1.Elasticsearch介绍和安装
用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。
而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。
面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术，比如Solr。
1.1.简介
1.1.1.Elastic
Elastic官网：https://www.elastic.co/cn/
Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。
1.1.2.Elasticsearch
Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
如上所述，Elasticsearch具备以下特点：
- 分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
- Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
- 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。
1.1.3.版本
目前Elasticsearch最新的版本是6.3.1，现使用6.3.0
需要虚拟机JDK1.8及以上
1.2.安装和配置
为了模拟真实场景，我们将在linux下安装Elasticsearch。
1.2.1.新建一个用户zq
出于安全考虑，elasticsearch默认不允许以root账号运行。
创建用户：
useradd zq
设置密码：
passwd zq
切换用户：
su - zq
1.2.2.上传安装包,并解压
我们将安装包上传到：/home/zq目录
解压缩：
tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz
我们把目录重命名：
mv elasticsearch-6.2.4/ elasticsearch
进入，查看目录结构：
1.2.3.修改配置
我们进入config目录：cd config
需要修改的配置文件有两个：
- jvm.options
Elasticsearch基于Lucene的，而Lucene底层是java实现，因此我们需要配置jvm参数。
编辑jvm.options：
vim jvm.options
默认配置如下：
-Xms1g
-Xmx1g
内存占用太多了，我们调小一些：此时针对的是小内存机器，比如总共只有1G的内存
-Xms512m
-Xmx512m
- elasticsearch.yml
vim elasticsearch.yml
- 修改数据和日志目录：
path.data: /home/zq/elasticsearch/data # 数据目录位置
path.logs: /home/zq/elasticsearch/logs # 日志目录位置
我们把data和logs目录修改指向了elasticsearch的安装目录。但是这两个目录并不存在，因此我们需要创建出来。
进入elasticsearch的根目录，然后创建：
mkdir data
mkdir logs
- 修改绑定的ip：
network.host: 0.0.0.0 # 绑定到0.0.0.0，允许任何ip来访问
默认只允许本机访问，修改为0.0.0.0后则可以远程访问
目前我们是做的单机安装，如果要做集群，只需要在这个配置文件中添加其它节点信息即可。
elasticsearch.yml的其它可配置信息：
| 属性名 | 说明 |
|---|---|
| cluster.name | 配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。 |
| node.name | 节点名，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理 |
| path.conf | 设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch |
| path.data | 设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开 |
| path.logs | 设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹 |
| path.plugins | 设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹 |
| bootstrap.memory_lock | 设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存进行swap |
| network.host | 设置bind_host和publish_host，设置为0.0.0.0允许外网访问 |
| http.port | 设置对外服务的http端口，默认为9200。 |
| transport.tcp.port | 集群结点之间通信端口 |
| discovery.zen.ping.timeout | 设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些 |
| discovery.zen.minimum_master_nodes | 主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2 |
1.3.运行
进入elasticsearch/bin目录，可以看到下面的执行文件：
然后输入命令：
./elasticsearch
发现报错了，启动失败：
1.3.1.错误1：内核过低
我们使用的是centos6，其linux内核版本为2.6。而Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本。不过没关系，我们禁用这个插件即可。
修改elasticsearch.yml文件，在最下面添加如下配置：
bootstrap.system_call_filter: false
然后重启
1.3.2.错误2：文件权限不足
再次启动，又出错了：
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]
我们用的是zq用户，而不是root，所以文件权限不足。
首先用root用户登录。
然后修改配置文件:
vim /etc/security/limits.conf
添加下面的内容：
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096
1.3.3.错误3：线程数不够
刚才报错中，还有一行：
[1]: max number of threads [1024] for user [zq] is too low, increase to at least [4096]
这是线程数不够。
继续修改配置：
vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
修改下面的内容：
* soft nproc 1024
改为：
* soft nproc 4096
1.3.4.错误4：进程虚拟内存
[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]
vm.max_map_count：限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量，继续修改配置文件， ：
vim /etc/sysctl.conf
添加下面内容：
vm.max_map_count=655360
然后执行命令：
sysctl -p
1.3.5.重启终端窗口
所有错误修改完毕，一定要重启你的 Xshell终端，否则配置无效。
1.3.6.启动
再次启动，终于成功了！
可以看到绑定了两个端口:
- 9300：集群节点间通讯接口
- 9200：客户端访问接口
我们在浏览器中访问：http://192.168.56.101:9200
1.4.安装kibana
1.4.1.什么是Kibana？
Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。
而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利于我们学习Elasticsearch的语法。
1.4.2.安装
因为Kibana依赖于node，我们的虚拟机没有安装node，而window中安装过。所以我们选择在window下使用kibana。
如果嫌麻烦，也可以使用chrome浏览器Elasticsearch插件，只是界面比较简陋而已
最新版本与elasticsearch保持一致，也是6.3.0
解压到特定目录即可
1.4.3.配置运行
配置
进入安装目录下的config目录，修改kibana.yml文件：
修改elasticsearch服务器的地址：
elasticsearch.url: "http://192.168.56.101:9200"
运行
进入安装目录下的bin目录：
双击运行：
发现kibana的监听端口是5601
访问：http://127.0.0.1:5601
