[转] ElasticSearch7.6入门学习笔记 - B站狂神说Java的ElasticSearch笔记

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笔记记录 B站狂神说Java的ElasticSearch课程:https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq

在学习ElasticSearch之前,先简单了解一下Lucene

  • Doug Cutting开发

  • apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目

  • 是一个开放源代码全文检索引擎工具包

  • 不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)

  • 当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库

Lucene和ElasticSearch的关系:

  • ElasticSearch是基于Lucene 做了一下封装和增强

一、ElasticSearch概述

官网:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

Elaticsearch,简称为es,es是一个开源的高扩展分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单

据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计,在2016年1月,ElasticSearch已超过Solr等,成为排名第一的搜索引擎类应用

历史

多年前,一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者,由于妻子要去伦敦学习厨师,他便跟着也去了。在他找工作的过程中,为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎,他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难,所以Shay开始抽象Lucene代码以便lava程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目,叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作,这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中,因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月,在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一,代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立,他们一边提供商业支持一边开发新功能,不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。

Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索…..

谁在使用:

1、维基百科,类似百度百科,全文检索,高亮,搜索推荐/2
2、The Guardian (国外新闻网站) ,类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论) +社交网络数据(对某某新闻的相关看法) ,数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门,垃圾,鄙视,崇拜)
3、Stack Overflow (国外的程序异常讨论论坛) , IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案
4、GitHub (开源代码管理),搜索 上千亿行代码
5、电商网站,检索商品
6、日志数据分析, logstash采集日志, ES进行复杂的数据分析, ELK技术, elasticsearch+logstash+kibana
7、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅牙膏的监控,如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱,就通知我,我就去买
8、BI系统,商业智能, Business Intelligence。比如说有个大型商场集团,BI ,分析一下某某区域最近3年的用户消费 金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表, \*\*区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领,开\-个新商场。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化
9、国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门
的一一个使用场景)

ES和Solr

ElasticSearch简介

  • Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。 它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
  • 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:
  • 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
  • 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
  • StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
  • Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
  • 但是Elasticsearch不仅用于大型企业,它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。
  • Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。
  • Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域, Lucene可被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
    • 但是, Lucene只是一个库。 想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是, Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
  • Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

Solr简介

  • Solr是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化
  • Solr可以独立运行,运行在letty. Tomcat等这些Selrvlet容器中 , Solr 索引的实现方法很简单,用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档, Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送HTTP GET请求,然后对Solr返回xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。
  • Solr不提供构建UI的功能, Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
  • Solr是基于lucene开发企业级搜索服务器,实际上就是封装了lucene.
  • Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交\-定格式的文件,生成索引;也可以通过提出查找请求,并得到返回结果。

ElasticSearch与Solr比较

  1. 当单纯的对已有数据进行搜索时,Solr更快

  1. 当实时建立索引时,Solr会产生io阻塞,查询性能较差,ElasticSearch具有明显的优势

  1. 随着数据量的增加,Solr的搜索效率会变得更低,而ElasticSearch却没有明显的变化

  1. 转变我们的搜索基础设施后从Solr ElasticSearch,我们看见一个即时~ 50x提高搜索性能!

总结

1、es基本是开箱即用(解压就可以用!) ,非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢!
2、Solr 利用Zookeeper进行分布式管理,而Elasticsearch自身带有分布式协调管理功能
3、Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、 CSV ,而Elasticsearch仅支持json文件格式
4、Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更注重于核心功能,高级功能多有第三方插件提供,例如图形化界面需要kibana友好支撑
5、Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢) ,用于电商等查询多的应用;

  • ES建立索引快(即查询慢) ,即实时性查询快,用于facebook新浪等搜索。
  • Solr是传统搜索应用的有力解决方案,但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。

6、Solr比较成熟,有一个更大,更成熟的用户、开发和贡献者社区,而Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用成本较高。

二、ElasticSearch安装

JDK8,最低要求

使用Java开发,必须保证ElasticSearch的版本与Java的核心jar包版本对应!(Java环境保证没错)

这里在windows上进行安装

Windows下安装

1、安装

下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/

历史版本下载:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

解压即可(尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下)

2、熟悉目录

bin 启动文件目录
config 配置文件目录
    1og4j2 日志配置文件
    jvm.options java 虚拟机相关的配置(默认启动占1g内存,内容不够需要自己调整)
    elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 默认9200端口!跨域!
1ib 
    相关jar包
modules 功能模块目录
plugins 插件目录
    ik分词器

