时，
在查询 全量数据时，若超过手动指定的数据还是会报错。
最佳的方式还是采用 scroll api

# 查询命令中 新增 scroll=3m，说明采用 游标查询， 保持游标查询窗口 3分钟，
# 即游标变量 中存储的地址信息 在3分钟后 被 垃圾回收机制 回收掉
# 实际使用中，为了减少 游标的查询次数，可以将 size 适当增加，例如500---2000
GET /wtt/_search?scroll=3m
{"query": {"match_all": {}},"size": 10
}
-- 查询结果 除了放回 前10条记录，还返回一个 游标ID值 _scroll_id# 下一次查询， 只需要带上 上一次的 游标ID 就可以了， ES就知道 怎么查，查什么，查多少了
GET /_search/scroll
{"scroll": "2m","scroll_id": "jfldJLJfldjfLJDfjldlFJljf453JLFJfjdljl"
}
-- 多次根据 scroll_id游标查询，知道没有 数据的返回 则 结束查询。
-- 全量数据 用 游标查询 的好处：高效安全、限制单次对内存的 损耗。

排序和指定要返回的部分字段

GET /wtt/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"age": "desc"}],"_source": ["name", "age"]
}

通过降低相关性实现更复杂的排序场景

我们知道，ES默认返回文档的顺序如果没有 sort的干预是采用打分排序的，
所以可以通过调整权重来干预打分机制，
在打分时， negative 部分的 query 会乘以 negative_boost的值，
negative_boost 的取值范围： 0—1

-- 例如： 我们搜索 苹果 关键字时， 我们希望 苹果手机  排在前面， 而 苹果水果 排在后面
GET /wtt/_search
{"query": {"boosting": {"positive":{ // 积极"match": { "content": "apple" }},"positive":{ // 消极， 该部分 会乘以 negative_boost的值"match": { "content": "pie" }},"negative_boost": 0.2}}
}

分词查询 match

match 在匹配时会对 所查找的关键字进行分词，然后再按关键字分词进行匹配查找。
match支持以下参数：

query：指定匹配的值

operator：匹配类型

and : 关键字的分词都要匹配上

or : 关键字的分词至少有一个能匹配上

minmum_should_match：最低匹配度，配合 or的情况，因为or默认是1个，该配置指定最少匹配的关键词数

GET /wtt/_search
{"query": {"match":{"film_name": {"query": "你好李焕英","operator": "and"}}}
}

短语查询 match_phrase

match_phrase查询分析文本并根据分析的文本创建一个短语查询。
match_phrase 也会将管理子分词，但是匹配机制更严格：

分词结果必须都被匹配上。

分词结果的匹配顺序必须相同。

分词结果的匹配默认都是连续的。

-- 举例说明： 现ES存储一条文档， 字段address的内容是 “广州白云山” ===分词的顺序、结果为===>广州、白云山、白云-- 查找1
GET /wtt/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "广州白云山"}}
}-- 查找2
GET /wtt/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "广州白云"}}
}--- 结果分析：
查找1 命中了数据， 查找2 没用命中一条数据。
这只因为 查找2的 搜索词被  拆成了 广州、白云， 文档库中的 分词是： 广州、白云山、白云
虽然 满足 1、全命中 2、顺序相同
但是不满足 3、连续， 明显 文档的分词 广州 和 白云 之前还隔着 一个 白云山。  -- 解决方法：
通过 slop 参数 告诉 match_phrase 中间 隔 几个词 也可以认为是连续的
GET /wtt/_search
{"query": {"match_phrase": {"address":  {"query": "广州白云","slop": 1  // 这样一来 就能匹配上了}}}
}

多字段 multi_match

GET /wtt/_search
{"query": {"multi_match":{"query": "你好"，"fields": ["address", "name"]  // 这 俩字段 只要能 匹配上 你好 的 文档 都可以被命中}}
}

query_string

允许我们在单个查询字符串中指定 AND | OR | NOT 条件，
和 multi_match 一样支持多字段搜索。
和 match 类型，但是match 需要指定字段名， query_string在所有字段中搜索，范围更广。

注意：

查询的字段使用分词，就将查询条件分词查询。

查询的字段未使用分词，就将查询条件不分词查询。

不指定字段查询

GET /wtt/_search
{"query": {"query_string": {"query":"张三 OR 山东省"}}
}

指定单个字段查询

GET /wtt/_search
{"query": {"query_string": {"default_field": "name""query":"张三 OR 李四"}}
}

指定多个字段查询

GET /wtt/_search
{"query": {"query_string": {"fields": ["name", "sex"]"query":"张三 OR (李四 AND 女)"}}
}

关键字查询 Term

term 是用来 精准查询 的，还可以用来查询没有被进行分词的数据类型。
term 是表达语义的最小单位。
match 匹配时会对关键词进行分词处理，然后在进行分词匹配。
而 term 不做分词处理，会直接对关键字进行匹配。
因此模糊查询的时候常用 match，精准匹配的时候常用 term。

