制作网站公司谁家好,哪些网站使用wordpress,免费开源小程序源码,WordPress用AFC制作主题在学习ElasticSearch之前#xff0c;先简单了解一下Lucene#xff1a; Doug Cutting开发 是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目 是一个开放源代码的全文检索引擎工具包不是一个完整的全文检索引擎#xff0c;而是一个全文检索引擎的架构#xff0c;提供了完整的…在学习ElasticSearch之前先简单了解一下Lucene Doug Cutting开发 是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目 是一个开放源代码的全文检索引擎工具包不是一个完整的全文检索引擎而是一个全文检索引擎的架构提供了完整的查询引擎和索引引擎部分文本分析引擎英文与德文两种西方语言当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。
Lucene和ElasticSearch的关系
ElasticSearch是基于Lucene 做了一下封装和增强
一、ElasticSearch概述 官网Download Elasticsearch | Elastic Elaticsearch简称为eses是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好可以扩展到上百台服务器处理PB级别(大数据时代的数据。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。 据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计在2016年1月ElasticSearch已超过Solr等成为排名第一的搜索引擎类应用。
历史
多年前一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者由于妻子要去伦敦学习厨师他便跟着也去了。在他找工作的过程中为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎他开始构建一个早期版本的Lucene。
直接基于Lucene工作会比较困难所以Shay开始抽象Lucene代码以便lava程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目叫做“Compass”。
后来Shay找到一份工作这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。
第一个公开版本出现在2010年2月在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立他们一边提供商业支持一边开发新功能不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。
Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索…..
谁在使用 1、维基百科,类似百度百科全文检索,高亮,搜索推荐/2 2、The Guardian (国外新闻网站) ,类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论) 社交网络数据(对某某新闻的相关看法) ,数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门垃圾,鄙视崇拜) 3、Stack Overflow (国外的程序异常讨论论坛) , IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案 4、GitHub (开源代码管理),搜索 上千亿行代码 5、电商网站,检索商品 6、日志数据分析, logstash采集日志, ES进行复杂的数据分析, ELK技术, elasticsearchlogstashkibana 7、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买 8、BI系统,商业智能, Business Intelligence。比如说有个大型商场集团BI ,分析一下某某区域最近3年的用户消费 金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表, **区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领开-个新商场。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化 9、国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门 的一一个使用场景) ES和Solr
ElasticSearch简介
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。 它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。但是Elasticsearch不仅用于大型企业它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域, Lucene可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。Elasticsearch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mark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。
Solr简介
Solr是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展并对索引、搜索性能进行了优化Solr可以独立运行,运行在letty. Tomcat等这些Selrvlet容器中 , Solr 索引的实现方法很简单,mark用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档, Solr根据xml文档添加、删除、更新索引/mark。Solr 搜索只需要发送HTTP GET请求,然后对Solr返回xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能, Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。Solr是基于lucene开发企业级搜索服务器,实际上就是封装了lucene.Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交-定格式的文件,生成索引;也可以通过提出查找请求,并得到返回结果。
ElasticSearch与Solr比较
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ElasticSearch具有明显的优势 转变我们的搜索基础设施后从Solr ElasticSearch我们看见一个即时~ 50x提高搜索性能 总结
1、es基本是开箱即用(解压就可以用!) ,非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢! 2、Solr 利用Zookeeper进行分布式管理,而Elasticsearchmark自身带有分布式协调管理功能。 3、Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、 CSV ,而Elasticsearch仅支持json文件格式。 4、Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更注重于核心功能高级功能多有第三方插件提供例如图形化界面需要kibana友好支撑 5、Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢) 用于电商等查询多的应用;
ES建立索引快(即查询慢) 即实时性查询快用于facebook新浪等搜索。Solr是传统搜索应用的有力解决方案但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。
6、Solr比较成熟有一个更大更成熟的用户、开发和贡献者社区而Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用成本较高。
二、ElasticSearch安装 JDK8最低要求 使用Java开发必须保证ElasticSearch的版本与Java的核心jar包版本对应Java环境保证没错
Windows下安装
1.下载
下载地址下载 Elastic 产品 | Elastic
历史版本下载Past Releases of Elastic Stack Software | Elastic
解压即可尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下
2.熟悉目录 bin 启动文件目录
config 配置文件目录1og4j2 日志配置文件jvm.options java 虚拟机相关的配置(默认启动占1g内存内容不够需要自己调整)elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 默认9200端口!跨域!