3、启动

一定要检查自己的java环境是否配置好

安装可视化界面

elasticsearch-head

使用前提:需要安装nodejs

1、下载地址

https://github.com/mobz/elasticsearch-head

2、安装

解压即可(尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下)

3、启动

cd elasticsearch-head
# 安装依赖
npm install
# 启动
npm run start
# 访问
http://localhost:9100/

安装依赖

安装

运行

运行

访问

存在跨域问题(只有当两个页面同源,才能交互)

同源(端口,主机,协议三者都相同)

https://blog.csdn.net/qq\_38128179/article/details/84956552

存在跨域问题

开启跨域(在elasticsearch解压目录config下elasticsearch.yml中添加)

# 开启跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人访问
http.cors.allow-origin: "*"

重启elasticsearch

再次连接

如何理解上图:

  • 如果你是初学者
    • 索引 可以看做 “数据库”
    • 类型 可以看做 “表”
    • 文档 可以看做 “库中的数据(表中的行)”
  • 这个head,我们只是把它当做可视化数据展示工具,之后所有的查询都在kibana中进行
    • 因为不支持json格式化,不方便

安装kibana

Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

1、下载地址:

下载的版本需要与ElasticSearch版本对应

https://www.elastic.co/cn/downloads/

历史版本下载:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

2、安装

解压即可(尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下)

3、启动

访问

  1. localhost:5601

4、开发工具

(Postman、curl、head、谷歌浏览器插件)

可以使用 Kibana进行测试

如果说,你在英文方面不太擅长,kibana是支持汉化的

5、kibana汉化

编辑器打开kibana解压目录/config/kibana.yml,添加

  1. i18n.locale: "zh-CN"

重启kibana

汉化成功

汉化成功

了解ELK

  • ELK是Elasticsearch、Logstash、 Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。
    • 其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。
      • 像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架,可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。
    • Logstash是ELK的中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ )收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。
    • Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来 ,提供实时分析的功能。
  • 市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称 ,但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景,日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。
  1. 收集清洗数据(Logstash) ==> 搜索、存储(ElasticSearch) ==> 展示(Kibana)

三、ElasticSearch核心概念

概述

1、索引(ElasticSearch)

  • 包多个分片

2、字段类型(映射)

  • 字段类型映射(字段是整型,还是字符型…)

3、文档

4、分片(Lucene索引,倒排索引)

ElasticSearch是面向文档,关系行数据库和ElasticSearch客观对比!一切都是JSON!

Relational DB ElasticSearch
数据库(database) 索引(indices)
表(tables) types <慢慢会被弃用!>
行(rows) documents
字段(columns) fields

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库) ,每个索引中可以包含多个类型(表) ,每个类型下又包含多个文档(行) ,每个文档中又包含多个字段(列)

物理设计:

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片,每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移

一个人就是一个集群! ,即启动的ElasticSearch服务,默认就是一个集群,且默认集群名为elasticsearch

逻辑设计:

一个索引类型中,包含多个文档,比如说文档1,文档2。当我们索引一篇文档时,可以通过这样的顺序找到它:索引 => 类型 => 文档ID ,通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意:ID不必是整数,实际上它是个字符串。

文档(”行“)

之前说elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档,elasticsearch中,文档有几个重要属性:

  • 自我包含,一篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含key:value !
  • 可以是层次型的,一个文档中包含自文档,复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象 ! fastjson进行自动转换 !}
  • 灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用,在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。

类型(“表”)

类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射,比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段,比如新增一个字段,那么elasticsearch是怎么做的呢?

  • elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型,elasticsearch就开始猜,如果这个值是18,那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对,所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用,别整什么幺蛾子。

索引(“库”)

索引是映射类型的容器, elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。 索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计:节点和分片 如何工作

创建新索引

创建新索引

一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一个elasricsearch进程,节点可以有多个索引默认的,如果你创建索引,那么索引将会有个5个分片(primary shard ,又称主分片)构成的,每一个主分片会有一个副本(replica shard,又称复制分片)

上图是一个有3个节点的集群,可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内,这样有利于某个节点挂掉了,数据也不至于失。实际上,一个分片是一个Lucene索引(一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引一个包含倒排索引的文件目录,倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下,就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过,等等,倒排索引是什么鬼?

倒排索引(Lucene索引底层)

简单说就是 按(文章关键字,对应的文档\\<0个或多个\\>)形式建立索引,根据关键字就可直接查询对应的文档(含关键字的),无需查询每一个文档,如下图

四、IK分词器(elasticsearch插件)

IK分词器:中文分词器

分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词不使用用IK分词器的情况下),比如“我爱狂神”会被分为”我”,”爱”,”狂”,”神” ,这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

IK提供了两个分词算法: ik\_smartik\_max\_word ,其中ik\_smart最少切分, ik\_max\_word最细粒度划分!

