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网站设计报价表可以直接打开网站的网页

wzjs 2025/8/8 17:01:38
网站设计报价表,可以直接打开网站的网页,做网站的工资高吗?,做空气开关那个网站推广比较好Elasticsearch 入门 1. 认识 Elasticsearch 1.1 现有查询数据存在的问题 查询效率较低 由于数据库模糊查询不走索引，在数据量较大的时候，查询性能很差。 功能单一 数据库的模糊搜索功能单一，匹配条件非常苛刻，必须恰好包含用户…

Elasticsearch 入门

1. 认识 Elasticsearch

1.1 现有查询数据存在的问题

  1. 查询效率较低

    由于数据库模糊查询不走索引，在数据量较大的时候，查询性能很差。

  2. 功能单一

    数据库的模糊搜索功能单一，匹配条件非常苛刻，必须恰好包含用户搜索的关键字。

1.2 倒排索引

Elasticsearch 之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？

倒排索引的概念是基于正向索引而言的。

  1. 正向索引：适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。
  2. 倒排索引：就是为了解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

倒排索引中有两个非常重要的概念：

  1. 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。
  2. 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理和应用，将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，得到一个个词条，倒排索引记录每个词条对应的文档 id。

到排索引搜索流程：

2. 快速入门

2.1 创建索引

  1. 打开 Kibana，进入 DevTools

  2. 执行下边的命令向 ES 添加文档，如果 my_index 索引不存在会自动创建：

    POST /my_index/_doc/1
{"title": "Elasticsearch: cool and easy","content": "This is a test document"
}

2.2 查询文档

根据 id 查询文档：

GET /my_index/_doc/1

参数说明：

  • my_index：索引名
  • _doc：固定
  • 1：文档的 id

2.3 搜索文档

GET /my_index/_search
{"query": {"match": {"content": "test"}}
}

参数说明：

  • content：my_index 索引中的字段名。
  • "test"：搜索的关键字。

2.4 删除文档

DELETE /my_index/_doc/1

3. 索引操作

Mapping 映射就类似表的结构。我们要向 es 中存储数据，必须先创建 Index 和 Mapping

3.1 Mapping 映射属性

常见的 Mapping 属性包括：

  • type：字段数据类型，常见的简单类型有：

    • 字符串：text（可分词的文本）
    • keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip 地址），keyword 类型主要用于存储不需要分词处理的字符串，这些字符串通常用于精确匹配搜索。
    • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
    • 布尔：boolean
    • 日期：date
    • 对象：object

  • index：是否索引

    • true：可对此字段搜索，并且如果 type 为 text 则会对文本内容进行分词

    • false：表示不分词也不能搜索。

  • analyzer：添加索引时使用哪种分词器分词

  • properties：该字段的子字段

  • search_analyzer：搜索时使用哪种分词器分词

通常情况下，我们在搜索和创建索引时使用的是同一分析器，默认情况下搜索将会使用字段映射时定义的分析器，也能通过 search_analyzer 设置不同的分词器。

"analyzer": "分词器",
"search_analyzer":"搜索时用的分词器"

3.2 创建索引

基本语法：

  • 请求方式：PUT
  • 请求路径：/索引名，可以自定义
  • 请求参数：mapping 映射
PUT /索引名称
{"mappings": {"properties": {"字段名":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"字段名2":{"type": "keyword","index": "false"},"字段名3":{"properties": {"子字段": {"type": "keyword"}}},// ...略}}
}

举例：

  1. 文档

    {"age": 21,"weight": 52.1,"isMarried": false,"info": "Java讲师","email": "hz@itcast.cn","score": [99.1, 99.5, 98.9],"name": {"firstName": "赵","lastName": "云"}
}

