全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

作者: 阮一峰

日期: 2017年8月17日

全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。

它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。

本文从零开始,讲解如何使用 Elastic 搭建自己的全文搜索引擎。每一步都有详细的说明,大家跟着做就能学会。

一、安装

Elastic 需要 Java 8 环境。如果你的机器还没安装 Java,可以参考这篇文章,注意要保证环境变量JAVA_HOME正确设置。

安装完 Java,就可以跟着官方文档安装 Elastic。直接下载压缩包比较简单。


$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip
$ unzip elasticsearch-5.5.1.zip
$ cd elasticsearch-5.5.1/ 

接着,进入解压后的目录,运行下面的命令,启动 Elastic。


$ ./bin/elasticsearch

如果这时报错"max virtual memory areas vm.maxmapcount [65530] is too low",要运行下面的命令。


$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

如果一切正常,Elastic 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。


$ curl localhost:9200

{
  "name" : "atntrTf",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "tf9250XhQ6ee4h7YI11anA",
  "version" : {
    "number" : "5.5.1",
    "build_hash" : "19c13d0",
    "build_date" : "2017-07-18T20:44:24.823Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

上面代码中,请求9200端口,Elastic 返回一个 JSON 对象,包含当前节点、集群、版本等信息。

按下 Ctrl + C,Elastic 就会停止运行。

默认情况下,Elastic 只允许本机访问,如果需要远程访问,可以修改 Elastic 安装目录的config/elasticsearch.yml文件,去掉network.host的注释,将它的值改成0.0.0.0,然后重新启动 Elastic。


network.host: 0.0.0.0

上面代码中,设成0.0.0.0让任何人都可以访问。线上服务不要这样设置,要设成具体的 IP。

二、基本概念

2.1 Node 与 Cluster

Elastic 本质上是一个分布式数据库,允许多台服务器协同工作,每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。

单个 Elastic 实例称为一个节点(node)。一组节点构成一个集群(cluster)。

2.2 Index

Elastic 会索引所有字段,经过处理后写入一个反向索引(Inverted Index)。查找数据的时候,直接查找该索引。

所以,Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index(索引)。它是单个数据库的同义词。每个 Index (即数据库)的名字必须是小写。

下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。


$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'

2.3 Document

Index 里面单条的记录称为 Document(文档)。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示,下面是一个例子。


{
  "user": "张三",
  "title": "工程师",
  "desc": "数据库管理"
}

同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。

2.4 Type

Document 可以分组,比如weather这个 Index 里面,可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫做 Type,它是虚拟的逻辑分组,用来过滤 Document。

不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说,id字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据(比如productslogs)应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。

下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。


$ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'

根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type,7.x 版将会彻底移除 Type。

三、新建和删除 Index

新建 Index,可以直接向 Elastic 服务器发出 PUT 请求。下面的例子是新建一个名叫weather的 Index。


$ curl -X PUT 'localhost:9200/weather'

服务器返回一个 JSON 对象,里面的acknowledged字段表示操作成功。


{
  "acknowledged":true,
  "shards_acknowledged":true
}

然后,我们发出 DELETE 请求,删除这个 Index。


$ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'

四、中文分词设置

首先,安装中文分词插件。这里使用的是 ik,也可以考虑其他插件(比如 smartcn)。


$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip

上面代码安装的是5.5.1版的插件,与 Elastic 5.5.1 配合使用。

接着,重新启动 Elastic,就会自动加载这个新安装的插件。

然后,新建一个 Index,指定需要分词的字段。这一步根据数据结构而异,下面的命令只针对本文。基本上,凡是需要搜索的中文字段,都要单独设置一下。


$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '
{
  "mappings": {
    "person": {
      "properties": {
        "user": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "desc": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}'

上面代码中,首先新建一个名称为accounts的 Index,里面有一个名称为person的 Type。person有三个字段。

  • user
  • title
  • desc

这三个字段都是中文,而且类型都是文本(text),所以需要指定中文分词器,不能使用默认的英文分词器。

Elastic 的分词器称为 analyzer。我们对每个字段指定分词器。


"user": {
  "type": "text",
  "analyzer": "ik_max_word",
  "search_analyzer": "ik_max_word"
}

