全文檢索搜尋引擎Elasticsearch入門教程,
全文檢索搜尋屬於最常見的需求,開源的 Elasticsearch (以下簡稱 Elastic)是目前全文檢索搜尋引擎的首選。
它可以快速地儲存、搜尋和分析海量資料。維基百科、Stack Overflow、Github 都採用它。
Elastic 的底層是開源庫 Lucene。但是,你沒法直接用 Lucene,必須自己寫代碼去調用它的介面。Elastic 是 Lucene 的封裝,提供了 REST API 的操作介面,開箱即用。
本文從零開始,講解如何使用 Elastic 搭建自己的全文檢索搜尋引擎。每一步都有詳細的說明,大家跟著做就能學會。
一、安裝
Elastic 需要 Java 8 環境。如果你的機器還沒安裝 Java,可以參考這篇文章,注意要保證環境變數JAVA_HOME正確設定。
安裝完 Java,就可以跟著官方文檔(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/zip-targz.html)安裝 Elastic。直接下載壓縮包比較簡單。
$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip
$ unzip elasticsearch-5.5.1.zip
$ cd elasticsearch-5.5.1/
接著,進入解壓後的目錄,運行下面的命令,啟動 Elastic。
$ ./bin/elasticsearch
如果這時報錯(https://github.com/spujadas/elk-docker/issues/92)"max virtual memory areas vm.maxmapcount [65530] is too low",要運行下面的命令。
$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
如果一切正常,Elastic 就會在預設的9200連接埠運行。這時,開啟另一個命令列視窗,請求該連接埠,會得到說明資訊。
$ curl localhost:9200
{
"name" : "atntrTf",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "tf9250XhQ6ee4h7YI11anA",
"version" : {
"number" : "5.5.1",
"build_hash" : "19c13d0",
"build_date" : "2017-07-18T20:44:24.823Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
上面代碼中,請求9200連接埠,Elastic 返回一個 JSON 對象,包含當前節點、叢集、版本等資訊。
按下 Ctrl + C,Elastic 就會停止運行。
預設情況下,Elastic 只允許本機訪問,如果需要遠端存取,可以修改 Elastic 安裝目錄的config/elasticsearch.yml檔案,去掉network.host的注釋,將它的值改成0.0.0.0,然後重新啟動 Elastic。
network.host: 0.0.0.0
上面代碼中,設成0.0.0.0讓任何人都可以訪問。線上服務不要這樣設定,要設成具體的 IP。
二、基本概念
2.1 Node 與 Cluster
Elastic 本質上是一個分散式資料庫,允許多台伺服器協同工作,每台伺服器可以運行多個 Elastic 執行個體。
單個 Elastic 執行個體稱為一個節點(node)。一組節點構成一個叢集(cluster)。
2.2 Index
Elastic 會索引所有欄位,經過處理後寫入一個反向索引(Inverted Index)。尋找資料的時候,直接尋找該索引。
所以,Elastic 資料管理的頂層單位就叫做 Index(索引)。它是單個資料庫的同義字。每個 Index (即資料庫)的名字必須是小寫。
下面的命令可以查看當前節點的所有 Index。
$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'
2.3 Document
Index 裡面單條的記錄稱為 Document(文檔)。許多條 Document 構成了一個 Index。
Document 使用 JSON 格式表示,下面是一個例子。
{
"user": "張三",
"title": "工程師",
"desc": "資料庫管理"
}
同一個 Index 裡面的 Document,不要求有相同的結構(scheme),但是最好保持相同,這樣有利於提高搜尋效率。
2.4 Type
Document 可以分組,比如weather這個 Index 裡面,可以按城市分組(北京和上海),也可以按氣候分組(晴天和雨天)。這種分組就叫做 Type,它是虛擬邏輯分組,用來過濾 Document。
不同的 Type 應該有相似的結構(schema),舉例來說,id欄位不能在這個組是字串,在另一個組是數值。這是與關係型資料庫的表的一個區別。性質完全不同的資料(比如products和logs)應該存成兩個 Index,而不是一個 Index 裡面的兩個 Type(雖然可以做到)。
下面的命令可以列出每個 Index 所包含的 Type。
$ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'
根據規劃(https://www.elastic.co/blog/index-type-parent-child-join-now-future-in-elasticsearch),Elastic 6.x 版只允許每個 Index 包含一個 Type,7.x 版將會徹底移除 Type。
三、建立和刪除 Index
建立 Index,可以直接向 Elastic 伺服器發出 PUT 請求。下面的例子是建立一個名叫weather的 Index。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/weather'
伺服器返回一個 JSON 對象,裡面的acknowledged欄位表示操作成功。
{
"acknowledged":true,
"shards_acknowledged":true
}
然後,我們發出 DELETE 請求,刪除這個 Index。
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'
四、中文分詞設定
首先,安裝中文分詞外掛程式。這裡使用的是 ik,也可以考慮其他外掛程式(比如 smartcn)。
$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip
上面代碼安裝的是5.5.1版的外掛程式,與 Elastic 5.5.1 配合使用。
接著,重新啟動 Elastic,就會自動載入這個新安裝的外掛程式。
然後,建立一個 Index,指定需要分詞的欄位。這一步根據資料結構而異,下面的命令只針對本文。基本上,凡是需要搜尋的中文欄位,都要單獨設定一下。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '
{
"mappings": {
"person": {
"properties": {
"user": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"desc": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}'
上面代碼中,首先建立一個名稱為accounts的 Index,裡面有一個名稱為person的 Type。person有三個欄位。
這三個欄位都是中文,而且類型都是文本(text),所以需要指定中文分詞器,不能使用預設的英文分詞器。
Elastic 的分詞器稱為 analyzer。我們對每個欄位指定分詞器。
"user": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
上面代碼中,analyzer是欄位文本的分詞器,search_analyzer是搜尋字詞的分詞器。ik_max_word分詞器是外掛程式ik提供的,可以對文本進行最大數量的分詞。
五、資料操作
5.1 新增記錄
向指定的 /Index/Type 發送 PUT 請求,就可以在 Index 裡面新增一條記錄。比如,向/accounts/person發送請求,就可以新增一條個人記錄。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
"user": "張三",
"title": "工程師",
"desc": "資料庫管理"
}'
伺服器返回的 JSON 對象,會給出 Index、Type、Id、Version 等資訊。
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_version":1,
"result":"created",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":true
