11.分布式搜索 ES

a.介绍ES

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。

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。

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

正向索引和倒排索引

传统数据库（如MySQL）采用正向索引

elasticsearch采用倒排索引：

• 文档（document）：每条数据就是一个文档
• 词条（term）：文档按照语义分成的词语

文档

elasticsearch是面向文档存储的，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。

索引（Index）

• 索引（index）：相同类型的文档的集合

• 映射（mapping）：索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

架构

• 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

b.IK分词器

分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时对文档分词
• 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度
• ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

• 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
• 在词典中添加拓展词条或者停用词条

c.索引库操作 (类似于MYSQL的Table)

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

创建索引库

ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。创建索引库和mapping的DSL语法如下：

# 创建索引库
PUT /heima
{"mappings": {"properties": {"info":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email":{"type":"keyword","index": false},"name":{"type":"object","properties": {"firstname":{"type": "keyword"},"lastname":{"type": "keyword"}}}}}
}

d.查看、删除、修改 索引库

查看索引库语法：

GET /索引库名

示例：

GET /heima

删除索引库的语法：

DELETE /索引库名

示例：

DELETE /heima

修改索引库

索引库和mapping一旦创建无法修改，但是可以添加新的字段，语法如下：

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

示例：

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

e.文档操作 (类似MYSQL的数据)

1) 添加文档

新增文档的DSL语法如下：

# 插入文档
POST /heima/_doc/1
{"info": "黑马程序员","email": "abcd@qq.com","name":{"firstname": "云","lastname" : "赵"}
}

2) 查看文档

查看文档语法：

GET /索引库名/_doc/文档id

示例：

GET /heima/_doc/1

3) 删除文档

删除文档的语法：

DELETE /索引库名/_doc/文档id

示例：

DELETE /heima/_doc/1

4) 修改文档

方式一：全量修改，会先删除旧文档，再添加新文档

# 全量修改文档
PUT /heima/_doc/3
{"info": "黑马程序员","email": "zhaoyun@123.com","name":{"firstname": "云","lastname" : "赵"}
}

方式二：增量修改，修改指定字段值

# 局部修改
POST /heima/_update/1
{"doc":{"email": "zYUN@qq.com"}
}

f.RestClient操作索引库

1.引入es的RestHighLevelClient依赖

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.12.1</version>
</dependency>

2.因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

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

3.初始化RestHighLevelClient：

public class HotelIndexTest {private RestHighLevelClient client;@Testvoid testInit(){System.out.println(client);}@BeforeEachvoid setUp(){this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.58.128:9200")));}@AfterEachvoid afterAll() throws Exception {this.client.close();}
}

1) 创建索引库

创建索引库代码如下：

@Test
void createHotelIndex() throws Exception {// 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);
}

在constants/HotelConstant中写入已编辑好的DSL语句

package cn.itcast.hotel.constants;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\": false\n" +"      },\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" +"      },\n" +"      \"starName\":{\n" +"        \"type\": \"keyword\"\n" +"      },\n" +"      \"business\":{\n" +"        \"type\": \"keyword\",\n" +"        \"copy_to\": \"all\"\n" +"      },\n" +"      \"location\":{\n" +"        \"type\": \"geo_point\"\n" +"      },\n" +"      \"pic\":{\n" +"        \"type\": \"keyword\",\n" +"        \"index\": false\n" +"      },\n" +"      \"all\":{\n" +"        \"type\": \"text\",\n" +"        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +"      }\n" +"    }\n" +"  }\n" +"}";
}

2) 删除索引库/判断索引库

删除索引库代码如下：

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

判断索引库代码如下：

/*** 判断索引库是否存在* @throws Exception*/
@Test
void testExistsHotelIndex() throws Exception{// 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.out.println(exists ? "索引库已经存在" : "索引库不存在");
}

g.RestClient操作文档

1) 新增文档

先查询酒店数据，然后给这条数据创建倒排索引，即可完成添加：

@Autowired
private IHotelService hotelService;/*** 新增文档*/
@Test
void testAddDocument() throws IOException {// 根据id查询酒店数据Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);// 转换为文档类型HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());// 2.准备json文档request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);// 3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

2) 查询文档

根据id查询到的文档数据是json，需要反序列化为java对象：

/*** 查询文档* @throws Exception*/
@Test
void testGetDocument() throws Exception{// 1.准备RequestGetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");// 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);
}

3) 修改文档

修改文档数据有两种方式：

• 方式一：全量更新。再次写入id一样的文档，就会删除旧文档，添加新文档
  • 和新增代码没有区别
• 方式二：局部更新。只更新部分字段

/*** 更新文档* @throws Exception*/
@Test
void testUpdateDocumentById() throws Exception {// 1.创建Request对象UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");// 2.准备参数，每2个参数为一对 key valuerequest.doc("price","952","starName","四钻");// 3.更新文档client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

4) 删除文档

删除文档代码如下：

/*** 删除文档* @throws Exception*/
@Test
void testDeleteDocument() throws Exception{// 1.创建Request对象DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");// 3.更新文档client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

5) 批量导入数据到ES

需求：批量查询酒店数据，然后批量导入索引库中

• 1.利用mybatis-plus查询酒店数据
• 2.将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
• 3.利用JavaRestClient中的Bulk批处理，实现批量新增文档，示例代码如下