1.4.4.控制台
选择左侧的DevTools菜单，即可进入控制台页面：
在页面右侧，就可以输入请求，访问Elasticsearch了。
1.5.安装ik分词器
Lucene的IK分词器早在2012年已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为ElasticSearch的集成插件了，与Elasticsearch一起维护升级，版本也保持一致，最新版本：6.3.0
1.5.1.安装
上传课前资料中的zip包，解压到Elasticsearch目录的plugins目录中：
使用unzip命令解压：
unzip elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip -d ik-analyzer
然后重启elasticsearch：
1.5.2.测试
大家先不管语法，我们先测试一波。
在kibana控制台输入下面的请求：
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我是中国人"
}
运行得到结果：
{
"tokens": [
{
"token": "我",
"start_offset": 0,
"end_offset": 1,
"type": "CN_CHAR",
"position": 0
},
{
"token": "是",
"start_offset": 1,
"end_offset": 2,
"type": "CN_CHAR",
"position": 1
},
{
"token": "中国人",
"start_offset": 2,
"end_offset": 5,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
},
{
"token": "中国",
"start_offset": 2,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 3
},
{
"token": "国人",
"start_offset": 3,
"end_offset": 5,
"type": "CN_WORD",
"position": 4
}
]
}
1.7.API
Elasticsearch提供了Rest风格的API，即http请求接口，而且也提供了各种语言的客户端API
1.7.1.Rest风格API
文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
1.7.2.客户端API
Elasticsearch支持的客户端非常多：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html
点击Java Rest Client后，你会发现又有两个：
Low Level Rest Client是低级别封装，提供一些基础功能，但更灵活
High Level Rest Client，是在Low Level Rest Client基础上进行的高级别封装，功能更丰富和完善，而且API会变的简单
1.7.3.如何学习
建议先学习Rest风格API，了解发起请求的底层实现，请求体格式等。
2.操作索引
2.1.基本概念
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。
对比关系：
索引（indices）--------------------------------Databases 数据库
类型（type）-----------------------------Table 数据表
文档（Document）----------------Row 行
字段（Field）-------------------Columns 列
详细说明：
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 索引库（indices) | indices是index的复数，代表许多的索引， |
| 类型（type） | 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念 |
| 文档（document） | 存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档 |
| 字段（field） | 文档中的属性 |
| 映射配置（mappings） | 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性 |
是不是与Lucene和solr中的概念类似。
另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：
- 索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
- 分片（shard）：数据拆分后的各个部分
- 副本（replica）：每个分片的复制
要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。
2.2.创建索引
2.2.1.语法
Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求
创建索引的请求格式：
请求方式：PUT
请求路径：/索引库名
-
请求参数：json格式：
{ "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 2 } }- settings：索引库的设置
- number_of_shards：分片数量
- number_of_replicas：副本数量
- settings：索引库的设置
2.2.2.测试
我们先用RestClient来试试
响应：
可以看到索引创建成功了。
2.2.3.使用kibana创建
kibana的控制台，可以对http请求进行简化，示例：
相当于是省去了elasticsearch的服务器地址
而且还有语法提示，非常舒服。
2.3.查看索引设置
语法
Get请求可以帮我们查看索引信息，格式：
GET /索引库名
或者，我们可以使用*来查询所有索引库配置：
2.4.删除索引
删除索引使用DELETE请求
语法
DELETE /索引库名
示例
再次查看heima2：
当然，我们也可以用HEAD请求，查看索引是否存在：
2.5.映射配置
索引有了，接下来肯定是添加数据。但是，在添加数据之前必须定义映射。
什么是映射？
映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等
只有配置清楚，Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建（不一定）
2.5.1.创建映射字段
语法
请求方式依然是PUT
PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
"properties": {
"字段名": {
"type": "类型",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "分词器"
}
}
}
- 类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表
字段名：任意填写 ，可以指定许多属性，例如： - type：类型，可以是text(可分词)、long、short、date、integer、object,keyword(不可分词)等
比如存储的是object
{girl:{name:"rose",age:21}}
会处理成两个字段，girl.name girl.age
- index：是否索引(被搜索)，默认为true，录入图片路径等就不需要true
- store：是否存储，默认为false
原因是Elasticsearch会再创建文档索引时候，会将文档中的元素数据备份，保存到一个叫_source属性中。而且可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。如果设置成true，相当于再_source以外额外保存一份数据，多余。
- analyzer：分词器，这里的
ik_max_word即使用ik分词器
示例
发起请求：
PUT heima/_mapping/goods
{
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"images": {
"type": "keyword",
"index": "false"
},
"price": {
"type": "float"
}
}
}
响应结果：
{
"acknowledged": true
}
2.5.2.查看映射关系
语法：
GET /索引库名/_mapping
示例：
GET /heima/_mapping
响应：
{
"heima": {
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"images": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"price": {
"type": "float"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
