Elasticsearch使用系列-ES增刪查改基本操作+ik分詞

包子wxl發表於2022-01-25
Elasticsearch分詞

 

Elasticsearch使用系列-ES簡介和環境搭建

Elasticsearch使用系列-ES增刪查改基本操作+ik分詞

一、安裝視覺化工具Kibana

ES是一個NoSql資料庫應用。和其他資料庫一樣，我們為了方便操作檢視它，需要安裝一個視覺化工具 Kibana。

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

 

 

 

 

 和前面安裝ES一樣，選中對應的環境下載，這裡選擇windows環境，注意安裝的版本一定要和ES的版本一致，不然可能會啟動不起來。

解壓後進到config目錄下修改kibana.yml配置檔案

 

 

 

 修改完配置，進入bin目錄，雙擊 kibana.bat 檔案啟動。

啟動後，開啟kibana地址：http://localhost:5601/ ，出現下面介面就是安裝成功了。

 

點自己瀏覽進入下面

 

 點開發工具進入操作ES的介面，我們ES就在下面介面操作。

二、ES資料結構和資料型別

1.ES資料結構

這裡以Mysql作對比，ES7.0以前的結構是Index,Type,Document，ES7.0以後廢棄了Type，現在ES和Mysql的結構對比如下

 

MySql Elasitcsearch
database(資料庫) Elasitcsearch(例項)
table(表) index(索引)
row(行) document(文件)
column(列) field(欄位)

 

2.ES資料型別

  • 字串：text，keyword  （重點型別）
  • 數值：long，integer，short，byte，double，float，half float，scaled float
  • 日期型別：date
  • 布林型別：boolean
  • 二進位制型別：binary
  • 等等。。。

這裡的資料型別標紅的是ES的重點型別，其它的和平時開發的型別一樣，沒什麼特別。

三、ES的增刪查改基本操作

請求方式 url地址 描述
PUT http://localhost:9200/索引名稱 建立索引
POST http://local  
     
     
     
     

1.建立索引，相當於資料庫建立表

PUT  index

Elasticsearch使用系列-ES增刪查改基本操作+ik分詞 
PUT user
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "integer"
        },
      
        "name" : {
          "type" : "text"
        },
         "name2" : {
          "type" : "keyword"
        },
           "name3" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "hobby" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    }
}
View Code

 

 

 

這裡說一下kibana執行的原理，kibana執行的是http請求，前面的PUT為請求方式，還有POST,GET等，後面的user是索引名稱，因為kibana配置了es的資訊，

所以會自動帶上es的地址和埠，實際的請求為 PUT http://192.168.101.13:9200/user

檢視索引欄位資訊

GET index

 

 2.建立文件，相當於資料庫插入資料記錄

POST index/_doc/id （index:索引名稱，_doc：固定，id:指定記錄id,不填會自動生成一個唯一id）

 

 4.查詢

 4.1查詢全部

GET index/_search

 

 4.2按條件查詢

GET user/_search
{
 "query": {
   "term": {
     "FIELD": {
       "value": "VALUE"
     }
   }
 }
}

 

 

5.更新

對應sql語句:update user set age=19 where id=1

_doc，doc，_update：固定寫法

 

 

6.刪除

6.1刪除文件（相當於刪除一條資料）

對應sql語句: delete from user where id=1

DELETE user/_doc/1

6.2刪除索引（相當於刪除表）

對應sql語句：drop table user

DELETE user

四、全文索引和ik分詞

1.全文索引

 

建立索引的時候我上面故意建立了name(text)，name1(keyword),name2(text+keyword)，然後資料型別也說了text，keyword是ES的重點型別，這裡演示他們的區別。

  • keyword型別：查詢時條件只能全匹配
  • text型別：全文索引查詢，查詢時會先分詞，然後用分詞去匹配查詢
  • keyword+text型別，一個欄位兩種型別，可以全匹配，也可以全文索引查詢

keyword查詢例子，name2(keyword）的查詢：

keyword的查詢用term，或terms(配置多個值)

 

 

 

因為是全匹配，條件”張三“查到資料，條件”張“時查不到資料。 

text查詢例子，name(text)的查詢

text的查詢用match 

 

 

 

 因為是全文索引分詞匹配，所以條件“張三”和條件“張”的，都把匹配到的資料都查詢出來了。

keyword+text查詢例子，name3(text+keyword)的查詢。

當只想查全匹配時，用term查詢

 

 

當想用全文索引查詢時，用match

 

 

2.ik分詞

1.什麼是分詞？

 

我搜的是愛祖國，為什麼，“愛釣魚，愛唱歌"的都被搜出來了呢？

因為ES預設內建了一個分詞器standard，看下這個分詞器的分詞結果

 

 

 可以看到“愛祖國”的分詞結果為“愛，祖，國”，被拆分成了單個字，只要一個字匹配到就查出來，這樣的結果很多不是我們想要的。我們需要一款根據常用詞語的分詞器，這樣查到的結果會更準確，

這裡就用到了ik分詞，ik分詞也是企業開發用的最多的。

 2.ik分詞器外掛安裝

官網下載：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

下載的版本要和es一致。

 

 把檔案下載後，解壓複製到es部署檔案的plugins資料夾下，並把資料夾的名稱改為ik，必須要叫ik。windows，linux，docker(docker為掛載資料夾的方式把檔案對映進去)一樣,

然後重啟es即可生效。

 再看一下用ik分詞器的分詞結果。

 

 可以看到，已經是按常用詞語分詞了。

3.自定義片語

上面“愛祖國”，被分成“愛祖國，祖國”，假如我想“愛組”也是一個詞，現在這個詞沒被收怎麼辦？

開啟剛才的ik資料夾下的config目錄

 

 裡面的.dic結尾的都是分詞，開啟其中一個看一下。

 

 所以我們要自定義詞語，可以新建一個myword.dic

裡面寫上想要的分詞

 

 

 

然後在IKAnalyzer.cfg.xml檔案加上剛才的檔名

 

 

 重啟es，再看一下分詞結果。

 

 4.ik分詞怎麼在索引中使用

建立索引的時候，text型別如果沒指定使用分詞器，就會預設內建的分詞器，所以使用ik分詞器時，建立索引時需要指定。

Elasticsearch使用系列-ES增刪查改基本操作+ik分詞 
PUT user2
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "integer"
        },
      
        "name" : {
          "type" : "text"
         
        },
         "name2" : {
          "type" : "keyword"
        },
           "name3" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
            "type" : "keyword",
            "ignore_above" : 256
            }
          },
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "hobby" : {
          "type" : "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
         "search_analyzer" : "ik_max_word"
        }
      }
    }
}
View Code

 

 

 把user的資料複製到user2。

 

 再次查詢“愛祖國”，得到一條想要的資料，沒有多餘資料。證明ik分詞在索引中生效了。

 

 

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