44.ES
一、ES。
（1）es概念。
（1.1）什么是es。
（1.2）es的发展。
es是基于lucene写的。
（1.3）总结。
es是基于lucene写的。
（2）倒排索引。
（3）es与mysql的概念对比。
索引：对应数据表。
文档：对应数据表记录。
词条：一条数据表记录有若干词条。
（4）部署es、kibana、IK分词器。
（4.1）部署单点es。
（4.1.1）创建网络。
因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：
docker network create es-net
（4.1.2）加载镜像。
这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。
大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：
docker load -i es.tar
同理还有kibana的tar包也需要这样做。
（4.1.3）运行es容器。
运行docker命令，部署单点es：
docker run -d \
--name es \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
-e "discovery.type=single-node" \
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--privileged \
--network es-net \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1
数据卷挂载提示：docker run -v <宿主机路径>:<容器路径> <镜像名称>
命令解释：
--e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
-e "discovery.type=single-node"：非集群模式
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
--privileged：授予逻辑卷访问权
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
-p 9200:9200：端口映射配置
在浏览器中输入：
http://192.168.150.101:9200
即可看到elasticsearch的响应结果。
（4.2）部署bibana。
（4.2.1）运行docker命令，部署kibana。
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.12.1
命令解释：
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
-p 5601:5601：端口映射配置
kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：
docker logs -f kibana
查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：
此时，在浏览器输入地址访问（注意该IP地址）：
http://192.168.150.101:5601
即可看到结果
（4.2.2）DevTools。
点击Dev tools
kibana中提供了一个DevTools界面：
这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。
（4.3）安装IK分词器。
（4.3.1）在线安装ik插件（较慢）。
# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch
（4.3.2）离线安装ik插件（推荐）。
（4.3.2.1）查看数据卷目录。
安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:
docker volume inspect es-plugins
提示：只要将ik分词器放到挂载到容器的主机挂载目录下就行，当时运行容器的时候挂载了：
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
显示结果：
[{"CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]
说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。
（4.3.2.2）解压缩分词器安装包。
下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik
（4.3.2.3）上传到es容器的插件数据卷中。
也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：
（4.3.2.4）重启容器。
# 4、重启容器
docker restart es
# 查看es日志
docker logs -f es（4.3.2.5）测试。
IK分词器包含两种模式：
-
ik_smart：最少切分 -
ik_max_word：最细切分
GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "黑马程序员学习java太棒了"
}
结果：
{"tokens" : [{"token" : "黑马","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "程序员","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "程序","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "员","start_offset" : 4,"end_offset" : 5,"type" : "CN_CHAR","position" : 3},{"token" : "学习","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "java","start_offset" : 7,"end_offset" : 11,"type" : "ENGLISH","position" : 5},{"token" : "太棒了","start_offset" : 11,"end_offset" : 14,"type" : "CN_WORD","position" : 6},{"token" : "太棒","start_offset" : 11,"end_offset" : 13,"type" : "CN_WORD","position" : 7},{"token" : "了","start_offset" : 13,"end_offset" : 14,"type" : "CN_CHAR","position" : 8}]
}（4.3.3.6）扩展词词典。
随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“传智播客” 等。
所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。
1）打开IK分词器config目录：
2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：
<?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 *** 添加扩展词典--><entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>
3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改
传智播客
奥力给
4）重启elasticsearch
docker restart es# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch
日志中已经成功加载ext.dic配置文件
5）测试效果：
GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给！"
}
注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑
（4.3.3.7）停用词词典。
在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。
IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。
1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：
<?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">ext.dic</entry><!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典 *** 添加停用词词典--><entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>
3）在 stopword.dic 添加停用词
黑马
4）重启elasticsearch
# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch
日志中已经成功加载stopword.dic配置文件
5）测试效果：
GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "传智播客Java就业率超过95%,奥力给！"
}
注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑
（5）索引库操作（即表操作）。
（5.1）mapping映射属性。
（5.2）索引库的CRUD。
（5.2.1）创建索引库。
分词器只对text类型的数据分词。（不分词代表整个内容就是一个词条，分词就是整个内容可能超过一个词条）。
index约束如果为真，则参与倒排索引，否则不参与倒排索引（即不成为词条）。
PUT /itheima
{"mappings": {"properties": {"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email": {"type": "keyword","index": false},"name": {"type": "object","properties": {"firstName": {"type": "keyword"},"lastName": {"type": "keyword"}}}}}
}
（5.2.2）查看、删除索引库。
（5.2.3）修改索引库。
（5.2.4）索引库操作有哪些？
（6）文档操作。
（6.1）新增文档。
（6.2）查询、删除文档。
（6.3）修改文档。
注意：测试了一下，这也是全量修改。
POST /itheima/_doc/1
{"info": "1黑马程序员java讲师","email": "zy@itcast.cn","name": {"firstName": "云","lastName": "赵"}
}
（6.4）文档操作总结。
（7）RestClient操作索引库。
（7.1）初始化JavaRestClient、创建索引库。
（7.2）删除索引库、判断索引库是否存在。
（7.3）总结。
（8）RestClient操作文档。
（8.1）新增文档。
案例的mapping：
# 酒店的mapping
PUT /hotel
{"mappings": {"properties": {"id": {"type": "keyword"},"name": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"address": {"type": "keyword","index": false},"price": {"type": "integer"},"score": {"type": "integer"},"brand": {"type": "keyword"},"city": {"type": "keyword"},"starName": {"type": "keyword"},"business": {"type": "keyword"},"location": {"type": "geo_point"},"pic": {"type": "binary","index": false}}}
}
（8.2）查询文档。
（8.3）修改文档。
（8.4）删除文档。
（8.5）批量导入文档。
（8.6）总结。
（9）DSL查询文档。
（9.1）DSL查询分类。
（9.2）查询所有。
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}}
}
（9.3）全文检索查询。
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"business": "交大/闵行经济开发区"}}
}GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "上海滩","fields": ["name","city","brand"]}}
}
（9.4）精准查询。
# term查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}}
}# range查询
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 100,"lte": 2000}}}
}
（9.5）地理坐标查询。
# 地理查询
GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance": {"distance": "150km","location": "31.21,122.6"}}
}
（9.6）组合查询。
