Elastic Search （ES）Java 入门实操（1）下载安装、概念

实现数据查询代码：Elastic Search（ES）Java 入门实操（2）搜索代码-CSDN博客

Elastic Search（ES）Java 入门实操（3）数据同步-CSDN博客

Elastic Search 官方描述，是一个分布式的搜素数据分析引擎，可以集中存储数据，快速完成搜索，微调相关性，进行强大的分析。

ES 中的索引、映射、文档和字段等概念和传统关系型数据库相似。可以结合数据库去理解。比如索引可以理解为表。

ES 使用了倒排索引机制来优化搜索效率。比如”唱跳rap篮球“，根据机制可能会为唱跳、rap、篮球分别建立索引，当我们搜索其中一个关键词，就能搜索出来相关的结果，然后通过正排索引来详细展示相关文章。

官方文档：Quick start | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

下载安装

需要下载的有 Elastic Search 和 kibana（可视化界面）

Elastic Search 下载地址：Elasticsearch 7.17.21 | Elastic

kibana 下载地址：Install Kibana on Windows | Kibana Guide [7.17] | Elastic

推荐下载 7.17版本，避免出现其他问题。

下载完成后直接解压即可，路径名不要带有中文

在解压目录的 bin 目录下使用 cmd 命令 elasticsearch 就可以启动，访问端口 localhost:9200

同样的 kibana 也是在 bin 目录下启动 kibana 命令，可视化界面的端口号是 5601

在左侧边栏使用 Dev Tools 即可进入控制台使用 ES 自己的操作数据的语法

DSL

应用最广的，是 Json 格式，好理解，和 http 请求兼容

官方文档：Query DSL | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

新增数据

井号后面是注释，实际使用不需要

注意：当添加新数据时如果不指定 id ，ES 会自动生成，类型是 string 类型，如果需要在代码层面和 MySQL 同步，最好是新增的时候指定 id ，避免出现类型不同等其他问题。

POST#请求的类型 post_1#表的名称 /_doc/ 5#id
{ #字段和数据
  "title": "kun",
  "desc": "唱跳"
}

#结果
{
  "_index" : "post_v1",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "5",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 6,
  "_primary_term" : 3
}

查询

#查询对应的表
GET post_v1/_search
#根据 id 查询
GET post_v1/_doc/5

修改

POST post_v1/_doc/5
{
  "title": "cxk",
  "desc": "ctrl"
}

实际修改数据和新增数据格式差不多，只需要指定对应的 id 即可，如果表（索引）中没有对应的 id，就会直接创建新的数据。

一句话概括就是有就修改，没有就新增，所以也不会出现重复修改的情况，因为只要有就会修改。

删除

#删除普通索引
DELETE index_name
#删除数据流式索引
DELETE _data_stream/logs-my_app-default

ES 还有其他格式的 Query 格式命令，比如 EQL、SQL、Painless Scrpiting language，详情可以查看官方文档。

Mapping

官方文档：Mapping | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

相当于数据库表的表结构，字段和字段类型。有的字段不指定会自动生成，比如主键 id。

ES 支持动态 mapping，表结构可以动态改变，如果表结构中不存在的字段，如果插入了数据，也能插入，并新增字段。

也可以手动指定字段类型，显式创建 mapping

PUT user
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":    { "type": "integer" },  
      "email":  { "type": "keyword"  }, 
      "name":   { "type": "text"  }     
    }
  }
}

分词器

顾名思义，就是 ES 的一种分词策略/规则

官方文档：Test an analyzer | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

#使用空格分词
POST _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text":     "The quick brown fox."
}
#标准分词
POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter":  [ "lowercase", "asciifolding" ],
  "text":      "Is this déja vu?"
}
#关键词分词，整句当作一个关键词，不分开
POST _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text":     "The quick brown fox."
}

官方提供的分词器问题在于对于中文来说不太友好，中文是不使用空格作为分隔的。

IK 分词器

中文友好，文档：GitHub - infinilabs/analysis-ik: 🚌 The IK Analysis plugin integrates Lucene IK analyzer into Elasticsearch and OpenSearch, support customized dictionary.

下载地址：Index of: analysis-ik/stable/ (infinilabs.com)

注意版本，本文的 ES 版本为 7.17.21，避免出现兼容性问题

下载完成后在 ES 文件夹中新建 plugins 文件夹，然后把下载的插件解压到里面。重启 ES 和 kibana 即可加载。

载入成功

IK 分词器有两种：ik_smart、ik_max_word
打个比方，天青色等烟雨而我在等你，ik_smart 是按照系统自己认为的方式进行组词，比如青色，烟雨，ik_max_word 是最大细度得组词，比如，天青，青色，都是系统认为的词语。

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text":     "天青色等烟雨而我在等你"
}
#结果
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "天",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "青色",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "等",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "烟雨",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "而我",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "在",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "等你",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    }
  ]
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":     "天青色等烟雨而我在等你"
}
#结果
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "天青",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "青色",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "等",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "烟雨",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "而我",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "在",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "等你",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    }
  ]
}

即使使用了分词器，系统也不一定能够按照我们想的方式进行分词，比如我叫李二狗，拆出来是李、二、狗，不会把我的名字作为关键词进行分词。ik有一个词典机制，就和输入法的词库类似，我们只需要将我们想要分成的词写成词典即可。

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":     "李二狗"
}
#结果
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "李",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "二",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "TYPE_CNUM",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "狗",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    }
  ]
}