什么是ElastiSearch

壹:入門

一、新增數(shù)據(jù)

/coustomer/external/1 在coustomer索引下external類型中保留1號數(shù)據(jù)
1.POST:如果不指定id,會自動生成id泪勒,指定id就會修改沒有就新增
2.PUT:必須指定id 不指定會報錯盗冷,指定一般用于修改操作

二均澳、查詢數(shù)據(jù)

1.GET:/coustomer/external/1 查詢id為1的數(shù)據(jù)

三曲掰、修改數(shù)據(jù)

1.PUT樂觀鎖做并發(fā)修改:每次修改_seq_no都會發(fā)生改變
2.PUT POST: 帶_update 更新會對比源數(shù)據(jù),如果沒做改變胎许,那么什么都不變
不帶 _update 不會檢查元數(shù)據(jù)

四峻呛、刪除數(shù)據(jù)

1.DETELE:/coustomer/external/id刪除為id的數(shù)據(jù)

貳:進階

一罗售、SearchAPI

ES支持兩種檢索:
1.一個是通過使用REST request uri 發(fā)送搜索數(shù)據(jù)(檢索參數(shù))

GET bank/_search?q=*&sort=number:asc

2.另一個是通過 REST request body來發(fā)送(請求體)

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
"sort":[
    {
      "number:asc"
    }
  ]
}

二、QueryDSL基本使用

match_all:

match全文檢索 匹配查詢
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "account_number": "20"
    }
  }
}
也可以模糊
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "Kings"
    }
  }
}

match_phrase短語匹配
image.png
multi_match多字段匹配
image.png

bool復合查詢:

加入多種條件

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "gender": "M"
          }
        },
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age": "30"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "lastname": "Wallace"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
總結(jié):must 必須滿足 must_not 必須不滿足 should 可以不滿足也可以滿足

filter

GET bank/_search
{
  "query": {
    " filter":{
      "range": {
        "age": {
          "gte": 10,
          "lte": 30
        }
      }
    }
  }
}
用filter過濾區(qū)間就不會如上查詢獲得相關性得分

term查詢

term和match一樣是查詢
term不適合文本字段查詢杀饵,精確數(shù)組查詢推薦用term,文本字段檢索推薦使用match
.keyword精準匹配 代表匹配文本字段的整個精確值(不分詞匹配)

aggregations聚合

查出所有年齡分布莽囤,并且這些年齡中M的平均薪資和F的平均薪資以及這個年齡段的總體平均薪資

GET bank/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      },
      "aggs": {
        "genderAvg": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword",
            "size": 10
          },"aggs": {
            "genderBanlance": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        },
        "allBalanceAvg":{
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

mappings映射

可以在第一次保存數(shù)據(jù)前可以給索引指定映射,創(chuàng)建索引時指定映射

PUT /my_index
{
  "mappings":{
   "properties" : {
        "account_number" : {
          "type" : "long"
        }
    }
  }
}

數(shù)據(jù)遷移

老數(shù)據(jù)有Type的切距,需要指定type 沒有的就不用指定

POST _reindex
{
  "source":{
      "index":"bank",
      "type" :"account"   
  },
  "dest":{
    "index":"newbank"
  }
}

分詞

分詞器自定義文字朽缎,減少檢索時間
使用nginx配置分詞器,
進入 ES的plugins 中修改 ik分詞的配置

range 區(qū)間查詢

GET /_search 
{
    "query":{
      "bool":{
          "filter":{
            "range":{
              "age":{
                  "gte": 0,
                  "lte":200
          }
        }
      }  
    }
  }

}

整合SpringBoot

一谜悟、導入依賴

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

二话肖、創(chuàng)建bean容器

@Configuration
public class GulimallElasticSearchConfig {

    public static final RequestOptions COMMON_OPTIONS;
    static {
        RequestOptions.Builder builder = RequestOptions.DEFAULT.toBuilder();
        COMMON_OPTIONS = builder.build();
    }

    @Bean
    public RestHighLevelClient esRestClint(){
        RestClientBuilder restClientBuilder = null;
         restClientBuilder = RestClient.builder(new HttpHost("192.168.56.22", 9200, "http"));
        RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
        return restHighLevelClient;
    }
}

