网站基础建设ppt永久免费的建站系统有哪些
目录
一、认识elaticsearch
1、什么是正向索引
2、什么是倒排索引
二、概念
1、说明
2、mysql和es的对比
三、mapping属性
1、定义
四、CRUD
1、查看es中有哪些索引库
2、创建索引库
3、修改索引库
4、删除索引库
5、新增文档
6、删除文档
5、条件查询
一、认识elaticsearch
elasticsearch基于倒排索引结构
1、什么是正向索引
正向索引就像mysql数据库，如果根据非索引字段查询数据，会逐行获取表中所有数据，然后判断是否满足规则
例如：设置数据库中有title字段，为非索引字段流程如下：
1）用户搜索数据，条件是title符合`"%手机%"`
2）逐行获取数据，比如id为1的数据
3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件
4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1
2、什么是倒排索引
- 文档：就是用来搜索的数据，等同于mysql数据库中的一条记录
- 词条：利用分词器分出来的词条，例如数据中title为：我是中国人，分词器就可以分为：我 、是、 中国人、 中国、 国人等几个词条出来
* 将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
* 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
* 因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引
流程：
1）用户输入条件`"华为手机"`进行搜索。
2）对用户输入内容**分词**，得到词条：`华为`、`手机`。
3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。
4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。
- 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是**根据文档找词条的过程。
- 而倒排索引**则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是**根据词条找文档的过程。
二、概念
1、说明
elasticsearch是面向document存储的，一个doc就是数据库的一条记录，该条记录会被序列化成json的格式存入文档中，文档中包含很多的字段（filed）等同于数据库中的列
2、mysql和es的对比
三、mapping属性
1、定义
mapping是对文档中field的约束，例如对字段类型的约束。就像数据库中的表结构
- * 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）
- * 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- * 布尔：boolean
- * 日期：date
- * 对象：object
- * index：是否创建索引，默认为true
- * analyzer：使用哪种分词器
- * properties：该字段的子字段
例如下面的json文档：
{
"age": 21,
"weight": 52.1,
"isMarried": false,
"info": "这是一个程序员",
"email": "nuanqin@163.com",
"score": [99.1, 99.5, 98.9],
"name": {
"firstName": "思",
"lastName": "陈"
}
}
对应的每个字段映射（mapping）：
- * age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- * weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- * isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- * info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
- * email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
- * score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- * name：类型为object，需要定义多个子属性
- * name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- * name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
四、CRUD
可采用es的可视化工具kibana进行执行CRUD语句，
入口：kibana的Dev Tools
1、查看es中有哪些索引库
GET /_cat/indices?v
2、创建索引库
PUT /索引库名称
{"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}}
}3、修改索引库
倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库**一旦创建，无法修改mapping**。
虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。
PUT /索引库名/_mapping
{"properties": {"新字段名":{"type": "integer"}}
}4、删除索引库
DELETE /索引库名
5、新增文档
新增文档类似于数据库的新增一条记录
POST /索引库名/_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"},// ...
}#例如：
POST /heima/_doc/1
{"info": "我是一个程序员","email": "nuanqin@163.com","name": {"firstName": "思","lastName": "陈"}
}6、删除文档
DELETE /{索引库名}/_doc/id值
5、条件查询
基本语法：
- * 请求方式：PUT
- * 请求路径：/索引库名，可以自定义，若不带索引库名代表查询所有库
- * 请求参数：mapping映射
- *_search代表搜索
#带索引库名 -->
GET /index_name/_search
{"query": {"match_all": {}}
}#不带索引库名
GET /_search
{"query": {"match_all": {}}
}#用于搜索字段中包含特定文本的文档：
GET /index_name/_search
{"query": {"match": {"message": "error"}}
}#精确匹配字段值
GET /index_name/_search
{"query": {"term": {"status": "200"}}
}#组合查询多个条件
GET /index_name/_search
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "message": "error" } },{ "term": { "status": "200" } }]}}
}#过滤特定范围内的数据
GET /my-index/_search
{"query": {"range": {"field_name": {"gte": "2024-01-01","lte": "2024-01-31"}}}
}#分页查询
GET /my-index/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 0,"size": 10
}#排序查询
GET /my-index/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{ "field_name": { "order": "asc" } }]
}#完整示例
GET /my-index/_search
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "title": "Elasticsearch" } }],"filter": [{ "range": { "timestamp": { "gte": "2024-01-01", "lte": "2024-01-31" } } }],"must_not": [{ "term": { "status": "deleted" } }]}},"aggs": {"status_count": {"terms": {"field": "status","size": 10}}},"sort": [{ "timestamp": { "order": "desc" } }],"from": 0,"size": 10
}