全文检索Elasticsearch研究

基于虚拟机服务器自主部署ELK服务

学习目标

了解Elasticsearch的应用场景
学习基于服务器部署ELK服务
掌握索引维护的方法
掌握索引维护的方法
掌握基本的搜索API的使用方法

约束

需要提前掌握Lucene的索引方法、搜索方法

ELK的介绍和安装

1.简介

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于Restful web接口。Elasticsearch是用java开发的，是当前流行的企业级搜索引擎。能到达到实时搜索，稳定、可靠、快速、安装使用方便。

我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，如果搜索的数量非常多，而且分类繁杂，如果使用传统的数据库想要完成搜索工作的创建失非常困难的。我们希望搜索解决方案要运行速度快，我们希望有一个零配置和完全免费的搜索模式，能够简单的使用JSON通过HTTP来索引数据，而搜索服务器始终可用，并且服务器可以自如扩展，我们一般都会使用全文检索技术，如solr、Elasticsearch等。

2.突出优点

扩展性好，可部署上百台服务器集群，处理PB级数据
近实时的去索引数据、搜索数据

3.原理与应用

3.1 索引结构

下图是ElasticSearch的索引结构，下边==黑色部分是物理结构==，上边==黄色部分是逻辑结构==，逻辑结构可以更好的描述ElasticSearch的工作原理及去使用物理结构中的索引文件。

全文检索Elasticsearch研究-编程之家 — BQJJij.md.png

逻辑结构部分是一个倒排索引表：

将要搜索的文档内容分词，所有不重复的词做成分词列表。
将搜索的文档最终以Document方式存储起来。
每个词和document都有关联。

3.2 RESTFUL应用方法

ElasticSearch提供RESTFUL Api接口进行索引、搜索、并且支持多种客户端。

下图是ElasticSearch在项目中的应用方式：

用户在前端搜索关键字
项目前端通过http方式请求项目服务端
项目服务端通过http RESTful方式请求ES集群进行搜索
ES集群从索引库检索数据

4.ElasticaSearc安装

4.1 安装配置

安装ElasticaSearc7.9.0
该版本要求至少jdk1.8以上
解压elasticsearch-7.9.0-linux-x86_64.tar.gz
- bin：脚本目录，包括：启动、停止等可执行脚本
- config：配置文件目录
- data：索引目录，存放索引文件的地方
- modules：模板目录，包括了es的功能模块
- plugins：插件目录，es支持插件机制

4.2 配置文件

ES配置文件的地址根据安装形式的不同而不同：

使用zip、tar安装，配置文件的地址在安装目录的config下
使用RPM安装，配置文件在/etc/elasticsearch下
使用MSI安装，配置文件的地址在安装目录的config下，并且会自动将config目录地址写入环境变量ES_PATH_CONF

4.3 安装

为了模拟真实场景，我们将在linux系统下安装Elasticsearch

4.3.1 新建一个用户gavin

处于安全考虑，Elasticsearch默认不允许以root账号运行

创建用户：

useradd gavin

设置密码：

passwd gavin

切换用户：

su gavin

删除用户：

userdel -r gavin

普通用户增加sudo命令的权限：

vim /etc/sudoers

gavin   ALL=(ALL)       ALL

改变目录及其目录下所有文件的所有者为当前普通用户：

chown -R yourname dirname

4.3.3 解压缩

tar -zxvf elasticsearch-7.9.0-linux-x86_64.tar.gz

4.3.4 目录重命名

mv elasticsearch-7.9.0 elasticsearch

4.3.5 修改配置文件

进入config目录，修改elasticsearch.yml和jvm.options

jvm.options

默认配置：

-Xms1g
-Xmx1g

内存占用太多，设置为不超过物理内存的一半：

-Xms512m
-Xmx512m

elasticsearch.yml

修改数据和日志目录

# 数据目录位置
path.data: /home/gavin/elasticsearch/data
# 日志目录位置
path.logs: /home/gavin/elasticsearch/logs

elasticsearch的安装目录默认只有logs目录，没有data目录，需要手动创建：

mkdir data

修改绑定的ip：

# 绑定0.0.0.0 允许任何ip来访问，默认只允许本机访问
network.host: 0.0.0.0

目前我们是学习单机安装，如果要做集群，只需要在这个配置文件中添加节点信息即可。

属性名	说明
cluster.name	配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name	节点名，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理
path.conf	设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data	设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开
path.logs	设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins	设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock	设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存进行swap
network.host	设置bind_host和publish_host，设置为0.0.0.0允许外网访问
http.port	设置对外服务的http端口，默认为9200。
transport.tcp.port	集群结点之间通信端口
discovery.zen.ping.timeout	设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些
discovery.zen.minimum_master_nodes	主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2

