ElasticSearch

倒排索引

倒排索引建立：对文章标题进行分词，将每个词存入 term，这些词也对应一个 id 也就是文档

倒排索引检索：假设我们搜索华为手机

1. 分词：“华为”“手机”
2. 从数据库中找到对应的两个 key，及其文档 id
3. 由于文档 id 分别是 2,3 以及 1,2；可见文档 id=2 重合度最高，最符合搜索条件，则搜索结果他会排在最前面
4. 搜索结果存入结果集

环境配置

首先你需要下载下面三个东西（这边选择 7.8 版本是为了兼容低版本 JAVA，高版本的 ES 必须要高版本 JDK，十分不方便）

1. ElasticSearch7.8.0
2. kibana
3. ik 分词器

注意！由于我们是在 windows 下搭建的环境，所以下载 ik 分词器时务必下载 elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip 这个编译好的包，别下载源码包了！！！

三件套全部版本都必须一致！不存在什么向下或者向上兼容！

windows 下安装非常简单，把三个压缩包全部解压到一个非中文路径的目录下

先把 ik 分词器 压缩包的所有内容丢到 es7.8 根目录下的 plugins 文件夹

打开 es7.8 的 JVM 配置文件：es7.8/config/jvm.options
调节一下运行内存，否则一运行必定爆内存然后闪退

-Xms1g
-Xmx1g

大功告成，双击运行下面这两个 bat 文件即可（注意先后顺序）

1. es根目录/bin/elasticsearch.bat
2. kibana根目录/bin/kibana.bat

es 默认运行 9200 端口，kibana 默认运行 5601 端口

测试 ik 分词器

打开 kibana 控制台localhost:5601

点击左上角菜单，拉到最下面选择 dev tools
在这里可以随意测试我们的 es 代码，比如说插入索引和查询啥的

按照下图格式，我们使用 ik 智能分词器对一行包含汉语和英语的文字执行了分词操作

POST _analyze
{"text": "我再也不想学JAVA语言了","analyzer": "ik_smart"
}

添加扩展词典

网络热词不可能总是被 ik 分词器所收录，更何况是中文，所以特殊情况下我们需要添加扩展字典来帮助 ik 分词器正确识别网络新词

首先打开 ik 分词器扩展设置文件：es根目录/plugins/analysis-ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml
把他改成下面的样子

<?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--><entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry><!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --><!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> --><!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--><!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

同目录下新建文件 ext.dic 用于存放扩展词，扩展词每写一个换一次行
我们可以添加以下两个扩展词

小黑子
煤油树枝
香精煎鱼
香菜凤仁鸡
梅素汁

重启 es7.8，然后再次回到我们的 kibana 界面

可见，ik 分词器成功的识别出了网络热词并执行分词操作！

操作索引

创建一个简单的索引只需要按照以下的代码进行简要修改即可

PUT /heima
{"mappings": {"properties": {"info":{                            // 设置字段名为"info"的映射"type": "text",                   // 设置字段类型为"text""analyzer": "ik_smart"            // 使用中文分词器"ik_smart"进行分词},"email":{                           // 设置字段名为"email"的映射"type": "keyword",                 // 设置字段类型为"keyword"，表示不会进行分词"index": false                     // 设置不对该字段进行索引，即无法通过该字段进行搜索},"name":{                            // 设置字段名为"name"的映射"type": "object",                  // 设置字段类型为"object"，表示是一个嵌套对象"properties": {                    // 定义嵌套对象的属性"firstname":{                    // 设置嵌套对象的属性名为"firstname"的映射"type":"keyword"                // 设置属性类型为"keyword"，表示不会进行分词},"lastname":{                     // 设置嵌套对象的属性名为"lastname"的映射"type":"keyword"                // 设置属性类型为"keyword"，表示不会进行分词}}}}}
}

在 dev tools 中执行完毕后的结果是

{"acknowledged": true,"shards_acknowledged": true,"index": "heima"
}

索引与文档操作

es 中索引库和 mapping 一旦创建后就无法修改，但是可以向其中添加新的字段

如下指令，向索引 heima 添加了一个新的字段叫做 age

PUT /heima/_mapping
{"properties":{"age":{"type":"keyword"}}
}

获取索引库：GET /索引库名称
删除索引库：DELETE /索引库名称