ELasticsearch

时间: 2023-11-10 22:05:21 浏览: 32
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,它使用反向索引来建立索引。反向索引是根据文章内容中的关键字建立索引的一种方式。在Elasticsearch中,索引、类型和文档的概念类似于MySQL中的数据库、表和行。Elasticsearch采用Master-slave架构,实现了数据的分片和备份。它可以用于构建各种应用,其中一个典型的应用是ELK日志分析系统。全文检索是Elasticsearch的一种检索方式,它通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立索引,并根据事先建立的索引进行查找。Elasticsearch还具有自动映射的功能,但为了确保字段的准确性,最好提前定义好所需要的映射。[1][2][3]
相关问题

ElasticSearch(ES)详解

Elasticsearch是一个开源搜索引擎,基于Lucene搜索库并构建在Apache Lucene之上,由Elastic公司开发。它提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎,具有RESTful web接口和基于JSON的文档存储。 以下是ES的主要特点: 1. 分布式搜索引擎:ES是基于分布式架构的搜索引擎,可以在多个服务器上进行安装和配置,以实现高可用性和可伸缩性。 2. 实时搜索:ES可以在实时中搜索数据,支持快速的数据检索和分析。 3. 多数据源:ES可以通过不同的数据源进行数据的集成,包括关系型数据库、NoSQL数据库、以及各种格式的文件等。 4. 数据分析:ES提供各种数据分析和聚合工具,包括直方图、统计数据、地理位置信息等。 5. 可扩展性:ES可以根据需要进行快速扩展和缩小,以满足不同的业务需求。 6. 多语言支持:ES支持多种语言的搜索和分析,包括Java、Python、Ruby等。 7. 易于安装和使用:ES具有良好的文档和社区支持,易于安装和使用。 总之,ES是一个功能强大的搜索引擎,具有广泛的应用场景,包括电子商务、社交网络、日志分析、安全监控等。

Elasticsearch es reset api

Elasticsearch 提供了一些 API 来重置数据和状态,其中 `reset` API 可以重置所有节点的本地状态,但不会删除索引或数据。 以下是使用 `reset` API 重置 Elasticsearch 集群的步骤: 1. 使用 `POST` 请求发送以下命令: ``` POST /_cluster/nodes/_all/_reset ``` 2. 在请求正文中指定要执行的重置类型。例如,如果要重置所有节点的超时设置,则可以使用以下命令: ``` { "reset_timeout": true } ``` 3. 等待 API 响应。重置操作可能需要一些时间,具体取决于 Elasticsearch 集群的规模和状态。 需要注意的是,`reset` API 会重置所有节点的本地状态,包括缓存和计数器。因此,在执行此操作之前,应该确定是否需要这样做,并在必要时备份数据。