/*** 批量导入数据到ES* @throws Exception*/
@Test
void testBulkRequest() throws Exception {// 批量查询酒店数据List<Hotel> hotels = hotelService.list();// 1.创建Request对象BulkRequest request = new BulkRequest();// 2.准备参数, 添加多个新增的Requestfor (Hotel hotel : hotels) {// 转换为文档类型HotelDocHotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 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);
}

h.DSL查询文档

ES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。
  • 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。
  • ids
  • range
  • term
• 地理（geo）查询：根据经纬度查询。
  • 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。
  • bool
  • function_score

1) 查询所有

DSL Query基本语法

查询的基本语法如下： 查询所有不需要指定条件值

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

2) 全文检索查询

全文检索查询，会对用户输入内容分词，常用于搜索框搜索：

• match查询 (推荐)：全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索

# match查询
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "外滩如家"}}
}

• multi_match：与match查询类似，只不过允许同时查询多个字段 (参与查询的字段越多，会降低性能)

# multi_match查询
GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "外滩如家","fields": ["brand", "name", "business"]}}
}

3) 精确查询

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：根据词条精确值查询 (如：品牌名，城市名，城市星级)
• range：根据值的范围查询 (如：价格，日期，评分)

# term查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"city": {"value": "深圳"}}}
}

# range查询
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 1000,"lte": 3000}}}
}

gte 大于等于，gt 大于，lte 小于等于，lt 小于

4) 地理查询

根据经纬度查询。常见的使用场景包括：

• 携程：搜索我附近的酒店
• 滴滴：搜索我附近的出租车
• 微信：搜索我附近的人

根据经纬度查询，官方文档。例如：

• geo_bounding_box：查询geo_point值落在某个矩形范围的所有文档

• geo_distance：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档

# geo_distance查询
GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance": {"distance": "5km","location": "31.21, 121.5"}}
}

5) 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

• ​ 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。例如百度竞价

当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。

1) Function Score Query

使用 function score query，可以修改文档的相关性算分（query score），根据新得到的算分排序。

案例：给“外滩如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

• 1.哪些文档需要算分加权？ 品牌为如家的酒店
• 2.算分函数是什么？ weight就可以
• 3.加权模式是什么？ 求和

# function_score查询
GET /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"all": "外滩"}},"functions": [{"filter": {"term": {"brand": "如家"}},"weight": 10}],"boost_mode": "sum"}}
}

2) Boolean Query

布尔查询是一个或多个查询子句的组合。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

案例：利用bool查询实现功能，需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

# boolean查询
GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "如家"}}],"must_not": [{"range": {"price": {"gt": 400}}}],"filter": [{"geo_distance": {"distance": "10km","location": {"lat": 31.21,  "lon": 121.5}}}]}}
}	

i.DSL搜索结果处理

1) 排序

ES支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分（_score）来排序。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。

案例：对酒店数据按照用户评价降序排序，评价相同的按照价格升序排序

• 评价是score字段，价格是price字段，按照顺序添加两个排序规则即可。

# sort排序
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"score": "desc"},{"price": "asc"}]
}

案例：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序

• 获取经纬度的方式：https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/
• lon:113.766782, lat:23.012575

# 距离排序
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance": {"location": {"lat": 23.012575,"lon": 113.766782},"order": "asc","unit": "km"}}]
}

2) 分页

ES 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。

ES中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

深度分页解决方案

针对深度分页，ES提供了两种解决方案:

• 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：原理将排序数据形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

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。

3) 高亮

高亮：就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示。

原理是这样的：

• 将搜索结果中的关键字用标签标记出来
• 在页面中给标签添加css样式

默认情况下，ES搜索字段与高亮字段一致

• 可以加上是否匹配的参数 “require_field_match”: “false”，默认true

# 高亮查询，
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "如家"}},"highlight": {"fields": {"name": {"require_field_match": "false"}}}
}

j.RestClient查询文档

通过match_all来演示下基本的API，先看请求DSL的组织：

/*** match_all* @throws IOException*/
@Test
void testMatchAll() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析结果handleResponse(response);
}/*** 抽取出解析结果的代码*/
private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析结果SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.查询的总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.查询的文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();for (SearchHit hit : hits) {// 4.3.获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 4.4.反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);}
}

RestAPI中其中构建DSL是通过HighLevelRestClient中的resource()来实现的，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：

RestAPI中其中构建查询条件的核心部分是由一个名为QueryBuilders的工具类提供的，其中包含了各种查询方法：

1) 全文检索文档

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。

同样是利用QueryBuilders提供的方法：

/*** match / multi_match / term / range / Boolean Query* @throws IOException*/
@Test
void testMatch() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL
//        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "上海如家")); // match
//        request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("上海如家", "name", "brand", "business")); // match_all
//        request.source().query(QueryBuilders.termQuery("city", "深圳")); // term
//        request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(550)); // range// Boolean Query 创建布尔查询BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();// 添加must条件boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "深圳"));// 添加filter条件boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(200).lte(500));request.source().query(boolQuery);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析结果handleResponse(response);
}

要构建查询条件，只要记住一个类：QueryBuilders

2) 排序和分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，对应的API如下：

/*** 排序和分页* @throws IOException*/
@Test
void testPageAndSort() throws IOException {// 模拟前端传值的 页码，每页大小int page = 1, size = 5;// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 2.2.排序sortrequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);// 2.3.分页 from、sizerequest.source().from((page - 1) * size).size(size);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析结果handleResponse(response);
}

3) 高亮

高亮API包括请求DSL构建和结果解析两部分。

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

在解析结果的类上，加上解析高亮的处理逻辑

private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析结果SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.查询的总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.查询的文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();for (SearchHit hit : hits) {// 4.3.获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 4.4.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);}
}