1、下载

版本要与ElasticSearch版本对应

下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

2、安装

ik文件夹是自己创建的

加压即可(但是我们需要解压到ElasticSearch的plugins目录ik文件夹下)

3、重启ElasticSearch

加载了IK分词器

4、使用 ElasticSearch安装补录/bin/elasticsearch-plugin 可以查看插件

  1. E:\\ElasticSearch\\elasticsearch-7.6.1\\bin>elasticsearch-plugin list

5、使用kibana测试

ik\_smart:最少切分

ik\_max\_word:最细粒度划分(穷尽词库的可能)

从上面看,感觉分词都比较正常,但是大多数,分词都满足不了我们的想法,如下例

那么,我们需要手动将该词添加到分词器的词典当中

6、添加自定义的词添加到扩展字典中

elasticsearch目录/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件,扩展字典

创建字典文件,添加字典内容

重启ElasticSearch,再次使用kibana测试

smart

五、Rest风格说明

一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁更有层次更易于实现缓存等机制。

基本Rest命令说明:

method url地址 描述
PUT(创建,修改) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 创建文档(指定文档id)
POST(创建) localhost:9200/索引名称/类型名称 创建文档(随机文档id)
POST(修改) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update 修改文档
DELETE(删除) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 删除文档
GET(查询) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id 查询文档通过文档ID
POST(查询) localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/\_search 查询所有数据

测试

1、创建一个索引,添加

PUT /test1/type1/1
{
  "name" : "流柚",
  "age" : 18
}

2、字段数据类型

  • 字符串类型
    • text、keyword
      • text:支持分词,全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储;
      • keyword:不进行分词,直接索引、支持模糊、支持精确匹配,支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore\_above指定自持字符长度,超过给定长度后的数据将不被索引,无法通过term精确匹配检索返回结果。
  • 数值型
    • long、Integer、short、byte、double、float、half floatscaled float
  • 日期类型
    • date
  • te布尔类型
    • boolean
  • 二进制类型
    • binary
  • 等等…

3、指定字段的类型(使用PUT)

类似于建库(建立索引和字段对应类型),也可看做规则的建立

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

4、获取3建立的规则

GET test2

5、获取默认信息

_doc 默认类型(default type),type 在未来的版本中会逐渐弃用,因此产生一个默认类型进行代替

PUT /test3/_doc/1
{
  "name": "流柚",
  "age": 18,
  "birth": "1999-10-10"
}
GET test3

如果自己的文档字段没有被指定,那么ElasticSearch就会给我们默认配置字段类型

扩展:通过get  \_cat/  可以获取ElasticSearch的当前的很多信息!

  1. GET \_cat/indices
  2. GET \_cat/aliases
  3. GET \_cat/allocation
  4. GET \_cat/count
  5. GET \_cat/fielddata
  6. GET \_cat/health
  7. GET \_cat/indices
  8. GET \_cat/master
  9. GET \_cat/nodeattrs
  10. GET \_cat/nodes
  11. GET \_cat/pending\_tasks
  12. GET \_cat/plugins
  13. GET \_cat/recovery
  14. GET \_cat/repositories
  15. GET \_cat/segments
  16. GET \_cat/shards
  17. GET \_cat/snapshots
  18. GET \_cat/tasks
  19. GET \_cat/templates
  20. GET \_cat/thread\_pool

6、修改

两种方案

①旧的(使用put覆盖原来的值)

  • 版本+1(\_version)

  • 但是如果漏掉某个字段没有写,那么更新是没有写的字段 ,会消失

    PUT /test3/_doc/1
    {
    "name" : "流柚是我的大哥",
    "age" : 18,
    "birth" : "1999-10-10"
    }
    GET /test3/_doc/1
    // 修改会有字段丢失
    PUT /test3/_doc/1
    {
    "name" : "流柚"
    }
    GET /test3/_doc/1

②新的(使用post的update)

  • version不会改变

  • 需要注意doc

  • 不会丢失字段

    POST /test3/_doc/1/_update
    {
    "doc":{
    "name" : "post修改,version不会加一",
    "age" : 2
    }
    }
    GET /test3/_doc/1

7、删除

GET /test1

DELETE /test1

8、查询(简单条件)

GET /test3/\_doc/\_search?q=name:流柚

9、复杂查询

test3索引中的内容

①查询匹配
  • match:匹配(会使用分词器解析(先分析文档,然后进行查询))

  • \_source:过滤字段

  • sort:排序

  • formsize 分页

    // 查询匹配
    GET /blog/user/_search
    {
    "query":{
    "match":{
    "name":"流"
    }
    }
    ,
    "_source": ["name","desc"]
    ,
    "sort": [
    {
    "age": {
    "order": "asc"
    }
    }
    ]
    ,
    "from": 0
    ,
    "size": 1
    }

 

②多条件查询(bool)
  • must 相当于 and

  • should 相当于 or

  • must\_not 相当于 not (... and ...)

