大型项目必备搜索神器，搜索引擎ElasticSearch详细教程

站内搜索是指在一个网站内部进行信息检索的功能，它允许用户通过输入关键词等方式，快速找到网站内相关的网页、产品、文章、文档等内容。

例如在拼多多、京东、淘宝等网站搜索我们想要购买的商品；在抖音搜索我们想看的短视频等，这些都属于是站内搜索。

而我们通常在浏览器网页或百度进行搜索就不属于是站内搜索了。

二、ES环境搭建

2.1 安装ES

7.6.1 版下载：

https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.1-windows-x86_64.zip

下载后进行解压：

在bin目录中，双击启动elasticsearch.bat （启动要依赖于JDK, 确保JDK无误）

成功启动后，在浏览器访问9200端口，若显示相关信息则表示我们的ES服务没有问题：

2.2 安装数据可视化界面

elasticsearch-head 是一个可视化界面，可以浏览ES中的数据。

注意：前提需要安装node.js

具体可参考：node.js环境安装以及Vue-CLI脚手架搭建项目教程_node安装vue.cli脚手架-CSDN博客

github下载：https://github.com/mobz/elasticsearch-head/ （下载可能较慢）

下载后进行解压：

由于从界面访问9200服务会出现跨域问题，所以需要在config 目录中的 elasticsearch.yml 文件中进行配置： ( 注意是elasticsearch文件夹中的config目录 )

# 开启跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人访问
http.cors.allow-origin: "*"

在elasticsearch-head-master目录下通过cmd命令打开终端：

浏览器访问后出现如图的可视化界面，表示成功：

2.3 安装可视化kibana组件

kibana也是一个可视化组件，在里面进行命令操作.

7.6.1 下载版：

https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.6.1-windows-x86_64.zip

下载后进行解压：

汉化kibana：修改config 目录下的kibana.yml 文件：

i18n.locale: "zh-CN"

双击bin目录下的kibana.bat启动：（启动较慢）

访问 http://127.0.0.1:5601

注意之前启动的终端不能关闭，此时已经启动三个终端了！

2.4 安装IK分词器

7.6.1 版下载https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.1/elasticsearchanalysis-ik-7.6.1.zip

在 elasticsearch-7.6.1 \ plugins 目录下创建名称为 ik的文件夹，将解压后的文件复制到 ik目录：

自定义ik分词器：（根据实际情况选择配置，在config目录下）

自定义后还需要在 IKAnalyzer.cfg.xml 文件中对自己定义的字典(分词器)进行注册：

每次修改配置后都需要重启终端！

上述下载链接打不开的可以私信博主！

三、ES基本概念

3.1 ES存储形式

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：同类型文档的集合，类似数据库中的表.

文档：一条数据就是一个文档，类似于mysql中的一条记录，es中是json格式的.

字段：json文档中的字段.

映射：索引中文档的约束，比如字段名称、类型.

关系型数据库 MySQL 和 Elasticsearch 对比：

mysql负责安全可靠的存储原始数据，以及数据之间的关系；elasticsearch负责进行数据搜索。

3.2 正向索引和倒排索引

mysql 采用正向索引，即基于文档 id创建索引，查询词条时必须先找到文档，而后判断是否包含搜索的内容。

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。

Elasticsearch 采用倒排索引：从关键词的角度来构建索引，记录了每个关键词出现在哪些文档中.

简单来说，正向索引就像是一本书的目录，按照章节（文档）顺序，列出每个章节（文档）里出现的重要词汇（关键词）。

而倒排索引可以把它想象成一个词汇表，每个词汇后面跟着包含这个词汇的文档列表。

四、ES索引库基本操作

4.1 创建索引库

这里我以创建一个新闻索引库为实例进行演示：

PUT /news
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "integer",
        "index": false
      },
      "title":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "img":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "operTime":{
        "type": "date",
        "index": false
      }
    }
  }
}

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, 邮箱）

                数值：long、integer、short、byte、double、float

                布尔：boolean

                日期：date

                对象：object

        index：是否创建索引参与搜索，默认为true，如果不需要参与搜索设置为false.

        analyzer：使用哪种分词器.