三、實現(xiàn)代碼案例

package com.atguigu.gulimail.search;


import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.atguigu.gulimail.search.config.GulimallElasticSearchConfig;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregation;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class GulimailSearchApplicationTests {
    @Autowired
    RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    @Data
    @ToString
     static class searchAs{
        private int account_number;
        private int balance;
        private String firstname;
        private String lastname;
        private int age;
        private String gender;
        private String address;
        private String employer;
        private String email;
        private String city;
        private String state;

    }

    @Test
    public void indexEs() throws IOException {
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("user");
        indexRequest.id("1");
        User user = new User();
        user.setName("張三");
        user.setAddUrl("杭州市");
        String s = JSON.toJSONString(user);
        indexRequest.source(s, XContentType.JSON);
        IndexResponse index = restHighLevelClient.index(indexRequest, GulimallElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
        System.out.println(index.toString());
    }
    @Test
    public void search() throws IOException {
        //創(chuàng)建檢索條件
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        //指定索引
        searchRequest.indices("bank");
        //檢索條件
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address","Bristol"));
        TermsAggregationBuilder ageAgg = AggregationBuilders.terms("ageAgg").field("age").size(10);
        searchSourceBuilder.aggregation(ageAgg);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        //執(zhí)行檢索
        SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, GulimallElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
        //獲取檢索數(shù)據(jù)
        SearchHits hits = search.getHits();
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        for (SearchHit documentFields : hits1) {
            String sourceAsString = documentFields.getSourceAsString();
            searchAs searchAs = JSON.parseObject(sourceAsString, searchAs.class);
            System.out.println(searchAs.toString());
        }
        Aggregations aggregations = search.getAggregations();
        Terms terms = aggregations.get("ageAgg");
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();

    }
    @Data
    class User{
        private String name;
        private String addUrl;
    }
    @Test
    public void contextLoads() {
        System.out.println(restHighLevelClient);
    }

}


最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末葡幸,一起剝皮案震驚了整個濱河市最筒,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌蔚叨,老刑警劉巖床蜘,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,311評論 6 481
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異蔑水,居然都是意外死亡邢锯,警方通過查閱死者的電腦和手機,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,339評論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進店門搀别,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來丹擎,“玉大人,你說我怎么就攤上這事歇父〉倥啵” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 152,671評論 0 342
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵榜苫,是天一觀的道長护戳。 經(jīng)常有香客問我,道長垂睬,這世上最難降的妖魔是什么灸异? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,252評論 1 279
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮羔飞,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘檐春。我一直安慰自己逻淌,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 64,253評論 5 371
  • 文/花漫 我一把揭開白布疟暖。 她就那樣靜靜地躺著卡儒,像睡著了一般田柔。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上骨望,一...
    開封第一講書人閱讀 49,031評論 1 285
  • 那天硬爆,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼擎鸠。 笑死缀磕,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的劣光。 我是一名探鬼主播袜蚕,決...
    沈念sama閱讀 38,340評論 3 399
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼绢涡!你這毒婦竟也來了牲剃?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 36,973評論 0 259
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤雄可,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎凿傅,沒想到半個月后,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體数苫,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,466評論 1 300
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡聪舒,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 35,937評論 2 323
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了文判。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片过椎。...
    茶點故事閱讀 38,039評論 1 333
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖戏仓,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出疚宇,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤赏殃,帶...
    沈念sama閱讀 33,701評論 4 323
  • 正文 年R本政府宣布敷待,位于F島的核電站,受9級特大地震影響仁热,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏榜揖。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 39,254評論 3 307
  • 文/蒙蒙 一抗蠢、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望举哟。 院中可真熱鬧跛溉,春花似錦敞临、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,259評論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽壶硅。三九已至威兜,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間庐椒,已是汗流浹背椒舵。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,485評論 1 262
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留约谈,地道東北人笔宿。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 45,497評論 2 354
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像窗宇,于是被迫代替她去往敵國和親措伐。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 42,786評論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容