使用ElasticSearch6.0快速實(shí)現(xiàn)全文搜索功能的示例代碼
更新時(shí)間：2018年02月10日 09:58:19 作者：FengY
本篇文章主要介紹了使用ElasticSearch6.0快速實(shí)現(xiàn)全文搜索功能，小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧
本文不涉及ElasticSearch具體原理，只記錄如何快速的導(dǎo)入mysql中的數(shù)據(jù)進(jìn)行全文檢索。
工作中需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)搜索功能，并且導(dǎo)入現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，組長推薦用ElasticSearch實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)上翻一通教程，都是比較古老的文章了，無奈只能自己摸索，參考ES的文檔，總算是把服務(wù)搭起來了，記錄下，希望有同樣需求的朋友可以少走彎路，能按照這篇教程快速的搭建一個(gè)可用的ElasticSearch服務(wù)。
ES的搭建
ES搭建有直接下載zip文件，也有docker容器的方式，相對(duì)來說，docker更適合我們跑ES服務(wù)?？梢苑奖愕拇罱夯蚪y(cè)試環(huán)境。這里使用的也是容器方式，首先我們需要一份Dockerfile:
FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:6.0.0 # 提交配置 包括新的elasticsearch.yml 和 keystore.jks文件 COPY --chown=elasticsearch:elasticsearch conf/ /usr/share/elasticsearch/config/ # 安裝ik RUN ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.0.0/elasticsearch-analysis-ik-6.0.0.zip # 安裝readonlyrest RUN ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/HYY-yu/BezierCurveDemo/raw/master/readonlyrest-1.16.14_es6.0.0.zip USER elasticsearch CMD ./bin/elasticsearch
這里對(duì)上面的操作做一下說明：
- 首先在Dockerfile下的同級(jí)目錄中需要建立一個(gè)conf文件夾，保存elasticsearch.yml文件（稍后給出）和keystore.jks。（jks是自簽名文件，用于https，如何生成請(qǐng)自行搜索）
- ik是一款很流行的中文分詞庫，使用它來支持中文搜索。
- readonlyrest是一款開源的ES插件，用于用戶管理、安全驗(yàn)證，土豪可以使用ES自帶的X-pack包，有更完善的安全功能。
elactic配置 elasticsearch.yml
cluster.name: "docker-cluster" network.host: 0.0.0.0 # minimum_master_nodes need to be explicitly set when bound on a public IP # set to 1 to allow single node clusters # Details: https://github.com/elastic/elasticsearch/pull/17288 discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 # 禁止系統(tǒng)對(duì)ES交換內(nèi)存 bootstrap.memory_lock: true http.type: ssl_netty4 readonlyrest: enable: true ssl: enable: true keystore_file: "server.jks" keystore_pass: server key_pass: server access_control_rules: - name: "Block 1 - ROOT" type: allow groups: ["admin"] - name: "User read only - paper" groups: ["user"] indices: ["paper*"] actions: ["indices:data/read/*"] users: - username: root auth_key_sha256: cb7c98bae153065db931980a13bd45ee3a77cb8f27a7dfee68f686377acc33f1 groups: ["admin"] - username: xiaoming auth_key: xiaoming:xiaoming groups: ["user"]
這里bootstrap.memory_lock: true是個(gè)坑，禁止交換內(nèi)存這里文檔已經(jīng)說明了，有的os會(huì)在運(yùn)行時(shí)把暫時(shí)不用的內(nèi)存交換到硬盤的一塊區(qū)域，然而這種行為會(huì)讓ES的資源占用率飆升，甚至讓系統(tǒng)無法響應(yīng)。
配置文件里已經(jīng)很明顯了，一個(gè)root用戶屬于admin組，而admin有所有權(quán)限，xiaoming同學(xué)因?yàn)樵趗ser組，只能訪問paper索引，并且只能讀取，不能操作。更詳細(xì)的配置請(qǐng)見：readonlyrest文檔
