ElasticSearch的作用是什么

ElasticSearch的作用是什么，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

（一）介绍

ElasticSearch的目标就是实现搜索。在数据量少的时候，我们可以通过索引去搜索关系型数据库中的数据，但是如果数据量很大，搜索的效率就会很低，这个时候我们就需要一种分布式的搜索引擎。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

ES主要用于全文检索、结构化搜索以及分析。ES的应用十分广泛，比如维基百科、Github等都使用ES实现搜索。

（二）核心概念理解

2.1 数据结构

ES既然是用来搜索的，那么它必然也需要存储数据。在Mysql等关系型数据库中，数据的存储遵循下面的逻辑：

一个数据库（database）中有多个表（tables），每个表有多行数据（rows），每一行数据由多个字段（columns）组成。

ES中的存储是这样的：

一个索引（indeces）相当于一个数据库（database），每个索引中有多个类型types（相当于表结构），每个索引中有多个documents（相当于行），每个documents由多个fields组成（相当于字段）。

你可以把ES理解为他是一个面向文档的数据库。下面用一张图描述ES和关系型数据库之间的相似之处：

值得注意的是，在ES7.x版本中，types将慢慢被遗弃，在8.x版本中，types将会彻底弃用。

2.2 索引（indeces）和文档（documents）

ES中的索引和Mysql中的索引不是同一种东西，ES中的索引是一个文档的集合，索引就是一个数据库。

前面说了ES是面向文档的，文档是ES中最重要的单位，文档就是一条条的数据。文档中有几个重要的概念：

1、一篇文档中包含多个key：value

2、文档其实就是一个JSON字符串

2.3 分片

我们通过EShead创建一个索引时，他会让我们选择分片数量和副本数量

ES是一个分布式搜索引擎，分片就是把一堆数据分布到多个分片中。而索引是对每个分片的一个备份，这些副本同样能处理查询请求。

现在假设集群有两个node节点，设置分片数是5个，副本数是1个，那么数据存储结构将变成下面这样，可以保证副本和分片在不同的节点上：

2.4 倒排索引

为什么ES的搜索这么快，和其中所使用的倒排索引也有一定的关系。倒排索引建立的是分词和文档之间的映射关系。下面通过一个简单的例子来讲解一下什么是倒排索引

原来的数据中我们通过文档ID去关联标签，但是在查询时就需要遍历所有文档。通过倒排索引，我们可以通过关键词来找到最匹配的文档。

（三）ES的基本操作

ES是基于Restful风格进行操作的，因此对于习惯了写crud的程序员来说，ES很容易上手。ES的操作可以使用Kibana，也可以使用Postman直接调用，因为归根结底它就是一个restful的操作。我这里使用Idea的ES插件直接调用。 3.1 创建文档

PUT http://ip:port/索引名/类型名/文档id

{
    "key":"value"
}

因为类型名在后续的版本中将会被删除，这里可以用_doc代表默认类型：

PUT http://ip:port/索引名/_doc/文档id

下面给出操作截图

通过put创建一个索引之后，我们可以在head中看到对应的数据

3.2 创建带有数据类型的索引

3.1中创建数据时，没有指定具体的数据类型，我们当然也可以为索引指定数据类型

PUT http://ip:port/索引名
参数示例：
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "address": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

ES中的核心数据类型如下：

（1）字符串类型： text, keyword
（2）数字类型：long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
（3）日期：date
（4）日期 纳秒：date_nanos
（5）布尔型：boolean
（6）Binary：binary
（7）Range: integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range

3.3 查看索引或者文档的数据

通过GET请求可以查看索引以及文档的信息：

GET http://ip:port/索引名   #查看索引
GET http://ip:port/索引名/类型名/文档ID  #查看文档

3.4 修改数据

修改数据和创建数据一样，通过PUT操作就会更新原来的数据：

PUT http://ip:port/索引名/类型名/文档id
{
    "key":"value"
}

如果是修改的话，响应结果中的version就会增加。

另外一种方法是使用Post请求：

POST http://ip:port/索引名/类型名/文档id/_update
参数实例：
{
  "doc": {
    "name": "javayz4"
  }
}

更推荐使用这种方式，如果使用PUT方法忘了加某个key，更新就会变成新增

3.5 删除数据

通过DELETE的方式删除数据

DELETE http://ip:port/索引名/类型名/文档id  #删除具体的文档
DELETE http://ip:port/索引名  #删除索引

（四）ES的搜索操作

ES最重要的就是它的搜索操作了。

4.1 简单搜索

直接将搜索的参数带到链接中：

GET http://ip:port/索引名/_search?q=key:value

结果如下：

4.2 通过param传递参数

除了将参数放到链接当中，还可以将参数通过JSON请求体的方式传递，其中from和size是分页的参数，query中传递查询条件，_source表示结果中要展示的列，不写就表示展示所有。

GET http://ip:port/索引名/_search
参数示例：
{
  "from": 0,
  "size": 20,
  "query": {
    "match": {
      "name": "javayz2"
    }
  },
  "_source": ["name","address"]
}

除了上面示例中的这些参数之外，还有很多参数可以使用，比如排序：

"sort": [
  {
    "age": {
      "order": "desc"
    }
  }
]

多条件查询：must表示下面的两个条件都要满足，还可以填should，表示任意满足其中一个条件即可，或者是must_not，表示must的相反值

"query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "javayz"
          }
        },
        {
          "match": {
            "address": "hz"
          }
        }
      ]
    }
}

如果你的数据中存在集合，可以通过空格对多个条件进行查询：

查询过程中还支持高亮查询

"highlight":{
  "pre_tags": "<em>",
  "post_tags": "</em>",
  "fields": {
    "name": {}
  }
}

（五）分词器

所谓分词器，就是将一段话分成一个个关键字，搜索时就按照这些关键字进行搜索。比较好用的分词器有中文的IK分词器。

5.1 基本使用

给出下载链接：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

下载和自己ES相同的版本，在plugin目录下新建一个ik文件夹，将下载的文件解压到ik目录下，重新启动即可。

IK分词器提供了两种算法：

1、ik_smart：最少切分

2、ik_max_word：最细粒划分

首先最少切分是根据字典给出最少的切分：

ik_max_word是最细粒划分，他会给出最多的结果：

{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是Java工程师"
}

结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "java",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 6,
      "type": "ENGLISH",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "工程师",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "工程",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "师",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 5
    }
  ]
}

5.2 字典

对于一些名词，IK自带的字典无法区分，比如我的博客名Java鱼仔，它分词后是这样的：

因此我们需要手动去增加这样的字典，IK目录下的config/IKAnalyzer.cfg.xml中可以添加自己的字典，首先我在config下新建一个my.dic文件，里面的词汇现在只写了一个Java鱼仔。然后在配置文件中配置自己的my.dic

<?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">my.dic</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">words_location</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>

重启后再次进行分词，结果如下：

关于ElasticSearch的作用是什么问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。