Elasticsearch是專門做搜索的，它非常擅長以下方面的問題

• Elasticsearch對模糊搜索非常擅長（搜索速度很快）
• 從Elasticsearch搜索到的數(shù)據(jù)可以根據(jù)評分過濾掉大部分的，只要返回評分高的給用戶就好了（原生就支持排序）
• 沒有那么準(zhǔn)確的關(guān)鍵字也能搜出相關(guān)的結(jié)果（能匹配有相關(guān)性的記錄）

它能夠一定程度上解決，在一個普通數(shù)據(jù)庫處理上億條數(shù)據(jù)時的查詢效率低下的同時無法優(yōu)秀地排列好用戶所需要的數(shù)據(jù)，一次性上億條數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過正確地排列，用戶很難找到想要的數(shù)據(jù)。并且，用戶輸入的數(shù)據(jù)可能不太準(zhǔn)確，它也能夠進(jìn)行模糊查詢，這種模糊查詢是依靠計算得來的，而不是簡單地匹配數(shù)據(jù)。本系列博文將從零開始一步步實現(xiàn)將 ES 集成到 springboot3 中，并在一個社區(qū)項目中進(jìn)行實際應(yīng)用測試，本文為系列第一篇，后續(xù)，博文仍在整理，請持續(xù)關(guān)注博主，了解更多相關(guān)知識。

• window11
• SpringBoot：3.0.2
• Elasticsearch：8.5.0
• elasticsearch-analysis-ik：8.5.0
• Kibana：8.5.0

搭建 Elasticsearch 服務(wù)器以及分詞擴展

先從 Elasticsearch 官網(wǎng)下載：Elasticsearch 8.5.0 | Elastic 該版本，再去 Github 下載分詞器擴展：Release v8.5.0 · medcl/elasticsearch-analysis-ik (github.com) 下載完成之后，分別進(jìn)行解壓縮，注意后者（ik）必須解壓縮在前者（Elasticsearch）解壓后的 plugins 中的 ik 目錄下，如下：

進(jìn)入 config 目錄下，我們可以看到幾個配置文件：

• extra_main.dic：中文分詞詞典，詞語，例如：皇帝
• extra_stopword.dic：中文停止詞詞典，結(jié)束詞：也、了
• IKAnalyzer.cfg.xml：配置額外詞典文件

如果需要自定義詞典，在 config 目錄下自定義一個英文名稱的以 dic 結(jié)尾的文件，里面填入自定義詞，一行一個，之后從 IKAnalyzer.cfg.xml 配置自定義詞典即可生效。配置方法就是在指定位置填入對應(yīng)詞庫名稱加后綴，遠(yuǎn)程需要添加 url，并以 dic 結(jié)尾，獲取到的也必須是一行一個分詞。該 url 也需要返回兩個頭部(header)，一個是Last-Modified，一個是ETag，這兩者都是字符串類型，只要有一個發(fā)生變化，該插件就會去抓取新的分詞進(jìn)而更新詞庫。遠(yuǎn)程更新不需要重啟服務(wù)器，本地詞庫文件更新需要重啟服務(wù)器。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
	<comment>IK Analyzer 擴展配置</comment>
	<!--用戶可以在這里配置自己的擴展字典 -->
	<entry key="ext_dict"></entry>
	 <!--用戶可以在這里配置自己的擴展停止詞字典-->
	<entry key="ext_stopwords"></entry>
	<!--用戶可以在這里配置遠(yuǎn)程擴展字典 -->
	<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
	<!--用戶可以在這里配置遠(yuǎn)程擴展停止詞字典-->
	<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

完成這些之后，我們就來配置一下 Elasticsearch 的環(huán)境變量以及本地服務(wù)器名稱、數(shù)據(jù)、日志的保存路徑。在系統(tǒng)變量處添加你解壓縮的 Elasticsearch 對應(yīng)的 bin 目錄。在 elasticsearch-8.5.0 下找到 config 中的 elasticsearch.yml 文件，這就是配置文件，需要更改的就以下三個位置：17行、33行、37行，注意把這三行前面的 “#” 去掉。

cluster.name: yumuing
path.data: C:\tool\elasticsearch-8.5.0\data
path.logs: C:\tool\elasticsearch-8.5.0\data\logs

