ElasticSearch语法

news2024/10/6 18:35:46

Elasticsearch 概念

入门学习:

  • Index索引=>MySQL 里的表(table)
  • 建表、增删改查(查询需要花费的学习时间最多)
  • 用客户端去调用 ElasticSearch(3 种)
  • 语法:SQL、代码的方法(4 种语法)

ES 相比于 MySQL，能够自动帮我们做分词，能够非常高效、灵活地查询内容。

索引(倒排索引)

正向索引:理解为书籍的目录，可以快速帮你找到对应的内容(怎么根据页码找到文章)

倒排索引:怎么根据内容找到文章

文章 A: 你好，我是 rapper

文章 B: 苏麟暴打小杨科

切词 :

词id
你好文章 A

我

文章 A
rapper文章 A
苏麟文章 B
暴打文章 B
杨科文章 B

用户搜索 : 苏麟杨科

ES切词 : 苏麟 , 杨科

然后去倒排索引表找对应的文章

ES 的几种调用方式

1) restful api 调用(http 请求)

GET请求 : localhost:9200

curl 可以模拟发送请求: curl -XGET"localhost:9200/?pretty

ES 的启动端口

1.9200:给外部用户(给客户端调用)的端口

2.9300:给 ES 集群内部通信的(外部调用不了的)

2) kibana devtools

自由地对 ES 进行操作(本质也是 restful api)
devtools 不建议生产环境使用

3)客户端调用

java 客户端、go 客户端等。

参考文档 : Getting started | Elasticsearch Java API Client [7.17] | Elastic

ES 的语法

DSL

json 格式，好理解;和 http 请求最兼容，应用最广

建表,插入数据  (文档就是MySQL里的表,映射就是MySQL里的字段)

post 就相当于表名  , title 和 content 就相当于字段

POST post/_doc
{
  "title":"苏麟",
  "content":"苏麟暴打小杨科"
}

有 successful 就代表存入成功了 

查询

DSL (不要背) : Query DSL | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

查询全部 

GET post/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

根据 id 查询 

GET post/_doc/UBHryo0B5ErW0HhSBc0q

修改

根据 id 修改


POST post/_doc/UBHryo0B5ErW0HhSBc0q
{
  "title":"杨科",
  "content":"杨科委委屈屈!"
}

删除

根据文档删除

DELETE post


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)

文档 : EQL search | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

建表,插入

POST post_my/_doc
{
  "title": "苏麟爱看美女",
  "@timestamp": "2099-05-06T16:21:15.000Z",
  "event": {
    "original": "192.0.2.42 - - [06/May/2099:16:21:15 +0000] \"GET /images/bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"
  }
}

查询

GET post_my/_search
{
  "query": {
    "match_all": { }
  },
  "sort": [
    {
      "@timestamp": "desc"
    }
  ]
}

SQL

文档 : Getting Started with SQL | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

查询

POST /_sql?format=txt
{
  "query": "SELECT * FROM post "
}

Painless Scripting language

编程式取值，更灵活，但是学习成本高

Mapping

文档 : Explicit mapping | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

可以理解为数据库的表结构，有哪些字段、字段类型,

ES 支持动态 mapping，表结构可以动态改变，而不像 MySQL 一样必须手动建表，没有的字段就不能插入。

GET user/_mapping

PUT /user
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":    { "type": "integer" },  
      "email":  { "type": "keyword"  }, 
      "name":   { "type": "text"  }     
    }
  }
}

分词器

指定了分词的规则。

内置分词器 : Built-in analyzer reference | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

示例 : 

空格分词器: whitespace，结果The、quick、brown、fox.

POST _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text":     "The quick brown fox."
}

标准分词规则，结果:is、this、deja、vu

POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter":  [ "lowercase", "asciifolding" ],
  "text":      "Is this déja vu?"
}

关键词分词器:就是不分词，整句话当作专业术语

GET _analyze 
{
  "analyzer": "keyword", 
  "text":     "Is this sl?"
}

打分机制

比如有3条内容:

1.苏麟是gay

2.苏麟暴打小杨科

3.小杨科

用户搜索:

1.杨科，第三条分数最高，因为第三条匹配了关键词，而且更短(匹配比例更大)

2.苏麟  => 苏麟是gay => 苏麟暴打小杨科 , 排序结果 1  2

参考文章 : Controlling Relevance | Elasticsearch: The Definitive Guide [master] | Elastic

Java 操作 ES

3 种方式:

1) ES 官方的 Java API

文章 : Introduction | Elasticsearch Java API Client [7.17] | Elastic

快速开始 : Connecting | Elasticsearch Java API Client [7.17] | Elastic

2) ES 以前的官方 Java APl,HighLevelRestclient(已废弃，不建议用)

3) Spring Data Elasticsearch(推荐)

spring-data 系列:spring 提供的操作数据的框架

spring-data-redis:操作 redis 的-套方法

spring-data-mongodb:操作 mongodb 的一套方法

spring-data-elasticsearch:操作 elasticsearch 的一套方法

...

