【业务功能篇82】微服务SpringCloud-ElasticSearch-Kibanan-docker安装-Nginx安装-进阶实战

逃离我推掉我的手 2024-03-24 21:33 67阅读 0赞

## 四、ElasticSearch进阶 ##

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/getting-started-search.html

### 1.ES中的检索方式 ###

在ElasticSearch中支持两种检索方式

1.  通过使用REST request URL 发送检索参数(uri+检索参数)
2.  通过使用 REST request body 来发送检索参数 (uri+请求体)

#### 第一种方式 ####

> GET bank/\_search \# 检索bank下的所有信息，包括 type 和 docs
> 
> GET bank/\_search?q=\*&sort=account\_number:asc

响应结果信息

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>信息</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>took</td> 
   <td>ElasticSearch执行搜索的时间(毫秒)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>time_out</td> 
   <td>搜索是否超时</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>_shards</td> 
   <td>有多少个分片被搜索了，统计成功/失败的搜索分片</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hits</td> 
   <td>搜索结果</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hits.total</td> 
   <td>搜索结果统计</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hits.hits</td> 
   <td>实际的搜索结果数组(默认为前10条文档)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>sort</td> 
   <td>结果的排序key，没有就按照score排序</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>score和max_score</td> 
   <td>相关性得分和最高分(全文检索使用)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

![image.png][]

#### 第二种方式 ####

通过使用 REST request body 来反射检索参数 (uri+请求体)

> GET bank/\_search

{
        
       "query":{
        
           "match_all":{
        }
        },
        "sort":[
           {
        
               "account_number":"desc"  
           }
       ]
    }

![image.png][image.png 1]

### 2.Query DSL ###

#### 2.1 基本语法 ####

ElasticSearch提供了一个可以执行的JSON风格的DSL(domain-specific language 领域特定语言)，这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂，真正学好它的方法就是从一些基础案例开始的。

完整的语法结构

{
        
       QUERY_NAME:{
        
          ARGUMENT:VALUE,
          ARGUMENT:VALUE,...
       }
    }

如果是针对某个字段，那么它的结构为

{
        
        QUERY_NAME:{
        
            FIELD_NAME:{
        
                ARGUMENT:VALUE,
                ARGUMENT:VALUE,...
            }
        }
    }

![image.png][image.png 2]

#### 2.2 match ####

上面我们用到来的match\_all是匹配所有的数据，而我们现在要讲的match是条件匹配

如果对应的字段是基本类型(非字符串类型)，则是精确匹配。

GET bank/_search
    {
        
       "query":{
        
           "match":{
        
              "account_number":20
          }
       }
    }

match返回的是 account\_number:20的记录

![image.png][image.png 3]

如果对应的字段是字符串类型，则是全文检索

GET bank/_search
    {
        
       "query":{
        
           "match":{
        
              "address":"mill"
          }
       }
    }

match返回的就是address中包含mill字符串的记录

![image.png][image.png 4]

#### 2.3 match\_phrase ####

将需要匹配的值当成一个整体单词(不分词)进行检索，短语匹配

GET bank/_search
    {
        
       "query":{
        
           "match_phrase":{
        
              "address":"mill road"
          }
       }
    }

查询出address中包含 mill road的所有记录，并给出相关性得分

![image.png][image.png 5]

#### 2.4 multi\_match\[多字段匹配\] ####

GET bank/_search
    {
        
       "query":{
        
           "multi_match":{
        
              "query":"mill road",
              "fields":["address","state"]
          }
       }
    }

查询出state或者address中包含 mill road的记录

![image.png][image.png 6]

#### 2.5 bool\[复合查询\] ####

布尔查询又叫**组合查询**，bool用来实现复合查询，

`bool`把各种其它查询通过 `must`（与）、`must_not`（非）、`should`（或）的方式进行组合

复合语句可以合并任何其他查询语句，包括复合语句也可以合并，了解这一点很重要，这意味着，复合语句之间可以相互嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "bool": {
        
          "must": [
            {
         "match": {
         "age": "40" } }
          ],
          "must_not": [
            {
         "match": {
         "state": "ID" } }
          ]
        }
      }
    }

![image.png][image.png 7]

#### 2.6 filter\[结果过滤\] ####

并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于"filtering"的文档，为了不计算分数，ElasticSearch会自动检查场景并且优化查询的执行。

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "bool": {
        
          "must": {
         "match_all": {
        } },
          "filter": {
        
            "range": {
        
              "balance": {
        
                "gte": 20000,
                "lte": 30000
              }
            }
          }
        }
      }
    }

![image.png][image.png 8]

#### 2.7 term ####

和match一样，匹配某个属性的值，全文检索字段用match，其他非text字段匹配用term

GET bank/_search
    {
        
       "query":{
        
           "term":{
        
              "account_number":20
          }
       }
    }

![image.png][image.png 9]