至此，ES的準(zhǔn)備工作算是做完了，docker build -t ESImage:tag 一下，docker run -p 9200:9200 ESImage:Tag跑起來。
如果https://127.0.0.1:9200/返回
{
"name": "VaKwrIR",
"cluster_name": "docker-cluster",
"cluster_uuid": "YsYdOWKvRh2swz907s2m_w",
"version": {
"number": "6.0.0",
"build_hash": "8f0685b",
"build_date": "2017-11-10T18:41:22.859Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "7.0.1",
"minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
},
"tagline": "You Know, for Search"
}
我們本次教程的主角算是出場(chǎng)了，分享幾個(gè)常用的API調(diào)戲調(diào)試ES用：
{{url}}替換成你本地的ES地址。
- 查看所有插件：{{url}}/_cat/plugins?v
- 查看所有索引：{{url}}/_cat/indices?v
- 對(duì)ES進(jìn)行健康檢查：{{url}}/_cat/health?v
- 查看當(dāng)前的磁盤占用率：{{url}}/_cat/allocation?v
導(dǎo)入MYSQL數(shù)據(jù)
這里我使用的是MYSQL數(shù)據(jù)，其實(shí)其它的數(shù)據(jù)庫也是一樣，關(guān)鍵在于如何導(dǎo)入，網(wǎng)上教程會(huì)推薦Logstash、Beat、ES的mysql插件進(jìn)行導(dǎo)入，我也都實(shí)驗(yàn)過，配置繁瑣，文檔稀少，要是數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)復(fù)雜一點(diǎn)，導(dǎo)入是個(gè)勞心勞神的活計(jì)，所以并不推薦。其實(shí)ES在各個(gè)語言都有對(duì)應(yīng)的API庫，你在語言層面把數(shù)據(jù)組裝成json，通過API庫發(fā)送到ES即可。流程大致如下：
我使用的是Golang的ES庫elastic，其它語言可以去github上自行搜索，操作的方式都是一樣的。
接下來使用一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)庫做介紹：
Paper表
| id | name |
|---|---|
| 1 | 北京第一小學(xué)模擬卷 |
| 2 | 江西北京通用高考真題 |
Province表
| id | name |
|---|---|
| 1 | 北京 |
| 2 | 江西 |
Paper_Province表
| paper_id | province_id |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
| 2 | 2 |
如上，Paper和Province是多對(duì)多關(guān)系，現(xiàn)在把Paper數(shù)據(jù)打入ES，，可以按Paper名稱模糊搜索，也可通過Province進(jìn)行篩選。json數(shù)據(jù)格式如下：
{
"id":1,
"name": "北京第一小學(xué)模擬卷",
"provinces":[
{
"id":1,
"name":"北京"
}
]
}
首先準(zhǔn)備一份mapping.json文件，這是在ES中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)定義，
{
"mappings":{
"docs":{
"include_in_all": false,
"properties":{
"id":{
"type":"long"
},
"name":{
"type":"text",
"analyzer":"ik_max_word" // 使用最大詞分詞器
},
"provinces":{
"type":"nested",
"properties":{
"id":{
"type":"integer"
},
"name":{
"type":"text",
"index":"false" // 不索引
}
}
}
}
}
},
"settings":{
"number_of_shards":1,
"number_of_replicas":0
}
}
需要注意的是取消_all字段，這個(gè)默認(rèn)的_all會(huì)收集所有的存儲(chǔ)字段，實(shí)現(xiàn)無條件限制的搜索，缺點(diǎn)是空間占用大。
shard（分片）數(shù)我設(shè)置為了1，沒有設(shè)置replicas(副本)，畢竟這不是一個(gè)集群，處理的數(shù)據(jù)也不是很多，如果有大量數(shù)據(jù)需要處理可以自行設(shè)置分片和副本的數(shù)量。
首先與ES建立連接，ca.crt與jks自簽名有關(guān)。當(dāng)然，在這里我使用InsecureSkipVerify忽略了證書文件的驗(yàn)證。
func InitElasticSearch() {
pool := x509.NewCertPool()
crt, err0 := ioutil.ReadFile("conf/ca.crt")
if err0 != nil {
cannotOpenES(err0, "read crt file err")
return
}
pool.AppendCertsFromPEM(crt)
