Elasticsearch实战之处理邮件附件进行进行内容全文检索

news2024/11/17 15:33:00

目录

一、系统环境和软件要求

二、软件说明

三、定义文本抽取管道(pipeline)

四、建立索引设置文档结构映射

五、插入文档

六、查询文档

需求是将本地邮件内容以及PDF，EXCEL，WORD等附件内容进行处理，保存到ES数据库，实现邮件内容及附件内容的全文检索。

一、系统环境和软件要求

系统：CentOS7.3

elasticsearch版本：7.13.3

kibana版本：7.16.3

ingest-attachment插件版本：7.13.3

二、软件说明

Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。当前我们的用途主要是在kibana的开发工具dev tools中执行一些命令。

Ingest-Attachment是一个开箱即用的插件。可以将常用格式的文件作为附件写入Index。ingest attachment插件通过使用Apache Tika来提取文件，支持的文件格式有TXT、DOC、PPT、XLS和PDF等。 可以进行文本抽取及自动导入。注意：源字段必须是base64编码的二进制。

缺点：在处理xls和xlsx格式的时候，无法将sheet分开索引，只能将整个文件当做一个文档插入es中。

三、安装插件

我这里采用离线方式安装Ingest-Attachment，通过wget方式直接下载跟elasticsearch版本相同的离线文件。

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch-plugins/ingest-attachment/ingest-attachment-7.13.3.zip

上传到服务器 目录

/home/es/install/ingest-attachment-7.13.3.zip

进入ES_HOME的主目录，执行下面的命令进行安装

cd /home/elasticsearch/

./bin/elasticsearch-plugin install file:///home/es/install/ingest-attachment-7.13.3.zip

安装完成后重启elasticsearch服务

插件安装完成！

三、定义文本抽取管道(pipeline)

在kibana的dev tool执行

我这里邮件可能是多个附件，所以定义文本抽取管道(多附件)，我这里是设置 处理后移除base64的二进制数据。

需要注意的是，多附件的情况下，field和target_field必须要写成_ingest._value.*，否则不能匹配正确的字段。

PUT _ingest/pipeline/multiple_attachment
{
    "description" : "Extract attachment information from arrays",
    "processors" : [
      {
        "foreach" : {
          "field" : "attachments",
          "processor" : {
            "attachment" : {
              "target_field" : "_ingest._value.attachment",
              "field" : "_ingest._value.content"
            }
          }
        }
      },
      {
        "foreach" : {
          "field" : "attachments",
          "processor" : {
            "remove" : {
              "field" : "_ingest._value.content"
            }
          }
        }
      }
    ]
}

插件ingest attachment的pipeline参数含义

Name是否必须DefaultDescription
fieldyes-从这个字段中获取base64编码
target_fieldnoattachment用于保留attachment信息，主要用于多附件的情况
indexed_charsno100000限制字段的最大保存字符数。-1为无限制。
indexed_chars_fieldno-可以从数据中设定的字段取到indexed_chars限制的值。
propertiesno全属性选择需要存储的属性。例如 content, title, name, author, keywords, date, content_type, content_length, language
ignore_missingnoFALSE如果使用true，并且 field 不存在, 则会忽略附件直接写入doc；否则则会报错。

四、建立索引设置文档结构映射

PUT mail
{
  "settings": {
    "index": {
      "max_result_window": 100000000
    },
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "mfrom": {
        "type": "keyword"
      },
      "mto": {
        "type": "keyword"
      },
      "mcc": {
        "type": "keyword"
      },
      "mbcc": {
        "type": "keyword"
      },
      "rcvtime": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "subject": {
        "type": "keyword"
      },
      "importance": {
        "type": "keyword"
      },
      "savepath": {
        "type": "keyword"
      },
      "mbody": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "ignore_above": 256,
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "attachments": {
        "properties": {
          "attachment": {
            "properties": {
              "content": {
                "type": "text",
                "fields": {
                  "keyword": {
                    "ignore_above": 256,
                    "type": "keyword"
                  }
                }
              },
              "filename": {
                "type": "keyword"
              },
              "type": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

创建成功会返回

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "mail"
}

五、插入文档

可以使用Postman来调用elasticsearch的rest full接口完成文档插入或者更新。

请求类型：POST
请求地址：http://192.168.31.200:9200/mail/_doc?pipeline=multiple_attachment

请求地址中mail是索引名，pipeline=multiple_attachment指定需要使用的管道（pipeline）是multiple_attachment

请求body内容是JSON格式：

{
    "mfrom": "microsoft.teams@outlook.com",
    "mto": "network@163.com",
    "mcc": "",
    "mbcc": "",
    "rcvtime": "2023-05-18 23:35:29",
    "subject": "神奇的邮件2023066- ",
    "importance": "1",
    "savepath": "d:\\mail\\TEST123.eml",
    "mbody": "这是邮件内容",
     "attachments": [
        {
            "filename": "附件名字1.pdf",
            "type": ".pdf",
            "content": "5oiR54ix5L2g5Lit5Zu9MjAyMw=="
        },
        {
            "filename": "附件名字2.xlsx",
            "type": ".xlsx",
            "content": "Q2hhdEdQVCDniZvpgLwh"
        }
    ]
}

attachments是JSON数组，里面放2个附件的信息。filename是附件名字，content是附件解析出来的base64编码字符串。插入时通过管道处理，会自动识别内容，剩下的跟操作普通的索引一样。