类型的分词说明

在ES中， keyword、date、integer、long、double、boolean、ip 这些类型不会分词，
text类型会分词。

-- 查找1
GET /wtt/_search
{"query": {"term": {"address": {"value": "山东省临沂市"}}}
}-- 查找2
GET /wtt/_search
{"query": {"term": {"address.keyword": {"value": "山东省临沂市"}}}
}--- 结果说明：
查找1 未命中数据， 查找2 命中数据--- 原因解释：
term查询，不会对 山东省临沂市 进行分词， 而 address 的 text 类型 会对 山东省临沂市 ===分词为===> 山东省、临沂市。
所以 待配的 词库中 没有 能和 山东省临沂市 匹配上的。而 address 的 keyword 类型 不会对 山东省临沂市 进行分词为， 所以可以命中数据。  所以 精准匹配的 时候 最好使用 keyword 类型

性能优化

精准匹配这一块是有个值得优化的点的，
每次查询数据 es对于每一个找到的结果数据都有一个分值计算，该分值体现了数据的匹配度。
在精准查询下，这个分值没有多大意义，所以去掉算分动作（毕竟有资源损耗）可以优化性能。
实现机制：

将query 转成 filter 就可以去掉算分动作 ， filter 可以有效利用缓存。

GET /wtt/_search
{"query": {"contant_score": {"filter":{"term": {"address.keyword": "山东省临沂市"}}}}
}

精准查询用的最多的常见

对bool、日期、数字、结构化的文本都可以利用 term 做精准匹配。

GET /wtt/_search
{"query": {"term": {"age": {"value": 18}}}
}

term 多值字段（数组）的处理

对于多值字段， term 查询是包含，而不是等于

-- 假设现在有两个文档：
{"name": "tom","hobby"： ["篮球", "足球"]  // 多值字段
}{"name": "cat","hobby"： ["游泳", "篮球"]  // 多值字段
}-- 多值字段的查询
GET /wtt/_search
{"query": {"term": {"hobby.keyword": {"value": "篮球"  // 可以命中以上 两条数据}}}
}

prefix 前缀搜索

它不会对关键字进行分词，查询的内容就是查找的前缀。
它的原理：遍历所有的倒排索引，比较每个 term（基本单位）的前缀是否能匹配上。
它的行为和过滤器很像，区别在于过滤器是可以被缓存的，它不行。

GET /wtt/_search
{"query": {"prefix": {"address": {"value": "山"}}}
}

wildcard 通配符查询

其工作原理和 prefix 相同，只不过它能支持更为复杂的模式

GET /wtt/_search
{"query": {"wildcard": {"address": {"value": "*东*"  // 可以命中 山东省}}}
}

范围查询 range

支持的范围描述关键字有：

gte：大于等于

lte：小于等于

gt：大于

lt：小于
-now ：当前时间

数值范围

GET /wtt/_search
{"query": {"range": {"age": {"gte":15,"lte":35}}}
}

日期范围

GET /wtt/_search
{"query": {"range": {"dates": {"gte":"now-2y", //大于 两年前"lte":"now-10m" //小于 10个月前 }}}
}

多id查询

ids 关键字：置为数组类型，用来根据一组 id 获取对应的多个文档。

GET /wtt/_search
{"query": {"ids": {"values": [1,2,3]}}
}

模糊查询 fuzzy

在实际中，我们又是会打错字，从而导致搜索不到。
在ES中，使用 fuzziness 属性来进行模糊查询，来解决上述问题。

fuzzy 查询会用到两个很重要的参数：

fuzziness：输入的关键字通过几次可以转换为 ES中对应的字段

操作是指：新增、删除、修改，每次操作记为 1步

该参数值默认为 0，即不开启模糊查询。

prefix_length: 表示关键字和 ES中字段的开头前几个字符必须完全匹配，不可出错

默认值为0

加大该值可以提高匹配准确率

GET /wtt/_search
{"query": {"fuzzy": {"address": {"value": "山冬省"  "fuzziness": 1 // 可以命中 山东省}}}
}

注意：摸出查询的最大模糊错误必须在 0–2之间

关键字长度	是否允许存在模糊	模糊次数
2	不允许
3-5	允许	1
大于5	允许	2

高亮查询

hightlight 关键字可以让符合条件的数据高亮。
其相关属性：

pre_tags 前缀标签

post_tags 后缀标签

tags_schema 设置为 styled 可以使用内置高亮样式

require_field_match 多字段高亮需要设置为 false

GET /wtt/_search
{"query": {"fuzzy": {"address": {"value": "山冬省"  "fuzziness": 1 }}},"highlight": {"fields": {"*"{}  // 此时的高亮字段 就是 查询匹配字段  address}}
}-- 可以自定义 高亮样式 且 多字段 高亮
GET /wtt/_search
{"query": {"fuzzy": {"address": {"value": "山冬省"  "fuzziness": 1 }}},"highlight": {"pre_tags": ["<h1 style='color:red'>"],"post_tags": ["</h1>"],"fields": {"name":{} ,  // 也可以是 没有 查找匹配的 文档字段"address":{} }}
}