4.4 运行

进入elasticsearch/bin*目录下，可以看到如下的可执行文件：

然后输入运行命令：

./elasticsearch

4.5 启动报错

4.5.1 JDK版本过低并且不支持 root用户启动

解决方案：

1.因为elasticsearch7.9.X内置了jdk，默认是jdk11，但是向下兼容，所以可以不用处理

2.切换到普通用户进行启动，此时需要修改文件目录下所有文件的所有者为当前用户。

chown -R gavin /home/gavin/elasticsearch

4.5.2 集群节点导致启动报错

解决：

vim elasticsearch.yml

ip替换host1等，多节点请添加多个ip地址，单节点可写按默认来
#配置以下三者，最少其一
#[discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"] #这里的node-1为node-name配置的值

启动成功：

可以看到绑定了两个端口：

9200：客户端访问端口
9300：集群节点之间通讯端口

我们在浏览器中访问：http://192.168.15.100:9200/

5.安装kibana

kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱状图、线状图、饼图等。

而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利于学习Elasticsearch的语法。

5.1 安装

因为Kibana是依赖于node

查看是否服务器是否安装nodejs

[root@centos logs]# node -v
v9.3.0

如果没有安装，则安装步骤如下：

1.可以在下载页面https://nodejs.org/en/download/中找到下载地址，然后执行指令

wget https://nodejs.org/dist/v9.3.0/node-v9.3.0-linux-x64.tar.xz

2.解压缩

xz -d node-v9.3.0-linux-x64.tar.xz
tar -xf node-v9.3.0-linux-x64.tar

3.部署bin文件

根据自己nodejs的实际路径，依次执行下面命令，建立软连接：

ln -s /usr/local/software/node/bin/node /usr/bin/node
ln -s /usr/local/software/node/bin/npm /usr/bin/npm
ln -s /usr/local/software/node/bin/npx /usr/bin/npx

4.测试

node -v
npm -v
npx -v

5.1.1 解压缩kibana

tar -zxvf kibana-7.9.0-linux-x86_64.tar.gz

5.1.2 重命名安装包

mv kibana-7.9.0-linux-x86_64 kibana

5.1.3 修改配置

vim /home/gavin/kibana/config/kibana.yml

elasticsearch.hosts: ["http://192.168.15.100:9200"]

5.2 启动

cd /home/gavin/kibana/bin

./kibana

6.安装ik分析器

Lucene的IK分词器早在2012年就已经没有维护了，现在我们要使用的是在其基础上维护升级的版本，并且开发为ElasticSearch的继承插件了，与ElasticSearch一起维护升级了，版本也保持一致。

6.1 解压缩

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.9.0.zip -d /home/gavin/kibana/plugins/ik-analyzer

6.2 重启elasticsearch

加载IK分词器插件、

6.3 测试

在Dev Tools –> console 中输入下面请求：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":     "我是中国人"
}

API

Elasticsearch提供了Rest风格的API，即http请求接口，而且也提供了各种语言的客户端API

文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

1.客户端API

Elasticsearch支持的客户端非常多，如：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

点开Java Rest Client后，会有两个：

Java Low Level REST Client：是低级别封装，提供一些基础功能，但更灵活
Java High Level REST Client：是在Low Level Rest Client基础上进行的高级别封装，功能更丰富和完善，而且API会变得简单

2.如何学习

2.1 操作索引

Elasticsearch是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与mysql类似

对比关系：

索引(indices) ——————————————— Databases 数据库

类型(type) —————————————— Table 数据表

文档(Document) —————————Row 行

字段(field) —————————–Columns 列

说明：

概念	说明
索引库(indices)	indices是index的复数，代表许多的索引
类型(type)	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引、订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档(document)	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段(field)	文档中的属性
映射配置(mappings)	字段的数据类型，属性、是否索引、是否存储等特性