建表结构:

aliases 起别名

PUT post_v1
{
  "aliases": {
    "post": {}
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "tags": {
        "type": "keyword"
      },
      "thumbNum": {
        "type": "long"
      },
      "favourNum": {
        "type": "long"
      },
      "userId": {
        "type": "keyword"
      },
      "createTime": {
        "type": "date"
      },
      "updateTime": {
        "type": "date"
      },
      "isDelete": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

增删改查

第一种方式: ElasticsearchRepository<xxxx, Long>，默认提供了简单的增删改查，多用于可预期的、相对没那么复杂的查询、自定义查询，返回结果相对简单直接。

有一些现成的方法可以使用

//
// Source code recreated from a .class file by IntelliJ IDEA
// (powered by FernFlower decompiler)
//

package org.springframework.data.repository;

import java.util.Optional;

@NoRepositoryBean
public interface CrudRepository<T, ID> extends Repository<T, ID> {
    <S extends T> S save(S entity);

    <S extends T> Iterable<S> saveAll(Iterable<S> entities);

    Optional<T> findById(ID id);

    boolean existsById(ID id);

    Iterable<T> findAll();

    Iterable<T> findAllById(Iterable<ID> ids);

    long count();

    void deleteById(ID id);

    void delete(T entity);

    void deleteAllById(Iterable<? extends ID> ids);

    void deleteAll(Iterable<? extends T> entities);

    void deleteAll();
}

第二种方式: Spring 默认给我们提供的操作 es 的客户端对象 ElasticsearchRestTemplate，也提供了增删改查它的增删改查更灵活，适用于更复杂的操作，返回结果更完整，但需要自己解析。

准备工作

package com.yupi.springbootinit.model.dto.post;

import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.yupi.springbootinit.model.entity.Post;
import lombok.Data;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
import java.util.List;

/**
 * 帖子 ES 包装类
 *
 **/
@Document(indexName = "post")
@Data
public class PostEsDTO implements Serializable {

    private static final String DATE_TIME_PATTERN = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'";

    /**
     * id
     */
    @Id
    private Long id;

    /**
     * 标题
     */
    private String title;

    /**
     * 内容
     */
    private String content;

    /**
     * 标签列表
     */
    private List<String> tags;



    /**
     * 创建用户 id
     */
    private Long userId;

    /**
     * 创建时间
     */
    @Field(index = false, store = true, type = FieldType.Date, format = {}, pattern = DATE_TIME_PATTERN)
    private Date createTime;

    /**
     * 更新时间
     */
    @Field(index = false, store = true, type = FieldType.Date, format = {}, pattern = DATE_TIME_PATTERN)
    private Date updateTime;

    /**
     * 是否删除
     */
    private Integer isDelete;

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * 对象转包装类
     *
     * @param post
     * @return
     */
    public static PostEsDTO objToDto(Post post) {
        if (post == null) {
            return null;
        }
        PostEsDTO postEsDTO = new PostEsDTO();
        BeanUtils.copyProperties(post, postEsDTO);
        String tagsStr = post.getTags();
        if (StringUtils.isNotBlank(tagsStr)) {
            postEsDTO.setTags(JSONUtil.toList(tagsStr, String.class));
        }
        return postEsDTO;
    }

    /**
     * 包装类转对象
     *
     * @param postEsDTO
     * @return
     */
    public static Post dtoToObj(PostEsDTO postEsDTO) {
        if (postEsDTO == null) {
            return null;
        }
        Post post = new Post();
        BeanUtils.copyProperties(postEsDTO, post);
        List<String> tagList = postEsDTO.getTags();
        if (CollUtil.isNotEmpty(tagList)) {
            post.setTags(JSONUtil.toJsonStr(tagList));
        }
        return post;
    }
}

public interface PostEsDao extends ElasticsearchRepository<PostEsDTO, Long> {

   
}

    @Resource
    private PostEsDao postEsDao;

测试 

    @Test
    void testAdd() {
        PostEsDTO postEsDTO = new PostEsDTO();
        postEsDTO.setId(1L);
        postEsDTO.setTitle("苏麟");
        postEsDTO.setContent("风雨交加的夜晚,苏麟暴打小杨科,小杨科奄奄一息");
        postEsDTO.setTags(Arrays.asList("苏麟", "杨科","暴打"));
        postEsDTO.setUserId(1L);
        postEsDTO.setCreateTime(new Date());
        postEsDTO.setUpdateTime(new Date());
        postEsDTO.setIsDelete(0);
        postEsDao.save(postEsDTO);
        System.out.println(postEsDTO.getId());
    }

DSL  查询结果

查询结果

    @Test
    void testFindById() {
        Optional<PostEsDTO> postEsDTO = postEsDao.findById(1L);
        System.out.println(postEsDTO);
    }

DSL 查询转换 Java 代码查询

DSL 查询 

文档 : Query and filter context | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

文档 : Boolean query | Elasticsearch Guide [7.17] | Elastic

GET post/_search
{
  "query": { 
    "bool": { //组合条件
      "must": [ //必须满足
        { "match": { "title":   "苏麟"        }}, //match 模糊查询
        { "match": { "content": "苏麟" }}
      ],
      "filter": [ //过滤
        { "term":  { "status": "published" }}, //term 精确查询
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} //范围查询
      ]
    }
  }
}
GET post/_search
{
  "query": { 
    "bool": { 
      "must": [
        { "match": { "title":   "苏麟"        }},
        { "match": { "content": "苏麟" }}
      ]
    }
  }
}

wildcard 模糊查询
regexp 正则匹配查询

查询结果中，score 代表匹配分数
建议先测试 DSL、再翻译成 Java

POST _search
{
  "query": {
    "bool" : {
      "must" : {
        "term" : { "user.id" : "kimchy" }
      },
      "filter": {
        "term" : { "tags" : "production" }
      },
      "must_not" : {
        "range" : {
          "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }
        }
      },
      "should" : [
        { "term" : { "tags" : "env1" } },
        { "term" : { "tags" : "deployed" } }
      ],
      "minimum_should_match" : 1,
      "boost" : 1.0
    }
  }
}

这期就到这里 , 下期见 !

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