ElasticSearch7.14入门教程:全文检索与核心概念解析
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更新于2024-08-03
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"ElasticSearch7入门"
ElasticSearch(简称ES)是一款基于Apache Lucene构建的开源全文搜索引擎,被广泛认为是当前最流行的企业级搜索引擎。它的主要特点是提供了一个简单易用的RESTful API,使得开发者能够轻松地将搜索功能集成到各种应用程序中,而无需深入了解复杂的搜索引擎理论。ElasticSearch的诞生源于其创始人Shay Banon在为妻子构建食谱搜索引擎的过程中,对Lucene进行抽象和封装,最终演变为独立的服务。
### 全文检索
全文检索是全文搜索引擎的核心功能,它通过建立文章中每个词的索引来实现快速查找。在处理全文检索时,系统会扫描文章,记录每个词的出现位置和次数。在用户查询时,系统会在索引中寻找匹配的关键词,并按照相关度对返回的结果进行排序。全文检索的特点包括:
1. 只处理文本内容,不涉及语义理解。
2. 搜索英文时不区分大小写。
3. 返回的结果列表按照相关度进行排序。
### 安装
ElasticSearch的安装通常包括下载对应版本的压缩包,解压后配置相关设置,如内存分配、网络监听等,然后启动服务。在Linux或Windows环境下,可以通过命令行或者脚本执行相应的启动命令。
### Kibana
Kibana是ElasticSearch的数据可视化工具,用于交互式地探索、分析和展示存储在ElasticSearch中的数据。用户可以通过Kibana创建仪表板、查看日志和搜索数据,便于数据分析和故障排查。
### 核心概念
- **索引(Index)**:类似于数据库中的表,是数据的逻辑集合。
- **映射(Mapping)**:定义索引中字段的数据类型和分析规则,类似于数据库的表结构。
- **文档(Document)**:索引中的基本单位,类似于数据库中的记录。
- **节点(Node)**:运行ElasticSearch实例的服务器,可以组成集群。
- **集群(Cluster)**:由多个节点组成,共同存储和处理数据。
### 高级查询Query DSL
Query DSL是ElasticSearch的查询语言,基于JSON结构,支持丰富的查询表达式,如布尔查询、范围查询、全文本查询等,可以构造复杂、精确的查询条件。
### 索引原理
ElasticSearch使用倒排索引,这是一种将词项(Term)与包含它们的文档关联起来的结构,有利于快速查找包含特定词项的文档。
### 分词器(Analyzer)
分词器负责将输入的文本拆分成可搜索的词项,是全文检索的关键组件。ElasticSearch内置了多种分词器,如标准分词器、英文分词器等,还可以自定义分词规则。
### 过滤查询
过滤查询与查询不同,它不考虑相关度评分,主要用于筛选满足特定条件的文档,例如,按日期范围筛选、按地理位置过滤等。
### 聚合查询
聚合查询允许用户对搜索结果进行统计和分组,例如计算平均值、最大值、最小值,或者按某个字段进行分桶聚合,用于数据挖掘和分析。
### 整合应用
ElasticSearch可以与Logstash(数据收集和预处理)、Beats(轻量级数据发送者)等工具结合,构建强大的日志分析和监控解决方案。
### 集群
在大型应用中,ElasticSearch经常以集群的形式部署,以实现高可用性和数据冗余,同时通过负载均衡提高搜索性能。
总结来说,ElasticSearch7作为一个强大的全文搜索引擎,其灵活性、易用性和高效性使得它在大数据分析、日志管理和实时搜索等领域得到了广泛应用。通过理解并掌握上述知识点,可以有效地利用ElasticSearch构建高性能的搜索和分析系统。
2022-04-18 上传
2021-05-20 上传
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