特别说明:

Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡

2.2语法

Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，可以使用任何工具进行发起http请求

2.1.1 索引库设置

创建索引索引库设置：

请求方式：PUT
请求路径：/索引名
请求参数：json格式：
```
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 2
      }
}
```
settings：索引库的设置

number_of_shards：分片数量

number_of_replicas：副本数量

测试
1. 使用postman进行创建索引并对索引库进行设置测试

2. 使用kibana进行创建索引并对索引库进行设置测试

查看索引库设置

语法：

GET ceshi

或者，使用*来查询所有索引配置：

删除索引库设置

语法：

DELETE /索引库名

再次查看

2.1.2 映射配置

索引库创建好之后就是添加数据，再添加数据之前必须定义映射

映射：

定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存、是否索引、是否分词等

创建映射字段

语法：

请求方式是PUT，类型名称和_mapping可以互换位置
```
PUT /索引库名称/_doc/类型名称
{
  "properties": {
    "type": "类型",
    "index": true,
    "store": true,
    "analyzer": "分词器"
  }
}
```
类型：就是前面提过的type的概念，类似于数据库中的不同表

字段名：任意填写，可以指定很多属性，如：
- type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
- index：是否索引，默认为true
- store：是否存储，默认是false
- analyzer：分词器，这里的ik_max_word即表示使用ik分词器

示例：

请求：

PUT ceshi/_doc/goods
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
      "type": "keyword",
      "index": false
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
}

特别说明：

传统ES6创建映射的时候是把上面的**_doc换成_mapping**

ES7这个**_mapping已经移除了，使用_doc**代替

否则会报如下错误：

响应结果：

{
  "_index" : "ceshi",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "goods",
  "_version" : 3,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1
}

查看映射关系

语法：
```
GET 索引库名/_mapping
```
示例：
```
GET ceshi/_mapping
```
结果：
1. 字段属性详解

3.1 type

Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富

常用的说明下：

String类型，分为两种:
- text：可分词，不可参与聚合
- keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合
Numerical：数值类型，分两类
- 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型：scaled_float
  - 需要指定一个精度因子，比如10或100。Elasticsearch会把真实值乘以这个因子以后存储，取出时再还原。
Date：日期类型
- Elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。

3.2 index

index影响字段的索引情况

true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值是true
false：字段不会被索引，不能用来搜索

特别说明：

index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。但是有些字段我们不希望索引的，就需要手动设置index为false

3.3 store

是否将数据额外存储

在lucene和solr中，我们设置store字段为false，那么这个字段在文档列表中就不会有这个字段的值，用户搜索结果中就不会显示出来。

但在Elasticsearch中，即便设置为false，也可以搜索结果。

原因是Elasticsearch在创建文档索引库时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫_source的属性中，而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。

而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据，多余，因此我们一般都会讲store设置为false，事实上，store的默认是就是false。

2.1.3 新增数据

1.随机生成id

通过POST请求，可以向一个已经存在的索引库中添加数据

语法：

POST /索引库名/_doc/类型名
{
  "key": "value"
}

示例：

POST /ceshi/_doc/goods
{
  "title": "小米手机",
  "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
  "price": 2688.01
}

运行结果：

查看新增数据结果

GET /ceshi/_search
{
    "query":{
        "match_all":{}
    }
}

_source：源文档信息，所有数据都在里面

_id：这条文档的唯一标识，与文档自己的id没有关联

2.自定义id

如果我们在新增数据的时候指定id，可以按如下操作：

语法：

POST /索引库名/_doc/id
{
  "key": "value"
}

示例：

POST /ceshi/_doc/2
{
  "title": "小米手机",
  "images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
  "price": 2988.02
}

2.1.4 智能判断

在学习solr时，我们在新增数据时，智能使用提前批配置好映射属性的字段，否则就会报错

不过在Elasticsearch中，可以不需要给索引库设置任何的映射属性的字段，它也可以根据输入的数据来判断类型，动态添加数据映射

示例：

POST /ceshi/_doc/3
{
    "title":"超米手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":2899.00,
    "stock": 200,
    "saleable":true
}

