ElasticSearch1-官方文档翻译(概念,搜索,聚合篇)

以你之姓@ 2022-03-10 10:10 303阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  全文搜索
 *  1.Getting start
 *   *   *  basic concepts
         *  搜索原理
         *   *   倒排索引原理:
             *   *  对索引
                 *  对文档
 *  2. 搜索Search API
 *   *   *  2.1 query string search
         *   *  2.2 DSL查询(生产环境使用)
         *  2.3 带过滤的搜索query filter
         *  2.4 全文搜索full-text search
 *  3. Aggregations API
 *   *   *  3.1 普通聚合 结果(查询结果解析)
         *  3.2搜索后聚合
         *  3.3 分组聚合
         *  Date Histogram聚合
 *  4.分词器
 *   *   *  4.1 分词流程
         *  4.2 内置分词器
         *  4.3 安装中文分词器analysis-ik 6.2.4
         *  \_bluk

关系数据库      ⇒ 数据库        ⇒ 表          ⇒ 行             ⇒ 列(Columns)
    Elasticsearch  ⇒ 索引(Index)   ⇒ 类型(type)  ⇒ 文档(Docments)  ⇒ 字段(Fields)

download :https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

# 全文搜索 #

结构化数据------>关系型数据库存储,查找  
非结构化数据—>1.顺序扫描法(从头到尾) 2. 全文搜索(建立文本库,创建索引搜索)  
全文搜索实现ElasticSearch

# 1.Getting start #

ES本身使用的是UDP协议, 该协议没有握手机制,也无法保证通讯过程中数据不丢失  
**9300** 是tcp通讯端口，集群间和TCPClient都走的它  
**9200** 是http协议的RESTful接口

### basic concepts ###

*  基于java语言,Lucene引擎
 *  高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎
 *  快速,近实时(near realtime NRT)的对大数据的存储和搜索、分析
 *  异步写入
 *  自身带有分布式,solr需要依赖zookeeper ,solr支持xml,json等格式

基于HTTP协议，以JSON为数据交互格式的RESTful API  
数据存储在安装目录data下  
测试ES启动成功 http://localhost:9200?pretty

### 搜索原理 ###

插入这些数据到Elasticsearch的同时，Elasticsearch还为数据的每个字段建立索引–倒排索引  
**倒排索引(inverted index)** 的结构来做快速的全文搜索  
倒排索引由在文档中出现的唯一的单词列表，以及对于每个单词在文档中的位置组成。

####  倒排索引原理: ####

https://es.xiaoleilu.com/052\_Mapping\_Analysis/35\_Inverted\_index.html  
倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档  
倒排索引中的词项根据字典顺序升序排列

##### 对索引 #####

List All Indices`curl localhost:9200/_cat/indices?v`  
添加索引`curl -X PUT http://0.0.0.0:9200/customer?pretty`  
删除索引`curl -X DELETE 'localhost:9200/customer?pretty'`  
https://blog.csdn.net/zhangbin666/article/details/73332538

##### 对文档 #####

添加文档

curl -H "Content-Type:application/json" -H "Data_Type:msg" -X POST --data '{ "first_name" : "Zhao", "last_name" : "Jianyu", "age" : 22, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "music" ] }' localhost:9200/megacorp/employee/2

