为什么使用Elasticsearch
在海量数据中执行搜索功能时，如果使用MySQL，效率太低。
如果关键字输入的不准确，一样可以搜索到想要的数据。
将搜索关键字，以红色的字体展示。
es介绍
ES 是⼀个使⽤ Java 语⾔并且基于 Lucene 编写的搜索引擎框架，他提供了分
布式的全⽂搜索功能，提供了⼀个统⼀的基于 RESTful ⻛格的 WEB 接⼝，官
⽅客户端也对多种语⾔都提供了相应的 API 。
Lucene ： Lucene 本身就是⼀个搜索引擎的底层。
分布式： ES 主要是为了突出他的横向扩展能⼒。
全⽂检索：将⼀段词语进⾏分词，并且将分出的单个词语统⼀的放到⼀个
分词库中，在搜索时，根据关键字去分词库中检索，找到匹配的内容。
（倒排索引）
RESTful ⻛格的 WEB 接⼝：操作 ES 很简单，只需要发送⼀个 HTTP 请求，并
且根据请求⽅式的不同，携带参数的同，执⾏相应的功能。
应⽤⼴泛： Github.com ， WIKI ， Gold Man ⽤ ES 每天维护将近 10TB 的数
据。
倒排索引
将存放的数据，以⼀定的⽅式进⾏分词，并且将分词的内容存放到⼀个单独的
分词库中。
当⽤户去查询数据时，会将⽤户的查询关键字进⾏分词。
然后去分词库中匹配内容，最终得到数据的 id 标识。
根据 id 标识去存放数据的位置拉取到指定的数据。
docker安装ES
安装ES&Kibana
[root@localhost ~]# cd /opt/
[root@localhost opt]# ls
containerd
[root@localhost opt]# mkdir docker_es
[root@localhost opt]# ls
containerd docker_es
[root@localhost opt]# cd docker_es/\
>
[root@localhost docker_es]# vi docker-compose.yml
复制粘贴保存并退出
version: "3.1"
services:elasticsearch:image: daocloud.io/library/elasticsearch:6.5.4restart: alwayscontainer_name: elasticsearchports:- 9200:9200kibana:image: daocloud.io/library/kibana:6.5.4restart: alwayscontainer_name: kibanaports:- 5601:5601environment:- elasticsearch_url=http://192.168.42.129:9200depends_on:- elasticsearch
docker compose up -d等待下载完毕
访问elasticsearch
浏览器访问http://192.168.42.129:9200/
如果无反应
# 修改⽂件
[root@localhost docker_es]# vim /etc/sysctl.conf
# 设置 ES 最⼤虚拟内存⼤⼩
#设置ES最⼤虚拟内存⼤⼩
vm.max_map_count=655360#让设置⽣效
[root@localhost docker_es]# sysctl -p
vm.max_map_count = 655360
再次运行访问
docker compose up -d
访问 kibana
浏览器访http://192.168.42.129:5601
安装ik分词器
[root@localhost docker_es]# docker exec -it 93 bash
[root@933df86f337b elasticsearch]# 
# ./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.5.4/elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip
浏览器访问http://192.168.42.129:5601/
POST _analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text":"你好"
}运行
索引Index，分⽚和备份
ES 的服务中，可以创建多个索引。
每⼀个索引默认被分成 5 ⽚存储。
每⼀个主分⽚都会存在⾄少⼀个备份分⽚。
备份分⽚默认不会帮助检索数据，当 ES 检索压⼒特别⼤的时候，备份分⽚
才会帮助检索数据。
备份的分⽚必须放在不同的服务器中。
类型 Type
⼀个索引下，可以创建多个类型。
Ps：根据版本不同，类型的创建也不同。
语法
GET 请求：
http://ip:port/index ：查询索引信息
http://ip:port/index/type/doc_id ：查询指定的⽂档信息
POST 请求：
http://ip:port/index/type/_search ：查询⽂档，可以在请求体中添加
json 字符串来代表查询条件
http://ip:port/index/type/doc_id/_update ：修改⽂档，在请求体中指
定 json 字符串代表修改的具体信息
PUT 请求：
http://ip:port/index ：创建⼀个索引，需要在请求体中指定索引的信
息，类型，结构
http://ip:port/index/type/_mappings ：代表创建索引时，指定索引⽂ 档存储的属性的信息
DELETE 请求：
http://ip:port/index ：删除索引
http://ip:port/index/type/doc_id ：删除指定的⽂档
# 创建⼀个索引, person是索引名字, shards主分⽚是5⽚, replicas是备份分
⽚1⽚
PUT /person
{"settings": {"number_of_shards": 5,"number_of_replicas": 1}
}
# 查看索引信息
GET /person
# 删除索引
DELETE /person
ES中Field可以指定的类型
字符串类型：
text：⼀般被⽤于全⽂检索。 将当前Field进⾏分词。
keyword：当前Field不会被分词。
数值类型：
long：取值范围
为-9223372036854774808~922337203685477480(-2的63次⽅到2的
63次⽅-1)，占⽤8个字节
integer：取值范围为-2147483648~2147483647(-2的31次⽅到2的31
次⽅-1)，占⽤4个字节
short：取值范围为-32768~32767(-2的15次⽅到2的15次⽅-1)，占⽤2
个字节
byte：取值范围为-128~127(-2的7次⽅到2的7次⽅-1)，占⽤1个字节
double：1.797693e+308~ 4.9000000e-324 (e+308表示是乘以10的
308次⽅，e-324表示乘以10的负324次⽅)占⽤8个字节
