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- ElasticSearch - 客户端操作
- 1. ElasticSearch 客户端操作
- 1.1 elasticsearch-head
- 1.2 使用 Postman 工具进行 Restful 接口访问
- 1.2.1 ElasticSearch 接口语法
- 1.2.2 创建索引 index 和映射 mapping
- 1.2.3 创建索引后设置 Mapping
- 1.2.4 删除索引 index
- 1.2.5 创建文档 document
- 1.2.6 修改文档 document
- 1.2.7 删除文档 document
- 1.2.8 查询文档 - 根据ID查询
- 1.2.9 查询文档 - querystring 查询
- 1.2.10 查询文档 - term 查询
- 2. IK 分词器
- 2.1 IK 分词器简介
- 2.2 IK 分词器安装
1. ElasticSearch 客户端操作
开发中，主要有三种方式可以作为elasticsearch服务的客户端：
- elasticsearch-head插件
- 使用elasticsearch提供的RESTful接口直接访问
- 使用elasticsearch提供的API进行访问
ElasticSearch不同于Solr自带图形化界面，可以通过安装elasticsearch的head插件，完成图形化界面的效果，完成索引数据的查看。安装插件的方式有两种，在线安装和本地安装。本文采用本地安装的方式进行head插件的安装。elasticsearch-5.*以上版本安装head需要安装node和grunt
- 下载head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
提供elasticsearch-head-master插件压缩包
- 将elasticsearch-head-master压缩包解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开
- 下载nodejs：http://nodejs.cn/download/
安装完毕，可以通过终端控制台输入：node -v -> 查看版本号
- 将grunt安装为全局命令，Grunt是基于Node.js的项目构建工具
在控制台输入如下执行命令：
npm install -g grunt-cli
执行结果如下图：
- 进入elasticsearch-head-master目录启动head，在命令提示符下输入命令：
> npm install > grunt server
- 打开浏览器，访问 http://localhost:9100
如果不能成功连接到es服务，需要修改ElasticSearch的config目录下的配置文件：config/elasticsearch.yml，增加以下两句命令：
http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*"
然后重新启动ElasticSearch服务。
1.2 使用 Postman 工具进行 Restful 接口访问 1.2.1 ElasticSearch 接口语法curl -X' :// : / ? ' -d ''
其中：
1.2.2 创建索引 index 和映射 mapping请求url：
PUT 192.168.2.190:9200/blog1
请求体：
{
"mappings": {
"article": {
"properties": {
"id": {
"type": "long",
"store": true,
"index": "not_analyzed"
},
"title": {
"type": "text",
"store": true,
"index":"analyzed",
"analyzer": "standard"
},
"content": {
"type": "text",
"store": true,
"index": "analyzed",
"analyzer": "standard"
}
}
}
}
}
Postman创建索引
elasticsearch-head查看索引
1.2.3 创建索引后设置 Mapping我们可以在创建索引时设置mapping信息，当然也可以先创建索引然后再设置mapping。
在上一个步骤中不设置maping信息，直接使用put方法创建一个索引，然后设置mapping信息。 或者进行如下操作：
请求的url:
POST http://192.168.2.190:9200/blog2/hello/_mapping
请求体：
{
"books": {
"properties": {
"id": {
"type": "long",
"store": true
},
"title": {
"type": "text",
"store": true,
"index": true,
"analyzer": "standard"
},
"content": {
"type": "text",
"store": true,
"index": true,
"analyzer": "standard"
}
}
}
}
Postman截图
查看修改后的mapping信息
1.2.4 删除索引 index请求URL：
DELETE 192.168.2.190:9200/blog2
Postman截图
1.2.5 创建文档 document请求URL：
POST 192.168.2.190:9200/blog1/article/1
请求体：
{
"id": 1,
"title": "ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
"content": "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。"
}
Postman截图
elasticsearch-head查看
1.2.6 修改文档 document请求URL：
POST 192.168.2.190:9200/blog1/article/1
请求体：
{
"id": 1,
"title": "「Edit」ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器",
"content": "「Edit」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。"
}
Postman截图
elasticsearch-head查看
1.2.7 删除文档 document请求URL：
DELETE 192.168.2.190:9200/blog1/article/1
Postman截图
elasticsearch-head查看
1.2.8 查询文档 - 根据ID查询请求URL：
GET 192.168.2.190:9200/blog1/article/1
Postman截图
1.2.9 查询文档 - querystring 查询请求URL：
POST 192.168.2.190:9200/blog1/article/_search
请求体：
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "title",
"query": "搜索服务器"
}
}
}
Postman截图：
注意：将搜索内容"搜索服务器"修改为"钢索"，同样也能搜索到文档，该原因会在下面讲解中得到答案
- 钢索 -> “钢”， “索”，搜索是分成两个词，注意Standard标准分词器，会把汉字每个字一个词存到索引库中的tilte，也是按照Standard进行的分词，所以搜索钢索能搜到这个document
请求URL：
POST 192.168.2.190:9200/blog1/article/_search
请求体：
{
"query": {
"term": {
"title": "搜索"
}
}
}
Postman截图
- query_string：搜索之前对搜索的关键词分词 - 搜 / 索
- term：对搜索的关键词不分词 - 搜索
- 标准分词Standard：一个字一个词存入索引库
2. IK 分词器 2.1 IK 分词器简介
IKAnalyzer是一个开源的、基于Java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。
IK分词器3.0的特性如下：
- 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。
- 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母(IP地址、Email、URL)、数字(日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法)，中文词汇(姓名、地名处理)等分词处理。
- 对中英联合支持不是很好，在这方面的处理比较麻烦。需再做一次查询，同时是支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。
- 支持用户词典扩展定义。
- 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。
- 安装 IK 分词器
IK分词器下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
将IK分词器上传到虚拟机上，然后解压，并改名字为ik
unzip elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip mv elasticsearch ik
将ik目录拷贝到docker容器的plugins目录下
docker cp ./ik c_es:/usr/share/elasticsearch/plugins
- IK 分词器测试
访问：http://192.168.2.190:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=全国人民代表大会
访问：http://192.168.2.190:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=全国人民代表大会
-
ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分
比如会将“全国人民代表大会”拆分为“全国、人民、代表、大会、人民代表大会”等词语。
-
ik_smart：会做最粗粒度的拆分
比如不会将“全国人民代表大会”拆分。