  2. 对应的 Elasticsearch 映射语句：

    PUT /索引名
{"mappings": {"properties": {"age": { "type": "integer" },"weight": { "type": "float" },"isMarried": { "type": "boolean" },"info": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer":"ik_smart"},"email": {"type": "keyword","index": false // 不对email字段进行索引，既不分词也不搜索},"score": { "type": "double" },"name": {"properties": {"firstName": { "type": "keyword" },"lastName": { "type": "keyword" }}}}}
}

3.3 查询索引

基本语法：

  • 请求方式：GET
  • 请求路径：/索引名
  • 请求参数：无
GET /索引名

3.4 修改索引

PUT /索引名/_mapping
{"properties": {"新字段名":{"type": "integer"}}
}

但是坚决建议不建议对索引进行修改，如果一定有改变，建议先删除，再创建！！！

3.5 删除索引

语法：

  • 请求方式：DELETE
  • 请求路径：/索引名
  • 请求参数：无
DELETE /索引名

4. 文档操作

4.1 新增文档

POST /索引名/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2","字段3": {"子属性1": "值3","子属性2": "值4"},
}

4.2 查询文档

GET /{索引名称}/_doc/{id}

4.3 删除文档

DELETE /{索引名}/_doc/id值

4.4 修改文档

修改有两种方式：

  • 全量修改：直接覆盖原来的文档
  • 局部修改：修改文档中的部分字段
4.4.1 全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是两步操作：

  • 根据指定的 id 删除文档
  • 新增一个相同 id 的文档

注意：如果根据 id 删除时，id 不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。

PUT /{索引名}/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2",// ... 略
}

由于 id 为 1 的文档已经被删除，所以第一次执行时，得到的反馈是 created：

所以如果执行第 2 次时，得到的反馈则是 updated：

4.4.2 局部修改

局部修改是只修改指定 id 匹配的文档中的部分字段。

POST /{索引名}/_update/文档id
{"doc": {"字段名": "新的值",}
}

5. Java Client

5.1 配置 Java client

官网

Java Client 要求：

  • Java 8 或更高版本。
  • JSON 对象映射库，可将您的应用程序类与 Elasticsearch API 无缝集成。

在父工程进行版本锁定：

<properties><es.version>7.17.7</es.version><jackson.version>2.13.0</jackson.version><jakarta.json-ai.version>2.0.1</jakarta.json-ai.version>
</properties><!-- 对依赖包进行管理 -->
<dependencyManagement><dependencies><!--es--><dependency><groupId>co.elastic.clients</groupId><artifactId>elasticsearch-java</artifactId><version>${es.version}</version></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId><version>${jackson.version}</version></dependency><dependency><groupId>jakarta.json</groupId><artifactId>jakarta.json-api</artifactId><version>${jakarta.json-ai.version}</version></dependency></dependencies>
</dependencyManagement>

子模块中移入依赖

<dependency><groupId>co.elastic.clients</groupId><artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>jakarta.json</groupId><artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
</dependency>

5.2 创建索引

以商城项目为例，使用 Java Client 维护索引数据。

表结构如下：

结合数据库表结构，以上字段对应的 mapping 映射属性如下：

字段名字段类型类型说明是否参与搜索是否参与分词
idlong长整数√
nametext字符串，参与分词搜索√√
priceinteger以分为单位，所以是整数√
stockinteger字符串，但是不分词√
imagekeyword字符串，但是不分词
categorykeyword字符串，但是不分词√
brandkeyword字符串，但是不分词√
soldinteger销量，整数√
commentCountinteger评价，整数
isADboolean布尔类型√
updateTimeDate更新时间√

创建 item 的索引

PUT /items
{"mappings": {"properties": {"id": { "type": "keyword" },"name":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"},"price":{ "type": "integer" },"stock":{ "type": "integer" },"image":{ "type": "keyword", "index": false },"category":{ "type": "keyword" },"brand":{ "type": "keyword" },"sold":{ "type": "integer" },"commentCount":{ "type": "integer", "index": false },"isAD":{ "type": "boolean" },"updateTime":{ "type": "date" }}}
}