}
如果你仔細看,會發現請求路徑是/accounts/person/1,最後的1是該條記錄的 Id。它不一定是數字,任一字元串(比如abc)都可以。
新增記錄的時候,也可以不指定 Id,這時要改成 POST 請求。
$ curl -X POST 'localhost:9200/accounts/person' -d '
{
"user": "李四",
"title": "工程師",
"desc": "系統管理"
}'
上面代碼中,向/accounts/person發出一個 POST 請求,添加一個記錄。這時,伺服器返回的 JSON 對象裡面,_id欄位就是一個隨機字串。
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
"_version":1,
"result":"created",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":true
}
注意,如果沒有先建立 Index(這個例子是accounts),直接執行上面的命令,Elastic 也不會報錯,而是直接產生指定的 Index。所以,打字的時候要小心,不要寫錯 Index 的名稱。
5.2 查看記錄
向/Index/Type/Id發出 GET 請求,就可以查看這條記錄。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/1?pretty=true'
上面代碼請求查看/accounts/person/1這條記錄,URL 的參數pretty=true表示以易讀的格式返回。
返回的資料中,found欄位表示查詢成功,_source欄位返回原始記錄。
{
"_index" : "accounts",
"_type" : "person",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"user" : "張三",
"title" : "工程師",
"desc" : "資料庫管理"
}
}
如果 Id 不正確,就查不到資料,found欄位就是false。
$ curl 'localhost:9200/weather/beijing/abc?pretty=true'
{
"_index" : "accounts",
"_type" : "person",
"_id" : "abc",
"found" : false
}
5.3 刪除記錄
刪除記錄就是發出 DELETE 請求。
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/accounts/person/1'
這裡先不要刪除這條記錄,後面還要用到。
5.4 更新記錄
更新記錄就是使用 PUT 請求,重新發送一次資料。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
"user" : "張三",
"title" : "工程師",
"desc" : "資料庫管理,軟體開發"
}'
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_version":2,
"result":"updated",
"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},
"created":false
}
上面代碼中,我們將未經處理資料從"資料庫管理"改成"資料庫管理,軟體開發"。 返回結果裡面,有幾個欄位發生了變化。
"_version" : 2,
"result" : "updated",
"created" : false
可以看到,記錄的 Id 沒變,但是版本(version)從1變成2,操作類型(result)從created變成updated,created欄位變成false,因為這次不是建立記錄。
六、資料查詢
6.1 返回所有記錄
使用 GET 方法,直接請求/Index/Type/_search,就會返回所有記錄。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search'
{
"took":2,
"timed_out":false,
"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
"hits":{
"total":2,
"max_score":1.0,
"hits":[
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"AV3qGfrC6jMbsbXb6k1p",
"_score":1.0,
"_source": {
"user": "李四",
"title": "工程師",
"desc": "系統管理"
}
},
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":1.0,
"_source": {
"user" : "張三",
"title" : "工程師",
"desc" : "資料庫管理,軟體開發"
}
}
]
}
}
上面代碼中,返回結果的took欄位表示該操作的耗時(單位為毫秒),timed_out欄位表示是否逾時,hits欄位表示命中的記錄,裡面子欄位的含義如下。
返回的記錄中,每條記錄都有一個_score欄位,表示匹配的程式,預設是按照這個欄位降序排列。
6.2 全文檢索搜尋
Elastic 的查詢非常特別,使用自己的查詢文法(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.5/query-dsl.html),要求 GET 請求帶有資料體。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "軟體" }}
}'
上面代碼使用 Match 查詢(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.5/query-dsl-match-query.html),指定的匹配條件是desc欄位裡麵包含"軟體"這個詞。返回結果如下。
{
"took":3,
"timed_out":false,
"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},
"hits":{
"total":1,
"max_score":0.28582606,
"hits":[
{
"_index":"accounts",
"_type":"person",
"_id":"1",
"_score":0.28582606,
"_source": {
"user" : "張三",
"title" : "工程師",
"desc" : "資料庫管理,軟體開發"
}
}
]
}
}
Elastic 預設一次返回10條結果,可以通過size欄位改變這個設定。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
"size": 1
}'
上面代碼指定,每次只返回一條結果。
還可以通過from欄位,指定位移。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "管理" }},
"from": 1,
"size": 1
}'
上面代碼指定,從位置1開始(預設是從位置0開始),只返回一條結果。
6.3 邏輯運算
如果有多個搜尋索引鍵, Elastic 認為它們是or關係。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query" : { "match" : { "desc" : "軟體 系統" }}
}'
上面程式碼搜尋的是軟體 or 系統。
如果要執行多個關鍵詞的and搜尋,必須使用布爾查詢(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.5/query-dsl-bool-query.html)。
$ curl 'localhost:9200/accounts/person/_search' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "desc": "軟體" } },
{ "match": { "desc": "系統" } }
]
}
}
}'
七、參考連結
Elasticsearch 官方手冊(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html)
A Practical Introduction to Elasticsearch(https://www.elastic.co/blog/a-practical-introduction-to-elasticsearch)
出處:http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html
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