float：3.402823e+38 ~ 1.401298e-45(e+38表示是乘以10的38次⽅，
e-45表示乘以10的负45次⽅)，占⽤4个字节
half_float：精度⽐float⼩⼀半。
scaled_float：根据⼀个long和scaled来表达⼀个浮点型，long-345，
scaled-100 -> 3.45
时间类型：
date类型，针对时间类型指定具体的格式
布尔类型：
boolean类型，表达true和false
# 删除索引
DELETE /person
⼆进制类型：
binary类型暂时⽀持Base64 encode string
范围类型：
long_range：赋值时，⽆需指定具体的内容，只需要存储⼀个范围即
可，指定gt，lt，gte，lte
integer_range：同上
double_range：同上
float_range：同上
date_range：同上
ip_range：同上
经纬度类型：
geo_point：⽤来存储经纬度的
ip类型：
ip：可以存储IPV4或者IPV6 常⽤需要记住的内容如下 ：
字符串类型：
keyword ：不能被分词
text ：可以被分词
数值类型：
整形： byte ， short ， integer ， long
浮点型： float ， double
时间类型：
date ：可以给 date 类型指定 format 格式化，⽀持时间戳以及年⽉⽇等格式
IP 类型：
存储 ip
GEO_POINT 类型：
存储经纬度
Ps 官⽹⽂档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/ma
pping-types.html
kibana操作es
创建索引并指定数据结构
PUT /book
{"settings": {"number_of_shards": 5,"number_of_replicas": 1},"mappings" : {"novel" : {"properties": {"name" : {"type" : "text","analyzer" : "ik_max_word","index" : true,"store" : false},"auther": {"type": "keyword"},"count": {"type": "long"},"on-sale": {"type" : "date","format" : "yyyy-MMM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"},"descr": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}}
}
# 创建索引，指定数据结构
PUT /book
{"settings": {# 分⽚数"number_of_shards": 5,# 备份数"number_of_replicas": 1},# 指定数据结构"mappings": {# 类型 Type, 我们是7.x版本, 所以没有这个novel, 直接写下⾯
properties数据就可以。"novel": {# ⽂档存储的Field"properties": {# Field属性名"name": {# 类型"type": "text",# 指定分词器"analyzer": "ik_max_word",# 指定当前Field可以被作为查询的条件"index": true ,# 是否需要额外存储"store": false},"auth": {"type": "keyword"},
"count": {"type": "long"},"createtime": {"type": "date",# 时间类型的格式化⽅式"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MMdd||epoch_millis"},"desc": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}}}自动生成id
POST /book/novel
{"name":"苹果","auther":"小明","count":10000,"on-sale":"2024-05-21","descr":"又大又红的苹果"
}
手动生成id
PUT /book/novel/1
{"name":"香蕉","auther":"小明","count":100,"on-sale":"2024-05-20","descr":"一个大香蕉"
}
修改文档
覆盖式修改
POST /book/novel/1
{"name":"香蕉","auther":"小王","count":10000,"on-sale":"2024-05-20","descr":"一个大香蕉"
}doc修改方式
POST /book/novel/1/_update
{"doc":{"descr":"香蕉并不大"}
}
查看内容
根据id删除
# 根据id删除⽂档
DELETE /book/novel/6p60mY8BfjZGJX8Yg2tt 
java操作索引
创建maven工程
导入依赖
<!--elasticsearch--><dependencies><dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>6.5.4</version></dependency><!--elasticsearch高级api--><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>6.5.4</version></dependency><!--unit--><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version><scope>test</scope></dependency><!--lombok--><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.16.22</version></dependency>创建连接客户端
public class ESClient {public static RestHighLevelClient getClient() {// 创建httpHost对象HttpHost http = new HttpHost("192.168.42.129", 9200, "http");// 创建RestClientBuilderRestClientBuilder clientBuilder = RestClient.builder(http);// 创建ES客户端 RestHighLevelClientRestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(clientBuilder);ret