1ib 相关jar包
modules 功能模块目录
plugins 插件目录ik分词器
3.启动
一定要检查自己的java环境是否配置好 安装可视化界面
elasticsearch-head
使用前提需要安装nodejs
1.下载地址
GitHub - mobz/elasticsearch-head: A web front end for an elastic search cluster
2.安装
解压即可尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下
3.启动
cd elasticsearch-head
# 安装依赖
npm install
# 启动
npm run start
# 访问
http://localhost:9100/
4.访问 存在跨域问题 开启跨域 在elasticsearch解压目录config下elasticsearch.yml中添加
# 开启跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人访问
http.cors.allow-origin: *
重启Elasticsearch 理解 如果你是初学者 索引可以看作是 “数据库” 类型可以看作是 “表” 文档可以看作是 “库中的数据表中的行” 这个head我们只是把他当作可视化数据展示工具之后所有的查询都在kibana中进行 安装kibana
Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。
1.下载地址
下载的版本需要与ElasticSearch版本对应
下载 Elastic 产品 | Elastic
历史版本下载Past Releases of Elastic Stack Software | Elastic
2.安装
解压即可尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下 3.启动 localhost:5601 4.开发工具
Postman、curl、head、谷歌浏览器插件也可以进行测试但是还是建议使用Kibana进行测试 5.汉化Kibana
编辑器打开kibana解压目录/config/kibana.yml添加i18n.locale: zh-CN
重启kibana 了解ELK
ELK是Elasticsearch、Logstash、 Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。 其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。 像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK的中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ )收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来 ,提供实时分析的功能。市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称 ,但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景,日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。 收集清洗数据(Logstash) 搜索、存储(ElasticSearch) 展示(Kibana) 三、ElasticSearch核心概念
概述 1、索引ElasticSearch 包含多个分片 2、字段类型映射 字段类型映射 3、文档 4、分片Lucene索引倒排索引 ElasticSearch是面向文档关系行数据库和ElasticSearch客观对比一切是JSON Relational DBElasticSearch数据库database索引indices表tablestypes 慢慢会被弃用!行rowsdocuments字段columns fields ElasticSearch集群中可以包含多个索引数据库每个索引中可以包含多个类型表每个类型下又包含多个文档行每个文档中又包含多个字段列。
物理设计 ElasticSearch在后天把每个索引划分成多个分片每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移。 一个人就是一个集群即启动的ElasticSearch服务默认就是一个集群且默认集群名为ElasticSearch 逻辑设计 一个索引类型中包含多个文档比如说文档1文档2当我们索引一篇文档时可以通过这样的顺序找到它索引类型文档ID通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意ID不必时整数实际上它是一个字符串。
文档“行”
就是一条条数据
之前说ElasticSearch时面向文档的那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档ElasticSearch中文档有几个重要的属性 1.自我包含一篇文档同时包含字段和对应的值也就是同时包含key:value 2.可以是层次型的一个文档中包含子文档复杂的逻辑实体就是这么来的{就是一个json对象FastJson进行自动转换} 3.灵活的结构文档不依赖预先定义的模式我们知道关系型数据库中要提前定义字段才能使用在ElasticSearch中对于字段是非常灵活的有时候我们可以忽略该字段或者动态的添加一个新的字段。 尽管我们可以随意地新增或者忽略某个字段但是每个字段地类型非常重要比如一个年龄字段类型可以是字符串也可以是整形因为ElasticSearch会保存字段和类型之间地映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型这也是为什么在ElasticSearch中类型有时候也称为映射类型。
类型“表” 类型是文档的逻辑容器就像关系型数据库一样表格是行的容器类型中对于字段的定义称为映射比如name映射为字符串类型我们说文档是无模式的它们不需要拥有映射中所定义的所有字段比如新增一个字段那么ElasticSearch是怎么做的呢 ElasticSearch会自动地将新字段加入映射但是这个字段不确定他是什么类型ElasticSearch就开始猜如果这个值是18那么ElasticSearch会认为它是整形但是ElasticSearch也可能猜不对所以最安全地方式就是提前定义好所需要地映射这点跟关系型数据库殊途同归先定义好字段然后再使用别整什么幺蛾子。
索引“库” 索引是映射类型的容器ElasticSearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后他们被存储到了各个分片上了我们来研究下分片是如何工作的。
物理设计节点和分片如何工作 一个集群至少有一个节点而一个节点就是一个ElasticSearch进程节点可以有多个索引默认的如果你创建索引那么索引将会有5个分片primary shard又称主分片构成的每一个主分片会有一个副本replica shard又称复制分片 上图是一个有3个节点的集群可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内这样有利于某个节点挂掉了数据也不至于失。实际上一个分片是一个Lucene索引一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引 一个包含倒排索引的文件目录倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过等等倒排索引是什么鬼?
