配置文件参数
首先我们对ES的解压目录做一个简单的了解：
然后就是配置文件目录中的三个配置文件做一个说明：
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elasticsearch.yml
点击进去里面的配置全是被注释掉的，我们可以加入下面的数据作为配置
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jvm.options
有关JVM属性的配置，一般我们就设置堆的最小最大值,一般设为相等，不能超过物理内存的一半
-Xms2g -Xmx2g
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log4j2.properties
日志文件的配置，ES使用log4j，配置一下日志级别就OK
面向Restful的api接口
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创建索引库
put http://localhost:9200/索引库名称
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number_of_shards：设置分片的数量，在集群中通常设置多个分片，表示一个索引库将拆分成多片分别存储不同的结点，提高了ES的处理能力和高可用性，入门程序使用单机环境，这里设置为1。
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number_of_replicas：设置副本的数量，设置副本是为了提高ES的高可靠性，单机环境设置为0.
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创建映射
post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_mapping
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类型名称暂时没有意义存在，随便取一个即可，比如doc这种没有意义的
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插入文档
put 或Post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/文档id
关于最后的文档id，我们如果有设置就会使用我们自己的，若不设置，ES会自动生成
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搜索文档
根据文档id查询：
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get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/文档id
查询所有文档：
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get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_search
根据某个属性的的值插叙：
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get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_search?q=name:bootstrap
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根据name属性的值为bootstrap进行查询，前面固定格式
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查询结果参数解析
查询结果一般会有如下数据显示
IK分词器
简单上手
ES默认自带的分词器对于中文而言是单字分词，比如我爱祖国，ES会一个字一个字的分词，这样很明显不行
我们查看下面的分词效果
post：localhost:9200/_analyze
{"text":"测试分词器，我爱祖国"}
ES在之前的文件目录说明哪里也有说到，ES是支持插件机制的，我们将IK丢pligins包里就好，记得重启ES
我们手动指定使用的分词器，查看下面的分词效果
post：localhost:9200/_analyze
{"text":"测试分词器，我爱我自己","analyzer":"ik_max_word"}
然后发现好像有点复合我们国人的口味了，这里ik分词有两个模式
ik_max_word ，这个就是我们上面使用到的一个模式，划分粒度比较细，一般用于存储的时候，进行分词存储索引
ik_smart ，相对而言，这个就要粗旷一些了，一般在检索索引时，对检索条件的字段进行粗旷的分词
比如：下面这句话的意思就是name属性在索引和在搜索时都是用ik_max_word模式
"name": { "type": "text", "analyzer":"ik_max_word" }
再比如：索引时使用“ik_max_word”分词，搜索时使用“ik_smart”提高搜索精确性
"name": { "type": "text", "analyzer":"ik_max_word", "search_analyzer":"ik_smart" }
自定义词库
有一些特殊的领域是有一些专有的词语的，而Ik是分辨不出来，所以这里需要使用到IK的自定义词库
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首先定义我们自己的词库：my.dic
记得保存为UTF-8格式，不然读取不到
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然后我们再配置文件中去加载我们的自定义词库：IKAnalyzer.cfg.xml
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然后重启ES，查看分词效果
post：localhost:9200/_analyze
{"text":"死亡野格儿","analyzer":"ik_max_word"}
映射
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查询所有索引的映射：
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创建映射
post ：http://localhost:9200/索引库名/类型名_mapping
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映射一旦创建，已有的映射是不允许更改，只能新增或者删除重建
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删除映射也只能通过删除索引来完成
映射的类型_text
核心的字段类型：
映射的类型选好了，还有一些其他的属性可以设置
analyzer :通过该属性指定分词器及模式
name属性的类型为text,在索引时使用“ik_max_word”分词器模式
在搜索时使用"ik_smart "分词器模式分词
一般都是建议在索引的时候词语最细化，在搜索时，对搜索条件粗旷化提高搜索精度
index：通过该属性指定是否索引，默认为true
只有在设置为false时，该属性的值是不会存入索引库的，也不会被检索到
比如pic属性表示的是图片的地址，一般我们不uhi把这个地址作为搜索条件进行检索，故而设置为false
store：额外存储，一般不用理会
是否在source之外存储，每个文档索引后会在 ES中保存一份原始文档，存放在"source"中，一般情况下不需要设置 store为true，因为在source中已经有一份原始文档了。
映射的类型_keyword关键字
上面我们说明了text类型的属性在映射时都可以is盒子分词器，keyword字段是一个关键字字段，通常搜索keyword是按照整体搜索的，是不会做分词，所以查询的时候是需要精确匹配的，比如邮政编码，身份证号等是不会且不应该做分词的，keywoed文本一般用于过滤，排序，聚合等场合
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映射如下：
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插入文档
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根据name或者身份证号查询
Get：http://localhost:9200/索引库/类型名称/_search?q=name:狗剩儿
这样是查询不到的，因为name属性是keyword类型，必须精确匹配
映射的类型_data日期类型
日期类型也是不用设置分词器的一种类型，一般日期类型用于排序
通过format设置日期的格式，上面的这个列子允许date字段储存年月日时分秒||年月日这两种格式
插入文档如下：Post：Post :http://localhost:9200/索引库/类型名/文档id
{ "time":"2018‐08‐15 20:28:58" }
映射的类型_数值类型
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尽量选择范围晓得类型，提高检索效率节省空间