  • filter 过滤

    /// bool 多条件查询
    //// must <==> and
    //// should <==> or
    //// must_not <==> not (... and ...)
    //// filter数据过滤
    //// boost
    //// minimum_should_match
    GET /blog/user/_search
    {
    "query":{
    "bool": {
    "must": [
    {
    "match":{
    "age":3
    }
    },
    {
    "match": {
    "name": "流"
    }
    }
    ],
    "filter": {
    "range": {
    "age": {
    "gte": 1,
    "lte": 3
    }
    }
    }
    }
    }
    }

③匹配数组
  • 貌似不能与其它字段一起使用

  • 可以多关键字查(空格隔开)— 匹配字段也是符合的

  • match 会使用分词器解析(先分析文档,然后进行查询)

  • 搜词

    // 匹配数组 貌似不能与其它字段一起使用
    // 可以多关键字查(空格隔开)
    // match 会使用分词器解析(先分析文档,然后进行查询)
    GET /blog/user/_search
    {
    "query":{
    "match":{
    "desc":"年龄 牛 大"
    }
    }
    }

④精确查询
  • term 直接通过 倒排索引 指定词条查询

  • 适合查询 number、date、keyword ,不适合text

    // 精确查询(必须全部都有,而且不可分,即按一个完整的词查询)
    // term 直接通过 倒排索引 指定的词条 进行精确查找的
    GET /blog/user/_search
    {
    "query":{
    "term":{
    "desc":"年 "
    }
    }
    }

⑤text和keyword
  • text:

    • 支持分词全文检索、支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;
    • text类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储;
  • keyword:

    • 不进行分词直接索引、支持模糊、支持精确匹配,支持聚合、排序操作。
    • keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore\_above指定自持字符长度,超过给定长度后的数据将不被索引,无法通过term精确匹配检索返回结果

    // 测试keyword和text是否支持分词
    // 设置索引类型
    PUT /test
    {
    "mappings": {
    "properties": {
    "text":{
    "type":"text"
    },
    "keyword":{
    "type":"keyword"
    }
    }
    }
    }
    // 设置字段数据
    PUT /test/_doc/1
    {
    "text":"测试keyword和text是否支持分词",
    "keyword":"测试keyword和text是否支持分词"
    }
    // text 支持分词
    // keyword 不支持分词
    GET /test/_doc/_search
    {
    "query":{
    "match":{
    "text":"测试"
    }
    }
    }// 查的到
    GET /test/_doc/_search
    {
    "query":{
    "match":{
    "keyword":"测试"
    }
    }
    }// 查不到,必须是 "测试keyword和text是否支持分词" 才能查到
    GET _analyze
    {
    "analyzer": "keyword",
    "text": ["测试liu"]
    }// 不会分词,即 测试liu
    GET _analyze
    {
    "analyzer": "standard",
    "text": ["测试liu"]
    }// 分为 测 试 liu
    GET _analyze
    {
    "analyzer":"ik_max_word",
    "text": ["测试liu"]
    }// 分为 测试 liu

⑥高亮查询
/// 高亮查询
GET blog/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name":"流"
    }
  }
  ,
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}
// 自定义前缀和后缀
GET blog/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name":"流"
    }
  }
  ,
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>",
    "post_tags": "</p>", 
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

六、SpringBoot整合

1、创建工程

目录结构

目录结构

2、导入依赖

注意依赖版本和安装的版本一致

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <!-- 统一版本 -->
    <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
</properties>

导入elasticsearch

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

提前导入fastjson、lombok

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.70</version>
</dependency>
<!-- lombok需要安装插件 -->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

3、创建并编写配置类

@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
    // 注册 rest高级客户端 
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http")
                )
        );
        return client;
    }
}

4、创建并编写实体类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -3843548915035470817L;
    private String name;
    private Integer age;
}

5、测试

所有测试均在 SpringbootElasticsearchApplicationTests中编写

注入 RestHighLevelClient

@Autowired
public RestHighLevelClient restHighLevelClient;