倒排索引Lucene索引底层 简单说就是按文章关键字对应的文档(0个或多个)形式建立索引根据关键字就可以直接查询对应的文档含关键字的无需查询每一个文档。 四、IK分词器ElasticSearch插件 IK分词器中文分词器 分词即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字我们在搜索的时候就会把自己的信息进行分词会把数据库中或者索引库中的数据进行分词然后一一进行匹配操作默认的中文分词是将每个字看成一个词不使用IK分词器的情况下。比如“小白程序员员”会被分成“小””白“”程“”序“”员“这显然是不符合要求的所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题。
IK分词器提供了两个分词算法ik_smart最少切分和ik_max_word最细粒度划分
1.下载
版本要与ElasticSearch版本对应
下载地址Releases · medcl/elasticsearch-analysis-ik · GitHub
2.安装
ik文件夹是自己创建的
解压即可但是我们需要解压到这个ElasticSearch的plugins目录ik文件夹下 3.重启ElasticSearch
加载了IK分词器 4.查看插件列表 5.使用Kibana测试 ik_smart:最少切分 ik_max_word最细粒度划分穷尽词库的可能 测试可以看出 这是把一句话中最有可能成为词的 所有划分 那么我们需要手动将该词添加到分词器的词典中 elasticsearch目录/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml 打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件扩展字典 重启ElasticSearch测试 五、Rest风格说明
一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁更有层次更易于实现缓存等机制。 基本Rest命令说明
methodurl地址描述PUT创建,修改localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id创建文档指定文档idPOST创建localhost:9200/索引名称/类型名称创建文档随机文档idPOST修改localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update修改文档DELETE删除localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id删除文档GET查询localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id查询文档通过文档IDPOST查询localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_search查询所有数据
关于索引的基础操作
1.创建一个索引添加 PUT /索引名/类型名/文档id 2.字段数据类型 字符串类型 text、keyword text支持分词全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储keyword不进行分词直接索引、支持模糊、支持精确匹配支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定字符长度超过给定长度后的数据将不被索引无法通过term精确匹配检索返回结果。数值型 long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float日期类型 date布尔类型 boolean二进制类型 binary等等… 3.指定字段的类型使用PUT 类似于建库建立索引和字段对应类型也可看作规则的建立 4.获取3建立的规则 5.获取默认信息 _doc 默认类型default typetype 在未来的版本中会逐渐弃用因此产生一个默认类型进行代替 PUT /test3/_doc/1
{name:小白,age:19,birth:2000-01-29
}GET test3 如果自己的文档字段没有被指定那么ElasticSearch就会给我们默认配置字段类型 扩展通过get_cat/可以获取ElasticSearch的当前的很多信息 6.修改 两种方案 ①旧的使用put覆盖原来的值
版本1_version但是如果漏掉某个字段没有写那么更新是没有写的字段会消失
PUT /test3/_doc/1
{name:我是小白程序员,age:22,birth:2000-01-29
}GET /test3/_doc/1PUT /test3/_doc/1
{name:小白
}GET /test3/_doc/1 这里就可以看到version随着更新在递增然后字段不全的情况下是删除了没有填写的字段。
②新的使用post的update
需要注意doc不会丢失字段
POST /test3/_doc/1/_update
{doc:{name:post修改version不加1,age:23}
}GET /test3/_doc/1 7.删除
GET /test1DELETE /test1 关于文档的基本操作
8.查询
查询匹配
match匹配会使用分词器解析线分析文档然后进行查询_source过滤字段sort排序form、size 分页
GET /test3/_doc/_search?qname:postGET jianyin/user/_search?qname:小//过滤掉无用属性
GET jianyin/user/_search
{query: {match: {name: 小红}},
_source: [name,desc]
}//排序
GET jianyin/user/_search
{query: {match: {name: 小红}},sort: [{age: {order: desc}}]
}//分页
GET jianyin/user/_search
{query: {match: {name: 小红}},sort: [{age: {order: desc}}],from: 0,size: 1
}//多条件
GET jianyin/user/_search
{query: {bool: {must: [{match: {name: 小红}},{match: {age: 23}}]}}
}//过滤器
GET jianyin/user/_search
{query: {bool: {must: [{match: {name: 小}}],filter: {range: {age: {gt: 22}}}}}
}//多条件查询
GET jianyin/user/_search
{query: {match: {tags: 宅 暖}}
} 我们之后使用Java操作es所有的方法和对象就是key must(and),所有的条件都要符合 shouldor,对应于mysql中的or
must_not 等价于过滤 gt 大于 gte 大于等于 lt 小于 lte 小于等于 精确查询
term查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确查询的
适合查询 number、date、keyword 不适合text
关于分词
term直接查询 精确的
match会使用分词器解析先分析分档然后再通过分析的文档进行查询
两个类型text 能被分词器解析 keyword 不能被分词器解析
// 精确查询必须全部都有而且不可分即按一个完整的词查询
// term 直接通过 倒排索引 指定的词条 进行精确查找的
GET /blog/user/_search
{query:{term:{desc:年 }}
} text和keyword
text 支持分词全文检索、支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储keyword 不进行分词直接索引、支持模糊、支持精确匹配支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度超过给定长度后的数据将不被索引无法通过term精确匹配检索返回结果。
// 测试keyword和text是否支持分词
// 设置索引类型
PUT /test
{mappings: {properties: {text:{type:text},keyword:{type:keyword}}}
}
// 设置字段数据
PUT /test/_doc/1
{text:测试keyword和text是否支持分词,keyword:测试keyword和text是否支持分词
}
// text 支持分词
// keyword 不支持分词
GET /test/_doc/_search
{query:{match:{text:测试}}
}// 查的到
GET /test/_doc/_search
{query:{match:{keyword:测试}}
}// 查不到必须是 测试keyword和text是否支持分词 才能查到
GET _analyze
{analyzer: keyword,text: [测试liu]
}// 不会分词即 测试liu
GET _analyze
{analyzer: standard,text: [测试liu]
}// 分为 测 试 liu
GET _analyze
{analyzer:ik_max_word,text: [测试liu]
}// 分为 测试 liu
高亮查询
/// 高亮查询
GET blog/user/_search