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对于浮点数，尽量用比列因子，比如一个鸡蛋的单价是1.2元/个，我们将别列因子设置为100，这在ES中会按照分储存，映射如下：
因为我们将比列因子设置为100,所以储存的时候，会将1.2 * 100 进行储存
使用比列因子的好处就在与整型比浮点型更容易压缩，节约空间，当然如果比列因子不合适，我们再选范围小的去存
ES客户端（Java）
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pom.xml：核心依赖
<dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>6.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>6.2.1</version> </dependency>
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Spring容器注入客户端
注意这里注入两个版本的客户端一个是高版本，推荐使用的RestHighLevelClient，但功能可能不是很完善
RestClient低版本的客户端，当我们高版本的客户端不能使用时，考虑使用这个
@Configuration public class ElasticsearchConfig { @Value("${test.elasticsearch.hostlist}") private String hostlist; //获取高版本的客户端 @Bean public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){ //解析hostlist配置信息 String[] split = hostlist.split(","); //创建HttpHost数组，其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for(int i=0;i<split.length;i++){ String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } //创建RestHighLevelClient客户端 return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHostArray)); } //项目主要使用RestHighLevelClient，对于低级的客户端暂时不用 @Bean public RestClient restClient(){ //解析hostlist配置信息 String[] split = hostlist.split(","); //创建HttpHost数组，其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for(int i=0;i<split.length;i++){ String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } return RestClient.builder(httpHostArray).build(); } }
创建索引库
首先注入Java客户端，我们使用第一个即可：
//高版本的客户端
@Autowired
RestHighLevelClient highClient;
//低版本的客户端
@Autowired
RestClient restClient;
//创建索引库
@Test
public void CreateIndexTest() throws IOException {
//创建索引请求对象，并设置索引名称
CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("test_index");
//设置索引参数
createIndexRequest.settings(Settings.builder().put("number_of_shards",1)
.put("number_of_replicas",0));
//设置映射
createIndexRequest.mapping("doc"," {\n" +
" \t\"properties\": {\n" +
" \"name\": {\n" +
" \"type\": \"text\",\n" +
" \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
" \"search_analyzer\":\"ik_smart\"\n" +
" },\n" +
" \"description\": {\n" +
" \"type\": \"text\",\n" +
" \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
" \"search_analyzer\":\"ik_smart\"\n" +
" },\n" +
" \"studymodel\": {\n" +
" \"type\": \"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"price\": {\n" +
" \"type\": \"float\"\n" +
" }\n" +
" }\n" +
"}", XContentType.JSON);
//创建索引操作客户端
IndicesClient indices = highClient.indices();
//创建响应对象
CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest);
//得到响应结果
boolean acknowledged = createIndexResponse.isAcknowledged();
System.out.println(acknowledged);
}
添加文档
查询文档
更新文档
删除文档
搜索 [ 核心用法 ]
环境准备
首先我们创建一个名为“test_index”的索引库
并创建如下索引：
插入以下数据作为测试数据：id分别为1、2、3
最基本的搜索我们前面意思使用过了：
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以这样的格式： get ../_search?q=.....
DSL_搜索介绍
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DSL："Domain Specific Language "
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是ES提出的基于json的搜索方式，在搜索时键入特定的json格式的数据来哇称搜索，全部POST请求
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一般项目中都是使用的DSL搜索
DSL_查询所有文档
@Test public void queryAllTest() throws IOException { //创建搜索请求对象，绑定索引库和类型 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("test_index"); searchRequest.types("doc"); //创建:搜索源构建对象 SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder(); //指定搜索方式:matchAllQuery builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); //设置源字段过滤，第一个数组表示要包含的字段，第二个数组表示不包括的字段 builder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel"},new String[]{}); //向搜索请求中设置搜索源 searchRequest.source(builder); //使用客户端发起搜索，获得结果 SearchResponse searchResponse = highClient.search(searchRequest); //搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); //从搜索结果中得到 : 匹配分高位于前面的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); for (SearchHit hit : searchHits) { Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap(); System.out.println(map.get("name")); System.out.println(map.get("studymodel")); } }
使用注意事项：
在我们设置源字段过滤的时候，我们只选取了着两个字段，当我们获取对结果后，也只能获取这两个字段的数据
DSL_分页查询
精确查询Term Query
Term Query为精确查询，在搜索时会整体匹配关键字，不再将关键字分词做搜索
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