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2.3（ElasticSearch）http操作和分词器

作者：互联网

文章目录

ElasticSearch核心概念

索引（index）

ES存储数据的地方。文档集合

（索引命名：英文数字不能包含下划线）

一个索引对应一个映射。映射表示存储数据的格式：（类似于Mysql中的数据表形式）映射又指定了数据文档的格式。

索引中指定了映射（文档的格式）

索引是文档的集合

类型（type）

一种type就是一类表。比如用户表，角色表

ES7.x默认type为_doc

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映射（mapping）

指定了文档的格式

定义每个字段的类型，字段所使用的分词器，相当于关系数据库的表结构

文档（document）

ES数据最小单元，常以json格式显示。一个document相当于关系型数据库的一行数据

倒排索引

一个倒排索引由文档中所有不重复的词列表构成。

对于其中每个词，对应一个包含它的文档id列表

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操作ElasticSearch

两种方式操作ES

  1. Restful风格：restful都是到根据不同的请求方式就可以实现不同的结果
  2. java的代码：使用java的api调用完成。底层也是使用请求的形式

Restful

操作索引

这里先直接展示结果

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测试（postman方式）

put进行添加

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get: _all查询所有

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查询多个，使用逗号隔开多个索引

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Kibana测试

上面通过postman进行测试，发现是没问题的

kibana有着更好的结构和提示

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操作映射

简单数据类型

字符串

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数值

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布尔

boolean

二进制

基本上不用

binary

复杂数据类型

数组：[]

对象：{}

kibana的测试

当然内部的属性名称不是固定的

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操作文档

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根据上图发现四种请求方式

  1. POST：新增
  2. Get：查询
  3. Delete：删除
  4. Put：存在就更新，不存在就添加。（必须带着id）

索引中指定了映射（文档的格式）

索引是文档的集合

分词器

分词器：将一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语。

（比如：华为手机：华为，手，手机）

ElasticSearch内置多个分词器

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ElasticSearch内置的分词器对中文不是很友好（中文按照一个一个的拆分），所以我们接下来会介绍IK分词器

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IK分词器

环境准备

ElasticSearch要使用ik，就要构建ik的jar包，这里要用到maven包管理工具，而maven需要java环境。

Elastic内置JDK，所以将JAVA_HOME设置为ElasticSearch内置的jdk

设置JAVA_HOME

进入vim编辑器
vim /etc/profile


文件的末尾添加
export JAVA_HOME=/usr/src/elasticsearch-7.4.0/jdk
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin


保存后
重新加载该文件
source /etc/profile

安装Maven

下载Maven安装包

解压maven安装包

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配置Maven

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配置文件地内容

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测试

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安装ik分词器

下载IK

下载IK对应自己地ElasticSearch版本

wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/archive/v7.4.0.zip

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解压IK

由于治理是zip不是gz包，所以使用unzio命令进行解压

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使用maven进行打包成jar文件

切换到
cd 解压后地目录
maven进行打包
mvn package

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打包完成后

package执行完毕后会在当前目录下生成

/target/releases目录

该目录中存在一个压缩文件。

下面就是操作该文件即可

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将压缩解压后地配置文件放入ElasticSearch中

视频地解释操作在这里

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重启elasticSearch测试

加载日志可以发现加载进入了Ik插件

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有关于日志异常可以不用去管

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测试ik分词器

存在两种模式

  1. ik_smart：粗粒度
  2. ik_max_word：细粒度

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查询文档

这里的操作性很多。

使用Kibana进行发送命令，更加友好，有着提示等功能

创建索引，指定分词器

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如果添加文档时候带入了，映射没有指定的数据

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会进行动态的生成映射。但是还是不值得推荐这么写

term查询

查询的条件字符串和词条完全匹配

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match查询

会将差选条件进行分词查询。

再去查询出现的交集

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这两个查询需要在多个示例中找到规律。不过看意思也是能感觉出来的。
只是这里我没有展示很多的示例图

标签：http,映射,查询,索引,ElasticSearch,分词器,2.3,文档
来源： https://blog.csdn.net/weixin_46401545/article/details/122246577