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初识 Elasticsearch

认识和安装

Elasticsearch 是由 Elastic 公司开发的一套强大的搜索引擎技术，属于 Elastic 技术栈的一部分。完整的技术栈包括：

• Elasticsearch：用于数据存储、计算和搜索。
• Logstash/Beats：用于数据收集。
• Kibana：用于数据可视化。

这套技术栈通常被称为 elastic stack (ELK)，广泛应用于日志收集、系统监控和状态分析等场景。

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

核心组件

Elasticsearch 是整个技术栈的核心，提供了强大的数据存储、搜索和分析功能。

Kibana 是一个用于操作 Elasticsearch 的可视化控制台，它通过 RESTful API 与 Elasticsearch 进行交互，让用户能够更直观地管理和分析数据。Kibana 的主要功能包括：

• 数据搜索与展示：支持对 Elasticsearch 数据的灵活搜索和展示。
• 统计与聚合：能够对数据进行统计分析，并生成图表和报表。
• 集群状态监控：提供对 Elasticsearch 集群健康状态的监控。
• 开发控制台（DevTools）：提供语法提示，帮助用户更方便地使用 Elasticsearch 的 RESTful API。

安装elasticsearch

通过下面的Docker命令（Windows 命令提示符）即可安装单机版本的elasticsearch：

docker run -d ^--name es ^-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" ^-e "discovery.type=single-node" ^-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data ^-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins ^--privileged ^--network hm-net ^-p 9200:9200 ^-p 9300:9300 ^elasticsearch:7.12.1

安装完成后，访问9200端口，即可看到响应的Elasticsearch服务的基本信息：

安装Kibana

通过下面的Docker命令（Windows 命令提示符），即可部署Kibana：

docker run -d ^--name kibana ^-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 ^--network=hm-net ^-p 5601:5601 ^kibana:7.12.1

安装完成后，直接访问5601端口，即可看到控制台页面：

选择Explore on my own之后，进入主页面：

然后选中Dev tools，进入开发工具页面：

倒排索引

Elasticsearch 之所以能够提供高性能的搜索功能，主要归功于其底层的倒排索引技术。倒排索引是一种特殊的数据结构，它能够极大地提高文本搜索的效率。

正向索引

在传统的数据库系统中，如 MySQL，通常使用的是正向索引。正向索引是基于记录的 ID 或其他字段创建的索引。例如，给定一个商品表 tb_goods，如果为 id 字段创建索引，那么根据 id 查询时，可以直接通过索引快速定位到记录。

然而，如果需要根据 title 字段进行模糊查询，传统的正向索引就无法高效地处理。在这种情况下，数据库系统通常需要进行全表扫描，逐行检查 title 字段是否包含用户搜索的关键词。这种逐行扫描的方式在大数据量的情况下效率非常低下。

倒排索引

倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，它将文档中的每个词条与包含该词条的文档进行关联。倒排索引中有两个核心概念：

• 文档（Document）：用于搜索的数据单元，例如一个网页、一个商品信息等。
• 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据进行分词后得到的具有含义的词语。例如，“我是中国人” 可以被分词为 “我”、“是”、“中国人”、“中国”、“国人” 等词条。

创建倒排索引的流程如下：

1. 分词：将每个文档的数据进行分词，得到一个个词条。
2. 创建索引表：创建一个表，每行数据包括词条、词条所在的文档 ID、词条在文档中的位置等信息。
3. 索引优化：由于词条具有唯一性，可以为词条创建索引，例如使用哈希表结构索引。

倒排索引的搜索流程如下（以搜索 “华为手机” 为例）：

1. 分词：用户输入 “华为手机”，对其进行分词，得到词条 “华为” 和 “手机”。
2. 查找词条：拿着词条在倒排索引中查找，得到包含这些词条的文档 ID。
3. 获取文档：根据文档 ID 在正向索引中查找具体的文档。