{query: {match: {name:流}},highlight: {fields: {name: {}}}
}
// 自定义前缀和后缀
GET blog/user/_search
{query: {match: {name:流}},highlight: {pre_tags: p classkey stylecolor:red,post_tags: /p, fields: {name: {}}}
} 9.插入一条数据
PUT /jianyin/user/1
{name:小白,age:23,desc:一顿操作猛如虎,tags:[技术宅,温暖]
}
10.获取数据
GET jianyin/user/1 11.更新数据
①更新数据的第一种使用PUT
PUT /jianyin/user/3
{name:小白程序员,age:22,desc:[技术宅],tags:[靓女]
} ②使用POST改动数据(推荐使用)
POST /jianyin/user/3/_update
{doc:{name:程序员,age:22,desc:我是最暖的暖男}
} 六、集成SpringBoot、
①创建项目
略
②导入依赖 注意依赖版本和安装的版本一致 propertiesjava.version1.8/java.version!-- 统一版本 --elasticsearch.version7.6.1/elasticsearch.version
/propertiesdependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-data-elasticsearch/artifactId
/dependencydependencygroupIdcom.alibaba/groupIdartifactIdfastjson/artifactIdversion1.2.70/version
/dependency
!-- lombok需要安装插件 --
dependencygroupIdorg.projectlombok/groupIdartifactIdlombok/artifactIdoptionaltrue/optional
/dependency
③编写ElasticSearch配置文件并创建实体类
Configuration
public class ElasticSearchConfig {// 注册 rest高级客户端 Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient(){RestHighLevelClient client new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(127.0.0.1,9200,http)));return client;}
}
Data
NoArgsConstructor
AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {private static final long serialVersionUID -3843548915035470817L;private String name;private Integer age;
}
④测试 所有的测试都在测试文件中写 ️注入RestHighLevelClient
Resource
private RestHighLevelClient restHighLevelClient; ️索引的操作
创建索引
Test
public void testCreateIndex() throws IOException{CreateIndexRequest request new CreateIndexRequest(xiaobai_index);CreateIndexResponse response restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.isAcknowledged());//查看是否创建成功System.out.println(response);//查看返回对象restHighLevelClient.close();}
索引获取并判断是否存在 //索引获取并判断是否存在Testpublic void testIndexIsExist() throws IOException {GetIndexRequest request new GetIndexRequest(index);boolean exists restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);//检查索引是否存在restHighLevelClient.close();}
索引删除 //索引删除Testpublic void testDeleteIndex() throws IOException {DeleteIndexRequest request new DeleteIndexRequest(xiaobai_index);AcknowledgedResponse delete restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(delete);restHighLevelClient.close();}
️文档的操作
文档的添加 Testpublic void testAddDocument() throws IOException {//创建一个对象User user new User(xiaobai,23);//创建请求IndexRequest request new IndexRequest(xiaobai_index);//制定规则PUT /xiaobai_index/_doc/1request.id(1);//设置文档idrequest.timeout(TimeValue.timeValueMillis(1000));//将我们的数据放到请求中request.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);//客户端发送请求IndexResponse response restHighLevelClient.index(request,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status());//获取建立索引的状态信息 CREATEDSystem.out.println(response);//查看返回内容}
获取文档信息 //文档信息的获取Testpublic void testGetDocument() throws IOException {GetRequest request new GetRequest(xiaobai_index,1);GetResponse response restHighLevelClient.get(request,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.getSourceAsString());//打印文档内容System.out.println(request);restHighLevelClient.close();}
文档的获取并判断是否存在 //文档的获取并判断是否存在Testpublic void testDocumentIsExists() throws IOException {GetRequest request new GetRequest(xiaobai_index,2);//不获取返回的_source的上下文request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));request.storedFields(_none_);boolean exists restHighLevelClient.exists(request,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);}
文档更新
//文档的更新Testpublic void testUpdateDocument() throws IOException {UpdateRequest request new UpdateRequest(xiaobai_index,1);User user new User(zjy,23);request.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);UpdateResponse response restHighLevelClient.update(request,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status());restHighLevelClient.close();}
文档的删除 //文档的删除Testpublic void testDeleteDocument() throws IOException {DeleteRequest request new DeleteRequest(xiaobai_index,1);request.timeout(1s);DeleteResponse response restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status());}
文档的查询
可以结合文档的批量插入来测试 //文档的查询