配置完這些之后，就可以在其 bin 目錄下，找到 elasticsearch.bat 文件，雙擊啟動即可，等待出現(xiàn)如下即為啟動成功，第一次啟動較慢，耐心等待：

注意不要使用管理員權(quán)限啟動，會啟動卡住，一直不動。

如果還是卡住不動，可以嘗試在 config 目錄下找到 elasticsearch.yml 增加以下代碼，關(guān)閉geoip數(shù)據(jù)庫的更新。

ingest.geoip.downloader.enabled: false

如果，自身內(nèi)存少于 16 g ，建議將 config 目錄下的 jvm.options 申請內(nèi)容配置修改為如下，注意刪除最前面的 “##”，將初始內(nèi)存改為 256m，最大內(nèi)存修改為 512m。

-Xms512m
-Xmx1g

使用第一次運行 Elasticsearch 時 會自動進(jìn)行安全配置，會在控制臺輸出賬號密碼，如下：

->  Password for the elastic user (reset with `bin/elasticsearch-reset-password -u elastic`):
  RGiwCn4abvxC4CYHNqvU

默認(rèn)賬號為：elastic

如果你忘記了賬戶密碼，可以到你上面設(shè)置的 logs 目錄尋找關(guān)鍵詞：password，如果實在找不到的話，可以在 bin 目錄下調(diào)取 cmd 命令行，輸入：elasticsearch-reset-password -u elastic ，稍等一會就會輸出密碼。如果還不能輸出密碼，可以嘗試在 elasticsearch.yml 輸入以下代碼

discovery.type: single-node

設(shè)置為單節(jié)點應(yīng)用，在嘗試輸入：elasticsearch-reset-password -u elastic 修改密碼。

默認(rèn)端口號為 9200 ，打開 cmd 命令窗口，輸入

curl -u <用戶名>:<密碼> -X GET "localhost:9200/_cat/health" 

檢查服務(wù)狀態(tài)，為 green 即可開始嘗試使用了。返回的 json 如下：

{
    "cluster_name":"yumuing",
    "status":"green",
    "timed_out":false,
    "number_of_nodes":1,
    "number_of_data_nodes":1,
    "active_primary_shards":1,
    "active_shards":1,
    "relocating_shards":0,
    "initializing_shards":0,
    "unassigned_shards":0,
    "delayed_unassigned_shards":0,
    "number_of_pending_tasks":0,
    "number_of_in_flight_fetch":0,
    "task_max_waiting_in_queue_millis":0,
    "active_shards_percent_as_number":100
}

當(dāng)然，在控制臺中沒有進(jìn)行格式美化，是一長串，注意一下。

如果不想要安全認(rèn)證的話，可以添加以下代碼到 elasticsearch.yml 中

xpack.security.enabled: false

輸入：

curl -X GET "localhost:9200/_cat/health" 

即可得到健康狀態(tài)。

常見 http 命令

索引在 MySql 中代表數(shù)據(jù)庫，文檔代表一行數(shù)據(jù)，字段代表一列數(shù)據(jù)。

添加索引：put 請求

localhost:9200/test

查詢索引：get 請求

localhost:9200/_cat/indices

刪除索引：delete 請求

localhost:9200/test

插入文檔：put 請求，也可作為更新數(shù)據(jù)，如有相同值文檔，會先刪除再增加，變相地更新

localhost:9200/test/_doc/{id}

并提交對應(yīng)的 json 數(shù)據(jù)，如下：

獲得回復(fù)：本次請求中 id 值設(shè)為 1，類型在版本8.5.0已被舍棄，故沒有 _type 字段。但 _doc 還是得保留在請求中?！皉esult”: “created”,

{
    "_index": "test",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

更新文檔的回復(fù)：“result”: “updated”,

{
    "_index": "test",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 3,
    "_primary_term": 1
}