下面是执行成功返回的内容：

{
    "_index": "mail",
    "_type": "_doc",
    "_id": "eiCNNIgBUc2qXUv978Tg",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

Postman截图

六、查询文档

6.1 根据_id查看文档

GET请求地址 http://192.168.31.200:9200/mail/_doc/eiCNNIgBUc2qXUv978Tg

参数和内容无

其中eiCNNIgBUc2qXUv978Tg为文档_id，mail为需要查询的索引名

返回结果：

{
    "_index": "mail",
    "_type": "_doc",
    "_id": "eiCNNIgBUc2qXUv978Tg",
    "_version": 1,
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1,
    "found": true,
    "_source": {
        "savepath": "d:\\mail\\TEST123.eml",
        "mbody": "这是邮件内容",
        "attachments": [
            {
                "filename": "附件名字1.pdf",
                "attachment": {
                    "content_type": "text/plain; charset=UTF-8",
                    "language": "lt",
                    "content": "我爱你中国2023",
                    "content_length": 10
                },
                "type": ".pdf"
            },
            {
                "filename": "附件名字2.xlsx",
                "attachment": {
                    "content_type": "text/plain; charset=UTF-8",
                    "language": "lt",
                    "content": "ChatGPT 牛逼!",
                    "content_length": 12
                },
                "type": ".pdf"
            }
        ],
        "mbcc": "",
        "subject": "神奇的邮件2023066- ",
        "importance": "1",
        "mfrom": "microsoft.teams@outlook.com",
        "mto": "network@163.com",
        "mcc": "",
        "rcvtime": "2023-05-18 23:35:29"
    }
}

Postman截图

6.2 模糊查询附件名字

Post请求地址 ​http://192.168.31.200:9200/mail/_search

​请求内容是JSON字符串，attachments.filename.keyword是附件名字(不分词)

{
  "query": {
        "bool": {
            "should": [{
                "wildcard": {
                    "attachments.filename.keyword": "*附件*"
                  
                }
            }]
        }
    }
}

返回结果

{
    "took": 2,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 3,
        "successful": 3,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0,
        "hits": [
            {
                "_index": "mail",
                "_type": "_doc",
                "_id": "eiCNNIgBUc2qXUv978Tg",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "savepath": "d:\\mail\\TEST123.eml",
                    "mbody": "这是邮件内容",
                    "attachments": [
                        {
                            "filename": "附件名字1.pdf",
                            "attachment": {
                                "content_type": "text/plain; charset=UTF-8",
                                "language": "lt",
                                "content": "我爱你中国2023",
                                "content_length": 10
                            },
                            "type": ".pdf"
                        },
                        {
                            "filename": "附件名字2.xlsx",
                            "attachment": {
                                "content_type": "text/plain; charset=UTF-8",
                                "language": "lt",
                                "content": "ChatGPT 牛逼!",
                                "content_length": 12
                            },
                            "type": ".pdf"
                        }
                    ],
                    "mbcc": "",
                    "subject": "神奇的邮件2023066- ",
                    "importance": "1",
                    "mfrom": "microsoft.teams@outlook.com",
                    "mto": "network@163.com",
                    "mcc": "",
                    "rcvtime": "2023-05-18 23:35:29"
                }
            }
        ]
    }
}

6.3 模糊查询附件内容

POST请求地址 http://192.168.31.200:9200/mail/_search

请求内容为JSON格式，attachments.attachment.content是附件内容(不加密)

{
    "size":"10000",
    "_source" :[
        "_id",
        "seqnbr",
        "subject",
        "eml"
    ],
    "query": {
    "match": {
      "attachments.attachment.content":"*ChatGPT*"
    }
  }
}

返回结果

{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 3,
        "successful": 3,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.2876821,
        "hits": [
            {
                "_index": "mail",
                "_type": "_doc",
                "_id": "eiCNNIgBUc2qXUv978Tg",
                "_score": 0.2876821,
                "_source": {
                    "subject": "神奇的邮件2023066- "
                }
            }
        ]
    }
}

七、其他说明


下面是单独说明的定义文本抽取的管道single_attachment

在kibana的dev tool执行

PUT _ingest/pipeline/single_attachment

{
  "description" : "Extract single attachment information",
  "processors" : [
    {
      "attachment" : {
        "field": "data",
        "indexed_chars" : -1,
        "ignore_missing" : true
      }
    }
  ]
}

剩下的就是代码集成的问题了。关于中文分词IK插件的使用，后期需要再详细说明。

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