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Elasticsearch(简称ES)是一个开源的分布式搜索和分析引擎,它基于Apache Lucene库构建而成。它被设计用于快速、可扩展和分布式的全文检索,以及实时数据分析。ES具有强大的搜索能力和高效的分布式架构,能够处理大规模数据的存储、搜索和分析。 ES的核心概念是索引(Index)、文档(Document)和类型(Type)。索引是包含一系列文档的逻辑容器,每个文档都是一个JSON格式的数据对象,可以被索引和搜索。类型是文档的逻辑分类,用于区分不同类型的文档。ES提供了丰富的搜索功能,包括全文搜索、过滤器、聚合等,通过使用查询语言来实现灵活的搜索需求。 ES的分布式特性使得它非常适合处理大规模数据。它使用分片(Shard)和复制(Replica)机制来实现数据的分布和冗余备份,提高了系统的可用性和扩展性。每个索引可以被划分为多个分片,每个分片可以被部署在不同的节点上,从而实现数据的并行处理和负载均衡。 除了全文检索外,ES还提供了丰富的数据分析功能。它支持实时的数据聚合和可视化,可以用于实时监控、日志分析、业务指标分析等场景。ES还可以与其他工具和框架集成,如Kibana(可视化工具)、Logstash(日志收集工具)等,形成完整的日志分析和监控系统。 总而言之,Elasticsearch是一个强大的全文检索和分析引擎,具有高效的搜索能力、可扩展的分布式架构和丰富的数据分析功能。它在各种场景下都能发挥重要作用,包括企业搜索、电商商品搜索、日志分析等。
要合理创建 Elasticsearch(ES)索引,需要考虑以下几个方面: 1. 确定索引的名称:ES中的索引名称应该简洁明了,能够清楚地表达索引的用途或内容。 2. 确定索引的字段:确定需要存储的字段以及字段的类型。在创建索引时,需要指定每个字段的映射类型,包括文本、数字、日期等等。 3. 确定分片和副本:根据数据量和查询负载来确定分片和副本的数量,以实现最佳性能和可用性。 4. 配置索引分析器:ES中的分析器用于将文本字段拆分成单词,并将这些单词标准化以便于搜索。可以根据需要配置合适的分析器。 5. 配置索引设置:根据需要配置索引的相关设置,包括存储大小、写入限制、刷新间隔等等。 6. 优化索引性能:可以通过调整索引缓存、启用压缩、设置合理的索引刷新间隔等方式来优化索引性能。 创建索引的基本语法如下: PUT /索引名称 { "settings": { "number_of_shards": 分片数量, "number_of_replicas": 副本数量 }, "mappings": { "properties": { "字段名称": { "type": "字段类型" } } } } 例如,创建一个名为“my_index”的索引,包含“title”和“content”两个字段,其中“title”为文本类型,而“content”为长文本类型,可以使用以下命令: PUT /my_index { "settings": { "number_of_shards": 5, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "content": { "type": "text", "analyzer": "english" } } } } 以上是创建索引的基本步骤和语法,根据实际需求,可以进一步配置索引的设置和优化性能。
SpringBoot整合Elasticsearch常用API主要包括以下几个方面: 1. 配置Elasticsearch信息 首先需要在application.yml中配置Elasticsearch的连接信息: spring: data: elasticsearch: cluster-name: elasticsearch cluster-nodes: 127.0.0.1:9300 2. 创建ElasticsearchRepository 在SpringBoot中,可以通过ElasticsearchRepository来访问Elasticsearch,只需要继承该接口即可。 public interface UserRepository extends ElasticsearchRepository<User, Long> { } 其中,User是实体类,Long是主键类型。 3. 创建实体类 创建实体类,使用注解来映射Elasticsearch中的索引和字段。 @Document(indexName = "user", type = "_doc") public class User { @Id private Long id; @Field(type = FieldType.Keyword) private String name; @Field(type = FieldType.Integer) private Integer age; // getter and setter } 4. 增删改查 通过ElasticsearchRepository提供的方法,可以实现增删改查的操作。如下: @Autowired UserRepository userRepository; // 新增 userRepository.save(user); // 删除 userRepository.deleteById(id); // 修改 userRepository.save(user); // 查询 Optional<User> optional = userRepository.findById(id); 5. 搜索 Elasticsearch提供了丰富的搜索API,可以通过QueryBuilder来构建查询条件,通过SearchRequest来执行搜索操作。如下: @Autowired RestHighLevelClient restHighLevelClient; // 构建查询条件 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("name", "张三"); // 构建SearchRequest SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("user"); searchRequest.types("_doc"); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(queryBuilder); searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索 SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); // 处理搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); for (SearchHit hit : hits) { String sourceAsString = hit.getSourceAsString(); User user = JSON.parseObject(sourceAsString, User.class); System.out.println(user); } 以上就是SpringBoot整合Elasticsearch常用API的介绍。
在 Elasticsearch 中使用深度分页功能需要注意以下几点: 1. 尽量避免使用深度分页功能,因为它会增加网络和计算开销,可能导致性能问题。 2. 深度分页功能是通过设置 from 和 size 参数来实现的。from 参数表示从哪个位置开始查询,size 参数表示每页返回的文档数量。 3. Elasticsearch 默认最多只能返回 10000 条记录,如果需要查询更多的记录,需要设置 index.max_result_window 参数。但是设置太大会占用过多的内存,影响性能。 下面是一个 Java 实现 Elasticsearch 分页查询的示例代码: import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.action.search.SearchType; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.search.SearchHit; import org.elasticsearch.search.SearchHits; import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders; import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder; public class ESQuery { private Client client; public ESQuery(Client client) { this.client = client; } public void search(String index, String type, int from, int size) { SearchResponse response = client.prepareSearch(index) .setTypes(type) .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()) .addSort(SortBuilders.fieldSort("_id").order(SortOrder.DESC)) .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH) .setFrom(from) .setSize(size) .execute() .actionGet(); SearchHits hits = response.getHits(); for (SearchHit hit : hits) { System.out.println(hit.getSourceAsString()); } } } 调用示例: ESQuery esQuery = new ESQuery(client); esQuery.search("my_index", "my_type", 0, 10); // 查询第一页,每页10条记录 esQuery.search("my_index", "my_type", 10, 10); // 查询第二页,每页10条记录,从第11条记录开始
使用elasticsearch-sql框架,可以通过以下步骤将SQL数据插入ES: 1. 创建一个ES索引,定义字段映射 2. 使用ES-SQL框架连接ES,执行SQL查询获取数据 3. 遍历查询结果,使用ES-SQL框架提供的API将数据插入ES 下面是一个示例代码,演示如何使用ES-SQL框架将SQL数据插入ES: java import io.github.iamazy.elasticsearch.dsl.sql.parser.SqlParser; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.rest.RestStatus; import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder; import org.nlpcn.es4sql.exception.SqlParseException; import org.nlpcn.es4sql.query.QueryAction; import org.nlpcn.es4sql.query.SqlElasticRequestBuilder; import java.io.IOException; import java.sql.*; public class SqlToEs { // 定义ES索引名称 private static final String INDEX_NAME = "my_index"; // 定义ES连接客户端 private RestHighLevelClient client; // 定义SQL查询语句 private String sql = "SELECT * FROM my_table WHERE id > 100"; public SqlToEs() { // 初始化ES连接客户端 client = new RestHighLevelClient(); } public void insert() throws SQLException, IOException, SqlParseException { // 解析SQL查询语句 SqlParser sqlParser = new SqlParser(); QueryAction queryAction = sqlParser.parseSelect(sql); // 构建ES查询请求 SqlElasticRequestBuilder requestBuilder = queryAction.explain(); SearchSourceBuilder sourceBuilder = requestBuilder.getSourceBuilder(); sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); String query = sourceBuilder.toString(); // 执行SQL查询获取数据 Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/my_database", "user", "password"); Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery(query); // 遍历查询结果,将数据插入ES BulkRequest request = new BulkRequest(); while (rs.next()) { // 创建一个ES文档 Map<String, Object> document = new HashMap<>(); document.put("id", rs.getInt("id")); document.put("name", rs.getString("name")); document.put("age", rs.getInt("age")); // 添加到批量请求中 request.add(new IndexRequest(INDEX_NAME).source(document)); } // 执行批量请求 BulkResponse bulkResponse = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); if (bulkResponse.status() == RestStatus.OK) { System.out.println("数据插入成功!"); } } } 这里使用ES-SQL框架解析SQL查询语句,并构建ES查询请求。然后执行SQL查询获取数据,并遍历查询结果,将数据插入ES。最后使用ES客户端执行批量请求,将数据插入ES。

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