我们发现，ceshi索引库额外增加了stock库存和saleable是否上架两个字段。

查看此时的索引库映射关系

GET ceshi/_mapping

2.1.5 修改数据

把刚才新增请求的方式改为PUT，就是修改了，不过修改必须指定id

id对应文档存在，则修改

id对应文档不存在，则新增

比如，我们把id为3的数据进行修改：

PUT /ceshi/_doc/3
{
    "title":"超大米手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":3899.00,
    "stock": 100,
    "saleable":true
}

2.1.6 删除数据

删除数据使用DELETE请求方式，同样，根据id进行删除

语法：

DELETE /索引库名/_doc/id

示例：

DELETE /ceshi/_doc/1

结果：删除id为1的索引库数据

2.1.7 查询数据

基本查询

_source过滤

结果过滤

高级查询

排序

1.基本查询

基本语法

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "查询条件值"
    }
  }
}

query：表示一个查询对象，里面可以有不同的查询属性

查询类型：如，mastch_all、match、term、range等

查询条件：

查询条件会根据类型的不同，写法也有差异，后面详细讲解

2.查询所有（match_all）

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

query：代表查询对象

match_all：代表查询所有

took：查询花费时间，单位是毫秒

time_out：是否超时

_shards：分片信息

hits：搜索结果总览对象

total：搜索到的总条数

max_score：所有结果中文档得分的最高分

hits：搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息

_index：索引库

_type：文档类型

_id：文档id

_score：文档得分

_source：文档的源数据

3.匹配查询（match）

先增加一条数据，便于测试

PUT /ceshi/_doc/1
{
    "title":"小米电视4A",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":1899.00
}

特别说明：增加数据使用POST和PUT的区别

PUT：需要指定id，否则会报错，幂等操作

POST：指定的id存在，则更新数据，不存在要么自定义id，要么随机生成，非幂等操作

从结果中看到，索引库中有2部手机，1台电视

or关系

match类型查询，会把查询条件进行分词。然后进行查询，多个词条之间是or的关系

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米电视"
    }
  }
}

默认情况下，是会通过分词，使多个词之间是or的关系。

and关系

某些时候需要精确查找，需要将多个词关系设置为and。

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "小米电视",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

本例中，只有同时包含小米和电视的词条才会被搜索到

or and and 之间

场景：如果用户给定的条件分词后有5个查询词项，想查找只包含其中4个词的文档，该如何处理？将operator操作符设置成and只会将此文档排除。

有时候这正是我们期望的，但在全文搜索的大多数应用场景下，我们既想包含那些可能相关的文档，同时又排除那些不太相关的。换句话说，我们想要处于中间某种结果。

match查询支持minimum_should_match最小匹配参数，这让我们可以指定匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量。

示例：

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "小米曲面电视",
        "minimum_should_match": "75%"
      }
    }
  }
}

多字段查询（multi_match）

match和multi_match类似，不同的是multi_match可以在多个字段中查询

示例：

GET /ceshi/_search
{
    "query":{
        "multi_match": {
            "query":    "小",
            "fields":   [ "title", "subTitle" ]
        }
 }
}

词条匹配（term）

term查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串

示例：

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "term": {
     "price": "1899"
    }
  }
}

多词条精确匹配(terms)

terms查询和term查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段中包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：

结果过滤

默认情况下，elasticsearch在搜索结果中，会把文档中保存在_source的所有字段返回。但是，如果我们只想要获取其中的部分字段，我们可以添加_source的过滤。

直接指定字段

示例：

GET /ceshi/_search
{
  "_source": ["title","price"],
  "query": {
    "term": {
      "price": 1899
    }
  }
}

2. 指定includes和excludes

我们也可以通过“

includes：来指定想要显示的字段

excludes：来指定不想要显示的字段

示例：

GET /ceshi/_search
{
  "_source": {
    "includes": ["title","images"]
  },
  "query": {
    "term": {
      "price": 1899
    }
  }
}

GET /ceshi/_search
{
  "_source": {
    "excludes": ["title","images"]
  },
  "query": {
    "term": {
      "price": 1899
    }
  }
}

2.18 高级查询

1.布尔组合（bool）

bool把各种其他查询通过must（与)、must_not（非）、shoud(或)的当时组合

示例

# 查询title可能包含“大米”，但一定包含“手机”的数据
GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {"match":{"title":"大米"}},
      "must_not":{"match":{"title":"电视"}},
      "should":{"match":{"title":"手机"}}
    }
  }
}