}
2.5.3.字段属性详解
2.5.3.1.type
Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富：
我们说几个关键的：
-
String类型，又分两种：
- text：可分词，不可参与聚合
- keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合
-
Numerical：数值类型，分两类
- 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型：scaled_float
- 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
-
Date：日期类型
elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。
2.5.3.2.index
index影响字段的索引情况。
- true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
- false：字段不会被索引，不能用来搜索
index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为false。
2.5.3.3.store
是否将数据进行额外存储。
在学习lucene和solr时，我们知道如果一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。
但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果。
原因是Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做_source的属性中。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。
而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。
2.5.3.4.boost
激励因子，这个与lucene中一样
其它的不再一一讲解，用的不多，参考官方文档：
2.6.新增数据
2.6.1.随机生成id
通过POST请求，可以向一个已经存在的索引库中添加数据。
语法：
POST /索引库名/类型名
{
"key":"value"
}
示例：
POST /heima/goods/
{
"title":"小米手机",
"images":"http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price":2699.00
}
响应：
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 2
}
通过kibana查看数据：
get _search
{
"query":{
"match_all":{}
}
}
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
}
-
_source：源文档信息，所有的数据都在里面。 -
_id：这条文档的唯一标示，与文档自己的id字段没有关联
2.6.2.自定义id
如果我们想要自己新增的时候指定id，可以这么做：
POST /索引库名/类型/id值
{
...
}
示例：
POST /heima/goods/2
{
"title":"大米手机",
"images":"http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price":2899.00
}
得到的数据：
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
}
2.6.3.智能判断
在学习Solr时我们发现，我们在新增数据时，只能使用提前配置好映射属性的字段，否则就会报错。
不过在Elasticsearch中并没有这样的规定。
事实上Elasticsearch非常智能，你不需要给索引库设置任何mapping映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。
测试一下：
POST /heima/goods/3
{
"title":"超米手机",
"images":"http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price":2899.00,
"stock": 200,
"saleable":true
}
我们额外添加了stock库存，和saleable是否上架两个字段。
来看结果：
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
"title": "超米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2899,
"stock": 200,
"saleable": true
}
}
在看下索引库的映射关系:
{
"heima": {
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"images": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"price": {
"type": "float"
},
"saleable": {
"type": "boolean"
},
"stock": {
"type": "long"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
}
stock和saleable都被成功映射了。
2.7.修改数据
把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id，
- id对应文档存在，则修改
- id对应文档不存在，则新增
比如，我们把id为3的数据进行修改：
PUT /heima/goods/3
{
"title":"超大米手机",
"images":"http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price":3899.00,
"stock": 100,
"saleable":true
}
结果：
{
"took": 17,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 9,
"successful": 9,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "超大米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 3899,
"stock": 100,
"saleable": true
}
}
]
}
}
2.8.删除数据
删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：
语法
DELETE /索引库名/类型名/id值
示例：
1531727693743.png
3.查询
我们从4块来讲查询：
- 基本查询
-
_source过滤 - 结果过滤
- 高级查询
- 排序
3.1.基本查询：
基本语法
GET /索引库名/_search
{
"query":{
"查询类型":{
"查询条件":"查询条件值"
}
}
}
这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性
- 查询类型：
- 例如：
match_all，match，term，range等等
- 例如：
- 查询条件：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异，后面详细讲解
3.1.1 查询所有（match_all)
示例：
GET /heima/_search
{
"query":{
"match_all": {}
}
}
-
query：代表查询对象 -
match_all：代表查询所有
结果：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
},
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
}
]
}
}
- took：查询花费时间，单位是毫秒
- time_out：是否超时
- _shards：分片信息
- hits：搜索结果总览对象
- total：搜索到的总条数
- max_score：所有结果中文档得分的最高分
- hits：搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息
- _index：索引库
- _type：文档类型
- _id：文档id
- _score：文档得分
- _source：文档的源数据
3.1.2 匹配查询（match）
我们先加入一条数据，便于测试：
PUT /heima/goods/3
{
"title":"小米电视4A",
"images":"http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price":3899.00
