使用es对查询的优化

• 使用背景
• ElasticSearch简介
• Elasticsearch术语
• • 相关连接：[Elasticsearch官网](https://www.elastic.co/cn/)
• 安装配置Elasticsearch
• 对Elasticsearch的操作
• Spring整合Elasticsearch
• 使用Elasticsearch

使用背景

在项目的一些关键字模糊查询、全局查询的背景下，使用直接操作数据库的模糊查询 ‘%xx%’ 这样的语句，不会使用索引查，而是效率低的全表扫描。如果再加一个条件，一个关键字查询多张表的全局查询，在数据量大的情况下，造成的时间复杂度会更高。
这个情况在常用的软件中会经常遇到，look一下CSDN的一个搜索功能，输入几个关键字，它会将标题、内容、广告…中带有关键字的全部找到，还有关键词高亮的功能。速度也是那么快。让我们来一探究竟。

ElasticSearch简介

• 一个分布式的、Restful风格的搜索引擎。
• 支持对各种类型的数据的检索。
• 搜索速度快，可以提供实时的搜索服务。
• 便于水平扩展，每秒可以处理PB级海量数据。
  优点如上这么明显，拙劣的解释一下它的实现：它不同于数据库的索引查询原理，采用的是倒叙索引的算法（通俗来说正序索引是通过key来找到value，而倒叙索引是通过value找key）。可以看下面的一张表：

id	name	age
1	张三	18
2	李四	19
3	李三四	18

如果一个查询条件是name，那么就是以name为倒叙索引，可以形成下面的格式：

term	document
张三	[1]
李四	[2，3]
李三	[3]
三四	[3]

我们是将内容进行了分词（这里是最细粒划分）。然后指向了我们document的一个唯一的标识，能够找到位置的地址。
这样，当我们在程序发出一个查询请求后，比如“李四张三”。首先会把这个查询内容分词：“李四”、“张三”。然后就找到对应的数据[1，2，3]。这三条数据了，比我们在mysql中模糊查询快的多。这是其中的一个原因。
我们将“张三”、“李四”、“三四…这样的叫做term。如果有很多个term，那么我们如何找到对应的term呢。

我们以term是英文为例：具体的做法是
term index。term index有点像一本字典的大的章节表。如果所有的term都是英文字符的话，可能这个term index就真的是26个英文字符表构成的了。但是实际的情况是，term未必都是英文字符，term可以是任意的byte数组。而且26个英文字符也未必是每一个字符都有均等的term，比如x字符开头的term可能一个都没有，而s开头的term又特别多。实际的term index是一棵trie 树：

可以总结处理就是一个字典树了，后来在加入一些压缩技术，（Luncene?），这种方式就很快就能够查找到对应的分词，然后在对应的分词就找到了对应的主键，就可以直接找到对应的数据了。关于字典树后期准备发一篇（记一下）。

Elasticsearch术语

• 索引、类型、文档、字段。
• 集群、节点、分片、副本。

解释一下：

1. 索引：相当于数据库中的database 改版后作为table

2. 类型：相当于数据库中的table 不再使用

3. 文档：相当于数据库中的一行数据，数据结构为JSON

4. 字段：相当于数据库中的一列
   Elasticsearch6.0以后开始逐步废除类型的概念，索引的含义中也包括了类型。

5. 集群：分布式部署，提高性能

6. 节点：集群中的每一台服务器

7. 分片：对一个索引的进一步划分存储，提高并发处理能力

8. 副本：对分片的备份，提高可用性

相关连接：Elasticsearch官网

安装配置Elasticsearch

配置一下：在安装后的config/elasticsearch.yml下：

环境变量也需要配置：

因为经常搜索是中文，还需要搭配一下中文的分词插件ik，在github下：

解压到指定目录下：

IKAnalyzer.cfg 可以自己配置新词，例如一些网络用语或者所属项目常用词：

对Elasticsearch的操作

因为Elasticsearch服务是基于Restful风格的，可以用postman直接操作url进行增删改查。

• 建索引：
  
• 提交数据：

test:索引
_doc:固定格式
1：id号 然后在请求body中写数据
PUT localhost：9200/test/_doc/1

• 查数据

GET localhost:9200/test/_doc/1

• 搜索数据
  

Spring整合Elasticsearch

• pom引入依赖

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.data</groupId>
			<artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
		</dependency>

• 配置properties

#elasticsearchProperties
spring.data.elasticsearch.cluster-name=nowcoder
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300

• 解决Netty冲突问题

问题原因：Redis底层使用了Netty，Elasticsearch也用了Netty，当被注册两次就会报错

在启动类中解决

整合完毕，就是对其的使用了。

使用Elasticsearch

标签：term,查询,索引,李四,Elasticsearch,优化,分词,es
来源： https://blog.csdn.net/qq_40454136/article/details/121278449