1.1.什么是elasticsearch?
- 一个开源的分布式搜索引擎,可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能
什么是elastic stack(ELK)?
- 是以elasticsearch为核心的技术栈,包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch
什么是Lucene?
- 是Apache的开源搜索引擎类库,提供了搜索引擎的核心API
1.2.mysql与elasticsearch
我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比:
MySQL |
Elasticsearch |
说明 |
Table |
Index |
索引(index),就是文档的集合,类似数据库的表(table) |
Row |
Document |
文档(Document),就是一条条的数据,类似数据库中的行(Row),文档都是JSON格式 |
Column |
Field |
字段(Field),就是JSON文档中的字段,类似数据库中的列(Column) |
Schema |
Mapping |
Mapping(映射)是索引中文档的约束,例如字段类型约束。类似数据库的表结构(Schema) |
SQL |
DSL |
DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句,用来操作elasticsearch,实现CRUD |
2.索引库操作
2.1.mapping映射属性
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、ip地址)
- 数值:long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔:boolean
- 日期:date
- 对象:object
- index:是否创建索引,默认为true
- analyzer:使用哪种分词器
- properties:该字段的子字段
2.2.索引库的CRUD
- 创建索引库:PUT /索引库名
- 查询索引库:GET /索引库名
- 删除索引库:DELETE /索引库名
- 添加字段:PUT /索引库名/_mapping
3.文档操作
- 创建文档:POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
- 查询文档:GET /{索引库名}/_doc/文档id
- 删除文档:DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
- 修改文档:
- 全量修改:PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
- 增量修改:POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}
4.RestAPI操作索引库
JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。
索引库操作的基本步骤:
- 初始化RestHighLevelClient
- 创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
- 准备DSL( Create时需要,其它是无参)
- 发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法,xxx是create、exists、delete
5.RestClient操作文档
- 初始化RestHighLevelClient
- 创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
- 准备参数(Index、Update、Bulk时需要)
- 发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法,xxx是index、get、update、delete、bulk
- 解析结果(Get时需要)
es 语法分类
- DSL json格式,应用广泛
- EQL 专门查询 ECS 文档(标准指标文档)的数据的语法,更加规范,但只适用于特定场景(比如事件流)
- SQL 学习成本低,但是可能需要插件支持、性能较差
- Painless Scripting language 编程式取值,更灵活,但是学习成本高
6.DSL查询文档
DSL语法: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/query-dsl.html
6.1.全文检索(full text)查询
全文检索查询的基本流程如下:
- 对用户搜索的内容做分词,得到词条
- 根据词条去倒排索引库中匹配,得到文档id
- 根据文档id找到文档,返回给用户
比较常用的场景包括:
- 商城的输入框搜索
- 百度输入框搜索
match查询:
单字段查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match": {
"FIELD": "TEXT"
}
}
}
multi_match查询:
多字段查询,任意一个字段符合条件就算符合查询条件
GET /indexName/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "TEXT",
"fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
}
}
}
6.2.精准查询
精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有:
term:根据词条精确值查询
// term查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"term": {
"FIELD": {
"value": "VALUE"
}
}
}
}
range:根据值的范围查询
范围查询,一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。
基本语法:
// range查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"range": {
"FIELD": {
"gte": 10, // 这里的gte代表大于等于,gt则代表大于
"lte": 20 // lte代表小于等于,lt则代表小于
}
}
}
}
6.3.地理(geo)查询
矩形范围查询
矩形范围查询,也就是geo_bounding_box查询,查询坐标落在某个矩形范围的所有文档:
查询时,需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标,然后画出一个矩形,落在该矩形内的都是符合条件的点。
语法如下:
// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"FIELD": {
"top_left": { // 左上点
"lat": 31.1,
"lon": 121.5
},
"bottom_right": { // 右下点
"lat": 30.9,
"lon": 121.7
}
}
}
}
}
附近查询
附近查询,也叫做距离查询(geo_distance):查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。
换句话来说,在地图上找一个点作为圆心,以指定距离为半径,画一个圆,落在圆内的坐标都算符合条件:
语法说明:
// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "15km", // 半径
"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
}
}
}
6.4.复合查询
复合(compound)查询:复合查询可以将其它简单查询组合起来,实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种:
- fuction score:算分函数查询,可以控制文档相关性算分,控制文档排名
- bool query:布尔查询,利用逻辑关系组合多个其它的查询,实现复杂搜索
6.4.1.算分函数查询
function score 查询中包含四部分内容:
- 原始查询条件:query部分,基于这个条件搜索文档,并且基于BM25算法给文档打分,原始算分(query score)
- 过滤条件:filter部分,符合该条件的文档才会重新算分
- 算分函数:符合filter条件的文档要根据这个函数做运算,得到的函数算分(function score),有四种函数
- weight:函数结果是常量
- field_value_factor:以文档中的某个字段值作为函数结果
- random_score:以随机数作为函数结果
- script_score:自定义算分函数算法
- 运算模式:算分函数的结果、原始查询的相关性算分,两者之间的运算方式,包括:
- multiply:相乘
- replace:用function score替换query score
- 其它,例如:sum、avg、max、min
function score的运行流程如下:
- 1)根据原始条件查询搜索文档,并且计算相关性算分,称为原始算分(query score)
- 2)根据过滤条件,过滤文档
- 3)符合过滤条件的文档,基于算分函数运算,得到函数算分(function score)
- 4)将原始算分(query score)和函数算分(function score)基于运算模式做运算,得到最终结果,作为相关性算分。
因此,其中的关键点是:
- 过滤条件:决定哪些文档的算分被修改
- 算分函数:决定函数算分的算法
- 运算模式:决定最终算分结果
6.4.2.布尔查询
布尔查询是一个或多个查询子句的组合,每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有:
- must:必须匹配每个子查询,类似“与”
- should:选择性匹配子查询,类似“或”
- must_not:必须不匹配,不参与算分,类似“非”
- filter:必须匹配,不参与算分
1)语法示例:
GET /hotel/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"term": {"city": "上海" }}
],
"should": [
{"term": {"brand": "皇冠假日" }},
{"term": {"brand": "华美达" }}
],
"must_not": [
{ "range": { "price": { "lte": 500 } }}
],
"filter": [
{ "range": {"score": { "gte": 45 } }}
]
}
}
}