Elasticsearch构建全文搜索系统

2019/04/10 10:10
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前言

Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎,通过它我们可以构建出一个强大的全文搜索系统,解决诸如文章检索慢,商品检索慢、MySQL的like查询慢这样的问题。 Elasticsearch是基于hadoop创始人道哥的另一杰作Lucene实现的,速度非常快,核心是使用了倒排索引这样的结构。关于倒排索引是什么,可以参考搜索引擎中的倒排索引是什么 接下来,就以这篇倒排索引中的例子,演示一下ElasticSearch的使用

假设我们有海量文章,如下

页码 内容
1 生命在于运动
2 运动是生命的源泉
3 日复一日地坚持练下去吧,只有活动适量才能保持训练的热情和提高运动的技能.——塞涅卡
4 活动是生活的基础!——歌德
5 人的健全,不但靠饮食,尤靠运动
6 奥林匹克的格言是“更高,更快,更强”
7 身体的健康因静止不动而破坏,因运动练习而长期保持.——苏格拉底
8 chenqionghe喜欢运动,绳命是如此的精彩,绳命是如此的辉煌

我们想像这是千万级别的表,最后需要实现传入关键字,返回相应的文章 例如:搜索运动返回页码1,2,3,5,7,8对应的文章、搜索chenqionghe返回页码为8的文章

一、安装

1.安装es

查看官网地址,直接下载安装就行了,我用的是mac直接下了mac版本的,另外也可以使用dokcer安装 解压后长这样

es依赖java环境,需要指定jdk版本,我们加入一下java相关环境变量

export JAVA_HOME=/Users/chenqionghe/web/elk/elasticsearch-7.6.1/jdk.app/Contents/Home/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

启动一下看看

./bin/elasticsearch

看到启动报错

uncaught exception in thread [main]
ElasticsearchException[Failure running machine learning native code. This could be due to running on an unsupported OS or distribution, missing OS libraries, or a problem with the temp directory. To bypass this problem by running Elasticsearch without machine learning functionality set [xpack.ml.enabled: false].]

解决办法,修改./config/elasticsearch.yml添加

 xpack.ml.enabled: false

再次启动,成功运行,画风如下

默认启动的是9200端口,我们来测试一下

➜ ~ curl localhost:9200

可以看到,es可以正常运行起来了

2.启动集群

一般es都是以集群的方式存在,接下我们演示一下启动集群。 编辑./config/elasticsearch.yml,指定集群名称,集群名称我指定成了chenqionghe

cluster.name: chenqionghe

指定节点名称

ode.name: chenqionghe-1

设置初始化的节点

cluster.initial_master_nodes: ["chenqionghe-1"]

设置监听的端口,这里不限定ip,指定为0.0.0.0

network.host: 0.0.0.0

端口默认9200

http.port: 9200

添加支持elasticsearch-head界面参数

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-methods: OPTIONS, HEAD, GET, POST, PUT, DELETE
http.cors.allow-headers: "X-Requested-With, Content-Type, Content-Length, X-User"

再次启动

./bin/elasticsearch

3.安装管理界面

elasticsearch-head可以很方便的查看es集群状态,查看官网地址:elasticsearch-head

git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
npm run start

打开http://localhost:9100/,如下

4.安装分词插件

插件我们使用的是elasticsearch-analysis-ik,参考地址:elasticsearch-analysis-ik/

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.1/elasticsearch-analysis-ik-7.6.1.zip

验证一下分插件

curl -X POST "localhost:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "analyzer": "ik_smart", "text": "chenqionghe徒手健身" }'

可以看到,已经可以分词了,oh yeah~

二、使用

ES中有index、document、filed、mapping这样的概念,我们以MySQL的结构为参考对照一下,如下

ElasticSearch MySQL
Iindex
document
field
mapping 表结构

Elasticsearch主要还是使用API,具体使用请参考:Document APIs

1.创建索引

这里index我取名叫book

➜ ~ curl -X PUT "localhost:9200/book" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
        "mappings": {
                "properties": {
                        "page": {
                                "type": "long"
                        },
                        "content": {
                                "type": "text",
                                "analyzer": "ik_max_word",
                                "search_analyzer": "ik_max_word"
                        }
                }
        }
}'
{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"book"}