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>检索关键字</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>term</td> 
   <td>非text使用</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>match</td> 
   <td>在text中我们实现全文检索-分词</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>match keyword</td> 
   <td>在属性字段后加.keyword 实现精确查询-不分词</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>match_phrase</td> 
   <td>短语查询，不分词，模糊查询</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 3.聚合(aggregations) ###

聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如：

*  什么品牌的手机最受欢迎？
 *  这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
 *  这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。

语法规则

"aggregations" : {
        
        "<aggregation_name>" : {
        
            "<aggregation_type>" : {
        
                <aggregation_body>
            }
            [,"meta" : {
          [<meta_data_body>] } ]?
            [,"aggregations" : {
         [<sub_aggregation>]+ } ]?
        }
        [,"<aggregation_name_2>" : {
         ... } ]*
    }

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/search-aggregations.html

#### 3.1 基本概念 ####

Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫 `桶`，一个叫 `度量`：

> **桶（bucket）**

桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个 `桶`，例如我们根据国籍对人划分，可以得到 `中国桶`、`英国桶`，`日本桶`……或者我们按照年龄段对人进行划分：010,1020,2030,3040等。

Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：

*  Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
 *  Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
 *  Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
 *  Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
 *  ……

bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量

> **度量（metrics）**

分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为 `度量`

比较常用的一些度量聚合方式：

*  Avg Aggregation：求平均值
 *  Max Aggregation：求最大值
 *  Min Aggregation：求最小值
 *  Percentiles Aggregation：求百分比
 *  Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
 *  Sum Aggregation：求和
 *  Top hits Aggregation：求前几
 *  Value Count Aggregation：求总数
 *  ……

#### 3.2 案例讲解 ####

案例1:搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        
        "match": {
        
          "address": "mill"
        }
      },
      "aggs": {
        
        "ageAgg": {
        
          "terms": {
        
            "field": "age",
            "size": 10
          }
        },
        "ageAvg":{
        
          "avg": {
        
            "field": "age"
          }
        }
      },"size": 0 
    }

![image.png][image.png 10]

案例2：按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        "match_all": {
        }},
      "aggs": {
        
        "ageAgg": {
        
          "terms": {
        
            "field": "age",
            "size": 50
          },"aggs": {
        
            "balanceAvg": {
        
              "avg": {
        
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      },"size": 0
    }

![image.png][image.png 11]

案例3：查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资。

GET /bank/_search
    {
        
      "query": {
        "match_all": {
        }}
      ,"aggs": {
        
        "ageAgg": {
        
          "terms": {
        
            "field": "age",
            "size": 50
          },
          "aggs": {
        
            "genderAgg": {
        
              "terms": {
        
                "field": "gender.keyword",
                "size": 10
              },"aggs": {
        
                "balanceAvg": {
        
                  "avg": {
        
                    "field": "balance"
                  }
                }
              }
            }
            ,"ageBalanceAvg":{
        
              "avg": {
        
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
      ,"size": 0
    }

![image.png][image.png 12]

### 4.映射配置(\_mapping) ###

查看索引库中所有的属性的\_mapping

![image.png][image.png 13]

#### 4.1 ElasticSearch7-去掉type概念： ####

关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。

两个不同type下的两个user\_name，在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed，你必须在两个不同的type中定义相同的filed映射。否则，不同type中的相同字段名称就会在处理中出现冲突的情况，导致Lucene处理效率下降。

去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。

**Elasticsearch 7.x**

URL中的type参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。

**Elasticsearch 8.x**

不再支持URL中的type参数。

解决：将索引从多类型迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引

#### 4.2 什么是映射？ ####

映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等

#### 4.3 创建映射字段 ####

PUT /索引库名/_mapping/类型名称
    {
        
      "properties": {
        
        "字段名": {
        
          "type": "类型",
          "index": true，
          "store": true，
          "analyzer": "分词器"
        }
      }
    }

类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表

字段名：类似于列名，properties下可以指定许多字段。

每个字段可以有很多属性。例如：

*  type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
 *  index：是否索引，默认为true
 *  store：是否存储，默认为false
 *  analyzer：分词器，这里使用ik分词器：`ik_max_word`或者`ik_smart`

![image.png][image.png 14]

#### 4.4 新增映射字段 ####

如果我们创建完成索引的映射关系后，又要添加新的字段的映射，这时怎么办？第一个就是先删除索引，然后调整后再新建索引映射，还有一个方式就在已有的基础上新增。

PUT /my_index/_mapping
    {
        
      "properties":{
        
        "employee-id":{
        
          "type":"keyword"
          ,"index":false
        }
      }
    }

![image.png][image.png 15]

