Elasticsearch初步认识

Elasticsearch初步认识

• ES概述
• 基本概念
• 正向索引和倒排索引
• IK分词器
• • ik_smart最少切分
  • ik_max_word为最细粒度划分
• ES索引库基本操作
• • 对索引库操作
  • 对文档操作

ES概述

Elasticsearch，简称为 ES，是一款非常强大的开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容,它可以近乎实时的存储、检索数据.还可以可以实现日志统计、分析、系统监控等功能

基本概念

ES是面向文档存储，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息

注：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
文档 ：一条数据就是一个文档，es 中是 Json 格式
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
注：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
关系行数据库 MySQL 和 elasticsearch 对比

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

正向索引和倒排索引

Mysql 采用正向索引:

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.

elasticsearch 采用倒排索引：

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

IK分词器

**分词:**即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词器是将每个字看成一个词,比如"我爱中国"会被分为"我","爱","中","国",这显然不符合要求,所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题
注：IK提供了两个分词算法:ik_smart和ik_max_word

ik_smart最少切分

ik_max_word为最细粒度划分

注：还可以自定义分词(参考安装部分)

ES索引库基本操作

对索引库操作

1.创建索引库


2.通过GET请求获得具体信息

Get /new

3.修改索引库：

注：索引库和 mapping 一旦创建无法修改，但是可以添加新的字段


4.删除索引库

//DELETE /索引库名
DELETE /new

对文档操作

1.添加文档

POST /索引库名/_doc/文档 id
{ "字段名 1":"值 1"
"字段名 2":"值 2"
..... 
}

2.查询文档

//GET /索引库名/_doc/文档 id
GET /new/_doc/1

3.修改文档

POST /索引库名/_update/文档 id
{ "doc":{ 
"要修改的字段":"新值"
        }
}

4.搜索文档

GET /news/_search
{"query":
{
 "match":
 {
  "title":"美国"
 }
}
}

5.删除文档

//DELETE /索引库名/_doc/文档 id
DELETE /new/_doc/1