创建成功,但是查看head界面,但是这个黄色不怎么优雅呀,原因是虽然启用了集群,但是还是单节点运行的,群集无法放置副本。

集群的健康状况为 yellow 则表示全部主分片(number_of_shards)都正常运行,但是副本分片没有全部处在正常状态,单节点无论有多少个副本分片(number_of_replicas)都是 unassigned ,它们都没有被分配到任何节点。 在同一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的,因为一旦失去了那个节点,我们也将丢失该节点上的所有副本数据。 我们需要把这个副本设置为0,因为索引一旦建立,分片数量不能变,我们需要删除再重新建立一下索引

curl -XDELETE http://localhost:9200/book
curl -X PUT "localhost:9200/book" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
        "settings":{
            "number_of_shards": "1",
            "number_of_replicas": "0"
          },
        "mappings": {
                "properties": {
                        "page": {
                                "type": "long"
                        },
                        "content": {
                                "type": "text",
                                "analyzer": "ik_max_word",
                                "search_analyzer": "ik_max_word"
                        }
                }
        }
}'

再次查看,健康了

2.插入数据

curl -X POST "localhost:9200/book/_doc/" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
        "page":1,
        "content": "生命在于运动"
}'

我们可以看到已经成功插入一条数据

3.批量插入数据

curl -X POST "localhost:9200/book/_doc/_bulk?pretty"  -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "index":{} }
{ "page":2 , "content": "运动是生命的源泉"}
{ "index":{} }
{ "page":3 , "content": "日复一日地坚持练下去吧,只有活动适量才能保持训练的热情和提高运动的技能.——塞涅卡"}
{ "index":{} }
{ "page":4 , "content": "活动是生活的基础!——歌德"}
{ "index":{} }
{ "page":5 , "content": "人的健全,不但靠饮食,尤靠运动"}
{ "index":{} }
{ "page":6 , "content": "奥林匹克的格言是“更高,更快,更强”"}
{ "index":{} }
{ "page":7 , "content": "身体的健康因静止不动而破坏,因运动练习而长期保持.——苏格拉底"}
{ "index":{} }
{ "page":8 , "content": "chenqionghe喜欢运动,绳命是如此的精彩,绳命是如此的辉煌"}
'

可以看到成功批量插入

4.查询数据

  • 搜索chenqionghe
curl -s -X GET 'localhost:9200/book/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "query" : { "match" : { "content" : "chenqionghe" }}
}'|jq

可以看到匹配到了

  • 搜索运动,应该是会返回1,2,3,5,7,8这几条
curl -s -XGET 'localhost:9200/book/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "query" : { "match" : { "content" : "运动" }}
}'|jq .hits.hits|jq '.[]._source'

可以看到,验证通过

5.修改数据

拉下来,我们将chenqionghe这条记录的绳命改为生命

curl -X POST "localhost:9200/book/_doc/HFn_2XABkofzJYzpQIy4" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
    "page":8,
    "content": "chenqionghe喜欢运动,生命是如此的精彩,生命是如此的辉煌"
}'

可以看到,更新成功

6.删除数据

  • 根据id删除
curl -X DELETE "localhost:9200/book/_doc/GFn_2XABkofzJYzpQIy4"
  • 根据条件删除
curl -X POST "localhost:9200/book/_delete_by_query?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "chenqionghe"
    }
  }
}
'

7.索引关闭和开启

如果关闭了一个索引,就无法通过ES来读取和写入其中的数据,直到道再次打开它

# 关闭
curl -XPOST 'localhost:9200/book/_close'
# 开启
curl -XPOST 'localhost:9200/book/_open'

总结

通过Elasticsearch,我们可以快速构建出一个强大的全文搜索系统,安装简单,通过API使用也简单。 倒排索引为搜索而生,先对需要索引的字段进行分词,再通过词直接匹配出文档,速度非常快,这是优点。但是,相比数据库采用的 B 树索引,它的写入和更新性能都比较差,因此倒排索引也只是适合全文搜索,不适合更新频繁的交易类数据。 总之,安装使用Elasticsearch其实就是这么简单,惊不惊喜,意不意外呀,light weight baby!

更多资料请参考 :Eelasticsearch权威指南

原文出处:https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12496827.html

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