搜索文档/删除`GET/delete /megacorp/employee/1`  
DSL删除文档`_delete_by_query`

curl -H "Content-Type:application/json"  -X POST --data '{
        "query": {
            "bool": {
                "filter": [
                    {
                        "exists": {
                            "field": "record_file",
                            "boost": 1
                        }
                    },
                    {
                        "term": {
                            "account_login_name": {
                                "value": "3004703",
                                "boost": 1
                            }
                        }
                    },
                    {
                        "range": {
                            "channel_time": {
                                "from": 1565280000,
                                "to": 1565971199,
                                "include_lower": true,
                                "include_upper": true,
                                "boost": 1
                            }
                        }
                    },
                    {
                        "bool": {
                            "must_not": [
                                {
                                    "exists": {
                                        "field": "asr_customer",
                                        "boost": 1
                                    }
                                },
                                {
                                    "exists": {
                                        "field": "asr_agent",
                                        "boost": 1
                                    }
                                },
                                {
                                    "exists": {
                                        "field": "stat_silence_rate",
                                        "boost": 1
                                    }
                                }
                            ],
                            "adjust_pure_negative": true,
                            "boost": 1
                        }
                    },
                    {
                        "bool": {
                            "should": [
                                {
                                    "terms": {
                                        "cdr_type": [
                                            "cdr_ib",
                                            "cdr_ob_agent",
                                            "cdr_ob_customer"
                                        ],
                                        "boost": 1
                                    }
                                }
                            ],
                            "adjust_pure_negative": true,
                            "boost": 1
                        }
                    }
                ],
                "adjust_pure_negative": true,
                "boost": 1
            }
        }
    }' 'localhost:9200/index_20190809_alias%2Cindex_20190810_alias/type/_delete_by_query'

更新文档POST  
替换文档PUT

查询总数

curl -XGET http://localhost:9200/_count?pretty
    http://**.**.***.**:9200/_count?pretty  `?pretty`使请求返回参数将JSON数据

# 2. 搜索Search API #

六种搜索:

phrase search  
highlight search

### 2.1 query string search ###

搜索全部文档 `GET /megacorp/employee/_search`  
条件搜索 `curl 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=first_name:zhao'`  
按照价格降序搜索(不常用)`GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc`

#### 2.2 DSL查询(生产环境使用) ####

DSL(Domain Specific Language特定领域语言)  
“query”: \{  
match `进行分词`,包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。  
match\_phrase 完全匹配,包含所有  
multi\_match 对多个字段进行匹配  
term 是代表`完全匹配`，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇(数值型,日期型)  
terms  
bool 联合查询: must,should,must\_not

https://blog.csdn.net/tanga842428/article/details/75127418  
https://www.jianshu.com/p/0e503c6dcf89

match语句–查询类型之一

GET /megacorp/employee/_search
    { 
        "query" : { 
            "match" : { 
                "last_name" : "Smith"
            }
        }
    }

curl -H "Content-Type:application/json" -H "Data_Type:msg" -X GET --data ' { "query" : { "match" : { "last_name" : "Smith" } } }' 'localhost:9200/megacorp/employee/_search'

### 2.3 带过滤的搜索query filter ###

过滤器(filter)用于执行区间搜索

GET /megacorp/employee/_search
    { 
        "query" : { 
            "filtered" : { 
                "filter" : { 
                    "range" : { 
                        "age" : {  "gt" : 30 } 
                    }
                },
                "query" : { 
                    "match" : { 
                        "last_name" : "smith"
                    }
                }
            }
        }
    }

### 2.4 全文搜索full-text search ###

从`about`字段中搜索"rock climbing"

GET /megacorp/employee/_search
    { 
        "query" : { 
            "match" : { 
                "about" : "rock climbing"
            }
        }
    }

搜索结果

{ 
       ...
       "hits": { 
          "total":      2,
          "max_score":  0.16273327,
          "hits": [
             { 
                ...
                "_score":         0.16273327, <1> 结果相关性评分
                "_source": { 
                   "first_name":  "John",
                   "last_name":   "Smith",
                   "age":         25,
                   "about":       "I love to go rock climbing",
                   "interests": [ "sports", "music" ]
                }
             },
             { 
                ...
                "_score":         0.016878016, 
                "_source": { 
                   "first_name":  "Jane",
                   "last_name":   "Smith",
                   "age":         32,
                   "about":       "I like to collect rock albums",
                   "interests": [ "music" ]
                }
             }
          ]
       }
    }

参考文章:https://www.jianshu.com/p/873a363de2ee

{ 
        "size":10,  搜索10个
        "query":{ 
            "bool":{ 
                "adjust_pure_negative":true,
                "boost":1
            }
        },
        "_source":true  是否显示结果
    }