上面代码中,analyzer是字段文本的分词器,search_analyzer是搜索词的分词器。ik_max_word分词器是插件ik提供的,可以对文本进行最大数量的分词。

五、数据操作

5.1 新增记录

向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求,就可以在 Index 里面新增一条记录。比如,向/accounts/person发送请求,就可以新增一条人员记录。


$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
  "user": "张三",
  "title": "工程师",
  "desc": "数据库管理"
}' 

服务器返回的 JSON 对象,会给出 Index、Type、Id、Version 等信息。


{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"1",
  "_version":1,
  "result":"created",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":true
}

如果你仔细看,会发现请求路径是/accounts/person/1,最后的1是该条记录的 Id。它不一定是数字,任意字符串(比如abc)都可以。

新增记录的时候,也可以不指定 Id,这时要改成 POST 请求。


$ curl -X POST 'localhost:9200/accounts/person' -d '
{
  "user": "李四",
  "title": "工程师",
  "desc": "系统管理"
}'

上面代码中,向/accounts/person发出一个 POST 请求,添加一个记录。这时,服务器返回的 JSON 对象里面,_id字段就是一个随机字符串。


{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
  "_version":1,
  "result":"created",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":true
}

注意,如果没有先创建 Index(这个例子是accounts),直接执行上面的命令,Elastic 也不会报错,而是直接生成指定的 Index。所以,打字的时候要小心,不要写错 Index 的名称。

5.2 查看记录

/Index/Type/Id发出 GET 请求,就可以查看这条记录。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/1?pretty=true'

上面代码请求查看/accounts/person/1这条记录,URL 的参数pretty=true表示以易读的格式返回。

返回的数据中,found字段表示查询成功,_source字段返回原始记录。


{
  "_index" : "accounts",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "user" : "张三",
    "title" : "工程师",
    "desc" : "数据库管理"
  }
}

如果 Id 不正确,就查不到数据,found字段就是false


$ curl 'localhost:9200/weather/beijing/abc?pretty=true'

{
  "_index" : "accounts",
  "_type" : "person",
  "_id" : "abc",
  "found" : false
}

5.3 删除记录

删除记录就是发出 DELETE 请求。


$ curl -X DELETE 'localhost:9200/accounts/person/1'

这里先不要删除这条记录,后面还要用到。

5.4 更新记录

更新记录就是使用 PUT 请求,重新发送一次数据。


$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
    "user" : "张三",
    "title" : "工程师",
    "desc" : "数据库管理,软件开发"
}' 

{
  "_index":"accounts",
  "_type":"person",
  "_id":"1",
  "_version":2,
  "result":"updated",
  "_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
  "created":false
}

上面代码中,我们将原始数据从"数据库管理"改成"数据库管理,软件开发"。 返回结果里面,有几个字段发生了变化。


"_version" : 2,
"result" : "updated",
"created" : false

可以看到,记录的 Id 没变,但是版本(version)从1变成2,操作类型(result)从created变成updatedcreated字段变成false,因为这次不是新建记录。

六、数据查询

6.1 返回所有记录

使用 GET 方法,直接请求/Index/Type/_search,就会返回所有记录。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'

{
  "took":2,
  "timed_out":false,
  "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
  "hits":{
    "total":2,
    "max_score":1.0,
    "hits":[
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
        "_score":1.0,
        "_source": {
          "user": "李四",
          "title": "工程师",
          "desc": "系统管理"
        }
      },
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"1",
        "_score":1.0,
        "_source": {
          "user" : "张三",
          "title" : "工程师",
          "desc" : "数据库管理,软件开发"
        }
      }
    ]
  }
}

上面代码中,返回结果的 took字段表示该操作的耗时(单位为毫秒),timed_out字段表示是否超时,hits字段表示命中的记录,里面子字段的含义如下。

  • total:返回记录数,本例是2条。
  • max_score:最高的匹配程度,本例是1.0
  • hits:返回的记录组成的数组。

返回的记录中,每条记录都有一个_score字段,表示匹配的程序,默认是按照这个字段降序排列。

6.2 全文搜索

Elastic 的查询非常特别,使用自己的查询语法,要求 GET 请求带有数据体。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "软件" }}
}'