}
现在，索引库中有2部手机，1台电视：
- or关系
match类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询,多个词条之间是or的关系
GET /heima/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"小米电视"
}
}
}
结果：
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.6931472,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "tmUBomQB_mwm6wH_EC1-",
"_score": 0.6931472,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
},
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_score": 0.5753642,
"_source": {
"title": "小米电视4A",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 3899
}
}
]
}
在上面的案例中，不仅会查询到电视，而且与小米相关的都会查询到，多个词之间是or的关系。
- and关系
某些情况下，我们需要更精确查找，我们希望这个关系变成and，可以这样做：
GET /heima/_search
{
"query":{
"match": {
"title": {
"query": "小米电视",
"operator": "and"
}
}
}
}
结果：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.5753642,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_score": 0.5753642,
"_source": {
"title": "小米电视4A",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 3899
}
}
]
}
}
本例中，只有同时包含小米和电视的词条才会被搜索到。
- or和and之间？
在 or 与 and 间二选一有点过于非黑即白。 如果用户给定的条件分词后有 5 个查询词项，想查找只包含其中 4 个词的文档，该如何处理？将 operator 操作符参数设置成 and 只会将此文档排除。
有时候这正是我们期望的，但在全文搜索的大多数应用场景下，我们既想包含那些可能相关的文档，同时又排除那些不太相关的。换句话说，我们想要处于中间某种结果。
match 查询支持 minimum_should_match 最小匹配参数， 这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量：
GET /heima/_search
{
"query":{
"match":{
"title":{
"query":"小米曲面电视",
"minimum_should_match": "75%"
}
}
}
}
本例中，搜索语句可以分为3个词，如果使用and关系，需要同时满足3个词才会被搜索到。这里我们采用最小品牌数：75%，那么也就是说只要匹配到总词条数量的75%即可，这里3*75% 约等于2。所以只要包含2个词条就算满足条件了。
结果：
3.1.3 多字段查询（multi_match）
multi_match与match类似，不同的是它可以在多个字段中查询
GET /heima/_search
{
"query":{
"multi_match": {
"query": "小米",
"fields": [ "title", "subTitle" ]
}
}
}
本例中，我们会在title字段和subtitle字段中查询小米这个词
3.1.4 词条匹配(term)
term 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串
GET /heima/_search
{
"query":{
"term":{
"price":2699.00
}
}
}
结果：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
}
]
}
}
3.1.5 多词条精确匹配(terms)
terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：
GET /heima/_search
{
"query":{
"terms":{
"price":[2699.00,2899.00,3899.00]
}
}
}
结果：
{
"took": 4,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
},
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
},
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米电视4A",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 3899
}
}
]
}
}
3.2.结果过滤
默认情况下，elasticsearch在搜索的结果中，会把文档中保存在_source的所有字段都返回。
如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source的过滤
3.2.1.直接指定字段
示例：
GET /heima/_search
{
"_source": ["title","price"],
"query": {
"term": {
"price": 2699
}
}
}
返回的结果：
{
"took": 12,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_score": 1,
"_source": {
"price": 2699,
"title": "小米手机"
}
}
]
}
}
3.2.2.指定includes和excludes
我们也可以通过：
- includes：来指定想要显示的字段
- excludes：来指定不想要显示的字段
二者都是可选的。
示例：
GET /heima/_search
{
"_source": {
"includes":["title","price"]
},
"query": {
"term": {
"price": 2699
}
}
}
与下面的结果将是一样的：
GET /heima/_search
{
"_source": {
"excludes": ["images"]
},
"query": {
"term": {
"price": 2699
}
}
}
3.3 高级查询
3.3.1 布尔组合（bool)
bool把各种其它查询通过must（与）、must_not（非）、should（或）的方式进行组合
GET /heima/_search
{
"query":{
"bool":{
"must": { "match": { "title": "大米" }},
"must_not": { "match": { "title": "电视" }},
"should": { "match": { "title": "手机" }}
}
}
}
结果：
{
"took": 10,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.5753642,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 0.5753642,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
}
]
}
}
3.3.2 范围查询(range)
range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间
GET /heima/_search
{
"query":{
"range": {
"price": {
"gte": 1000.0,
"lt": 2800.00
}
}
}
}
range查询允许以下字符：
| 操作符 | 说明 |
|---|---|
| gt | 大于 |
| gte | 大于等于 |
| lt | 小于 |
| lte | 小于等于 |
3.3.3 模糊查询(fuzzy)
我们新增一个商品：
POST /heima/goods/4
{
"title":"apple手机",
"images":"http://image.zq.com/12479122.jpg",
"price":6899.00
}
fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价。它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差，但是偏差的编辑距离不得超过2：