/*** 使用QueryBuilder* termQuery(key, obj) 完全匹配* termsQuery(key, obj1, obj2..) 一次匹配多个值* matchQuery(key, Obj) 单个匹配, field不支持通配符, 前缀具高级特性* multiMatchQuery(text, field1, field2..); 匹配多个字段, field有通配符才行* matchAllQuery(); 匹配所有文件
*/Testpublic void testSearch() throws IOException {//1.创建查询请求对象SearchRequest searchRequest new SearchRequest();//2.构建搜索条件SearchSourceBuilder searchSourceBuilder new SearchSourceBuilder();//(1)查询条件 使用QueryBuilders工具类创建//精确查询TermQueryBuilder termQueryBuilder QueryBuilders.termQuery(name, xiaobai);//匹配查询//MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder QueryBuilders.matchAllQuery();//(2)其他《可有可无》可以参考SearchSourceBuilder的字段部分//设置高亮searchSourceBuilder.highlighter(new HighlightBuilder());//分页//searchSourceBuilder.from(0);//searchSourceBuilder.size(2);searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));//(3)条件投入searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);//3.添加条件到请求searchRequest.source(searchSourceBuilder);//4.客户端查询请求SearchResponse searchResponse restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);//5.查询返回结果SearchHits hits searchResponse.getHits();System.out.println(JSON.toJSONString(hits));System.out.println();for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {System.out.println(documentFields.getSourceAsString());}}批量添加数据
前面的操作都无法批量添加数据 //这些api无法批量增加数据只会保留最后一个sourceTestpublic void test() throws IOException {IndexRequest request new IndexRequest(bulk);//没有id会自动生成一个随机idrequest.source(JSON.toJSONString(new User(yangyang,1)),XContentType.JSON);request.source(JSON.toJSONString(new User(xiaoyi,2)),XContentType.JSON);request.source(JSON.toJSONString(new User(xiaodeng,3)),XContentType.JSON);IndexResponse index restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(index.status());}
批量添加数据 //批量添加数据//特殊的项目中一般都会批量插入数据Testpublic void testBulk() throws IOException {BulkRequest bulkRequest new BulkRequest();bulkRequest.timeout(10s);ArrayListUser users new ArrayList();users.add(new User(xiaobai-1,1));users.add(new User(xiaobai-2,2));users.add(new User(xiaobai-3,3));users.add(new User(xiaobai-4,4));users.add(new User(xiaobai-5,5));users.add(new User(xiaobai-6,6));//批量请求处理for (int i 0; i users.size(); i) {bulkRequest.add(//这里是数据信息new IndexRequest(bulk).id((i1))//没有设置id 会自己生成一个随机id.source(JSON.toJSONString(users.get(i)),XContentType.JSON));}BulkResponse bulkResponse restHighLevelClient.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(bulkResponse.status());}实战
创建SpringBoot项目
修改application.properties文件 后端代码 编写ElasticSearchClientConfig配置文件
package com.xiaobai.esdemo2.config;import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;/*** author 小白程序员* date 2023/8/6 17:18*/
Configuration
public class ElasticSearchClientConfig {public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(127.0.0.1,9200,http)));}
}
编写实体类
package com.xiaobai.esdemo2.domain;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;Data
NoArgsConstructor
AllArgsConstructor
public class Content {
private String title; // 商品名称
private String price; // 商品价格
private String img; // 商品封面
// 大家可以自行扩展使用
}编写爬虫
package com.xiaobai.esdemo2.utils;import com.xiaobai.esdemo2.domain.Content;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;/*** author 小白程序员* date 2023/8/6 16:49*/
public class HtmlParseUtil {public ListContent parseJD(String keywords) throws Exception {//jsoup不能抓取ajax的请求除非自己模拟浏览器进行请求//1.https://search.jd.com/Search?keywordjavaString url https://search.jd.com/Search?keywordkeywords;//2.解析网页需要联网Document document Jsoup.parse(new URL(url), 30000);//3.抓取搜索到的数据//Document就是我们js的Document对象你可以看多很多js语法Element element document.getElementById(J_goodsList);//4.找到所有的li元素Elements elements element.getElementsByTag(li);ArrayListContent goodsList new ArrayList();System.out.println(elements.get(1));//获取京东的商品信息for (Element el : elements) {//这种网站一般为了保证效率一般会延时加载图片String img el.getElementsByTag(img).eq(0).attr(data-lazy-img);String price el.getElementsByClass(p-price).eq(0).text();String title el.getElementsByClass(p-name).eq(0).text();//封装数据Content content new Content();content.setTitle(title);content.setPrice(price);content.setImg(img);goodsList.add(content);System.out.println(img);System.out.println(price);System.out.println(title);System.out.println();}return goodsList;}//测试public static void main(String[] args) throws Exception {new HtmlParseUtil().parseJD(vue).forEach(System.out::println);}