tr := &http.Transport{
TLSClientConfig: &tls.Config{RootCAs: pool, InsecureSkipVerify: true},
}
httpClient := &http.Client{Transport: tr}
//后臺(tái)構(gòu)造elasticClient
var err error
elasticClient, err = elastic.NewClient(elastic.SetURL(MyConfig.ElasticUrl),
elastic.SetErrorLog(GetLogger()),
elastic.SetGzip(true),
elastic.SetHttpClient(httpClient),
elastic.SetSniff(false), // 集群嗅探，單節(jié)點(diǎn)記得關(guān)閉。
elastic.SetScheme("https"),
elastic.SetBasicAuth(MyConfig.ElasticUsername, MyConfig.ElasticPassword))
if err != nil {
cannotOpenES(err, "search_client_error")
return
}
//elasticClient構(gòu)造完成
//查詢是否有paper索引
exist, err := elasticClient.IndexExists(MyConfig.ElasticIndexName).Do(context.Background())
if err != nil {
cannotOpenES(err, "exist_paper_index_check")
return
}
//索引存在且通過完整性檢查則不發(fā)送任何數(shù)據(jù)
if exist {
if !isIndexIntegrity(elasticClient) {
//刪除當(dāng)前索引  準(zhǔn)備重建
deleteResponse, err := elasticClient.DeleteIndex(MyConfig.ElasticIndexName).Do(context.Background())
if err != nil || !deleteResponse.Acknowledged {
cannotOpenES(err, "delete_index_error")
return
}
} else {
return
}
}
//后臺(tái)查詢數(shù)據(jù)庫,發(fā)送數(shù)據(jù)到elasticsearch中
go fetchDBGetAllPaperAndSendToES()
}
type PaperSearch struct {
PaperId int64 `gorm:"primary_key;column:F_paper_id;type:BIGINT(20)" json:"id"`
Name string `gorm:"column:F_name;size:80" json:"name"`
Provinces []Province `gorm:"many2many:t_paper_province;" json:"provinces"` // 試卷適用的省份
}
func fetchDBGetAllPaperAndSendToES() {
//fetch paper
var allPaper []PaperSearch
GetDb().Table("t_papers").Find(&allPaper)
//province
for i := range allPaper {
var allPro []Province
GetDb().Table("t_provinces").Joins("INNER JOIN `t_paper_province` ON `t_paper_province`.`province_F_province_id` = `t_provinces`.`F_province_id`").
Where("t_paper_province.paper_F_paper_id = ?", allPaper[i].PaperId).Find(&allPro)
allPaper[i].Provinces = allPro
}
if len(allPaper) > 0 {
//send to es - create index
createService := GetElasticSearch().CreateIndex(MyConfig.ElasticIndexName)
// 此處的index_default_setting就是上面mapping.json中的內(nèi)容。
createService.Body(index_default_setting)
createResult, err := createService.Do(context.Background())
if err != nil {
cannotOpenES(err, "create_paper_index")
return
}
if !createResult.Acknowledged || !createResult.ShardsAcknowledged {
cannotOpenES(err, "create_paper_index_fail")
}
// - send all paper
bulkRequest := GetElasticSearch().Bulk()
for i := range allPaper {
indexReq := elastic.NewBulkIndexRequest().OpType("create").Index(MyConfig.ElasticIndexName).Type("docs").
Id(helper.Int64ToString(allPaper[i].PaperId)).