布尔查询 bool query

一个 bool 查询是一个 or 多个查询子句的组合，总共包括 4 种句子。
其中 2 种会影响打分， 2种不影响打分。

子句类型	相当于	匹配说明	是否贡献算分
must	&&	必须匹配	贡献
should	\|\|	选择性匹配	贡献
must_not	！	必须不能匹配	不
filter		必须匹配	不

在ES中，有 Query 和 Filter 两种不同的 Context

Query Context：相关性算法

Filter Context：不需要算法，可以利用 cache，获得更好的性能

子查询可以任意顺序出现，
可以嵌套多个查询，

GET /wtt/_search
{"query": {"bool": {"must": [{ "term": { "sex": { "value": 1 } }},{ "match": { "address": "山东临沂" }}]， "shuold": [{ "term": { "sex": { "value": 1 } }},{ "match": { "address": "山东临沂" }}],"minimum_should_match": 1 // shuold 下的俩个条件 至少满足 1 个}}
}

演示一下 bool 嵌套

GET /wtt/_search
{"query": {"bool": { // 第一层"must": [{ "bool": { // 第二层"must": [{ "term": { "sex": { "value": 1 } }},{ "match": { "address": "山东临沂" }}]}}]}}
}

聚合查询

{"aggs":{ // 聚合操作"price_group":{ // 名称，自定义"avg":{ // 平均值"field":"price" // 分组字段}}}
}

ElasticSearch 哪里不会点哪里相关推荐

Elasticsearch学习之路(一)
一.前序 1.1正向索引和倒排索引 ** 正向索引通常用于数据库中,在搜索引擎领域使用的最多的就是倒排索引 ** 通过例子表示: 我爱编程, 我爱编程,我是小码农 1.1.1 正向索引假设我们使用m ...
2021年大数据ELK（二十五）：添加Elasticsearch数据源
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录添加Elasticsearch数据源一.Kibana索引模式添加Elast ...
2021年大数据ELK（十九）：使用FileBeat采集Kafka日志到Elasticsearch
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录使用FileBeat采集Kafka日志到Elasticsearch 一.需求分 ...
2021年大数据ELK（十七）：Elasticsearch SQL 订单统计分析案例
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录订单统计分析案例一.案例介绍二.创建索引三.导入测试数据四.统计不同支 ...
2021年大数据ELK（十六）：Elasticsearch SQL（职位查询案例）
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录职位查询案例一.查询职位索引库中的一条数据二.将SQL转换为DSL 三.职 ...
2021年大数据ELK（十五）：Elasticsearch SQL简单介绍
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录 Elasticsearch SQL简单介绍一.SQL与Elasticsear ...
2021年大数据ELK（十三）：Elasticsearch编程（添加职位数据）
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录 Elasticsearch编程一.添加职位数据 1.初始化客户端连接 2.实 ...
2021年大数据ELK（十二）：Elasticsearch编程（环境准备）
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录 Elasticsearch编程一.环境准备 1.准备IDEA项目结构 2.准 ...
2021年大数据ELK（十一）：Elasticsearch架构原理
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录 Elasticsearch架构原理一.Elasticsearch的节点类型 ...
2021年大数据ELK（八）：Elasticsearch安装IK分词器插件
全网最详细的大数据ELK文章系列,强烈建议收藏加关注! 新文章都已经列出历史文章目录,帮助大家回顾前面的知识重点. 目录系列历史文章安装IK分词器一.下载Elasticsearch IK分词器 ...

ElasticSearch 哪里不会点哪里

介绍

ElasticSearch VS Solr

版本特性

6.x新特性

7.x新特性

8.x新特性

应用场景

Docker 安装

重要概念

*_*倒排索引(反向索引)

*_*ES文件目录结构

*_*ES主配置文件 elasticsearch.yml

*_*ES两个重要的端口

*_*分布式概念

cluster

shards

replicas

*_*和 关系性数据库 概念类比

*_*插件安装

在线安装

离线安装

*_*分词器

*_*相关性 和 相关性计算——打分

索引index

mappings 文档映射

动态映射 的 类型识别机制

Mapping生成之后，后期修改会怎么样？

让某个字段 不被 索引

控制 倒排索引 记录的内容

对Null值 的 搜索

常见操作

文档

文档元数据

相关操作

创建

编辑

删除

查询

Request Body 文档查询方式

ES检索原理

常用查询操作

全量查询 match_all

分页查询

分页查询 Scroll

排序 和 指定要返回的部分字段

通过 降低相关性 实现 更复杂 的 排序 场景

分词查询 match

短语查询 match_phrase

多字段 multi_match

query_string

关键字查询 Term

prefix 前缀搜索

wildcard 通配符查询

范围查询 range

多id查询

模糊查询 fuzzy

高亮查询

布尔查询 bool query

聚合查询

ElasticSearch 哪里不会点哪里相关推荐

最新文章

热门文章

_倒排索引(反向索引)

_ES文件目录结构

_ES主配置文件 elasticsearch.yml

_ES两个重要的端口

_分布式概念

_和关系性数据库概念类比

_插件安装

_分词器

_相关性和相关性计算——打分

动态映射的类型识别机制

让某个字段不被索引

控制倒排索引记录的内容

对Null值的搜索

排序和指定要返回的部分字段

通过降低相关性实现更复杂的排序场景