}
编写业务层存入es和搜索业务
package com.xiaobai.esdemo2.service;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.xiaobai.esdemo2.domain.Content;
import com.xiaobai.esdemo2.utils.HtmlParseUtil;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.text.Text;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.core.TimeValue;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** author 小白程序员* date 2023/8/6 17:21*/
Service
public class ContentService {Resourceprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;//1.解析数据存入espublic Boolean parseContent(String keywords) throws Exception {//解析查询出来的数据ListContent contents new HtmlParseUtil().parseJD(keywords);//封装数据到索引库BulkRequest bulkRequest new BulkRequest();bulkRequest.timeout(TimeValue.timeValueMinutes(2));bulkRequest.timeout(2m);for (int i 0; i contents.size(); i) {bulkRequest.add(new IndexRequest(jd_goods).source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON));}BulkResponse bulkResponse restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);return !bulkResponse.hasFailures();}//2.实现搜索功能带分页处理public ListMapString, Object searchContentPage(String keyword,int pageNo,int pageSize) throws IOException {if(pageNo1){pageNo 1;}//基本的条件搜索SearchRequest searchRequest new SearchRequest(jd_goods);SearchSourceBuilder sourceBuilder new SearchSourceBuilder();//分页sourceBuilder.from(pageNo);sourceBuilder.size(pageSize);//精准匹配 queryBuilders根据自己要求配置查询条件即可TermQueryBuilder termQueryBuilder QueryBuilders.termQuery(title, keyword);sourceBuilder.query(termQueryBuilder);sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));//搜索searchRequest.source(sourceBuilder);SearchResponse response restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);//解析结果ListMapString,Object list new ArrayList();for (SearchHit documentFields : response.getHits().getHits()) {list.add(documentFields.getSourceAsMap());}return list;}// 3、实现搜索功能带高亮public ListMapString, Object searchContentHighlighter(String keyword,int pageNo, int pageSize) throws IOException {// 基本的参数判断if(pageNo 1){pageNo 1;}// 基本的条件搜索SearchRequest searchRequest new SearchRequest(jd_goods);SearchSourceBuilder sourceBuilder new SearchSourceBuilder();// 分页sourceBuilder.from(pageNo);sourceBuilder.size(pageSize);// 精准匹配 QueryBuilders 根据自己要求配置查询条件即可TermQueryBuilder termQueryBuilder QueryBuilders.termQuery(title,keyword);sourceBuilder.query(termQueryBuilder);// 高亮构建HighlightBuilder highlightBuilder new HighlightBuilder(); //生成高亮查询器highlightBuilder.field(title); //高亮查询字段highlightBuilder.requireFieldMatch(false); //如果要多个字段高亮,这项要为falsehighlightBuilder.preTags(span style\color:red\); //高亮设置highlightBuilder.postTags(/span);sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));// 搜索searchRequest.source(sourceBuilder);SearchResponse response restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);// 解析结果ListMapString, Object list new ArrayList();for (SearchHit hit : response.getHits()) {//获取高亮字段MapString, HighlightField highlightFields hit.getHighlightFields();HighlightField titleField highlightFields.get(title);MapString, Object source hit.getSourceAsMap();//千万记得要记得判断是不是为空,不然你匹配的第一个结果没有高亮内容,那么就会报空指针异常,这个错误一开始真的搞了很久if(titleField!null){Text[] fragments titleField.fragments();String name ;for (Text text : fragments) {name text;}source.put(title, name); //高亮字段替换掉原本的内容}list.add(source);}return list;}}这个地方一定要看清楚导入的包否则会报错的。
编写控制层
package com.xiaobai.esdemo2.controller;import com.xiaobai.esdemo2.service.ContentService;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import javax.annotation.Resource;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** author 小白程序员* date 2023/8/6 17:40*/
RestController
public class ContentController {Resourceprivate ContentService contentService;GetMapping(/parse/{keyword})public Boolean parse(PathVariable(keyword) String keyword) throws Exception {return contentService.parseContent(keyword);}GetMapping(/search/{keyword}/{pageNo}/{pageSize})public ListMapString, Object search(PathVariable(keyword) String keyword,PathVariable(pageNo) int pageNo,PathVariable(pageSize) int pageSize) throws IOException {return contentService.searchContentHighlighter(keyword,pageNo,pageSize);}