4.2 查询索引库

GET /索引库名

4.3 删除索引库

DELETE /索引库名

4.4 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：

例如为新闻索引库添加了一个 dzcount(点赞数量) 的字段：

PUT /news/_mapping
{
  "properties":{
    "dzcount":{
      "type":"long",
      "index":false
    }
  }
}

五、ES文档操作

5.1 新增文档

语法：

POST /索引库名/_doc/文档id

{

" 字段名1 " : " 值1 "

" 字段名2 " : " 值2 " .....

}

我们以上述新闻索引库为例，新增三条文档：

POST /news/_doc/1 
{
  "id":1,
  "title":"华为手机正在热卖中",
  "img":"101.jpg",
  "dzcount":350
}
POST /news/_doc/2 
{
  "id":2,
  "title":"小米手机,性价比之王",
  "img":"102.jpg",
  "dzcount":400
}
POST /news/_doc/3 
{
  "id":3,
  "title":"小米汽车销量创新高",
  "img":"103.jpg",
  "dzcount":300
}

5.2 查询文档

语法：GET /索引库名/_doc/文档id

GET /news/_doc/1

5.3 删除文档

语法：DELETE /索引库名/_doc/文档id

DELETE /news/_doc/1

5.4 修改文档

POST /news/_update/4
{
  "doc": {
    title:"鸿蒙系统正式发布,实现遥遥领先"
  }
}

5.5 搜索文档

GET /news/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米手机"
    }
  }
}

六、Springboot 集成 ES

6.1 搭建

1. 指定版本 (版本必须与安装的ES版本一致)

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
    </properties>

2. 添加依赖

        <!-- ES -->
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        </dependency>

3. 添加初始化 RestHighLevelClient的配置类

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ElasticSearchConfig {

    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
        return client;
    }

}

6.2 索引库操作

创建索引库：

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("users");
CreateIndexResponse createIndexResponse = restHighLevelClient.indices().create(request,
                RequestOptions.DEFAULT);

判断索引库是否存在：

GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("users");
boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request,RequestOptions.DEFAULT);

删除索引库：

DeleteIndexRequest indexRequest = new DeleteIndexRequest("users");
AcknowledgedResponse delete = restHighLevelClient.indices().delete(indexRequest,
 RequestOptions.DEFAULT);
delete.isAcknowledged();//返回true删除成功,返回false删除失败

6.3 文档操作

添加文档：

//将新闻添加到mysql的同时,将数据同步更新到ES,为搜索提供数据
News news =new News();
news.setId(3);
news.setTitle("美国今年要总统选择,拜登着急了");
news.setImg("aaaaasssss.jpg");
IndexRequest indexRequest=new IndexRequest("news").id(news.getId().toString());
//将对象转为json存进ES
indexRequest.source(newObjectMapper().writeValueAsString(news),XContentType.JSON);
restHighLevelClient.index(indexRequest,RequestOptions.DEFAULT);

修改文档：

News news = new News();
news.setId(3);
news.setTitle("中国航母开往美国,准备开战,拜登着急了");
news.setImg("dddddddddddd.jpg");
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("news", news.getId().toString());
updateRequest.doc(newObjectMapper().writeValueAsString(news), XContentType.JSON);
restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);

查询文档：

GetRequest getRequest = new GetRequest("news", "1");
GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//获取查询的内容,返回json格式
String json = getResponse.getSourceAsString();
//使用jackson组件将json字符串解析为对象
News news = new ObjectMapper().readValue(json, News.class);

删除文档：

DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("news", "1");
DeleteResponse delete = restHighLevelClient.delete(deleteRequest,RequestOptions.DEFAULT);

搜索文档：

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("news");
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("news");
//精确条件查询
searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("title", "美国"));
//发送查询请求
SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
//接收查询结果
SearchHits hits = search.getHits();
//组装查询结果
ArrayList<News> list = new ArrayList<>();
//取出结果集
for (SearchHitsearchHit:hits.getHits()) {
    String json = searchHit.getSourceAsString();
    News news = new ObjectMapper().readValue(json, News.class);
    list.add(news);
}

🌸🌸🌸 完结撒花 🌸🌸🌸

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