# 3. Aggregations API #

// 质检总数
    .subAggregation(AggregationBuilders.filter("qcCount", QueryBuilders.boolQuery()
            .should(QueryBuilders.existsQuery("qc_review_score"))
            .should(QueryBuilders.existsQuery("qc_score"))))
    // 自动质检总分
    .subAggregation(AggregationBuilders.filter("autoQcScoreCountFilter", QueryBuilders.boolQuery()
          .must(QueryBuilders.existsQuery("qcScore"))
          .mustNot(QueryBuilders.existsQuery("qcReviewScore")))
          .subAggregation(AggregationBuilders.sum("qcScoreCount").field("qcScore").missing(0)))
    // 人工复合总分 （进行自动质检后被人工修改过的总分 + 未进行自动质检直接被人工评分的总分）
                            .subAggregation(AggregationBuilders.filter("qcReviewScoreCountFilter", QueryBuilders.boolQuery()
                                    .filter(QueryBuilders.existsQuery(AsrField.QC_REVIEW_SCORE)))
                                    .subAggregation(AggregationBuilders
                                            .sum("qcScoreCount").field(AsrField.QC_REVIEW_SCORE).missing(0)))

数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大。

curl -H "Content-Type:application/json" -H "Data_Type:msg" -X GET --data ' { "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "interests" } } } }' 'localhost:9200/megacorp/employee/_search'

> **聚合遇到的问题**  
> `5.x后对排序，聚合这些操作用单独的数据结构(fielddata)缓存到内存里了，需要单独开启`  
> 参考文章:https://blog.csdn.net/u011403655/article/details/71107415/

### 3.1 普通聚合 结果(查询结果解析) ###

{ 
      "took": 10,               花费的时间，单位毫秒
      "timed_out": false,      是否超时， false表示没有超时
      "_shards": { 
        "total": 5,        数据拆成了5个分片
        "successful": 5, 
        "skipped": 0, 
        "failed": 0
      }, 
      "hits": { 
        "total": 4,      查询结果的数量，4个document
        "max_score": 1,    越相关，就越匹配，分数也越高
        "hits": [   包含了匹配搜索的document的详细数据
          { 
            "_index": "megacorp", 
            "_type": "employee", 
            "_id": "2", 
            "_score": 1, 
            "_source": { 
              "first_name": "Zhao", 
              "last_name": "Jianyu", 
              "age": 22, 
              "about": "I love to go rock climbing", 
              "interests": [
                "music"
              ]
            }
          }, 
          { 
            "_index": "megacorp",   索引名
            "_type": "employee",   类型名
            "_id": "4", 
            "_score": 1, 
            "_source": { 
              "first_name": "Zhao", 
              "last_name": "Jianyu", 
              "age": 22, 
              "about": "I love to go rock climbing", 
              "interests": [
                "music"
              ]
            }
          }, 
          { 
            ...已省略数据
          }
        ]
      }, 
      "aggregations": {    聚合:实时的从匹配查询语句的文档中动态计算生成的
        "all_interests": { 
          "doc_count_error_upper_bound": 0, 
          "sum_other_doc_count": 0, 
          "buckets": [
            { 
              "key": "music", 
              "doc_count": 3   喜欢音乐3人
            }, 
            { 
              "key": "play", 
              "doc_count": 1   喜欢玩 1人
            }, 
            { 
              "key": "sports", 
              "doc_count": 1
            }
          ]
        }
      }
    }

### 3.2搜索后聚合 ###

curl -H "Content-Type:application/json" -H "Data_Type:msg" -X GET --data ' { "query": { "match": { "last_name": "jianyu" } }, "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "interests" } } } }' 'localhost:9200/megacorp/employee/_search'

结果:

{ 
      ...省略部分结果
      "hits": { 
        "total": 2,    只查询出和query语句相匹配的文档
        "max_score": 0.18232156, 
        "hits": [
          { 
            "_index": "megacorp", 
            "_type": "employee", 
            "_id": "2", 
            "_score": 0.18232156, 
            "_source": { 
              "first_name": "Zhao", 
              "last_name": "Jianyu", 
              "age": 22, 
              "about": "I love to go rock climbing", 
              "interests": [
                "music"
              ]
            }
          }, 
          { 
            "_index": "megacorp", 
            "_type": "employee", 
            "_id": "4", 
            "_score": 0.18232156, 
            "_source": { 
              "first_name": "Zhao", 
              "last_name": "Jianyu", 
              "age": 22, 
              "about": "I love to go rock climbing", 
              "interests": [
                "music"
              ]
            }
          }
        ]
      }, 
      "aggregations": {    对查询出结果的文档进行聚合
        "all_interests": { 
          "doc_count_error_upper_bound": 0, 
          "sum_other_doc_count": 0, 
          "buckets": [ 桶
            { 
              "key": "music", 
              "doc_count": 2
            }
          ]
        }
      }
    }

### 3.3 分组聚合 ###

根据兴趣分组 求平均年龄

curl -H "Content-Type:application/json" -H "Data_Type:msg" -X GET --data ' { "aggs" : { "all_interests" : { "terms" : { "field" : "interests" }, "aggs" : { "avg_age" : { "avg" : { "field" : "age" } } } } } }' 'localhost:9200/megacorp/employee/_search'

搜索结果:

{ 
      "aggregations": { 
        "all_interests": { 
          "doc_count_error_upper_bound": 0,  表示没有在这次聚合中返回、但是可能存在的潜在聚合结果
          "sum_other_doc_count": 0,  表示这次聚合中没有统计到的文档数。因为ES为分布式部署，
          "buckets": [{ 					不同文档分散于多个分片
              "key": "music", 
              "doc_count": 3, 
              "avg_age": { 
                "value": 23   喜欢音乐的平均年龄23岁
              }
            }, { 
              "key": "play", 
              "doc_count": 1, 
              "avg_age": { 
                "value": 33
              }
            }, { 
              "key": "sports", 
              "doc_count": 1, 
              "avg_age": { 
                "value": 25
              }
            }
          ]
        }
      }
    }

### Date Histogram聚合 ###

# 4.分词器 #

实现倒排索引分词  
从文本中切分出一个一个的词条,并对每个词条标准化

### 4.1 分词流程 ###

3.1.1 character filter 分词之前的预处理 (过滤html标签,特殊符号转化)  
3.1.2 tokenizer 分词  
3.1.3 token filter 标准化 (大小写转换,同义词转化)

### 4.2 内置分词器 ###

3.2.1 standard 分词器 : (默认)将词汇单元转成小写|去除停用词\[a,an,the\]和标点符号,支持中文采用的方法单子切分  
3.2.2 simple 分词器 : 首先通过非字母字符分割文本信息|然后将词汇单元转成小写&&去除数字类型字符|  
3.2.3 Whitespace : 仅仅去除空格 不支持中文  
3.2.4 language : 为特定语言制定的分词器 不支持中文

### 4.3 安装中文分词器analysis-ik 6.2.4 ###

git上下载

字段  
if coord factor is enabled (by default "disable\_coord": false) then it means: if we have more search keywords in text then this result would be more relevant and will get higher score.

if coord factor is disabled(“disable\_coord”: true) then it means: no matter how many keywords we have in search text it will be counted just once.  
如果启用coord因子(默认情况下为“disadycoord”：false)，那么它意味着：如果文本中有更多的搜索关键字，那么这个结果将更相关并获得更高的分数。  
如果coord因子被禁用(“disablecoord”：true)，那么它的意思是：无论搜索文本中有多少关键字，它都只被计算一次。

[分词模式][Link 1]

### \_bluk ###

bulk size最佳大小  
bulk request会加载到内存里，如果太大的话，性能反而会下降，因此需要反复尝试一个最佳的bulk size。一般从1000~ 5000条数据开始，尝试逐渐增加。另外，如果看大小的话，最好是在5~15MB之间。

*  究其原因是 ES本身使用的是UDP协议, 该协议没有握手机制,也无法保证通讯过程中数据不丢失
 *  bulk线程池满了的产生拒绝的问题。  
    同时可以看一下es端的日志，有异常也会在日志里面展示的

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https://www.cnblogs.com/jianxuanbing/p/9410800.html

[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_44062339/article/details/85006948