2.范围查询（range）

range查询找出那些落在指定区间内的数字或时间

示例

# 查询price在1000-2900范围内的数据
GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 1000,
        "lte": 2900
      }
    }
  }
}

range查询允许以下字符：

操作符	说明
gt	大于
gte	大于等于
lt	小于
lte	小于等于

3.模糊查询（fuzzy）

新增一条数据

POST /ceshi/_doc/4
{
    "title":"apple手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":6899.00
}

fuzzy查询时term查询的模糊等价。它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差,但是偏差的编辑距离不得超过2

POST /ceshi/_doc/4
{
    "title":"apple手机",
    "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
    "price":6899.00
}

上面查询也是可以查到apple手机数据的

我们可以通过fuzziness属性来指定允许的偏差距离：

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "appaa",
        "fuzziness": 3
      }
    }
  }
}

也是可以查到数据

注意：fuzzinexx值越大，偏差距离也越大，模糊查询的范围也越大，反之。

4.过滤(filter)

条件查询找那个进行过滤

所有的查询都会影响到文档的评分及排名。如果我们需要在查询结果中进行过滤，并且不希望过滤条件影响评分，那么就不要吧过滤条件作为查询条件来用。而是使用filter方式：

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must":{"match":{"title":"手机"}},
      "filter": {
        "range": {
          "price": {
            "gte": 1000,
            "lte": 5000
          }
        }
      }
    }
  }
}

注意：filet中还可以再次进行bool组合条件过滤

无查询条件，直接过滤

如果一个查询只有过滤，没有查询条件，不希望进行评分，我们可以使用constant_score取代只有filter语句的bool查询。在性能上时完全相同的，但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。

示例：

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "price": {
            "gte": 1000,
            "lte": 4000
          }
        }
      }
    }
  }
}

5.排序

需求：想要将查询条件title和price范围过滤出来结果，进行首先按照价格排序，然后按照得分排序：

GET /ceshi/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must":{"match":{"title":"手机"}},
      "filter":{
        "range": {
          "price": {
            "gte": 1000,
            "lte": 7000
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
    {"price": {"order": "desc"}},
    {"_score": {"order": "desc"}}
  ]
}

2.3聚合aggregations

聚合可以让我们及其方便的实现对数据的统计、分析。例如：

什么品牌的手机最受欢迎

这些手机的平均价格、最高价格、最低价格

这些手机每月的销售情况如何

实现这些统计功能要比数据库的sql方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。

2.3.1 基本概念

Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种：

桶

度量

1.桶（bucket）

桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个桶。例如，我们根据国籍对人划分，可以得到中国桶、英国桶、美国桶。。。

Elasticsearch中提供的划分桶的方式很多：

Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分一组
Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配分为一组
Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后分段分组
。。。

综上所述，我们发现bucket aggregations只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations 即度量。

2.度量（metrics）

分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等操作。这些在ES中称为度量。

比较常用的一些度量聚合方式：

Avg Aggregation：求平均值
Max Aggregation：求最大值
MIn Aggregation：求最小值
Percentiles Aggregation：求百分比
Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
Sum Aggregation：求和
Top hits Aggregation：求前几
Value Count Aggregation：求总数
。。。

开始测试

为了方便测试，我们首先批量导入测试数据

2.3.2 创建索引库

PUT /cars
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
      "properties":{
        "color":{"type":"keyword"},
        "make":{"type":"keyword"}
    }
  }
}

查看索引库映射关系：GET /cars/_mapping

注意：在ES中，需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊，因此不能被分词。这里我们将color和make这两个字段类型设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合

导入数据：

POST /cars/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }

查看cars索引库中的数据：

GET /cars/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

2.3.3 聚合为桶

1.按照cars中的color字段来划分桶

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "color"
            }
        }
    }
}

size：查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率

aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写

popular_color：给这次聚合起一个名字，任意。

terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分

field：划分桶的字段

hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0

aggregations：聚合的结果

popular_clor：我们定义的聚合名称

buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶

key：这个桶对应的color字段的值

doc_count：这个桶中的文档数量

总结：通过聚合的结果我们发现，目前红色的小车比较畅销

2.3.4 桶内度量

前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量。但通常，我们的应用需要提供更为复杂的文档度量。例如，每种颜色骑车的平均价格是多少？

