【搜索技术】ElasticSearch进阶实践

目录

  • ElasticSearch 进阶

    • SearchAPI

      • 检索信息

    • Query DSL

      • 基本语法格式

      • 查询-match

      • 查询-match_phrase

      • 查询-multi_match

      • 查询-bool复合查询

      • 查询-filter过滤

      • 查询-term

      • Aggregations

    • Mapping

      • 查看索引

      • 创建索引

      • 添加新字段映射

      • 更新映射

      • 数据迁移

    • 分词

      • 安装IK分词器

      • 测试IK分词器

      • 自定义词库

ElasticSearch 进阶

SearchAPI

ES 支持两种基本方式检索 :

  • 一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数(uri+检索参数)

  • 一个是通过使用 REST request body 来发送它们(uri+请求体)

检索信息

请求参数详情
GET bank/_search检索 bank 下所有信息，包括 type 和 docs
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc请求参数方式检索

响应结果解释：
took - Elasticsearch 执行搜索的时间（毫秒）
time_out - 告诉我们搜索是否超时
_shards - 告诉我们多少个分片被搜索了，以及统计了成功/失败的搜索分片
hits - 搜索结果
hits.total - 搜索结果
hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前 10 的文档）
sort - 结果的排序 key（键）（没有则按 score 排序）
score 和 max_score –相关性得分和最高得分（全文检索用）

  • uri+请求体

# GET查询 kibana查询
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"account_number": "asc"
},
{
"balance": "desc"
}
]
}
HTTP 客户端工具（POSTMAN），get 请求不能携带请求体，我们变为 post 也是一样的我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。
需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何
服务端的资源或者结果的 cursor（游标）

Query DSL

基本语法格式

Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特定语言）。这个被称为Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂， 学好它的方法是从一些基础的示例开始的。

# 查询语句
{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,
...
}
}
# 查询语句-针对某个字段
{
QUERY_NAME: {
FIELD_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,
...
}
}
}

查询-match

# kibana查询
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
query :定义查询
match_all 查询类型: 代表查询所有的所有
from+size 限定: 分页功能
sort : 排序
# kibana查询-返回部分字段
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"_source": ["age","balance"]
}
# kibana查询-match查询
基本类型(非字符串)，精确匹配;match 返回 account_number=20 的数据
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"account_number": "20"
}
}
}
# kibana查询-字符串查询
最终查询出 address 中包含 mill 单词的所有记录
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
}
}
注: match 当搜索字符串类型的时候，会进行全文检索，并且每条记录有相关性得分。
# 字符串，多个单词(分词+全文检索)

查询-match_phrase

不分词匹配

# 查出 address 中包含 mill road 的所有记录，并给出相关性得分
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill road"
}
}
}

查询-multi_match

多字段匹配

# state 或 address 包含 mill 或 movico
GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill Movico",
"fields": ["state","address"]
}
}
}

查询-bool复合查询

bool 用来做复合查询：

复合语句可以合并任何它查询语句,包括复合语句,了解这一点是很重要的。

复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。

# 查询address必须为mill age必须为28 lastname可为helloand也可不为helloand的数据
# must：必须达到 must 列举的所有条件
# must_not 必须不是指定的情况
# should：应该达到 should 列举的条件，如果达到会增加相关文档的评分，并不会改变查询的结果。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
},
{
"match": {
"gender": "M"
}
}
],
"must_not": [
{"match": {
"age": "28"
}}
],
"should": [
{
"match": {
"lastname": "Holland"
}
}
]
}
}
}

查询-filter过滤

并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于 “filtering”（过滤）的文档。为了不计算分数 Elasticsearch 会自动检查场景并且优化查询的执行。

GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"age": {
"gte": 18,
"lte": 30
}
}
},
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
]
}
}
}
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"range": {
"age": {
"gte": 18,
"lte": 30
}
}
}
]
}
}
}

查询-term

和 match 一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term。

ElasticSearch 进阶

# 检索时 非text字段则使用term
GET bank/_search
{
"query": {
"term": {
"balance": "32838"
}
}
}
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"balance": "32838"
}
}
}

Aggregations

Aggregations结构:

"aggregations" : {
"<aggregation_name>" : {
"<aggregation_type>" : {
<aggregation_body>
}
[,"meta" : {  [<meta_data_body>] } ]?
[,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]?
}
[,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]*
}

Aggregations范例：

# 搜索 address 中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄,但不显示这些人的详情
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 10
}
},
"ageAvg":{
"avg":{
"field":"age"
}
},
"balanceAvg":{
"avg": {
"field": "balance"
}
}
},
"size": 0
}
# 按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"ageAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
# 查出所有年龄分布，并且这些年龄段中 M 的平均薪资和 F 的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"genderAgg": {
"terms": {
"field": "gender.keyword",
"size": 10
},
"aggs": {
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
},
"ageBalanceAvg":{
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}

Mapping

Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和索引的。

查看索引

# 查看 mapping 信息 kibana dev Tools执行
GET bank/_mapping

创建索引

创建索引-创建索引并指定映射

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

添加新字段映射

# 添加新字段映射
PUT /my_index/_mapping
{
"properties":{
"employee_id":{
"type":"keyword",
"index":false
}
}
}

更新映射

ElasticSearch 进阶

对于已经存在的映射字段，我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移

# 查看存在映射
GET /my_index/_mapping
GET /bank/_search
# 更新索引映射
PUT /newbank
{
"mappings": {
"properties": {
"account_number": {
"type": "long"
},
"address": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"balance": {
"type": "long"
},
"city": {
"type": "keyword"
},
"email": {
"type": "keyword"
},
"employer": {
"type": "keyword"
},
"firstname": {
"type": "text"
},
"gender": {
"type": "keyword"
},
"lastname": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"state": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
# 获取新索引
GET /newbank/_mapping

数据迁移

先创建出 new_twitter的正确映射。

数据迁移格式:

# elasticsearch 新版本数据迁移
POST _reindex	[固定写法]
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}
# elasticsearch 老版本数据迁移
# 旧索引的 type 下的数据进行迁移
POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter",
"type": "tweet"
},
"dest": {
"index": "tweets"
}
}

数据迁移:

# 查看存在映射
GET /my_index/_mapping
GET /bank/_search
# 更新索引映射
PUT /newbank
{
"mappings": {
"properties": {
"account_number": {
"type": "long"
},
"address": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"balance": {
"type": "long"
},
"city": {
"type": "keyword"
},
"email": {
"type": "keyword"
},
"employer": {
"type": "keyword"
},
"firstname": {
"type": "text"
},
"gender": {
"type": "keyword"
},
"lastname": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"state": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
GET /newbank/_mapping
# 数据迁移 老版本迁移
POST _reindex
{
"source": {
"index": "bank",
"type": "account"
},
"dest": {
"index": "newbank"
}
}
GET /newbank/_search
# 不用type 老数据可以迁移过来

分词

一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens 流。

例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 "Quick brown fox!" 分割为[Quick, brown, fox!]。

该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start

（起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建custom analyzers（自定义分词器）。

# 支持英文分词器 对中文的分词不友好
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}

安装IK分词器

IK分词器下载-点我传送

# wget下载 /mydata/elasticsearch/plugin
$ wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
# 进入docker容器
$ docker exec -it elasticsearch /bin/bash
$ cd /bin/
$ elasticsearch-plugin
$ elasticsearch-plugin -h
# 列出系统的分词器
$ elasticsearch-plugin list
# 重启容器
$ docker restart elasticsearch

测试IK分词器

# ik分词器
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我是中国人"
}
# ik分词器
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "我是中国人"
}

自定义词库

修改/mydata/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2/config中的 IKAnalyzer.cfg.xml

# IKAnalyzer.cfg.xml 配置文件内容
<?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"></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>

添加自定义词库:

# 获取 自定义词库的地址 一般是安装在nginx上
http://192.168.188.128/es/fenci.txt
# IK config配置
<?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"></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">http://192.168.188.128/es/fenci.txt</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elasticsearch、nginx
$ docker restart elasticsearch
$ docker restart nginx

以上是 【搜索技术】ElasticSearch进阶实践 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/120757.html

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