依据索引映射创建模型类：

@Data
@ApiModel(description = "索引库实体")
public class ItemDoc {@ApiModelProperty("商品id")private String id;@ApiModelProperty("商品名称")private String name;@ApiModelProperty("价格（分）")private Integer price;@ApiModelProperty("库存")private Integer stock;@ApiModelProperty("商品图片")private String image;@ApiModelProperty("类目名称")private String category;@ApiModelProperty("品牌名称")private String brand;@ApiModelProperty("销量")private Integer sold;@ApiModelProperty("评论数")private Integer commentCount;@ApiModelProperty("是否是推广广告，true/false")private Boolean isAD;@ApiModelProperty("更新时间")@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")private LocalDateTime updateTime;
}

测试代码

@SpringBootTest
public class SearchTest {@Autowiredprivate IItemService itemService;private RestClient restClient = null;private ElasticsearchTransport transport = null;private ElasticsearchClient esClient = null;{// 使用 RestClient 作为底层传输对象restClient = RestClient.builder(new HttpHost("192.168.101.68", 9200)).build();ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());// 使用 Jackson 作为 JSON 解析器transport = new RestClientTransport(restClient, new JacksonJsonpMapper(objectMapper));}// 实现后续操作// TODO@BeforeEachpublic void searchTest() {// 创建客户端esClient = new ElasticsearchClient(transport);System.out.println(esClient);}@AfterEachpublic void close() throws IOException {transport.close();}
}

后续代码放在代码的 TODO 处运行即可！！！

5.3 新增文档

@Test
public void testAdd() throws IOException {Item item = itemService.getById(546872);ItemDoc itemDoc = BeanUtil.toBean(item, ItemDoc.class);IndexResponse response = esClient.index(// 指定索引名称i -> i.index("items")// 指定主键.id(itemDoc.getId())// 指定文档对象.document(itemDoc));System.out.println(response);
}

5.4 查询文档

@Test
public void testGetSearch() throws IOException {GetResponse<ItemDoc> items = esClient.get(// 指定索引名称，查询条件：id=546872g -> g.index("items").id("546872"), // 指定返回类型ItemDoc.class);System.out.println(items);
}

5.5 删除文档

@Test
void testDeleteDocumentById() throws IOException {DeleteResponse response = esClient.delete(// 指定索引d -> d.index("items").id("100002644680"));String s = response.result().jsonValue();log.info("result:"+s);
}

5.6 修改文档

5.6.1 局部修改
@Test
public void testUpdateById() throws IOException {Item item = new Item();// 新值item.setId(546872L);item.setPrice(27500);UpdateResponse<ItemDoc> items = esClient.update(// 指定索引，id = 546872 的数据改为 item 中的数据u -> u.index("items").id("546872").doc(item), ItemDoc.class);System.out.println(items);
}

5.7 批量导入

将数据库中所有数据均添加到文档中

@Test
public void testBatchDocument() throws Exception {int pageNum = 1;int pageSize = 1000;while (true) {// 1. 查询数据库中的数据，每次查询 1000 条导入Page<Item> page = Page.of(pageNum, pageSize);List<Item> items = itemService.page(page).getRecords();if (CollUtils.isEmpty(items)) { break; }// 2. 把获取到的数据转换为 ItemDoc 类型List<ItemDoc> itemDocs = BeanUtil.copyToList(items, ItemDoc.class);// 3. 创建 BulkRequest 对象，批量添加文档BulkRequest.Builder builder = new BulkRequest.Builder();// 4. 遍历数据，添加到 BulkRequest 对象中itemDocs.forEach(itemDoc -> builder.operations(b -> b.index(i -> i.index("items").id(itemDoc.getId()).document(itemDoc))));BulkRequest bulkRequest = builder.build();// 5. 让 ElasticsearchClient 执行 BulkRequest 对象，批量添加文档esClient.bulk(bulkRequest);System.out.println("第" + pageNum + "页数据导入完成");pageNum++;}
}
http://www.dtcms.com/wzjs/252496.html

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