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全文检索工具elasticsearch：第一章：理论知识
搜索
什么是搜索， 计算机根据用户输入的关键词进行匹配，从已有的数据库中摘录出相关的记录反馈给用户。
常见的全网搜索引擎，像百度、谷歌这样的。但是除此以外，搜索技术在垂直领域也有广泛的使用，比如淘宝、京东搜索商品，万芳、知网搜索期刊，csdn中搜索问题贴。也都是基于海量数据的搜索。
如何处理搜索
用传统关系性数据库
弊端：
1、 对于传统的关系性数据库对于关键词的查询，只能逐字逐行的匹配，性能非常差。
2、匹配方式不合理，比如搜索“小密手机” ，如果用like进行匹配， 根本匹配不到。但是考虑使用者的用户体验的话，除了完全匹配的记录，还应该显示一部分近似匹配的记录，至少应该匹配到“手机”。
专业全文索引是怎么处理的
全文搜索引擎目前主流的索引技术就是倒排索引的方式。
传统的保存数据的方式都是
记录→单词
而倒排索引的保存数据的方式是
单词→记录
例如
搜索“红海行动”
但是数据库中保存的数据如图：
那么搜索引擎是如何能将两者匹配上的呢？
基于分词技术构建倒排索引：
首先每个记录保存数据时，都不会直接存入数据库。系统先会对数据进行分词，然后以倒排索引结构保存。如下：
然后等到用户搜索的时候，会把搜索的关键词也进行分词，会把“红海行动”分词分成：红海和行动两个词。
这样的话，先用红海进行匹配，得到id=1和id=2的记录编号，再用行动匹配可以迅速定位id为1,3的记录。
那么全文索引通常，还会根据匹配程度进行打分，显然1号记录能匹配的次数更多。所以显示的时候以评分进行排序的话，1号记录会排到最前面。而2、3号记录也可以匹配到。
全文检索工具elasticsearch
lucene与elasticsearch
咱们之前讲的处理分词，构建倒排索引，等等，都是这个叫lucene的做的。那么能不能说这个lucene就是搜索引擎呢？
还不能。lucene只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，而真正使用它还需要一个完善的服务框架搭建起来的应用。
好比lucene是类似于jdk，而搜索引擎软件就是tomcat 的。
目前市面上流行的搜索引擎软件，主流的就两款，elasticsearch和solr,这两款都是基于lucene的搭建的，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作，修改、添加、保存、查询等等都十分类似。就好像都是支持sql语言的两种数据库软件。只要学会其中一个另一个很容易上手。
从实际企业使用情况来看，elasticSearch的市场份额逐步在取代solr，国内百度、京东、新浪都是基于elasticSearch实现的搜索功能。国外就更多了 像维基百科、GitHub、Stack Overflow等等也都是基于ES的
elasticSearch的使用场景
为用户提供按关键字查询的全文搜索功能。
著名的ELK框架(ElasticSearch,Logstash,Kibana)，实现企业海量日志的处理分析的解决方案。大数据领域的重要一份子。
elasticSearch的安装
全文检索工具elasticsearch：第二章：安装配置
elasticsearch的基本概念
利用kibana学习 elasticsearch restful api (DSL)
执行bin目录下的kibana程序：
cd /opt/kibana-5.6.4-linux-x86_64/bin
./kibana
es中保存的数据结构
public class Movie {
String id;
String name;
Double doubanScore;
List<Actor> actorList;
}
public class Actor{
String id;
String name;
}
这两个对象如果放在关系型数据库保存，会被拆成2张表，但是elasticsearch是用一个json来表示一个document。
所以他保存到es中应该是：
{
“id”:”1”,
“name”:”operation red sea”,
“doubanScore”:”8.5”,
“actorList”:[
{“id”:”1”,”name”:”zhangyi”},
{“id”:”2”,”name”:”haiqing”},
{“id”:”3”,”name”:”zhanghanyu”}
]
}
对数据的操作增删改查
查看es中有哪些索引
GET /_cat/indices?v
es 中会默认存在一个名为.kibana的索引
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open .kibana sBDZ-v6YQMWx9GaQOmSQQg 1 1 1 0 3.2kb 3.2kb
表头的含义
增加一个索引
PUT /movie_index
{
"acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "movie_index"
}
删除一个索引
ES 是不删除也不修改任何数据
DELETE /movie_index
{
"acknowledged": true
}
新增文档
格式 ：PUT /index/type/id
PUT /movie_index/movie/1
{ “id”:1,
“name”:“operation red sea”,
“doubanScore”:8.5,
“actorList”:[
{“id”:1,“name”:“zhang yi”},
{“id”:2,“name”:“hai qing”},
{“id”:3,“name”:“zhang han yu”}
]
}
PUT /movie_index/movie/2
{
“id”:2,
“name”:“operation meigong river”,
“doubanScore”:8.0,
“actorList”:[
{“id”:3,“name”:“zhang han yu”}
]
}
PUT /movie_index/movie/3
{
“id”:3,
“name”:“incident red sea”,
“doubanScore”:5.0,
“actorList”:[
{“id”:4,“name”:“zhang chen”}
]
}
如果之前没建过index或者type，es 会自动创建。
直接用id查找
GET movie_index/movie/1
修改—整体替换
和新增没有区别
PUT /movie_index/movie/3
{
“id”:“3”,
“name”:“incident red sea”,
“doubanScore”:“5.0”,
“actorList”:[
{“id”:“1”,“name”:“zhang chen”}
]
}
修改—某个字段
POST movie_index/movie/3/_update
{
“doc”: {
"doubanScore":"7.0"