GET /heima/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"title": "appla"
}
}
}
上面的查询，也能查询到apple手机
我们可以通过fuzziness来指定允许的编辑距离：
GET /heima/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"title": {
"value":"appla",
"fuzziness":1
}
}
}
}
3.4 过滤(filter)
条件查询中进行过滤
所有的查询都会影响到文档的评分及排名。如果我们需要在查询结果中进行过滤，并且不希望过滤条件影响评分，那么就不要把过滤条件作为查询条件来用。而是使用filter方式：
GET /heima/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":{ "match": { "title": "小米手机" }},
"filter":{
"range":{"price":{"gt":2000.00,"lt":3800.00}}
}
}
}
}
注意：filter中还可以再次进行bool组合条件过滤。
无查询条件，直接过滤
如果一次查询只有过滤，没有查询条件，不希望进行评分，我们可以使用constant_score取代只有 filter 语句的 bool 查询。在性能上是完全相同的，但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。
GET /heima/_search
{
"query":{
"constant_score": {
"filter": {
"range":{"price":{"gt":2000.00,"lt":3000.00}}
}
}
}
3.5 排序
3.4.1 单字段排序
sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过order指定排序的方式
GET /heima/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "小米手机"
}
},
"sort": [
{
"price": {
"order": "desc"
}
}
]
}
3.4.2 多字段排序
假定我们想要结合使用 price和 _score（得分） 进行查询，并且匹配的结果首先按照价格排序，然后按照相关性得分排序：
GET /goods/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":{ "match": { "title": "小米手机" }},
"filter":{
"range":{"price":{"gt":200000,"lt":300000}}
}
}
},
"sort": [
{ "price": { "order": "desc" }},
{ "_score": { "order": "desc" }}
]
}
4. 聚合aggregations
聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如：
- 什么品牌的手机最受欢迎？
- 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
- 这些手机每月的销售情况如何？
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。
4.1 基本概念
Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫桶，一个叫度量：
桶（bucket）
桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个桶，例如我们根据国籍对人划分，可以得到中国桶、英国桶，日本桶……或者我们按照年龄段对人进行划分：010,1020,2030,3040等。
Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：
- Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
- Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
- Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
- Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
- ……
综上所述，我们发现bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量
度量（metrics）
分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量
比较常用的一些度量聚合方式：
- Avg Aggregation：求平均值
- Max Aggregation：求最大值
- Min Aggregation：求最小值
- Percentiles Aggregation：求百分比
- Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
- Sum Aggregation：求和
- Top hits Aggregation：求前几
- Value Count Aggregation：求总数
- ……
为了测试聚合，我们先批量导入一些数据
创建索引：
PUT /cars
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
},
"mappings": {
"transactions": {
"properties": {
"color": {
"type": "keyword"
},
"make": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
注意：在ES中，需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊，因此不能被分词。这里我们将color和make这两个文字类型的字段设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合
导入数据
POST /cars/transactions/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }
4.2 聚合为桶
首先，我们按照 汽车的颜色color来划分桶
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}
- size： 查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率
- aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写
- popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。
- terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分
- field：划分桶的字段
- terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分
- popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。
结果：
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2
}
]
}
}
}
- hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0
- aggregations：聚合的结果
- popular_colors：我们定义的聚合名称
- buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶
- key：这个桶对应的color字段的值
- doc_count：这个桶中的文档数量
通过聚合的结果我们发现，目前红色的小车比较畅销！
4.3 桶内度量
前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，这很有用。 但通常，我们的应用需要提供更复杂的文档度量。 例如，每种颜色汽车的平均价格是多少？
因此，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行
现在，我们为刚刚的聚合结果添加 求价格平均值的度量：
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
},
"aggs":{
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
- aggs：我们在上一个aggs(popular_colors)中添加新的aggs。可见
度量也是一个聚合,度量是在桶内的聚合 - avg_price：聚合的名称
- avg：度量的类型，这里是求平均值
- field：度量运算的字段
结果：
...
