ElasticSearch简介
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便,维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它
为什么使用ElasticSearch
当一个系统的搜索非常复杂,需要关联多张表、拥有多种条件来进行查询时,数据库处理起来无疑会很慢,当数据少的时候可能还不明显,但是一旦数据多了,数据库就会被严重拖慢,就算使用索引以及对SQL语句进行优化,可以优化的空间也很少的情况下,那么就可以考虑使用搜索引擎来优化搜索了,Java开源的搜索引擎有很多,比如Lucene、ElasticSearch、Solandra、Nutch等等,具体选用哪种引擎可以根据不同的引擎的特性来选择,而我是基于引擎本身特性、实施难度、学习开发难度、速度综合来选择的,当然ElasticSearch对于我们来说不一定是最优的,但是技术解决方案永远都没有最优的,只有差不多合适的
安装ElasticSearch
因为服务器是用的centos7,所以这里的安装都是基于centos7的,另外ElasticSearch需要jdk 8的支持,所以如果还在用Java8一下的可以考虑更新一下了,或者同时安装一个Java8的JDK
下载ElasticSearch
1 | wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.4.tar.gz |
解压ElasticSearch
1 | tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz |
启动ElasticSearch,进入目录执行命令
1 | ./bin/elasticsearch |
如果是2个jdk版本,而且默认的JAVA_HOME是Java8以下的,那么就需要指定jdk版本运行,编辑./bin/elasticsearch文件
1 | vi bin/elasticsearch |
在#!/bin/bash下面加入如下代码
1 |
|
/usr/local/jdk1.8.0_171/替换成自己的Java8及以上版本的地址,然后保存执行启动命令启动
如果有错误:max virtual memory areas vm.maxmapcount [65530] is too low,则执行命令:
1 | sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 |
如果有错误:can not run elasticsearch as root
是因为elasticsearch因为安全问题,默认不能使用root账号启动,所以我们需要创建一个账号专门启动elasticsearch
1 | $ adduser elastic |
切换到elastic后再执行启动命令
如果遇到错误:max file descriptors [65535] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
1 | vi /etc/security/limits.conf |
如果有
- soft nofile 65535
- hard nofile 65535
则将65535修改为65536,如果没有则在后面添加,注意此处的65535对应descriptors [65535]中的65535,修改后的值65536对应increase to at least [65536],所以当提示不一致时,需要根据具体的错误提示具体修改
如果执行成功,ElasticSearch就会在默认的9200端口运行。这时,打开另一个命令行窗口,请求该端口,会得到说明信息
1 | curl 127.0.0.1:9200 |
会得到json
1 | { |
默认情况下,elasticsearch只允许本机访问,需要修改config/elasticsearch.yml
1 | vi config/elasticsearch.yml |
去掉network.host的注释,修改为
1 | network.host: 0.0.0.0 |
重新启动,通过外网或者局域网ip访问就可以了
导入数据
如果要使用ElasticSearch有个必要条件就是导入数据,因为ElasticSearch是自己存储数据的,所以并不能直接通过MySQL这些数据库搜索出来结果,所以需要我们导入数据,另外每次修改数据也需要更新到ElasticSearch,否则会导致搜索结果不准确,导入数据需要把所有关于查询和查询结果需要展示的字段导入进去,所以推荐的就是将所有需要关联查询的表都导入进去
另外因为ElasticSearch中是以索引存储的,这里的索引只是一个名称,跟数据库中的索引定义不一样,反而跟数据库的表定义类似,所以可以把ElasticSearch中的索引当做一个表来处理,当然为了方便,需要将会员所有信息都导入到同一个索引中去(数据库中的会员信息存在于几个表中,正是因为这样,才导致查询关联了太多表,导致查询缓慢),比如在MySQL中,有会员表membercard ,会员标签membercardtag,会员收货地址membercardaddress等等,在导入的时候就需要将这些数据关联查询出来,构成实体membercard,如:[{“cardno”:”xxxxx”,cardtags:[{“tagid”:1},{“tagid”:2}}]
在保存到ElasticSearch时需要将数据转化为json对象,下面是保存代码(非完整,只是核心代码)
1 | Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "member").build(); |
其中cluster.name是在config/elasticsearch.yml中配置的,所以需要修改config/elasticsearch.yml才行,如果不修改,会导致链接不上,map是一条会员的数据记录,prepareIndex方法的参数分别是:Index,Type,ID,其中Type在新版本中一个Index只能有一个Type(后续版本可能取消),ID就是这条消息的主键,当写入相同ID的数据时,会覆盖旧的数据
更新数据
当数据发生改变时,需要更新数据到ElasticSearch,直接把数据和关联的数据查询出来,调用上面的代码写入就行了
查询
ElasticSearch查询跟数据库查询不同的是,数据库查询通过SQL语句,ElasticSearch是通过json对象描述查询条件的,当然在Java中,不用去拼接json对象,可以通过ElasticSearch相关依赖包来进行组装查询条件
在Java中通过QueryBuilders来组装查询条件,其中QueryBuilders常用的几种查询方式(不同的查询方式可以组合)
- matchAllQuery 匹配全文的Query,只要document中有任意一个字段满足matchAllQuery的值则成立
- matchQuery 指定字段的全文Query,同时也是带分词器的,类似与SQL中的like
- termQuery 指定字段完全匹配,类似SQL的=
- rangeQuery 指定字段的范围查询,类似于SQL的between
- boolQuery 类似于SQL的or和and,一般用来组装其他Query
matchQuery 示例
1 | QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye") |
搜索会员名称(cardname)字段中有Raye的会员
termQuery 示例
1 | QueryBuilders.termsQuery("sex","男"); |
搜索会员性别(sex)是男的会员
rangeQuery 示例
1 | QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(10).lte(20); |
搜索会员年龄(age)在10到20岁之间的会员
boolQuery 示例
1 | BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery(); |
搜索会员名称(cardname)字段中有Raye的会员并且性别(sex)是男的会员
1 | BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery(); |
搜索会员名称(cardname)字段中有Raye的会员或者性别(sex)是男的会员
以上都是我在ElasticSearch中比较常用到的几个Query,当然QueryBuilders本身有很多种Query,限于篇幅,本文不会详细介绍,而且本文主要的目的也只是给一个思路和一个方向,所以关于QueryBuilders具体Query的各种用法需要读者自己去查阅相关资料了