索引的操作

1、索引的创建
// 测试索引的创建, Request PUT liuyou_index
@Test
public void testCreateIndex() throws IOException {
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("liuyou_index");
    CreateIndexResponse response = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.isAcknowledged());// 查看是否创建成功
    System.out.println(response);// 查看返回对象
    restHighLevelClient.close();
}
2、索引的获取,并判断其是否存在
// 测试获取索引,并判断其是否存在
@Test
public void testIndexIsExists() throws IOException {
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("index");
    boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(exists);// 索引是否存在
    restHighLevelClient.close();
}
3、索引的删除
// 测试索引删除
@Test
public void testDeleteIndex() throws IOException {
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("liuyou_index");
    AcknowledgedResponse response = restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.isAcknowledged());// 是否删除成功
    restHighLevelClient.close();
}

文档的操作

1、文档的添加
// 测试添加文档(先创建一个User实体类,添加fastjson依赖)
@Test
public void testAddDocument() throws IOException {
    // 创建一个User对象
    User liuyou = new User("liuyou", 18);
    // 创建请求
    IndexRequest request = new IndexRequest("liuyou_index");
    // 制定规则 PUT /liuyou_index/_doc/1
    request.id("1");// 设置文档ID
    request.timeout(TimeValue.timeValueMillis(1000));// request.timeout("1s")
    // 将我们的数据放入请求中
    request.source(JSON.toJSONString(liuyou), XContentType.JSON);
    // 客户端发送请求,获取响应的结果
    IndexResponse response = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.status());// 获取建立索引的状态信息 CREATED
    System.out.println(response);// 查看返回内容 IndexResponse[index=liuyou_index,type=_doc,id=1,version=1,result=created,seqNo=0,primaryTerm=1,shards={"total":2,"successful":1,"failed":0}]
}
2、文档信息的获取
// 测试获得文档信息
@Test
public void testGetDocument() throws IOException {
    GetRequest request = new GetRequest("liuyou_index","1");
    GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.getSourceAsString());// 打印文档内容
    System.out.println(request);// 返回的全部内容和命令是一样的
    restHighLevelClient.close();
}
3、文档的获取,并判断其是否存在
// 获取文档,判断是否存在 get /liuyou_index/_doc/1
@Test
public void testDocumentIsExists() throws IOException {
    GetRequest request = new GetRequest("liuyou_index", "1");
    // 不获取返回的 _source的上下文了
    request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
    request.storedFields("_none_");
    boolean exists = restHighLevelClient.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(exists);
}
4、文档的更新
// 测试更新文档内容
@Test
public void testUpdateDocument() throws IOException {
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("liuyou_index", "1");
    User user = new User("lmk",11);
    request.doc(JSON.toJSONString(user),XContentType.JSON);
    UpdateResponse response = restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.status()); // OK
    restHighLevelClient.close();
}
5、文档的删除
// 测试删除文档
@Test
public void testDeleteDocument() throws IOException {
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("liuyou_index", "1");
    request.timeout("1s");
    DeleteResponse response = restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(response.status());// OK
}
6、文档的查询
// 查询
// SearchRequest 搜索请求
// SearchSourceBuilder 条件构造
// HighlightBuilder 高亮
// TermQueryBuilder 精确查询
// MatchAllQueryBuilder
// xxxQueryBuilder ...
@Test
public void testSearch() throws IOException {
    // 1.创建查询请求对象
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
    // 2.构建搜索条件
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // (1)查询条件 使用QueryBuilders工具类创建
    // 精确查询
    TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "liuyou");
    //        // 匹配查询
    //        MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
    // (2)其他<可有可无>:(可以参考 SearchSourceBuilder 的字段部分)
    // 设置高亮
    searchSourceBuilder.highlighter(new HighlightBuilder());
    //        // 分页
    //        searchSourceBuilder.from();
    //        searchSourceBuilder.size();
    searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
    // (3)条件投入
    searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
    // 3.添加条件到请求
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    // 4.客户端查询请求
    SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    // 5.查看返回结果
    SearchHits hits = search.getHits();
    System.out.println(JSON.toJSONString(hits));
    System.out.println("=======================");
    for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {
        System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());
    }
}
前面的操作都无法批量添加数据
// 上面的这些api无法批量增加数据(只会保留最后一个source)
@Test
public void test() throws IOException {
    IndexRequest request = new IndexRequest("bulk");// 没有id会自动生成一个随机ID
    request.source(JSON.toJSONString(new User("liu",1)),XContentType.JSON);
    request.source(JSON.toJSONString(new User("min",2)),XContentType.JSON);
    request.source(JSON.toJSONString(new User("kai",3)),XContentType.JSON);
    IndexResponse index = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(index.status());// created
}
7、批量添加数据
// 特殊的,真的项目一般会 批量插入数据
@Test
public void testBulk() throws IOException {
    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
    bulkRequest.timeout("10s");
    ArrayList<User> users = new ArrayList<>();
    users.add(new User("liuyou-1",1));
    users.add(new User("liuyou-2",2));
    users.add(new User("liuyou-3",3));
    users.add(new User("liuyou-4",4));
    users.add(new User("liuyou-5",5));
    users.add(new User("liuyou-6",6));
    // 批量请求处理
    for (int i = 0; i < users.size(); i++) {
        bulkRequest.add(
                // 这里是数据信息
                new IndexRequest("bulk")
                        .id(""+(i + 1)) // 没有设置id 会自定生成一个随机id
                        .source(JSON.toJSONString(users.get(i)),XContentType.JSON)
        );
    }
    BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(bulk.status());// ok
}