"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4,
"avg_price": {
"value": 32500
}
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 20000
}
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 21000
}
}
]
}
}
...
可以看到每个桶中都有自己的avg_price字段，这是度量聚合的结果
4.4 桶内嵌套桶
刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算， 还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。
比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照make字段再进行分桶
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
},
"aggs":{
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"maker":{
"terms":{
"field":"make"
}
}
}
}
}
}
- 原来的color桶和avg计算我们不变
- maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做maker
- terms：桶的划分类型依然是词条
- filed：这里根据make字段进行划分
部分结果：
...
{"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "honda",
"doc_count": 3
},
{
"key": "bmw",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 32500
}
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "ford",
"doc_count": 1
},
{
"key": "toyota",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 20000
}
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "ford",
"doc_count": 1
},
{
"key": "toyota",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 21000
}
}
]
}
}
}
...
- 我们可以看到，新的聚合
maker被嵌套在原来每一个color的桶中。 - 每个颜色下面都根据
make字段进行了分组 - 我们能读取到的信息：
- 红色车共有4辆
- 红色车的平均售价是 $32，500 美元。
- 其中3辆是 Honda 本田制造，1辆是 BMW 宝马制造。
4.5.划分桶的其它方式
前面讲了，划分桶的方式有很多，例如：
- Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
- Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
- Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
- Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
刚刚的案例中，我们采用的是Terms Aggregation，即根据词条划分桶。
接下来，我们再学习几个比较实用的：
4.5.1.阶梯分桶Histogram
原理：
histogram是把数值类型的字段，按照一定的阶梯大小进行分组。你需要指定一个阶梯值（interval）来划分阶梯大小。
举例：
比如你有价格字段，如果你设定interval的值为200，那么阶梯就会是这样的：
0，200，400，600，...
上面列出的是每个阶梯的key，也是区间的启点。
如果一件商品的价格是450，会落入哪个阶梯区间呢？计算公式如下：
bucket_key = Math.floor((value - offset) / interval) * interval + offset
value：就是当前数据的值，本例中是450
offset：起始偏移量，默认为0
interval：阶梯间隔，比如200
因此你得到的key = Math.floor((450 - 0) / 200) * 200 + 0 = 400
操作一下：
比如，我们对汽车的价格进行分组，指定间隔interval为5000：
GET /cars/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"price":{
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 5000
}
}
}
}
结果：
{
"took": 21,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"price": {
"buckets": [
{
"key": 10000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 15000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 20000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 25000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 30000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 35000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 40000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 45000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 50000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 55000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 60000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 65000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 70000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 75000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 80000,
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
你会发现，中间有大量的文档数量为0 的桶，看起来很丑。
我们可以增加一个参数min_doc_count为1，来约束最少文档数量为1，这样文档数量为0的桶会被过滤
示例：
GET /cars/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"price":{
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 5000,
"min_doc_count": 1
}
}
}
}
结果：
{
"took": 15,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"price": {
"buckets": [
{
"key": 10000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 15000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 20000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 25000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 30000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 80000,
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
完美，！
如果你用kibana将结果变为柱形图，会更好看：
4.5.2.范围分桶range
范围分桶与阶梯分桶类似，也是把数字按照阶段进行分组，只不过range方式需要你自己指定每一组的起始和结束大小。