}
}
修改—某个字段和 修改—整体替换二者选一，否则：
删除一个document
DELETE movie_index/movie/3
{
"found": true,
"_index": "movie_index",
"_type": "movie",
"_id": "3",
"_version": 18,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
}
}
搜索type全部数据
GET movie_index/movie/_search
结果
{
“took”: 2, //耗费时间 毫秒
“timed_out”: false, //是否超时
“_shards”: {
"total": 5, //发送给全部5个分片
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
“hits”: {
"total": 3, //命中3条数据
"max_score": 1, //最大评分
"hits": [ // 结果
{
"_index": "movie_index",
"_type": "movie",
"_id": 2,
"_score": 1,
"_source": {
"id": "2",
"name": "operation meigong river",
"doubanScore": 8.0,
"actorList": [
{
"id": "1",
"name": "zhang han yu"
}
]
}
。。。。。。。。
。。。。。。。。
}
按条件查询(全部)
GET movie_index/movie/_search
{
“query”:{
"match_all": {}
}
}
按分词查询
GET movie_index/movie/_search
{
“query”:{
"match": {"name":"red"}
}
}
注意结果的评分
按分词子属性查询
GET movie_index/movie/_search
{
“query”:{
"match": {"actorList.name":"zhang"}
}
}
结果：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "movie_index",
"_type": "movie",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"id": 2,
"name": "operation meigong river",
"doubanScore": 8,
"actorList": [
{
"id": 3,
"name": "zhang han yu"
}
]
}
},
{
"_index": "movie_index",
"_type": "movie",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"id": 1,
"name": "operation red sea",
"doubanScore": 8.5,
"actorList": [
{
"id": 1,
"name": "zhang yi"
},
{
"id": 2,
"name": "hai qing"
},
{
"id": 3,
"name": "zhang han yu"
}
]
}
}
]
}
}
match phrase
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match_phrase": {"name":"operation red"}
}
}
按短语查询，不再利用分词技术，直接用短语在原始数据中匹配
我就不发结果了，太长的博客也不好看。
fuzzy查询
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"fuzzy": {"name":"rad"}
}
}
校正匹配分词，当一个单词都无法准确匹配，es通过一种算法对非常接近的单词也给与一定的评分，能够查询出来，但是消耗更多的性能。
过滤–查询后过滤
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match": {"name":"red"}
},
"post_filter":{
"term": {
"actorList.id": 3
}
}}
先查询后过滤效率慢，好比，我先从全国所有人中先过滤其他省份的留下广东的，再查询比先查询全国所有人再过滤广东的
过滤–查询前过滤（推荐）
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"bool":{
"filter":[ {"term": { "actorList.id": "1" }},
{"term": { "actorList.id": "3" }}
],
"must":{"match":{"name":"red"}}
}
}
}
过滤–按范围过滤
GET movie_index/movie/_search
{
“query”: {
"bool": {
"filter": {
"range": {
"doubanScore": {"gte": 8}
}
}
}
}
}
关于范围操作符：
排序
GET movie_index/movie/_search
{
“query”:{
"match": {"name":"red sea"}
}
, “sort”: [
{
"doubanScore": {
"order": "desc"
}
}
]
}
这个先按名称后按red sea排序
分页查询
GET movie_index/movie/_search
{
“query”: { “match_all”: {} },
“from”: 1,
“size”: 1
}
指定查询的字段
GET movie_index/movie/_search
{
“query”: { “match_all”: {} },
“_source”: [“name”, “doubanScore”]
}
太多了，但我坚持，希望尽最大努力把我知道的全部写出来。
高亮
GET movie_index/movie/_search
{
"query":{
"match": {"name":"red sea"}
},
"highlight": {
"fields": {"name":{} }
}
}
聚合
取出每个演员共参演了多少部电影
GET movie_index/movie/_search
{
“aggs”: {
"groupby_actor": {
"terms": {
"field": "actorList.name.keyword"
}
}
}
}
每个演员参演电影的平均分是多少，并按评分排序
GET movie_index/movie/_search
{
“aggs”: {
"groupby_actor_id": {
"terms": {
"field": "actorList.name.keyword" ,
