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首先，概述一下什么是elasticsearch？
elasticsearch，简称es，是一个开源的、高度可扩展的分布式全文搜索引擎。
它可以近乎实时地存储和检索数据；它的扩展性非常好，可以扩展到上百台服务器处理pb级数据。
es也是用java开发的，以lucene为核心实现所有的索引和搜索功能，但其目的是通过一个简单的restful api隐藏lucene的复杂性，从而使全文搜索变得简单。
知道了es是什么之后，es的核心概念就需要知道es是如何存储数据的，数据结构是什么，如何实现搜索。
在学习这些之前，你需要了解elasticsearch的一些相关概念。
elasticsearch是一个面向文档的数据库。
相信学过mysql的同学都知道mysql是关系数据库，那么es和关系数据库有什么区别呢？
让 让我们做一个简单的比较:
关系数据库(mysql、oracle等。)elasticsearch数据库(数据库)索引(表)类型(行)文档(列)字段:elasticsearch(集群)可以包含多个索引(数据库)。，每个索引可以包含多个类型(表)，每个类型包含多个文档(行)，每个文档包含多个字段(列)。
物理设计:
elasticsearch在后台将每个索引分成多个切片，每个切片可以在集群中的不同服务器之间迁移。
逻辑设计:
一个索引类型包含多个文档，如文档1、文档2和文档3。
当我们索引一个文档时，我们可以通过这样的顺序找到它的:索引类型文档id，并且我们可以通过这种组合索引一个特定的文档。注意:id不 不必是整数，但它实际上是一个字符串。
指数
索引是映射类型的容器，而elasticsearch中的索引是非常大的文档集合。索引存储映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储在每个片上。让 让我们研究切片是如何工作的。
物理设计:节点和片段如何工作
一个集群至少有一个节点，一个节点就是一个elasricsearch。默认情况下，一个节点可以有多个索引。如果您创建一个索引，该索引将由五个主碎片组成，并且每个主碎片都有一个副本。
上图是一个有三个节点的集群。可以看出，主碎片和对应的副本碎片都不会在同一个节点，有利于节点死亡和数据丢失。事实上，片段是一个lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录。倒排索引的结构使elasticsearch能够告诉您哪些文档包含特定的关键字，而无需扫描所有文档。其中，什么是倒排索引？
倒排索引
elasticsearch使用了一种叫做倒排索引的结构，底层是luc:中。
$ term doc _ 1 doc _ 2 study√xtoxxeevery√永远√87
$ term doc _ 1 doc _ 2 to√×for:。
如果要搜索带python标签的文章，查找倒排索引数据会比查找所有原始数据快很多。只需查看标签列并获得相关的文章id。
弹性搜索指数与lucene指数的比较
在elasticsearch中，索引这个词的使用频率很高，它是术语的使用。。在elasticsearch中，索引分为多个段，每个段都是lucene的一个索引。所以一个elasticsearch索引是由几个lucene索引组成的。
类型
类型是文档的逻辑容器，就像关系数据库一样，表是行的容器。类型中字段的定义叫做映射，比如名称映射到字符串类型。
我们说文档是无模式的，它们不。;不需要在地图中定义所有的字段，比如添加一个新字段，那么elasticsearch是如何做到的呢？elasticsearch会自动将新字段添加到地图中，但如果字段不确定是什么类型，elasticsearch就会开始猜测。如果值是18，elasticsearch会认为是塑料。但是elasticsearch可能是错误的，所以最保险的方法是提前定义需要的映射，这和关系数据库是一样的。首先定义字段，然后使用它们。
文件
elasticsearch是面向文档的，这意味着索引和搜索数据的最小单位是文档。
在弹性搜索中，文档有几个重要的属性，:。
自带，一个文档既包含字段又包含对应的值，也就是说还包含k:value！它可以是分层的，一个文档包含一个自文档，并且 逻辑实体是如何复杂的！灵活的结构，文件不 不依赖于预定义的模式。我们知道，在关系数据库中，字段只有在预先定义的情况下才能使用。在弹性搜索中，字段非常灵活。有时候，我们可以忽略这个字段，或者动态添加一个新字段。虽然我们可以随意添加或忽略一个字段，但是每个字段的类型都很重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串，也可以是塑料。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射以及其他设置。这种映射特定于每种映射的每种类型，这就是为什么在elasticsearch中，类型有时被称为映射类型。
二、-analysis-ik/(版本要对应)
2.下载后解压并将目录复制到elasticsearch根目录下的plugins目录。
3.重新启动elasticsearch服务。在启动过程中，您可以看到提示消息 分析-ik 正在加载插件。服务启动后，在命令行上运行elasticsearch-plugin list命令，确认ik插件安装成功。
ik提供了ik_smart和ik_max_word两种分词算法，其中ik_smart是最少切分，ik_max_word是最细粒度切分！
ik_max_word:细粒度的分词会穷尽一个句子中所有的分词可能性。ik_smart:粗粒度分词，优先匹配最长的词，只有一个词！例如，如果一些单词不存在于默认词库中，我们需要 我热爱学习要被识别为一个单词，那么我们需要编辑自定义词库。
步骤:
(1)进入弹性搜索/插件/ik/config目录。
(2)创建一个新的my.dic文件并编辑内容:
我爱学习(3)修改ikanalyzer.cfg.xml(在ik/config目录下)。
propertiescommentik分析器扩展配置/注释！-用户可以在这里配置自己的扩展字典ext _ dict my.dic/entry!-用户可以在这里配置他们自己的扩展停用词词典ext _ stopwords /entry/properties注意:修改配置后，需要重启elasticsearch。
添加、删除和检查基本命令rest样式描述
软件架构风格，而不是标准，只提供了一套设计原则和约束。它主要用于客户端和服务器之间的交互软件。基于这种风格设计的软件可以更简洁，层次更分明，更容易实现缓存等机制。
基本rest命令描述(添加、删除、修改和搜索命令):
methodur地址描述putlocalhost:9200/索引名/类型名/文档id创建文档(指定文档id)post localhost:9200/索引名/类型名创建文档(随机文档id)post localhost:9200/索引名/类型名/文档id/_update修改文档。delete localhost:9200//搜索名称/类型名称/文档id删除文档get localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id查询文档并通过文档idpostloclhost:9200/索引名称/类型名称/_search iii查询所有数据。springboot integration es1。创建一个新项目，并创建一个spring boot(版本2.2.5)项目弹性搜索。
2.配置相关性配置弹性搜索的相关性:
properties java . version 1.8/java . version！-这里springboot默认配置的版本不匹配，需要我们自己配置版本！-elastic search . version 7 . 6 . 1/elastic search . version/propertiesdependencygroupidorg . spring framework . boot/groupid artifactid spring-boot-starter-data-elastic search/artifact id/dependency 3。编写elasticsearch的配置类，提供bean resthighlevelclient进行操作。