上面代码使用 Match 查询,指定的匹配条件是desc字段里面包含"软件"这个词。返回结果如下。


{
  "took":3,
  "timed_out":false,
  "_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
  "hits":{
    "total":1,
    "max_score":0.28582606,
    "hits":[
      {
        "_index":"accounts",
        "_type":"person",
        "_id":"1",
        "_score":0.28582606,
        "_source": {
          "user" : "张三",
          "title" : "工程师",
          "desc" : "数据库管理,软件开发"
        }
      }
    ]
  }
}

Elastic 默认一次返回10条结果,可以通过size字段改变这个设置。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
  "size": 1
}'

上面代码指定,每次只返回一条结果。

还可以通过from字段,指定位移。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
  "from": 1,
  "size": 1
}'

上面代码指定,从位置1开始(默认是从位置0开始),只返回一条结果。

6.3 逻辑运算

如果有多个搜索关键字, Elastic 认为它们是or关系。


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query" : { "match" : { "desc" : "软件 系统" }}
}'

上面代码搜索的是软件 or 系统

如果要执行多个关键词的and搜索,必须使用布尔查询


$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'  -d '
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "desc": "软件" } },
        { "match": { "desc": "系统" } }
      ]
    }
  }
}'

七、参考链接

(完)

留言(95条)

Java7也可以用。

求协同工作的 FileBeat、Kibana 的教程,这样日志的收集过滤才算完整吧

这个软件,有什么用呢?

ElasticSearch 可以做拼音搜索么?比如用 bianxingjingang 或者 bxjg 搜索到“变形金刚”。

调用过es的接口 蛮复杂的 改天实践一下

觉得阮老师应该带头普及docker,docker注定是未来 - -

太及时了~~~~~

不错,正需要...

跟mongodb在语法上有些像。。。。

引用zhujun24的发言:

ElasticSearch 可以做拼音搜索么?比如用 bianxingjingang 或者 bxjg 搜索到“变形金刚”。

肯定不可以,但是你可以增加一个字段表示啊。
比如说,中国, 你再用一个 zhongguo 字段 表示。
可以用自定义分词器,进行分词
搜索的时候,就可以 搜索出来 zg了。

ES可以做数据仓库吗,或者有类似的案例吗?

正好这两天再看相关内容,要是node平台相关介绍就更好了

我的博客底层的搜索用的就是Lucene。Lucene非常强大,目前公司ELK平台用到了ElasticSearch,日数据量达到了10亿级以上。

引用xxxx的发言:

肯定不可以,但是你可以增加一个字段表示啊。
比如说,中国,你再用一个 zhongguo 字段 表示。
可以用自定义分词器,进行分词
搜索的时候,就可以 搜索出来 zg了。

搜狗有专门的插件,可以将汉字拼音化,拼音汉字化。但是对于一些拼音相同的词汇就不好处理了。
例如:renming,中文有,任命,认命,人名等。

Elasticsearch 说说我的感受吧,我13年开始用,到现在4个年头了,我基本上是去一家公司,我就会改变原有的搜索或者NOSQL数据存储,改成Elasticsearch 。 Elasticsearch 有着以下特点:

第一,更新迭代快,社区活跃。文档现在着实丰富(这是选型的第一要素)。
第二,从性能上来说,确实目前来说是首选。
第三,目前第三方组件越来越多,只有你想不到的。
... ...

小白(Java)可以看看这个博客,http://www.sojson.com/blog/81.html
Ctrl + F 实现站内搜索,包括近义词,比如搜索ES,内容会出现Elasticsearch和ES的内容。脚本=JS=Javascript

刚准备学一下ES,抱着碰一下运气的心态来看看这里有木有,哇,简直不要太开心。

在现在利用行业门槛、低级知识互相开LIVE骗钱的时代,阮神还坚持分享知识,自由传播,真是可贵。

引用业余草的发言:
搜狗有专门的插件,可以将汉字拼音化,拼音汉字化。但是对于一些拼音相同的词汇就不好处理了。 例如:renming,中文有,任命,认命,人名等。

自己写过一个中文转拼音的工具,结合ES加正则应该可以实现拼音搜索+高亮显示关键词。
https://github.com/zhujun24/chinese-to-pinyin