查詢文檔：get請求， _source 即為文檔數(shù)據(jù)

localhost:9200/test/_doc/{id}

{
    "_index": "test",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1,
    "found": true,
    "_source": {
        "name": "yumuing",
        "content": "hello"
    }
}

或者查詢不到數(shù)據(jù)： “found”: false

{
    "_index": "test",
    "_id": "1",
    "found": false
}

刪除文檔：delete 請求

localhost:9200/test/_doc/{id}

返回數(shù)據(jù)：“result”: “deleted”

{
    "_index": "test",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "result": "deleted",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 1,
    "_primary_term": 1
}

搜索所有數(shù)據(jù)：get請求 “hits”: 為所有數(shù)據(jù)， “value”: 3：搜索到多少條數(shù)據(jù)

localhost:9200/{索引}/_search

回復(fù)：

{
    "took": 809,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 3,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0,
        "hits": [
            {
                "_index": "test",
                "_id": "1",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "test",
                    "content": "測試一下"
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_id": "3",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "test",
                    "content": "測試2"
                }
            },
            {
                "_index": "test",
                "_id": "2",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "test",
                    "content": "測試3"
                }
            }
        ]
    }
}

搜索單一特定內(nèi)容：get 請求，內(nèi)容無需雙引號，搜索時，會自動提取內(nèi)容中的詞組再分別搜索包含對應(yīng)詞組的文檔，多少個詞組就有多少個搜索條件。就像運營實習(xí)，會被分為三個詞組去搜索，一個是運營實習(xí)，一個是運營，一個是實習(xí)。

localhost:9200/{索引}/_search?q=字段名:內(nèi)容

返回數(shù)據(jù)與搜索全部數(shù)據(jù)類似，就不展示了。

搜索多個字段內(nèi)容：get 請求，攜帶 json

“query”:“搜索關(guān)鍵詞”
“fields”:[“字段1”,“字段2”]

{
    "query":{
        "multi_match":{
            "query":"2",
            "fields":["title","content"]
        }
    }
}

返回數(shù)據(jù)與其他搜索數(shù)據(jù)類似不展示。

當(dāng)然，es 的搜索語法并不只有這些，還有很多，建議查看官方文檔，本文僅對 es 做簡單介紹，下文將介紹如何集成進(jìn) springboot中，并進(jìn)行實際應(yīng)用。

圖形化界面

一、Kibana是什么

Kibana 是為 Elasticsearch設(shè)計的開源分析和可視化平臺。你可以使用 Kibana 來搜索，查看存儲在 Elasticsearch 索引中的數(shù)據(jù)并與之交互。你可以很容易實現(xiàn)高級的數(shù)據(jù)分析和可視化，以圖表的形式展現(xiàn)出來。
使用前我們肯定需要先有Elasticsearch啦，安裝使用Elasticsearch可以參考Elasticsearch構(gòu)建全文搜索系統(tǒng)

下面分別演示一下Kibana的安裝、自定義索引，搜索，控制臺調(diào)用es的api和可視化等操作，特別需要注意的是，控制臺可以非常方便的來調(diào)用es的api，強烈推薦使用

二、如何安裝

直接下載對應(yīng)平臺的版本就可以，參考地址Installing Kibana
這里我直接下載了 windows 平臺的 Kibana 8.5.0 | Elastic

配置可以參考Configring Kibana
設(shè)置監(jiān)聽端口號、es地址、索引名

默認(rèn)情況下，kibana啟動時將生成隨機密鑰，這可能導(dǎo)致重新啟動后失敗，需要配置多個實例中有相同的密鑰
設(shè)置

xpack.reporting.encryptionKey: "chenqionghe"
xpack.security.encryptionKey: "122333444455555666666777777788888888"
xpack.encryptedSavedObjects.encryptionKey: "122333444455555666666777777788888888"

啟動

./bin/kibana

打開http://localhost:5601，畫風(fēng)如下

提示我們可以使用示例數(shù)據(jù)，也可以使用自己已有的數(shù)據(jù)，我把示例數(shù)據(jù)都下載了，單擊側(cè)面導(dǎo)航中的 Discover 進(jìn)入 Kibana 的數(shù)據(jù)探索功能：