因此，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在==桶内==，度量的运算会基于==桶内==的文档进行。

示例：

需求：按照cars中的color字段划分桶，并求相应每个桶中的平均价格

GET /cars/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "popular_color": {
      "terms": {
        "field": "color"
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

arrgs：我们在aggs(popular_color)中添加新的aggs。可见==度量也是一个聚合，度量是在桶中的聚合==。

avg_price：度量聚合的名称，任意

avg：度量的类型，这里是求平均值

field：度量运算的字段

结果：

我们可以看到每个桶中都有自己的avg_price字段，这就是度量聚合的结果

2.3.5 桶内嵌套桶

上面示例是桶内嵌套度量运算。事实上桶内不仅可以嵌套运算，还可以嵌套其他桶。也就是说在每个分组中，可以再分更多桶。

示例：

需求：我们想要统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照make字段在进行分桶

GET /cars/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "popular_color": {
      "terms": {
        "field": "color"
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        },
        "maker":{
          "terms": {
            "field": "make"
          }
        }
      }
    }
  }
}

结果：

{
  "took" : 14,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "popular_color" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "red",
          "doc_count" : 4,
          "maker" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "honda",
                "doc_count" : 3
              },
              {
                "key" : "bmw",
                "doc_count" : 1
              }
            ]
          },
          "avg_price" : {
            "value" : 32500.0
          }
        },
        {
          "key" : "blue",
          "doc_count" : 2,
          "maker" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "ford",
                "doc_count" : 1
              },
              {
                "key" : "toyota",
                "doc_count" : 1
              }
            ]
          },
          "avg_price" : {
            "value" : 20000.0
          }
        },
        {
          "key" : "green",
          "doc_count" : 2,
          "maker" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "ford",
                "doc_count" : 1
              },
              {
                "key" : "toyota",
                "doc_count" : 1
              }
            ]
          },
          "avg_price" : {
            "value" : 21000.0
          }
        }
      ]
    }
  }
}

我们可以看到，新的聚合maker被嵌套在原来每一个color的桶中。

每个颜色下面都根据make字段进行了分组

我们从结果中读到的信息：

红色车共有4辆

红色车的平均售价32500

其中3辆是Honda本田制造，1辆是BMW宝马制造

2.3.6 阶梯分桶（Histogram）

histogram是把数值类型的字段，按照一定的阶梯大小进行分组。需要指定一个阶梯值（interval）来划分阶梯大小

示例

需求：比如你有价格字段，如果你设定interval的值为200.那么阶梯就会是这样的：

0,200,400,600，。。。

上面列出的是每个阶梯的key，也是区间的起点

如果一件商品的价格是450，会落在哪个阶梯区间呢？计算公式如下：

bucket_key = Math.floor((value-offset)/interval)*interval+offset

value：就是当前数据的值，本例中是450

offset：起始偏移值，默认为0

interval：阶梯间隔，比如200

全文检索Elasticsearch研究

全文检索Elasticsearch研究

学习目标

约束

ELK的介绍和安装

1.简介

2.突出优点

3.原理与应用

3.1 索引结构

3.2 RESTFUL应用方法

4.ElasticaSearc安装

4.1 安装配置

4.2 配置文件

4.3 安装

4.4 运行

4.5 启动报错

4.5.1 JDK版本过低 并且 不支持 root用户启动

5.安装kibana

5.1 安装

6.安装ik分析器

6.1 解压缩

6.2 重启elasticsearch

6.3 测试

API

1.客户端API

2.如何学习

2.1 操作索引

2.2语法

2.1.1 索引库设置

2.1.2 映射配置

2.1.3 新增数据

2.1.4 智能判断

2.1.5 修改数据

2.1.6 删除数据

2.1.7 查询数据

2.18 高级查询

2.3聚合aggregations

2.3.1 基本概念

1.桶（bucket）

2.度量（metrics）

2.3.2 创建索引库

2.3.3 聚合为桶

1.按照cars中的color字段来划分桶

2.3.4 桶内度量

2.3.5 桶内嵌套桶

2.3.6 阶梯分桶（Histogram）

怀孕备案表（妊娠备案表）

PHP e签宝电子签名Saas API 对接流程

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