关于java:ElasticSerach

jdk 至多 1.8 ElasticSearch 客户端，界面工具

jdk 必须与 cpu 的位数是一样的否则会报 JNA 谬误

下载地址

https://www.elastic.co/cn/ shearch 和 kibabn

https://github.com/medcl/elas… ik 分词器

https://github.com/mobz/elast… head 插件下载

这些都是解压可用

点击 bin\ 下的 elasticsearch.bat

如果电脑内存不够大启动前记得去 config\jvm.options 批改

-Xms256m

   -Xmx256m

拜访 http://127.0.0.1:9200/

必须要有 nodejs 因为他是前端写的

cnpm install 装置依赖
cnpm run start

留神如果 9100 端口被占用

netstat -ano | findstr “9100”

而后去工作管理器详细信息里去关

启动胜利拜访 http://localhost:9100/

9200 和 9100 是跨域的

须要在 elasticearch.yaml 中配置跨域

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

而后重启 es 服务

head 就相当于 navicat

这也是一个规范的前端化工程

bin\kibana.bat

http://localhost:5601

找到开发工具

汉化！！！！

改配置 kibana.yaml

i18n.locale: “zh-CN”

放在 elasticsreach 中的 plugins 中

有两种算法

ik_smart 默认分词器他所能了解不反复的单词或者字

ik_max_word 最细粒度穷进词库可能

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我超级喜爱多帅哦"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我超级喜爱多帅哦"
}

你本人须要的词，须要本人加到字典中

IKAnalyzer.cfg.xml

编写本人的 kb.dic

而后在配置文件中增加

<entry key="ext_dict">kb.dic</entry>

重启 es

1、创立一个索引随到在申请体中插入数据

PUT / 索引名 / 类型名 (可无)/ 文档 id
{json 申请体}

创立一个索引，指定字段类型然而没有插入信息

PUT /test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{"type": "text"},
      "age": {"type": "long"},
      "birthday":{"type": "date"}
    }
  }
}

取得信息

GET test2

如果不写就是默认类型 _doc keyword 是不可分割的

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "多帅哦",
  "age": 18,
  "birthday": "1999-10-20"
}

GET _cat/health   数据库状态
GET _cat/indices?v     数据库信息

1、间接暴力 PUT

PUT /test3/_doc/1{"name": "多帅哦 123",  "age": 18,  "birthday": "1999-10-20"} 然而索引信息会扭转   版本啊  状态啊

2、POST

POST /test3/_doc/1/_update{"doc":{    "name":"shuaikb"}}

3、删除索引

DELETE test1 依据你的申请是删除什么 索引或者文档

GET /test3/_search?q=name: 多帅哦 /"_score" : 0.5753642, 这个_score 是匹配度   匹配度越高分数越高

GET /test3/_search{"query": {    "match": {      "name": "多帅"}  }}name 里蕴含 多帅 的都会进去 "hits" 外面蕴含了 索引的信息 和查问的后果 GET /test3/_search{"query": {    "match": {      "name": "多帅"}  },  "_source": ["name","age"]} 查问数据中只显示 name 和 age 当前在 java 中操作 es  所有的办法都是这里的 key 排序 "sort": [{      "age": {        "order": "desc"}    }  ] 通过什么字段进行排序   desc 降序  asc 升序分页 "from": 0,  第几个数据开始 "size": 1   返回多少条

GET /test3/_search{"query": {    "bool": {      "must": [        {          "match": {            "name": "多帅"}        },        {"match":{          "age": 18}        }      ]    }  }} 准确匹配  多条件查问   must   相当于 and  should 想当于 ornot    相当于  !=GET /test3/_search{"query": {    "bool": {      "must": [        {          "match": {            "name": "多帅"}        }      ],      "filter": [{          "range": {            "age": {              "gte": 10,              "lte": 17}          }        }      ]    }  }}filter 能够进行数据过滤 gt> gte>=    lt< lte<=  eq

GET /test3/_search{"query": {    "match": {      "tag": "男 技术"}  }}tag 查问的多个属性 用空格隔开 term，查问时通过倒排是索引进行准确查问 match，会应用分词器解析 (先剖析文档，而后通过剖析文档进行查问！)

text 能被分词器解析
keyword 不能被分词器解析

GET _analyze{"analyzer": "standard",  "text": "多帅哦 Shuaikb name1"} 只有分词器不是 keyword 就不会被拆分 GET testdb/_search{"query": {    "term": {      "desc": {        "value": "多帅哦 Shuaikb desc"}    }  }} 准确匹配         keyword 类型的字段不会被分词器解析你会发现  多帅哦 Shuaikb desc2 不会被查问进去

GET testdb/_search{"query": {    "bool": {      "should": [        {          "term": {            "t1": {              "value": "22"}          }        },        {"term": {            "t1": {              "value": "33"}          }        }      ]    }  }}

GET testdb/_search{"query": {   "match": {     "name": "帅"} }, "highlight": {"fields": {     "name": {}   } }}"多 <em> 帅 </em> 哦 Shuaikb name2" 这个 <em> 就是高亮的 html 自定义搜寻高亮条件 GET testdb/_search{"query": {   "match": {     "name": "帅"} }, "highlight": {"pre_tags": "<p class='key'style='color:red'>",   "post_tags": "</p>",    "fields": {     "name": {}   } }}