通过倒排索引，搜索过程可以避免全表扫描，因为词条和文档 ID 都建立了索引，查询速度非常快。

正向索引与倒排索引的对比

正向索引：

优点：

• 可以为多个字段创建索引。
• 根据索引字段进行搜索和排序时速度非常快。

缺点：

• 根据非索引字段或索引字段中的部分词条查找时，只能进行全表扫描。

倒排索引：

优点：

• 根据词条进行搜索和模糊搜索时速度非常快。

缺点：

• 只能为词条创建索引，而不是字段。
• 无法根据字段进行排序。

总结来说，正向索引适用于精确查询和排序，而倒排索引则适用于全文搜索和模糊查询。Elasticsearch 通过结合这两种索引技术，提供了高效的全文搜索能力。

基础概念

Elasticsearch 中有许多独特的概念，与传统的关系型数据库（如 MySQL）有所不同，但也有相似之处。理解这些概念对于掌握 Elasticsearch 的使用至关重要。

文档和字段

Elasticsearch 是面向文档（Document）存储的，文档可以是数据库中的一条商品数据、一个订单信息等。文档数据会被序列化为 JSON 格式后存储在 Elasticsearch 中。

每个 JSON 文档中包含多个字段（Field），类似于数据库中的列。字段是文档的基本组成部分，每个字段都有其数据类型和值。

索引和映射

索引（Index）是相同类型的文档的集合。例如：

• 所有用户文档可以组织在一起，称为用户的索引。
• 所有商品的文档可以组织在一起，称为商品的索引。
• 所有订单的文档可以组织在一起，称为订单的索引。

索引类似于数据库中的表。数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（Mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

MySQL 与 Elasticsearch 的对比

以下是 MySQL 与 Elasticsearch 中一些关键概念的对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引（Index）是文档的集合，类似数据库的表（Table）
Row	Document	文档（Document）是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是 JSON 格式
Column	Field	字段（Field）是 JSON 文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL 是 Elasticsearch 提供的 JSON 风格的请求语句，用来操作 Elasticsearch，实现 CRUD

是否可以完全替代 MySQL？

虽然 Elasticsearch 在搜索和分析方面表现出色，但它并不能完全替代 MySQL。两者各有擅长之处：

• MySQL：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性。

• Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算。

在企业中，通常会结合使用两者：

• 对安全性要求较高的写操作，使用 MySQL 实现。

• 对查询性能要求较高的搜索需求，使用 Elasticsearch 实现。

• 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性。

IK 分词器

Elasticsearch 的关键在于倒排索引，而倒排索引依赖于对文档内容的分词。分词是将文本数据分解为有意义的词条（Term）的过程。对于中文文本，由于中文没有像英文那样的自然分隔符（如空格），因此需要专门的中文分词算法。IK 分词器（IK Analyzer）就是这样一个高效、精准的中文分词工具。

安装 IK 分词器插件

IK 分词器是一个开源的中文分词插件，适用于 Elasticsearch。安装 IK 分词器可以显著提高中文文本的分词效果。以下是在 Windows 系统上安装 IK 分词器（IK Analyzer）的步骤：

方案一：在线安装

进入 Elasticsearch 容器：

运行以下命令进入正在运行的 Elasticsearch 容器：

docker exec -it es /bin/bash

安装 IK 分词器插件：

在容器内部运行以下命令来安装 IK 分词器插件：

bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

请注意，你需要将 7.12.1 替换为你正在使用的 Elasticsearch 版本号。

退出容器：

安装完成后，退出容器：

exit

重启 Elasticsearch 容器：

安装完成后，你需要重启 Elasticsearch 容器以使插件生效：

docker restart es

方案二：离线安装

下载 IK 分词器插件：

从 GitHub 页面下载 IK 分词器插件的压缩文件。

将插件文件上传到容器：

将下载的压缩文件上传到 Elasticsearch 容器的 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录下。你可以使用 docker cp 命令来完成这个操作：

docker cp /path/to/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip es:/usr/share/elasticsearch/plugins/