可以看到數(shù)據(jù)已經(jīng)導(dǎo)入了，我們可以直接使用查詢欄編寫語句查詢

三、如何加載自定義索引

接下來演示加載已經(jīng)創(chuàng)建book索引
單擊 Management 選項

然后單擊 Index Patterns 選項。

點擊Create index pattern定義一個新的索引模式。

點擊Next step

點擊Create index pattern

出來如下界面，列出了所有index中的字段

接下來，我們再來使用一下kibana查看已經(jīng)導(dǎo)入的索引數(shù)據(jù)

可以看到，已經(jīng)能展示和檢索出我們之前導(dǎo)入的數(shù)據(jù)，奧利給！

四、如何搜索數(shù)據(jù)

可以看到，我們能很方便地搜索欄使用Llucene查詢，查詢語法可以參考Lucene查詢語法匯總

五、如何切換中文

在config/kibana.yml添加

i18n.locale: "zh-CN"

重新啟動，即可生效

六、如何使用控制臺

控制臺插件提供一個用戶界面來和 Elasticsearch 的 REST API 交互。控制臺有兩個主要部分： editor ，用來編寫提交給 Elasticsearch 的請求； response 面板，用來展示請求結(jié)果的響應(yīng)。在頁面頂部的文本框中輸入 Elasticsearch 服務(wù)器的地址。默認(rèn)地址是：“l(fā)ocalhost:9200”。
點擊左側(cè)欄的[Dev Tools]，可以看到如下界面，可以很方便地執(zhí)行命令

示例操作

# 查看所有節(jié)點
GET _cat/nodes

# 查看book索引數(shù)據(jù)
GET book/_search
{
    "query": {
    "match": {
      "content": "chenqionghe"
    }
  }
}

# 添加一條數(shù)據(jù)
POST book/_doc 
{
  "page":8,
  "content": "chenqionghe喜歡運動，繩命是如此的精彩，繩命是多么的輝煌"
}

# 更新數(shù)據(jù)
PUT book/_doc/iSAz4XABrERdg9Ao0QZI
{
  "page":8,
  "content":"chenqionghe喜歡運動，繩命是剁么的回晃；繩命是入刺的井猜"
}

# 刪除數(shù)據(jù)
POST book/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match": {
      "page": 8
    }
  }
}

# 批量插入數(shù)據(jù)
POST book/_bulk
{ "index":{} }
{ "page":22 , "content": "Adversity, steeling will strengthen body.逆境磨練意志，鍛煉增強體魄。"}
{ "index":{} }
{ "page":23 , "content": "Reading is to the mind, such as exercise is to the body.讀書之于頭腦，好比運動之于身體。"}
{ "index":{} }
{ "page":24 , "content": "Years make you old, anti-aging.歲月催人老，運動抗衰老。"}
{ "index":{} }

七、如何使用可視化

Kibana可視化控件基于 Elasticsearch 的查詢。利用一系列的 Elasticsearch 查詢聚合功能來提取和處理數(shù)據(jù)，再通過創(chuàng)建圖表來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分布和趨勢

點擊Visualize菜單，進(jìn)入可視化圖表創(chuàng)建界面，Kibana自帶有上10種圖表，我們來創(chuàng)建一個自己的圖表

我們來添加一個直方圖

可以看到，默認(rèn)已經(jīng)有一個Y軸了，統(tǒng)計的是數(shù)量，我們添加一個X軸，點擊Buckets下的Add

如下，我選擇了customer_id字段作為x軸

執(zhí)行后如下

保存一下

八、如何使用儀表盤

Kibana 儀表板（Dashboard） 展示保存的可視化結(jié)果集合。
就是可以把上面定義好的圖表展示
創(chuàng)建一個Dashboard

添加已經(jīng)存在的圖表

添加完后保存即可，我們可以定制出非常豐富的面板，如下

Kibana的使用就是這么簡單，是不是覺得超簡單，建議自己去安裝使用一下，加深印象。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-814898.html

到了這里，關(guān)于Elasticsearch 搜索測試與集成Springboot3的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！