"order": {
"avg_score": "desc"
}
},
"aggs": {
"avg_score":{
"avg": {
"field": "doubanScore"
}
}
}
}
}
}
关于mapping的类型
之前说type可以理解为table，那每个字段的数据类型是如何定义的呢
查看看mapping
GET movie_index/_mapping/movie
{
"movie_index": {
"mappings": {
"movie": {
"properties": {
"actorList": {
"properties": {
"id": {
"type": "long"
},
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
},
"doubanScore": {
"type": "float"
},
"id": {
"type": "long"
},
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}
}
}
实际上每个type中的字段是什么数据类型，由mapping定义。
但是如果没有设定mapping系统会自动，根据一条数据的格式来推断出应该的数据格式。
true/false → boolean
1020 → long
20.1 → double
“2017-02-01” → date
“hello world” → text +keyword
默认只有text会进行分词，keyword是不会分词的字符串。
mapping除了自动定义，还可以手动定义，但是只能对新加的、没有数据的字段进行定义。一旦有了数据就无法再做修改了。
注意：虽然每个Field的数据放在不同的type下,但是同一个名字的Field在一个index下只能有一种mapping定义。
中文分词
elasticsearch本身自带的中文分词，就是单纯把中文一个字一个字的分开，根本没有词汇的概念。但是实际应用中，用户都是以词汇为条件，进行查询匹配的，如果能够把文章以词汇为单位切分开，那么与用户的查询条件能够更贴切的匹配上，查询速度也更加快速。
分词器下载网址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
安装
下载好的zip包，请解压后放到 /usr/share/elasticsearch/plugins/
cp /opt/elasticsearch-analysis-ik-5.6.4.zip elastic
unzip elastic
rm elastic
然后重启es
service elasticsearch stop
service elasticsearch start
测试使用
使用默认
GET movie_index/_analyze
{
“text”: “我是中国人”
}
请观察结果
使用分词器
GET movie_index/_analyze
{ “analyzer”: “ik_smart”,
“text”: “我是中国人”
}
请观察结果
另外一个分词器
ik_max_word
GET movie_index/_analyze
{ “analyzer”: “ik_max_word”,
“text”: “我是中国人”
}
请观察结果
能够看出不同的分词器，分词有明显的区别，所以以后定义一个type不能再使用默认的mapping了，要手工建立mapping, 因为要选择分词器。
基于中文分词搭建索引
1、建立mapping
PUT movie_chn
{
“mappings”: {
"movie":{
"properties": {
"id":{
"type": "long"
},
"name":{
"type": "text"
, "analyzer": "ik_smart"
},
"doubanScore":{
"type": "double"
},
"actorList":{
"properties": {
"id":{
"type":"long"
},
"name":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
}
}
}
插入数据
PUT /movie_chn/movie/1
{ “id”:1,
“name”:“红海行动”,
“doubanScore”:8.5,
“actorList”:[
{“id”:1,“name”:“张译”},
{“id”:2,“name”:“海清”},
{“id”:3,“name”:“张涵予”}
]
}
PUT /movie_chn/movie/2
{
“id”:2,
“name”:“湄公河行动”,
“doubanScore”:8.0,
“actorList”:[
{“id”:3,“name”:“张涵予”}
]
}
PUT /movie_chn/movie/3
{
“id”:3,
“name”:“红海事件”,
“doubanScore”:5.0,
“actorList”:[
{“id”:4,“name”:“张晨”}
]
}
查询测试
GET /movie_chn/movie/_search
{
“query”: {
"match": {
"name": "红海战役"
}
}
}
GET /movie_chn/movie/_search
{
“query”: {
"term": {
"actorList.name": "张译"
}
}
}
自定义词库
修改/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/中的IKAnalyzer.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict"></entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">http://192.168.67.163/fenci/myword.txt</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
按照标红的路径利用nginx发布静态资源
在nginx.conf中配置
server {
listen 80;
server_name 192.168.67.163;
location /fenci/ {
root es;
}
}
并且在/usr/local/nginx/下建/es/fenci/目录，目录下加myword.txt
myword.txt中编写关键词，每一行代表一个词。
然后重启es服务器，重启nginx。
在kibana中测试分词效果
更新完成后，es只会对新增的数据用新词分词。历史数据是不会重新分词的。如果想要历史数据重新分词。需要执行：
POST movies_index_chn/_update_by_query?conflicts=proceed
有点长了，分章节吧，第三章继续写。
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