引用xxxx的发言:

肯定不可以,但是你可以增加一个字段表示啊。
比如说,中国,你再用一个 zhongguo 字段 表示。
可以用自定义分词器,进行分词
搜索的时候,就可以 搜索出来 zg了。


有一个同义词管理, 把IK的词库中的词都加上拼音的同义词,

引用xxxx的发言:

肯定不可以,但是你可以增加一个字段表示啊。
比如说,中国,你再用一个 zhongguo 字段 表示。
可以用自定义分词器,进行分词
搜索的时候,就可以 搜索出来 zg了。


安装ik 的拼音分词就可以了。

查了下 curl 的手册,加上 -d 参数后就是 POST 请求了,不是 GET。

更新数据有个 "_update" 命令

引用GlacJAY的发言:

查了下 curl 的手册,加上 -d 参数后就是 POST 请求了,不是 GET。

ES文档中解释过这个问题。这里GET是ES里面的说法,表示是查询而非创建的“概念”;当ES的查询请求是通过json文档表达时,需要使用HTTP的POST来“实现”。

引用zhujun24的发言:

ElasticSearch 可以做拼音搜索么?比如用 bianxingjingang 或者 bxjg 搜索到“变形金刚”。

可以

"6.2 全文搜索"的上面一行,"表示匹配的程序" 是不是应该是 "表示匹配的程度"

引用xxxx的发言:

肯定不可以,但是你可以增加一个字段表示啊。
比如说,中国,你再用一个 zhongguo 字段 表示。
可以用自定义分词器,进行分词
搜索的时候,就可以 搜索出来 zg了。


本来就有拼音分词啊,为什么不能用拼音搜索,只要在建立索引分词的时候用拼音加中文分词包,检索的时候就可以拼音中文检索啊

windows下用cmd运行curl的话 命令都不要带单引号就可以正常运行了

引用xxxx的发言:

肯定不可以,但是你可以增加一个字段表示啊。
比如说,中国,你再用一个 zhongguo 字段 表示。
可以用自定义分词器,进行分词
搜索的时候,就可以 搜索出来 zg了。

这世界有个东西叫拼音分词的插件


阮哥,很敬佩你的人生。不过关于ES 我几个问题要问一下:
index->type->document 首先我在没在目前的版本看到关于移除type的说明, 其次,官方自己人的index下也是创建了很多个type来管理不同的mapping。所以关于同一个index下多个type对应不同的mapping会影响会检索速度,这个是在哪里体现的?。其实我个也赞同 一个index一个type,但实际官方也没采用这种方式(除filebeat之外,filebeat把不同的日志收到同一个index下,type为doc).

阮哥你好,有个问题想请教您,项目中需要用到es来实现数据统计,现在有这样一个需求不知道该如何实现,查了一下资料,也没有看到好的解决办法

现在有这样一组数据

[

{userId:1, name: 'liu', createTime:'2017-9-16', investMount: 1000, sex: 1},

{userId:1, name: 'liu', createTime:'2017-9-16', investMount: 2000, sex: 1},

{userId:1, name: 'liu', createTime:'2017-9-16', investMount: 3000, sex: 1},

{userId:2, name: 'wang', createTime:'2017-10-1', investMount: 1500, sex: 0},

{userId:3, name: 'zhang', createTime:'2017-10-14', investMount: 1800, sex: 1},

{userId:4, name: 'zhao', createTime:'2017-10-17', investMount: 4000, sex: 1}

]

比如:现在想查询注册时间(createTime)是2017-9-15到2017-10-15日之间,投资总额(同一个userId用户investMount的总和)在2000-5000之间的男性(sex==1)的用户,最后取到符合条件的userId的集合,这种需求该如何写DSL语句呢?