包com . hzx . config；导入org . apache . http . httphost；导入org . elastic search . client . rest client；导入org . elastic search . client . resthighlevelclient；导入org . spring framework . context . annotation . bean；导入org . spring framework . context . annotation . configuration；@configurationpublic类elasticsearchclientconfig { @ bean public resthighlevelclient resthighlevelclient{ resthighlevelclient = new resthighlevelclient(rest client . builder(new httphost( 127.0.0.1，9200， http )));回访客户；} }4.配置工具类封装了es通用方法工具类。
包com . hzx . utils；导入com . alibaba . fast json . json；import org . elastic search . action . admin . indexes . delete . deleteindexrequest；导入org . elastic search . action . bulk . bulk request；导入org . elastic search . action . bulk . bulk response；导入org . elastic search . action . delete . delete request；导入org . elastic search . action . delete . delete response；导入org . elastic search . action . get . get request；导入org . elastic search . action . get . getresponse；导入org . elastic search . action . index . index request；导入org . elastic search . action . index . index response；导入org . elastic search . action . search . search request；导入org . elastic search . action . search . search response；导入org . elastic search . action . support . master . acknowledged response；导入org . elastic search . action . update . update request；导入org . elastic search . action . update . update response；导入org . elastic search . client . request options；导入org . elastic search . client . resthighlevelclient；导入org.elasticsearch . client . indexes . createindexrequest；导入org . elastic search . client . indexes . createindexresponse；导入org . elastic search . client . indexes . getindexrequest；导入org . elastic search . common . unit . time value；导入org . elastic search . common . x content . xcontenttype；导入org . elastic search . index . query . query builders；导入org . elastic search . rest . rest status；导入org . elastic search . search . builder . search source builder；导入org . elastic search . search . fetch . sub phase . fetchsourcecontext；导入org . spring framework . beans . factory . annotation . auto wired；导入org . spring framework . beans . factory . annotation . qualifier；导入org . spring framework . stereotype . component；导入java . io . io exception；导入java . util . list；导入java . util . concurrent . time unit；@ component public class e sutilst { @ auto wired @ qualifier( resthighlevelclient )私有resthighlevelclient客户端；/* * *判断索引是否存在* * @ param index * @ return * @ throwsioexception */public boolean exists index(string index)throwsioexception { getindexrequestst = new getindexrequest(index)；boolean exists = client.indices。存在(请求，请求选项。默认)；退货存在；}/* * * create index * * @ param index * @ throwsioexception */public boolean create index(string index)throwsioexception { createindexrequest = newcreateindexrequest(index)；createindexresponse createindexresponse = client . indexes。创建(请求，请求选项。默认)；返回createindexresponse . isacknowledged；}/* * * delete index * * @ param index * @ return * @ throwsioexception */public boolean delete index(string index)throwsioexception { deleteindexrequest deleteindexrequest = new deleteindexrequest(index)；acknowledgedresponse response = client . indexes。delete(deleteindexrequest，requestoptions。默认)；返回response . isackknowledged；}/* * *确定某个索引下的文档id是否存在* * @ param index * @ param id * @ return * @ throwsioexception */public boolean doc exists(string index，string id)抛出io exception { getrequest getrequest = new getrequest(index，id)；//只判断索引是否存在。