Doc(allPaper[i])
bulkRequest.Add(indexReq)
}
// Do sends the bulk requests to Elasticsearch
bulkResponse, err := bulkRequest.Do(context.Background())
if err != nil {
cannotOpenES(err, "insert_docs_error")
return
}
// Bulk request actions get cleared
if len(bulkResponse.Created()) != len(allPaper) {
cannotOpenES(err, "insert_docs_nums_error")
return
}
//send success
}
}
跑通上面的代碼后，使用{{url}}/_cat/indices?v看看ES中是否出現(xiàn)了新創(chuàng)建的索引，使用{{url}}/papers/_search看看命中了多少文檔，如果文檔數(shù)等于你發(fā)送過去的數(shù)據(jù)量，搜索服務(wù)就算跑起來了。
搜索
現(xiàn)在就可以通過ProvinceID和q來搜索試卷，默認(rèn)按照相關(guān)度評(píng)分排序。
//q 搜索字符串 provinceID 限定省份id limit page 分頁參數(shù)
func SearchPaper(q string, provinceId uint, limit int, page int) (list []PaperSearch, totalPage int, currentPage int, pageIsEnd int, returnErr error) {
//不滿足條件，使用數(shù)據(jù)庫搜索
if !CanUseElasticSearch && !MyConfig.UseElasticSearch {
return SearchPaperLocal(q, courseId, gradeId, provinceId, paperTypeId, limit, page)
}
list = make([]PaperSimple, 0)
totalPage = 0
currentPage = page
pageIsEnd = 0
returnErr = nil
client := GetElasticSearch()
if client == nil {
return SearchPaperLocal(q, courseId, gradeId, provinceId, paperTypeId, limit, page)
}
//ElasticSearch有問題，使用數(shù)據(jù)庫搜索
if !isIndexIntegrity(client) {
return SearchPaperLocal(q, courseId, gradeId, provinceId, paperTypeId, limit, page)
}
if !client.IsRunning() {
client.Start()
}
defer client.Stop()
q = html.EscapeString(q)
boolQuery := elastic.NewBoolQuery()
// Paper.name
matchQuery := elastic.NewMatchQuery("name", q)
//省份
if provinceId > 0 && provinceId != DEFAULT_PROVINCE_ALL {
proBool := elastic.NewBoolQuery()
tpro := elastic.NewTermQuery("provinces.id", provinceId)
proNest := elastic.NewNestedQuery("provinces", proBool.Must(tpro))
boolQuery.Must(proNest)
}
boolQuery.Must(matchQuery)
for _, e := range termQuerys {
boolQuery.Must(e)
}
highligt := elastic.NewHighlight()
highligt.Field(ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_NAME)
highligt.PreTags(ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_TAG_START)
highligt.PostTags(ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_TAG_END)
searchResult, err2 := client.Search(MyConfig.ElasticIndexName).
Highlight(highligt).
Query(boolQuery).
From((page - 1) * limit).
Size(limit).
Do(context.Background())
if err2 != nil {
// Handle error
GetLogger().LogErr("搜索時(shí)出錯(cuò) "+err2.Error(), "search_error")
// Handle error
returnErr = errors.New("搜索時(shí)出錯(cuò)")
} else {
if searchResult.Hits.TotalHits > 0 {
// Iterate through results
for _, hit := range searchResult.Hits.Hits {
var p PaperSearch
err := json.Unmarshal(*hit.Source, &p)
if err != nil {
// Deserialization failed
GetLogger().LogErr("搜索時(shí)出錯(cuò) "+err.Error(), "search_deserialization_error")
returnErr = errors.New("搜索時(shí)出錯(cuò)")
return
}
if len(hit.Highlight[ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_NAME]) > 0 {
p.Name = hit.Highlight[ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_NAME][0]
}
list = append(list, p)
}
count := searchResult.TotalHits()
currentPage = page
if count > 0 {
totalPage = int(math.Ceil(float64(count) / float64(limit)))
}
if currentPage >= totalPage {
pageIsEnd = 1
}
} else {
// No hits
}
}
return
}
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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