}以上后端的代码就写完了
前端代码
目录结构 static/css/style.css
/*** uncss filename: http://localhost:9090/css/global.css ***/
body, button, fieldset, form, h1, input, legend, li, p, ul {margin: 0;padding: 0
}body, button, input {font: 12px/1.5 tahoma, arial, \5b8b\4f53;-ms-overflow-style: scrollbar
}button, h1, input {font-size: 100%
}em {font-style: normal
}ul {list-style: none
}a {text-decoration: none
}a:hover {text-decoration: underline
}legend {color: #000
}fieldset, img {border: 0
}#content, #header {margin-left: auto;margin-right: auto
}html {zoom: expression(function(ele){ ele.style.zoom 1; document.execCommand(BackgroundImageCache, false, true); }(this))
}font-face {font-family: mui-global-iconfont;src: url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.eot);src: url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.eot?#iefix) format(embedded-opentype), url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.woff) format(woff), url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.ttf) format(truetype), url(//at.alicdn.com/t/font_1401963178_8135476.svg#iconfont) format(svg)
}#mallPage {width: auto;min-width: 990px;background-color: transparent
}#content {width: 990px;margin: auto
}#mallLogo {float: left;z-index: 9;padding-top: 28px;width: 280px;height: 64px;line-height: 64px;position: relative
}.page-not-market #mallLogo {width: 400px
}.clearfix:after, .clearfix:before, .headerCon:after, .headerCon:before {display: table;content: ;overflow: hidden
}#mallSearch legend {display: none
}.clearfix:after, .headerCon:after {clear: both
}.clearfix, .headerCon {zoom: 1
}#mallPage #header {margin-top: -30px;width: auto;margin-bottom: 0;min-width: 990px;background: #fff
}#header {height: 122px;margin-top: -26px !important;background: #fff;min-width: 990px;width: auto !important;position: relative;z-index: 1000
}#mallSearch #mq, #mallSearch fieldset, .mallSearch-input {position: relative
}.headerLayout {width: 990px;padding-top: 26px;margin: 0 auto
}.header-extra {overflow: hidden
}#mallSearch {float: right;padding-top: 25px;width: 390px;overflow: hidden
}.mallSearch-form {border: solid #FF0036;border-width: 3px 0 3px 3px
}.mallSearch-input {background: #fff;height: 30px
}#mallSearch #mq {color: #000;margin: 0;z-index: 2;width: 289px;height: 20px;line-height: 20px;padding: 5px 3px 5px 5px;outline: 0;border: none;font-weight: 900;background: url(data:image/gif;base64,R0lGODlhAQADAJEAAObm5t3d3ff39wAAACH5BAAAAAAALAAAAAABAAMAAAICDFQAOw) repeat-x;-webkit-box-sizing: content-box;-moz-box-sizing: content-box;box-sizing: content-box
}#mallSearch button {position: absolute;right: 0;top: 0;width: 90px;border: 0;font-size: 16px;letter-spacing: 4px;cursor: pointer;color: #fff;background-color: #FF0036;height: 30px;overflow: hidden;font-family: \5FAE\8F6F\96C5\9ED1, arial, \5b8b\4f53
}#mallSearch .s-combobox {height: 30px
}#mallSearch .s-combobox .s-combobox-input:focus {outline: 0
}button::-moz-focus-inner {border: 0;padding: 0;margin: 0
}.page-not-market #mallSearch {width: 540px !important
}.page-not-market #mq {width: 439px !important
}/*** uncss filename: http://localhost:9090/css/test.css ***/
#mallSearch {float: none
}.page-not-market #mallLogo {width: 280px
}.header-list-app #mallSearch {width: 448px !important
}.header-list-app #mq {width: 347px !important
}media (min-width: 1210px) {#header .headerCon, #header .headerLayout, .main {width: 1190px !important}.header-list-app #mallSearch {width: 597px !important}.header-list-app #mq {width: 496px !important}
}media (min-width: 600px) and (max-width: 800px) and (orientation: portrait) {.pg .page {min-width: inherit !important}.pg #mallPage, .pg #mallPage #header {min-width: 740px !important}.pg #header .headerCon, .pg #header .headerLayout, .pg .main {width: 740px !important}.pg #mallPage #mallLogo {width: 260px}.pg #header {min-width: inherit}.pg #mallSearch .mallSearch-input {padding-right: 95px}.pg #mallSearch .s-combobox {width: 100% !important}.pg #mallPage .header-list-app #mallSearch {width: auto !important}.pg #mallPage .header-list-app #mallSearch #mq {width: 100% !important;padding: 5px 0 5px 5px}
}i {font-style: normal