进入 Elasticsearch 容器：

运行以下命令进入正在运行的 Elasticsearch 容器：

docker exec -it es /bin/bash

解压插件文件：

在容器内部解压插件文件：

cd /usr/share/elasticsearch/plugins
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
rm elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

退出容器：

解压完成后，退出容器：

exit

重启 Elasticsearch 容器：

安装完成后，你需要重启 Elasticsearch 容器以使插件生效：

docker restart es

IK分词器包含三种模式

• standard：标准分词器
• ik_smart：智能语义切分
• ik_max_word：最细粒度切分

首先，测试 Elasticsearch 官方提供的标准分词器：

POST /_analyze
{"analyzer": "standard","text": "我是中国人"
}

执行结果如下：

{"tokens" : [{"token" : "我","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 0},{"token" : "是","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 1},{"token" : "中","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 2},{"token" : "国","start_offset" : 3,"end_offset" : 4,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 3},{"token" : "人","start_offset" : 4,"end_offset" : 5,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 4}]
}

可以看到，标准分词器只能 1 字 1 词条，无法正确对中文做分词。

接下来，测试 IK 分词器的 ik_smart 模式：

POST /_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "我是中国人"
}

执行结果如下：

{"tokens" : [{"token" : "我","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "是","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "中国人","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 2}]
}

最后，测试 IK 分词器的 ik_max_word 模式：

POST /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "我是中国人"
}

执行结果如下：

{"tokens" : [{"token" : "我","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "是","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "中国人","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "中国","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "国人","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 4}]
}

IK 分词器的 ik_smart 模式适用于大多数场景，能够根据上下文进行智能分词；而 ik_max_word 模式则尽可能多地切分出词条，适用于需要更细粒度分词的场景。

拓展词典

进入容器后

cd /usr/share/elasticsearch/config/analysis-ik
ls

查看文件内容：

cat extra_main.dic

总结

分词器的作用是什么？

分词器在搜索引擎中有两个主要作用：

• 创建倒排索引时，对文档分词：在索引阶段，分词器将文档内容分解成一个个的词条（tokens），并将这些词条与文档关联起来，形成倒排索引。倒排索引是搜索引擎的核心数据结构，用于快速查找包含特定词条的文档。
• 用户搜索时，对输入的内容分词：在搜索阶段，分词器将用户输入的查询内容分解成一个个的词条，然后搜索引擎根据这些词条在倒排索引中查找匹配的文档。

IK 分词器有几种模式？

IK 分词器提供了两种分词模式：

• ik_smart：智能切分，粗粒度：ik_smart 模式会进行智能切分，通常会生成较少的词条，适用于需要较粗粒度分词的场景。
• ik_max_word：最细切分，细粒度：ik_max_word 模式会进行最细粒度的切分，尽可能生成更多的词条，适用于需要细粒度分词的场景。

IK 分词器如何拓展词条？如何停用词条？

IK 分词器可以通过配置文件 IKAnalyzer.cfg.xml 来拓展词条和停用词条。

拓展词条：

• 在 IKAnalyzer.cfg.xml 文件中，通过 <entry key="ext_dict"> 标签指定拓展词典文件的路径。
• 在拓展词典文件中添加你想要拓展的词条。

停用词条：

• 在 IKAnalyzer.cfg.xml 文件中，通过 <entry key="ext_stopwords"> 标签指定停用词典文件的路径。
• 在停用词典文件中添加你想要停用的词条。

示例配置

IKAnalyzer.cfg.xml 示例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!-- 用户可以在这里配置自己的扩展字典 --><entry key="ext_dict">mydict.dic</entry><!-- 用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典 --><entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

自定义词典文件 mydict.dic 示例

自定义词汇1
自定义词汇2

停用词典文件 stopword.dic 示例

的
是
在