 原生依赖 <repositories>    <repository>        <id>es-snapshots</id>        <name>elasticsearch snapshot repo</name>        <url>https://snapshots.elastic.co/maven/</url>    </repository></repositories> 理论咱们导入的依赖 <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency> 留神依赖的版本必须要和本人的本地的 es 版本统一所以须要自定义版本依赖初始化 RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(                new HttpHost("localhost", 9200, "http"),                new HttpHost("localhost", 9201, "http"))); 用完记得关 client.close();@Bean    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){RestHighLevelClient client =new RestHighLevelClient(                RestClient.builder(                        new HttpHost("localhost", 9200, "http"),                        new HttpHost("localhost", 9201, "http")));        return client;    }

 @Test    public void CreateIndex() throws IOException {        // 创立索引        CreateIndexRequest requst = new CreateIndexRequest("shuaikb_index");        // 执行申请 取得响应        CreateIndexResponse createIndexResponse =                client.indices().create(requst, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println(createIndexResponse);    }    @Test    void testExisIndex() throws IOException {        // 判断存在        GetIndexRequest request =new GetIndexRequest("shuaikb_index");        boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println(exists);    }    @Test    void testDeleteIndex() throws IOException {        // 删除索引        DeleteIndexRequest request =new DeleteIndexRequest("shuaikb_index");        AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println(delete);    }

@Test    void testAddDocument() throws IOException {        // 增加文档        Dog dog = new Dog();        dog.setName("多帅哦");        dog.setAge(12);        IndexRequest requst = new IndexRequest("shuaikb_index");        // 规定 PUT /shuaikb_index/_doc/1        requst.id("1");        requst.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(1));        requst.timeout("1s");        // 将咱们的数据放入申请 json        requst.source(JSON.toJSONString(dog), XContentType.JSON);        // 客户端发送申请        IndexResponse indexResponse = client.index(requst, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println(indexResponse.toString());        System.out.println(indexResponse.status());    }    @Test    void testExisDocument() throws IOException {        // 判断文档存在        GetRequest getRequest = new GetRequest("shuaikb_index","1");        // 不获取返回的_source 的上下文        getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));        getRequest.storedFields("_noe_");        boolean exists = client.exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println(exists);    }    @Test    void testGetDocument() throws IOException {        // 获取文档信息        GetRequest getRequest = new GetRequest("shuaikb_index","1");        GetResponse documentFields = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println(documentFields.getSourceAsString());        System.out.println(documentFields);    }    @Test    void testUpdateDocument() throws IOException {        // 更新文档信息        UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("shuaikb_index","1");        updateRequest.timeout("1s");        Dog dog = new Dog("你怎么说",20);        updateRequest.doc(JSON.toJSONString(dog),XContentType.JSON);        client.update(updateRequest,RequestOptions.DEFAULT);    }    @Test    void testDeleteDocument() throws IOException {        // 删除文档信息        DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("shuaikb_index","1");        deleteRequest.timeout("1s");        DeleteResponse delete = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);        System.out.println(delete);    }

// 大量数据操作
    @Test
    void testBulkRequest() throws IOException {BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        bulkRequest.timeout("10s");

        ArrayList<Dog> dogArrayList = new ArrayList<Dog>();
        dogArrayList.add(new Dog("test1",1));
        dogArrayList.add(new Dog("test2",1));
        dogArrayList.add(new Dog("test3",1));
        dogArrayList.add(new Dog("test4",1));
        dogArrayList.add(new Dog("shuaikb1",1));
        dogArrayList.add(new Dog("shuaikb2",1));
        dogArrayList.add(new Dog("shuaikb3",1));
        dogArrayList.add(new Dog("shuaikb4",1));

        for (int i = 0; i <dogArrayList.size() ; i++) {bulkRequest.add(new IndexRequest("shuaikb_index")
                    .id(""+(i+1))// 不指定 id 就会随机生成一个简单 id
                    .source(JSON.toJSONString(dogArrayList.get(i)),XContentType.JSON));
        }
        BulkResponse bulk = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println(bulk.hasFailures());// 返回 false 代表胜利

    }

    // 查问
    //searchRequest  搜寻申请
    //searchSourceBuilder  条件结构
    // HighlightBuilder  结构高亮
    //MatchAllQueryBuilders  全副查问
    //TermQueryBuilder   准确查问
    @Test
    void testSearch() throws IOException {SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("shuaikb_index");

        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 准确
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "test1");
        // 全副
        //MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
        searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);

        searchSourceBuilder.from();
        searchSourceBuilder.size();
        searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));

        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        SearchResponse search = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(JSON.toJSONString(search));
        for (SearchHit hit : search.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());
        }
    }

关于java:ElasticSerach

留神这些所以的货色版本都要一样

ElasticSearch 装置

留神

Elasticearch 启动

head 插件

kibana

IK 分词器 (中文) elasticsreach 默认的不是中文的

Rest 格调

增加

批改

条件查问

简单搜寻

布尔值查问

两个类型

多个值匹配的准确查问

高亮查问

Spirngboot 集成 es

API

索引操作

文档操作

大量数据操作

留神 这些所以的货色版本都要一样