我现在对es的学习能力只能想到这一步,先根据固定的条件进行查询筛选,然后再根据用户id进行分组,查询每个用户的投资总金额,但是如何使最后结果能返回符合所有条件的用户userId的集合我还是想不出来,求指教~~

{

"query": {

"bool": {

"must": {

{"term": {"sex": 1}}

},

"filter": {

"range": {

"createTime": {

"from": "2017-9-15",

"to": "2017-10-15"

}

}

}

}

},

"aggs": {

"group_by_userId": {

"terms": {"field": "userId"},

"aggs": {

"sum_investMount": {

"sum": { "field": "investMount"}

}

}

}

}

}

@刘奇:

三个条件,一个是时间条件,一个是性别,一个是投资额度区间对吧?你可以使用布尔查询的and将时间和性别过符合条件的先过滤出来,然后用聚合查询根据userid分组就可以了。或者使用嵌套桶的概念,也就是你说的分组,嵌套分组,每个条件分一个组。但是感觉先用过滤的话从逻辑和性能都会好点。哦,对了,如果你想返回的数据只有userID,可以使用top_hits,_source字段来控制返回的内容。我也是刚学,说的可能不对。

现在比较好的ES从MySQl同步数据的工具是什么?https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc 这个库都好久不更新了

多亏阮神!原本以为es是冷门项目,没想到大神也在用。涉猎广泛啊!学习了

2018第一签,还好评论不多,认真看完.

新建Index时按照官网的例子就会返回
{"error":"Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported","status":406}%

查了一下需要添加头文件请求 : -H "Content-Type: application/json"

大神们知道怎么新开一个节点嘛。按照教程本人启动了es照理说是一个节点,现在想再启动一个,是直接开个新的cmd然后bin里把es再跑一遍吗?

windows 用curl时,除了省略所有的单引号外需要注意外,-d 后的{"name":"zhu"}要改为{\"name\":\"zhu\"}

阮哥你好,我想请教下,类似mysql的like查询时,会默认将要搜索的字符串进行分词分析,,如果我不想分词分析,直接搜索,,,是不是只能修改es里面字段为未分析的? 是否会有相应的查询方式可以实现??谢谢了

我在mac 里面执行了你上面的例子报错,麻烦你有时间看看
curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '
{
"mappings": {
"person": {
"properties": {
"user": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"desc": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}'
{"error":"Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported","status":406}%

我解决了上面的问题但是又报了curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '{"mappings":{"person":{"properties":{"user":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","search_analyzer":"ik_max_word"},"title":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","search_analyzer":"ik_max_word"},"desc":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","search_analyzer":"ik_max_word"}}}}}'
{"error":{"root_cause":[{"type":"mapper_parsing_exception","reason":"analyzer [ik_max_word] not found for field [title]"}],"type":"mapper_parsing_exception","reason":"Failed to parse mapping [person]: analyzer [ik_max_word] not found for field [title]","caused_by":{"type":"mapper_parsing_exception","reason":"analyzer [ik_max_word] not found for field [title]"}},"status":400}%这个

不好意思, 原来是我安装了ki没有重启

“如果要执行多个关键词的and搜索,必须使用布尔查询。”
可以用以下方式:
"match" : {
"message" : {
"query" : "this is a test",
"operator" : "and"
}
}

路途坎坷,看楼主这篇文章我要先去安装VM虚拟机,然后在虚拟机中安装linux系统,然后还要安装jdk,然后才能安装楼主的elasticsearch,这中间遇到很多问题,还好都被解决了,总算把楼主的教程看完,谢谢楼主,如果楼主还有精力,希望顺便讲解一下Spring boot + elasticsearch + mysql的用法,综合在实际操作中的步骤,谢谢楼主,楼主辛苦了

引用陈学礼的发言:

路途坎坷,看楼主这篇文章我要先去安装VM虚拟机,然后在虚拟机中安装linux系统,然后还要安装jdk,然后才能安装楼主的elasticsearch,这中间遇到很多问题,还好都被解决了,总算把楼主的教程看完,谢谢楼主,如果楼主还有精力,希望顺便讲解一下Spring boot + elasticsearch + mysql的用法,综合在实际操作中的步骤,谢谢楼主,楼主辛苦了

为什么这些东西需要楼主去讲,而不是试着自己去实践

学习中, `docker` 里还好自带有 `image`, 不过这下载速度也是要了命了,加了国内镜像也没啥用

通俗易懂,峰哥出手果然不一样

那是不是说,适合用eleatic做站内搜索引擎?