您需要获取_ sourcegetrequest。fetchsourcecontext(new fetchsourcecontext(false))；get request . stored fields( _ none _ );boolean exists = client . exists(get request，requestoptions。默认)；退货存在；}/* * *添加文档记录* * @ paramindex * @ paramid * @要添加的paramtdata实体类* @ return * @ throwsioexception */public boolean add doc(stringindex，stringind，t t)抛出io exception { index request request = new index request(index)；request . id(id)；//time out request . time out(time value . time value seconds(1))；request . time out( 1s );request . source(json . tojsonstring(t)，xcontenttype。json)；indexresponse indexresponse = client . index(request，requestoptions。默认)；reststatus status = index response . status；返回状态== reststatus。ok || status == reststatus。已创建；}/* * *根据id获取记录* * @ param index * @ param id * @ return * @ throwsioexception */public getresponse getdoc(string index，string id)抛出io exception { getrequest request = new getrequest(index，id)；getresponse getresponse = client . get(请求，r等式选项。默认)；返回getresponse}/* * *批量添加单据记录*如果没有设置id es，系统会自动生成一条。如果要设置对象。indexrequest的id，可以* * @ param index * @ param list * @ return * @ throwsioexception */public boolean bulk add(string index，listt list)抛出io exception { bulk request bulk request = new bulk request；//time out bulk request . time out(time value . time value minutes(2))；bulk request . time out( 2m );for(int i = 0；i list . size；i){ bulk request . add(new index request(index))。source(json . tojsonstring(list . get(i))))；} bulkresponse bulkresponse =客户端. bulk(bulkrequest，requestoptions。默认)；回归！bulk response . has failures；}/* * *更新文档记录* @ param index * @ paramid * @ paramt * @ return * @ throwsioexception */public boolean updatedoc(string index，stringinid，t t)抛出io exception { update request request = new update request(index，id)；request . doc(json . tojsonstring(t))；request . time out(time value . time value seconds(1))；request . time out( 1s );update response update response = client . update(请求，请求选项。默认)；返回update response . status= = rest status。ok；}/* * *删除文档记录* * @ param index * @ paramid * @ return * @ throwsioexception */public boolean deleted doc(string index，string id)抛出io exception { delete request request = new delete request(index，id)；//time out request . time out(time value . time value seconds(1))；request . time out( 1s );delete response delete response = client . delete(request，requestoptions。默认)；返回delete response . status= = rest status。ok；}/* * *根据某个字段进行搜索* * @ paramindex * @ paramfield * @要搜索的paramkey关键字* @ throwsioexception */public void search(string index，stringfield，string key，integer from，integer size)抛出io exception { search request search request = new search request(index)；search source builder source builder = new search source builder；source builder . query(query builders . term query(field，key))；//控制搜索元素source builder . from(from)；sourcebuilder.size(大小)；//最大搜索时间。sourcebuilder.timeout(新时间值(60，时间单位。秒))；搜索请求est . source(source builder)；search response search response = client . search(search request，requestoptions。默认)；system . out . println(json . tojsonstring(search r测试测试创建了一个索引:
@testvoid testcreateindex抛出io exception { createindexrequest request = new createindexrequest( 测试索引 );createindexresponse createindexresponse = resthighlevelclient . indexes。创建(请求，请求选项。默认)；system . out . println(cr测试得到指数:
@testvoid testexistsindex抛出io exception { getindexrequest request = new getindexrequest( 测试索引 );boolean exists = resthighlevelcli测试删除索引:
@ test void testdeleteindexrequest抛出io exception { deleteindexrequest deleteindexrequest = new deleteindexrequest( 测试索引 );acknowledgedresponse response = resthighlevelclient . indexes。delete(deleteindexrequest，requestoptions。默认)；system . out . println(response . isacknowl测试补充文件记录:
创建实体类用户。
@ data @ allargsconstructor @ noargsconstructor @ component public class us测试添加文档记录。
@ test void testadddocumentthrowsioexception {//创建对象用户用户=新用户( 张三 , 3);//create request index request = new index request( 测试索引 );//rule request . id( 1 );request . time out(time value . time value seconds(1))；request . time out( 1s );request . source(json . tojsonstring(user)，xcontenttype。json)；//发送请求indexresponse indexresponse = resthighevelcli测试:判断某个索引下的文档id是否存在。
@ testvoid testisexists抛出io exception { get request get request = new get request( 测试索引 ， 1 );//唐 t获取_source上下文存储字段getrequest。fetchsource上下文(新的fetchsource上下文xt(false))；get request . stored fields( _ none _ );//判断该id是否存在！boolean exists = resthighlevelcli测试:根据id获取文档记录。
@testvoid testgetdocument抛出io exception { get request get request = new get request( 测试索引 ， 3 );getresponse getresponse = resthighlevelclient . get(getrequest，requestoptions。默认)；//打印文档内容系统。out . println(getresponse . getsourc测试:更新文档记录。
@testvoid testupdatedocument抛出io exception { update request request = new update request( 测试索引 ， 1 );request . time out(time value . time value seconds(1))；request . time out( 1s );用户user =新用户( 张三 , 18);request . doc(json . tojsonstring(user)，xcontenttype。json)；update response update response = resthighlevelcli测试:删除文档记录。
@testvoid testdelete抛出ioexception { delete request request = new delete request( 测试索引 ， 3 );//time out request . time out(time value . time value seconds(1))；request . time out( 1s );delete response delete response = resthighlevelcli测试:批量添加文档。
@testvoid testbulkrequest抛出io exception { bulk request bulk request = new bulk request；//time out bulk request . time out(time value . time value minutes(2))；bulk request . time out( 2m );arraylistuser userlist = new arraylist；userlist.add(新用户( 张三 ,3));userlist.add(新用户( 张三 ,3));userlist.add(新用户( 张三 ,3));userlist.add(新用户( lisi1 ,3));userlist.add(新用户( lisi2 ,3));userlist.add(新用户( lisi3 ,3));for(int i = 0；iuser list . size；i){ bulk request . add(new index request( 测试索引 ).id( (i 1))。source(json . tojsonstring(userlist . get(i))，xcontenttype。json))；}//bulk bulk response bulk response = resthighlevelcli测试:
/* * *使用查询生成器* $ term查询( 钥匙和钥匙，obj)来精确匹配* terms query( 钥匙和钥匙，obj1，obj2...)一次匹配多个值* match query( 钥匙和钥匙，obj)进行单匹配，字段不支持通配符，前缀具有高级特性* multimatchquery( 文本 ，对象2..).匹配多个字段，字段有通配符te line * matchallquery；匹配所有文件*/@ test void test searchthrowsioexception { searchrequestsearchrequest = new search request( 测试索引 );search source builder source builder = new search source builder；//termquerybuilder termquerybuilder = query builders . term query( 姓名和名称， 张三 );matchallquerybuilder matchallquerybuilder = query builders . matchallquery；source builder . query(matchallquerybuilder)；sourcebuilder.timeout(新时间值(60，时间单位。秒))；search request . source(source builder)；search response response = resthighlevelclient . search(search request，requestoptions。默认)；system . out . println(json . tojsonstring(response . get hits))；系统。out . println( = = = = = = = = = = = =查询突出显示= = = = = = = = == = = = = = = = = = = );for(search hit docum:响应. gethits。get hits){ system . out . println(document fields . getsourceasmap)；}}标签:
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