ElasticSearch实战

防京东商城搜索(高亮)

1、工程创建(springboot)

创建过程略

目录结构

2、基本编码

①导入依赖

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version>
</properties>
<dependencies>
    <!-- jsoup解析页面 -->
    <!-- 解析网页 爬视频可 研究tiko -->
    <dependency>
        <groupId>org.jsoup</groupId>
        <artifactId>jsoup</artifactId>
        <version>1.10.2</version>
    </dependency>
    <!-- fastjson -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.70</version>
    </dependency>
    <!-- ElasticSearch -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    <!-- thymeleaf -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
    </dependency>
    <!-- web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- devtools热部署 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <!--  -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <!-- lombok 需要安装插件 -->
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <!-- test -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

②导入前端素材

③编写 application.preperties配置文件

# 更改端口,防止冲突
server.port=9999
# 关闭thymeleaf缓存
spring.thymeleaf.cache=false

④测试controller和view

@Controller
public class IndexController {
    @GetMapping({"/","index"})
    public String index(){
        return "index";
    }
}

访问 localhost:9999

到这里可以先去编写爬虫,编写之后,回到这里

⑤编写Config

@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("127.0.0.1",9200,"http")
                )
        );
        return client;
    }
}

⑥编写service

因为是爬取的数据,那么就不走Dao,以下编写都不会编写接口,开发中必须严格要求编写

ContentService

@Service
public class ContentService {
    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    // 1、解析数据放入 es 索引中
    public Boolean parseContent(String keyword) throws IOException {
        // 获取内容
        List<Content> contents = HtmlParseUtil.parseJD(keyword);
        // 内容放入 es 中
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        bulkRequest.timeout("2m"); // 可更具实际业务是指
        for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {
            bulkRequest.add(
                    new IndexRequest("jd_goods")
                            .id(""+(i+1))
                            .source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON)
            );
        }
        BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        restHighLevelClient.close();
        return !bulk.hasFailures();
    }
        // 2、根据keyword分页查询结果
    public List<Map<String, Object>> search(String keyword, Integer pageIndex, Integer pageSize) throws IOException {
        if (pageIndex < 0){
            pageIndex = 0;
        }
        SearchRequest jd_goods = new SearchRequest("jd_goods");
        // 创建搜索源建造者对象
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 条件采用:精确查询 通过keyword查字段name
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", keyword);
        searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));// 60s
        // 分页
        searchSourceBuilder.from(pageIndex);
        searchSourceBuilder.size(pageSize);
        // 高亮
        // ....
        // 搜索源放入搜索请求中
        jd_goods.source(searchSourceBuilder);
        // 执行查询,返回结果
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(jd_goods, RequestOptions.DEFAULT);
        restHighLevelClient.close();
        // 解析结果
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        List<Map<String,Object>> results = new ArrayList<>();
        for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {
            Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();
            results.add(sourceAsMap);
        }
        // 返回查询的结果
        return results;
    }
}

⑦编写controller

@Controller
public class ContentController {
    @Autowired
    private ContentService contentService;
    @ResponseBody
    @GetMapping("/parse/{keyword}")
    public Boolean parse(@PathVariable("keyword") String keyword) throws IOException {
        return contentService.parseContent(keyword);
    }
    @ResponseBody
    @GetMapping("/search/{keyword}/{pageIndex}/{pageSize}")
    public List<Map<String, Object>> parse(@PathVariable("keyword") String keyword,
                                           @PathVariable("pageIndex") Integer pageIndex,
                                           @PathVariable("pageSize") Integer pageSize) throws IOException {
        return contentService.search(keyword,pageIndex,pageSize);
    }
}