引用陈学礼的发言:

路途坎坷,看楼主这篇文章我要先去安装VM虚拟机,然后在虚拟机中安装linux系统,然后还要安装jdk,然后才能安装楼主的elasticsearch,这中间遇到很多问题,还好都被解决了,总算把楼主的教程看完,谢谢楼主,如果楼主还有精力,希望顺便讲解一下Spring boot + elasticsearch + mysql的用法,综合在实际操作中的步骤,谢谢楼主,楼主辛苦了

只是学一下你完全可以安windows版啊

http://localhost:9200/accounts/person/_search/
get:"max_score": 1,
post:"max_score": 0.25316024
为啥会这样呢?获取应该是get呀

你好,我是一个技术小白,老板目前要求我把公司wiki的搜索引擎改成es。请问这个任务具有可行操作性吗?如果可以的话,请问从零开始学习操作需要大概多长时间来完成呀?

讲的很清晰,解决了搞了半天的问题

搜索貌似应该是发POST请求吧?

新版页面看不到代码块,360浏览器

由于老师使用的是5.5.1,新版的6.3.1会报错{"error":"Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported","status":406}

解决办法:在每个请求上加上-H 'Content-Type:application/json'即可

阮神的分享精神真的值的点赞! 佩服

此文章通俗易懂,但是知识建立在使用的基础上,没有针对集群等做深入的分析

照着你的例子练习了一遍,谢谢阮大神。

一启动就被killed了, 查了下是内存的问题, 但是怎么解决呢? 求指导

大神厉害,非常感谢,果断用起来

谢谢阮神 目前在学习

感谢 条件检索用post

引用Jeffy的发言:

http://localhost:9200/accounts/person/_search/
get:"max_score": 1,
post:"max_score": 0.25316024
为啥会这样呢?获取应该是get呀

elastic的get常常都会带body的json,而post也是可以访问的。

引用陈学礼的发言:

路途坎坷,看楼主这篇文章我要先去安装VM虚拟机,然后在虚拟机中安装linux系统,然后还要安装jdk,然后才能安装楼主的elasticsearch,这中间遇到很多问题,还好都被解决了,总算把楼主的教程看完,谢谢楼主,如果楼主还有精力,希望顺便讲解一下Spring boot + elasticsearch + mysql的用法,综合在实际操作中的步骤,谢谢楼主,楼主辛苦了

您要的这些,一本书可都讲不完。
饭还是要一口一口吃。直接吃第三碗饭是吃不饱的。

我安装了elasticsearch-6.5.4 和 analysis-ik 6.5.4;
重启:可以看到 ik plugin被加载
[2019-01-08T17:25:10,333][INFO ][o.e.p.PluginsService ] [00eqG7f] loaded plugin [analysis-ik]
然后测试:
curl -XGET "http://localhost:9200/index/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"text":"中华人民共和国MN","tokenizer": "ik_max_word"
}'
能够正常分词;
但是!建立索引,设置mapping的时候出错了
测试:
curl -XPUT http://localhost:9200/index
curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping?pretty -H 'Content-Type:application/json' -d'
{
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}

}'

结果
{
"error" : {
"root_cause" : [
{
"type" : "mapper_parsing_exception",
"reason" : "analyzer [ik_max_word] not found for field [content]"
}
],
"type" : "mapper_parsing_exception",
"reason" : "analyzer [ik_max_word] not found for field [content]"
},
"status" : 400
}

为什么找不到分词器呢?都折磨我两天了...

目前只有三万的数据 想通过elasticsearch做搜索 但是三万的数据在mysql里 这里只是讲解了增删改查 具体怎么样吧三万的数据能够快速的转移到elasticsearch上呢?

@zhujun24 multi_field+拼音analyzer就可以实现

୧(๑•̀◡•́๑)૭,很好写得,通俗易懂最难得!