}.main, .page {position: relative
}.page {overflow: hidden
}font-face {font-family: tm-list-font;src: url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.eot);src: url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.eot?#iefix) format(embedded-opentype), url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.woff) format(woff), url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.ttf) format(truetype), url(//at.alicdn.com/t/font_1442456441_338337.svg#iconfont) format(svg)
}::selection {background: rgba(0, 0, 0, .1)
}* {-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, .3)
}b {font-weight: 400
}.page {background: #fff;min-width: 990px
}#content {margin: 0 !important;width: 100% !important
}.main {margin: auto;width: 990px
}.main img {-ms-interpolation-mode: bicubic
}.fSort i {background: url(//img.alicdn.com/tfs/TB1XClLeAY2gK0jSZFgXXc5OFXa-165-206.png) 9999px 9999px no-repeat
}#mallSearch .s-combobox {width: auto
}::-ms-clear, ::-ms-reveal {display: none
}.attrKey {white-space: nowrap;text-overflow: ellipsis
}.attrs {border-top: 1px solid #E6E2E1
}.attrs a {outline: 0
}.attr {background-color: #F7F5F5;border-color: #E6E2E1 #E6E2E1 #D1CCC7;border-style: solid solid dotted;border-width: 0 1px 1px
}.attr ul:after, .attr:after {display: block;clear: both;height: 0;content:
}.attrKey {float: left;padding: 7px 0 0;width: 10%;color: #B0A59F;text-indent: 13px
}.attrKey {display: block;height: 16px;line-height: 16px;overflow: hidden
}.attrValues {position: relative;float: left;background-color: #FFF;width: 90%;padding: 4px 0 0;overflow: hidden
}.attrValues ul {position: relative;margin-right: 105px;margin-left: 25px
}.attrValues ul.av-collapse {overflow: hidden
}.attrValues li {float: left;height: 22px;line-height: 22px
}.attrValues li a {position: relative;color: #806F66;display: inline-block;padding: 1px 20px 1px 4px;line-height: 20px;height: 20px;white-space: nowrap
}.attrValues li a:hover {color: #ff0036;text-decoration: none
}.brandAttr .attr {border: 2px solid #D1CCC7;margin-top: -1px
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}.navAttrsForm {position: relative
}.relKeyTop {padding: 4px 0 0;margin-left: -13px;height: 16px;overflow: hidden;width: 100%
}.relKeyTop li {display: inline-block;border-left: 1px solid #ccc;line-height: 1.1;padding: 0 12px
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}.filter a:hover {color: #ff0036;text-decoration: none
}.fSort {float: left;height: 22px;line-height: 20px;line-height: 24px \9;border: 1px solid #ccc;background-color: #fff;z-index: 10
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}.fSort {display: inline-block;margin-left: -1px;overflow: hidden;padding: 0 15px 0 5px
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}.fSort i {top: 6px;right: 5px;width: 7px;height: 10px;line-height: 10px
}.fSort .f-ico-arrow-d {background-position: -22px -23px
}.fSort-cur .f-ico-arrow-d, .fSort:hover .f-ico-arrow-d {background-position: -30px -23px
}i.f-ico-triangle-mb, i.f-ico-triangle-mt {border: 4px solid transparent;height: 0;width: 0
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}i.f-ico-triangle-mb {border-top: 4px solid #806F66;border-width: 3px \9;right: 6px \9;top: 12px
}:root i.f-ico-triangle-mb {border-width: 4px \9;right: 5px \9
}.view:after {clear: both;content:
}.productImg, .productPrice em b {vertical-align: middle
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}.product-iWrap {position: absolute;background-color: #fff;margin: 0;padding: 4px 4px 0;font-size: 0;border: 1px solid #f5f5f5;border-radius: 3px
}.product-iWrap * {font-size: 12px
}.product:hover .product-iWrap {height: auto;margin: -3px;border: 4px solid #ff0036;border-radius: 0;-webkit-transition: border-color .2s ease-in;-moz-transition: border-color .2s ease-in;-ms-transition: border-color .2s ease-in;-o-transition: border-color .2s ease-in;transition: border-color .2s ease-in
}.productPrice, .productShop, .productStatus, .productTitle {display: block;overflow: hidden;margin-bottom: 3px
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}static/images/jdlogo.png static/js 这里需要下载axios.min.js jquery.min.js vue.min.js
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*★,°*:.☆(▽)/$:*.°★* 。完结