⑧测试结果

1、解析数据放入 es 索引中

2、根据keyword分页查询结果

3、爬虫(jsoup)

数据获取:数据库、消息队列、爬虫、…

①搜索京东搜索页面,并分析页面

  1. http://search.jd.com/search?keyword=java
页面如下

审查页面元素

页面列表id:J\_goodsList

目标元素:img、price、name

②爬取数据(获取请求返回的页面信息,筛选出可用的)

创建HtmlParseUtil,并简单编写
public class HtmlParseUtil {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        /// 使用前需要联网
        // 请求url
        String url = "http://search.jd.com/search?keyword=java";
        // 1.解析网页(jsoup 解析返回的对象是浏览器Document对象)
        Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
        // 使用document可以使用在js对document的所有操作
        // 2.获取元素(通过id)
        Element j_goodsList = document.getElementById("J_goodsList");
        // 3.获取J_goodsList ul 每一个 li
        Elements lis = j_goodsList.getElementsByTag("li");
        // 4.获取li下的 img、price、name
        for (Element li : lis) {
            String img = li.getElementsByTag("img").eq(0).attr("src");// 获取li下 第一张图片
            String name = li.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
            String price = li.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
            System.out.println("=======================");
            System.out.println("img : " + img);
            System.out.println("name : " + name);
            System.out.println("price : " + price);
        }
    }
}

运行结果

原因是啥?

一般图片特别多的网站,所有的图片都是通过延迟加载的

// 打印标签内容
Elements lis = j_goodsList.getElementsByTag("li");
System.out.println(lis);

打印所有li标签,发现img标签中并没有属性src的设置,只是data-lazy-ing设置图片加载的地址

创建HtmlParseUtil、改写
  • 更改图片获取属性为 data-lazy-img

  • 与实体类结合,实体类如下

    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public class Content implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -8049497962627482693L;
    private String name;
    private String img;
    private String price;
    }

  • 封装为方法

    public class HtmlParseUtil {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
    System.out.println(parseJD("java"));
    }
    public static List parseJD(String keyword) throws IOException {
    /// 使用前需要联网
    // 请求url
    String url = "http://search.jd.com/search?keyword=" + keyword;
    // 1.解析网页(jsoup 解析返回的对象是浏览器Document对象)
    Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);
    // 使用document可以使用在js对document的所有操作
    // 2.获取元素(通过id)
    Element j_goodsList = document.getElementById("J_goodsList");
    // 3.获取J_goodsList ul 每一个 li
    Elements lis = j_goodsList.getElementsByTag("li");
    // System.out.println(lis);
    // 4.获取li下的 img、price、name
    // list存储所有li下的内容
    List contents = new ArrayList();
    for (Element li : lis) {
    // 由于网站图片使用懒加载,将src属性替换为data-lazy-img
    String img = li.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");// 获取li下 第一张图片
    String name = li.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();
    String price = li.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();
    // 封装为对象
    Content content = new Content(name,img,price);
    // 添加到list中
    contents.add(content);
    }
    // System.out.println(contents);
    // 5.返回 list
    return contents;
    }
    }

结果展示

4、搜索高亮

在3、的基础上添加内容

①ContentService

// 3、 在2的基础上进行高亮查询
public List<Map<String, Object>> highlightSearch(String keyword, Integer pageIndex, Integer pageSize) throws IOException {
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 精确查询,添加查询条件
    TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", keyword);
    searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
    searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
    // 分页
    searchSourceBuilder.from(pageIndex);
    searchSourceBuilder.size(pageSize);
    // 高亮 =========
    HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
    highlightBuilder.field("name");
    highlightBuilder.preTags("<span style='color:red'>");
    highlightBuilder.postTags("</span>");
    searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
    // 执行查询
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    // 解析结果 ==========
    SearchHits hits = searchResponse.getHits();
    List<Map<String, Object>> results = new ArrayList<>();
    for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {
        // 使用新的字段值(高亮),覆盖旧的字段值
        Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();
        // 高亮字段
        Map<String, HighlightField> highlightFields = documentFields.getHighlightFields();
        HighlightField name = highlightFields.get("name");
        // 替换
        if (name != null){
            Text[] fragments = name.fragments();
            StringBuilder new_name = new StringBuilder();
            for (Text text : fragments) {
                new_name.append(text);
            }
            sourceAsMap.put("name",new_name.toString());
        }
        results.add(sourceAsMap);
    }
    return results;
}