引用zhujun24的发言:

ElasticSearch 可以做拼音搜索么?比如用 bianxingjingang 或者 bxjg 搜索到“变形金刚”。

可以的,但是需要安装插件
具体你可以看下这个项目,https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
但是已经有一段时间没更新了

照着基础来了一遍。除去版本更新了以外,其它都差不多。 也算 体验了下~ 谢谢 阮大

引用陈学礼的发言:

路途坎坷,看楼主这篇文章我要先去安装VM虚拟机,然后在虚拟机中安装linux系统,然后还要安装jdk,然后才能安装楼主的elasticsearch,这中间遇到很多问题,还好都被解决了,总算把楼主的教程看完,谢谢楼主,如果楼主还有精力,希望顺便讲解一下Spring boot + elasticsearch + mysql的用法,综合在实际操作中的步骤,谢谢楼主,楼主辛苦了

可以看官方的docker版安装啊, 简单的让你想哭... https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html

增加中文分词插件应当是如下配置文件
./bin/plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip

寫得真好, 一看就明白了

最好的入门文档,没有之一

引用omgzui的发言:

由于老师使用的是5.5.1,新版的6.3.1会报错{"error":"Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported","status":406}

解决办法:在每个请求上加上-H 'Content-Type:application/json'即可

没错,在6.0版本之后,请求都需要加 -H 'Content-Type:application/json'

提交问题
要让所有人访问是给配置文件加http.host为0.0.0.0 而不是改默认的network.host为0.0.0.0

通俗易懂,适合入门,非常感谢

获益良多

阮老师,你好,2.3 Document 部分,「 不要求有相同的结构(scheme)」 中 scheme 疑为 schema?

部署好es搜索之后,建立了索引,我输入'NSK 7028',和 'NSK 702',理论上,我搜索后面这一个关键字的时候,应该能带出前面这个关键字的输出结果吧?但是没有搜索出来,不知道为啥。有人能帮忙解答一下吗?

引用兰的发言:
docker 了解下~ jdk都不用你装~


只是学一下你完全可以安windows版啊

很棒

“上面代码中,设成0.0.0.0让任何人都可以访问”
这个说法是不正确的,通过任何网卡接口访问和任何人访问是两个概念。

引用zhujun24的发言:

ElasticSearch 可以做拼音搜索么?比如用 bianxingjingang 或者 bxjg 搜索到“变形金刚”。

可以,下载第三方分词器pinyin

跟mysql数据库同步用什么工具?

引用古德的发言:

跟mongodb在语法上有些像。。。。

可以的,有同义词扩展,需要维护

我这里有一个需求,就是需要将关系型数据库(国产数据库)的数据抽取到elasticsearch。除了通过写code从关系型数据库查出来再导入es中,有没有什么更好,或者说更高效的方法去实现数据的导入。
logstash我试过了,但是只能提前预定好sql语句即知道要查什么。并且只能初始化同步一次,然后根据配置的定时去抽取

我的业务场景中,sql是service code中动态生成的,所以要查询的数据也不确定。并需要可以手动触发进行增量/全量抽取。请问这该如何实现,各位前辈指点指点。

服务器端5.4.3,写客户端使用RestHighLevelClient5.6.0,当服务端因为另外的读客户端导致查询压力比较大时,写客户端有时会卡死,应该是Apache的httpasyncclient中的连接未释放,导致请求全部在连接队列里面,恢复不了,只能重启。测试环境无法复现。这个有遇到过吗?

感谢阮老师的分享, 点赞

中文分词设置要这么写才不出错,查了好久哈哈,不过我是在win系统上用postman试的
{
"mappings": {
"properties": {
"user": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"desc": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}

7.12新增数据地址要这么写,注意这个_doc
localhost:9200/accounts/_doc/1

5.1 新增记录
向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求;
此处应该是post请求

引用刘同周的发言:

在现在利用行业门槛、低级知识互相开LIVE骗钱的时代,阮神还坚持分享知识,自由传播,真是可贵。

早在4年前就看穿本质 厉害

引用zhujun24的发言:

ElasticSearch 可以做拼音搜索么?比如用 bianxingjingang 或者 bxjg 搜索到“变形金刚”。

把文章弄成拼音,再加到索引中,这样中不

引用zhujun24的发言:

ElasticSearch 可以做拼音搜索么?比如用 bianxingjingang 或者 bxjg 搜索到“变形金刚”。

可以啊,elastic支持同义词搜索,仅需要在安装目录config下配置同义词词典,在xml中配置同义词词典生效就行了

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