#### 4.5 更新映射 ####

对于存在的映射字段，我们不能更新，更新必须创建新的索引进行数据迁移

#### 4.6 数据迁移 ####

先创建出正确的索引，然后使用如下的方式来进行数据的迁移

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">POST_reindex [固定写法]<br>{ <br> “source”:{ <br> “index”:“twitter”<br> },<br> “dest”:{ <br> “index”:“new_twitter”<br> }<br>}</th> 
  </tr> 
 </thead> 
</table>

老的数据有type的情况

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">POST_reindex [固定写法]<br>{ <br> “source”:{ <br> “index”:“twitter”，<br> “type”:“account”<br> },<br> “dest”:{ <br> “index”:“new_twitter”<br> }<br>}</th> 
  </tr> 
 </thead> 
</table>

案例：新创建了索引，并指定了映射属性![image.png][image.png 16]

![image.png][image.png 17]

### 5.分词 ###

所谓的分词就是通过tokenizer(分词器)将一个字符串拆分为多个独立的tokens(词元-独立的单词)，然后输出为tokens流的过程。

例如"my name is HanMeiMei"这样一个字符串就会被默认的分词器拆分为\[my,name,is HanMeiMei\].ElasticSearch中提供了很多默认的分词器，我们可以来演示看看效果

![image.png][image.png 18]

![image.png][image.png 19]

但是在ElasticSearch中提供的分词器对中文的分词效果都不好。

![image.png][image.png 20]

所以这时我们就需要安装特定的分词器 IK

#### 1) 安装ik分词器 ####

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 下载对应的版本，然后解压缩到plugins目录中

![image.png][image.png 21]

然后检查是否安装成功：进入容器 通过如下命令来检测

![image.png][image.png 22]

检查下载的文件是否完整，如果不完整就重新下载。

![image.png][image.png 23]

插件安装OK后我们重新启动ElasticSearch服务

#### 2) ik分词演示 ####

ik\_smart分词

# 通过ik分词器来分词
    POST /_analyze
    {
        
      "analyzer": "ik_smart"
      ,"text": "我是中国人，我热爱我的祖国"
    }

![image.png][image.png 24]

ik\_max\_word

POST /_analyze
    {
        
      "analyzer": "ik_max_word"
      ,"text": "我是中国人，我热爱我的祖国"
    }

![image.png][image.png 25]

通过ik分词器的使用我们发现：如果使用ElasticSearch中默认提供的分词器是不支持中文分词的，也就是我们在定义一个索引的使用不能使用默认的mapping，而是要手动的来建立对应的mapping，在mapping我们需要选择对应的分词器。

#### 3) 自定义词库 ####

##### 虚拟机扩容 #####

安装的软件越来越多，虚拟机的空间有限，这时我们可以关闭虚拟机后扩容

![image.png][image.png 26]

ElasticSearch中原来分配的空间比较小，虚拟机空间增大后我们可以调整ElasticSearch的空间。

调整ElasticSearch的虚拟机内存，我们没办法直接修改，需要先删除原来的容器，然后创建新的容器。

![image.png][image.png 27]

调整JVM参数后重新启动容器：

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \-e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" -v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.4.2

![image.png][image.png 28]

##### Nginx安装 #####

先安装一个简单的Nginx实例，来获取对应的配置信息

拉取Nginx的镜像

![image.png][image.png 29]

启动Nginx服务

> docker run -d -p 80:80 --name nginx nginx:1.10

![image.png][image.png 30]

把容器中的配置文件拷贝到/mydata/nginx目录中

> docker container cp nginx:/etc/nginx .

![image.png][image.png 31]

有了这个对应的配置文件夹后我们就可以删除掉之前的Nginx服务了

![image.png][image.png 32]

然后创建新的Nginx服务

docker run -d -p 80:80 --name nginx \
    -v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
    -v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
    -v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \
    nginx:1.10

![image.png][image.png 33]

测试访问：

![image.png][image.png 34]

##### 实现自定义词库 #####

我们需要在Nginx中创建对应的词库文件

![image.png][image.png 35]

然后我们在ik分词器的插件的配置文件中修改远程词库的地址

/mydata/elasticsearch/plugins/ik/config

![image.png][image.png 36]

![image.png][image.png 37]

然后保存文件重启ElasticSearch服务即可

![image.png][image.png 38]

然后在Kibana中检索测试即可

![image.png][image.png 39]

[image.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/e95c46fa2c384058b23352678f1b0746.png
[image.png 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/8da02577c16f48749f48db7fbba7b526.png
[image.png 2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/673b7a13a4db45d0a1c6a7881cbbcca5.png
[image.png 3]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/c0dbccf39b874c9b96780c1d64f3dc79.png
[image.png 4]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/8ab7c5ecc3c049df91ed66cafde0b1af.png
[image.png 5]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/f25bafa5f3fc49ef9b2a5f4ec0db8a33.png
[image.png 6]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/98dd1ec356ee401695942025160c774c.png
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