②ContentController

@ResponseBody
@GetMapping("/h_search/{keyword}/{pageIndex}/{pageSize}")
public List<Map<String, Object>> highlightParse(@PathVariable("keyword") String keyword,
                                       @PathVariable("pageIndex") Integer pageIndex,
                                       @PathVariable("pageSize") Integer pageSize) throws IOException {
    return contentService.highlightSearch(keyword,pageIndex,pageSize);
}

③结果展示

5、前后端分离(简单使用Vue)

删除Controller 方法上的 @ResponseBody注解

①下载并引入Vue.min.js和axios.js

如果安装了nodejs,可以按如下步骤,没有可以到后面素材处下载

  1. npm install vue
  2. npm install axios

②修改静态页面

引入js
<script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script>
<script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script>
修改后的index.html
<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
    <meta charset="utf-8"/>
    <title>狂神说Java-ES仿京东实战</title>
    <link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/>
    <script th:src="@{/js/jquery.min.js}"></script>
</head>
<body class="pg">
<div class="page">
    <div id="app" class=" mallist tmall- page-not-market ">
        <!-- 头部搜索 -->
        <div id="header" class=" header-list-app">
            <div class="headerLayout">
                <div class="headerCon ">
                    <!-- Logo-->
                    <h1 id="mallLogo">
                        <img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt="">
                    </h1>
                    <div class="header-extra">
                        <!--搜索-->
                        <div id="mallSearch" class="mall-search">
                            <form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix">
                                <fieldset>
                                    <legend>天猫搜索</legend>
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                                        <button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button>
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                                <li><a>狂神说Java</a></li>
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                                <li><a>狂神说Linux</a></li>
                                <li><a>狂神说大数据</a></li>
                                <li><a>狂神聊理财</a></li>
                            </ul>
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                </div>
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        </div>
        <!-- 商品详情页面 -->
        <div id="content">
            <div class="main">
                <!-- 品牌分类 -->
                <form class="navAttrsForm">
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                            <div class="j_Brand attr">
                                <div class="attrKey">
                                    品牌
                                </div>
                                <div class="attrValues">
                                    <ul class="av-collapse row-2">
                                        <li><a href="#"> 狂神说 </a></li>
                                        <li><a href="#"> Java </a></li>
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                <!-- 排序规则 -->
                <div class="filter clearfix">
                    <a class="fSort fSort-cur">综合<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">人气<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">新品<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">销量<i class="f-ico-arrow-d"></i></a>
                    <a class="fSort">价格<i class="f-ico-triangle-mt"></i><i class="f-ico-triangle-mb"></i></a>
                </div>
                <!-- 商品详情 -->
                <div class="view grid-nosku" >
                    <div class="product" v-for="result in results">
                        <div class="product-iWrap">
                            <!--商品封面-->
                            <div class="productImg-wrap">
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                                    <img :src="result.img">
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                            <!--价格-->
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                            <!--标题-->
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                            <!-- 店铺名 -->
                            <div class="productShop">
                                <span>店铺: 狂神说Java </span>
                            </div>
                            <!-- 成交信息 -->
                            <p class="productStatus">
                                <span>月成交<em>999笔</em></span>
                                <span>评价 <a>3</a></span>
                            </p>
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    new Vue({
        el:"#app",
        data:{
            "keyword": '', // 搜索的关键字
            "results":[] // 后端返回的结果
        },
        methods:{
            searchKey(){
                var keyword = this.keyword;
                console.log(keyword);
                axios.get('h_search/'+keyword+'/0/20').then(response=>{
                    console.log(response.data);
                    this.results=response.data;
                })
            }
        }
    });
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测试

安装包及前端素材

链接:https://pan.baidu.com/s/1M5uWdYsCZyzIAOcgcRkA\_A
提取码:qk8p
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疑惑:

1、使用term(精确查询)时,我发现三个问题,问题如下:

  • 字段值必须是一个词(索引中存在的词),才能匹配

    • 问题:中文字符串,term查询时无法查询到数据(比如,“编程”两字在文档中存在,但是搜索不到)

    • 原因:索引为配置中文分词器(默认使用standard,即所有中文字符串都会被切分为单个中文汉字作为单词),所以没有超过1个汉字的词,也就无法匹配,进而查不到数据

    • 解决:创建索引时配置中文分词器,如

      PUT example
      {
      "mappings": {
      "properties": {
      "name":{
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word" // ik分词器
      }
      }
      }
      }

  • 查询的英文字符只能是小写,大写都无效

  • 查询时英文单词必须是完整的

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