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ElasticSearch
{% link https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/elasticsearch-intro.html ES官方文档 %}
ES 是基于 Apache Lucene 构建的开源搜索引擎，采用 Java 语言编写，提供了 Restful API 简化操作。
ES 默认使用的是标准分词器(StandardAnalyzer)：中文使用单字分词；英文使用单词分词。 ES 中只有 text 类型是分词的，剩下的 keyword、integer、date 等类型都是不分词的。
版本异同
es5 一个索引可以创建多个类型，在es6中仍可以使用,但是已经不推荐。 es6 之后一个索引只对应一个类型。 es7 的默认分片(即备份)从之前的5调到了1,如果想用原来的可以自己设置； es7 使用 jdk11+，已经内置。不过可能会出现使用本地的jdk的情况，如果本地jdk版本低于11，需要配置。
编辑环境变量：
vim /etc/profile，添加变量export ES_JAVA_HOME=指定ES安装目录中的jdk，然后source /etc/profile类型已经在新版本中删除，es7 之后的版本不在有类型。
安装配置
注意，kibana 必须和 ES 同版本。这里以安装的 7.14 版本为例，安装方式都是解压 .tar.gz 包的方式，docker 方式安装比较简单。ES 默认 web 端口：9200；tcp端口：9300(集群通信)；kibana默认端口：5601。启动 Kibana 之前确保 ES 服务正常启动。
1. ES
ES 不能以 root 用户启动，否则会报运行时异常，请使用普通用户启动 ES 服务；首先关闭防火墙。之后修改安装目录下的 config 文件夹内的 elasticsearch.yml 文件,修改以下内容：
# 开启远程连接
network.host: 0.0.0.0
# 使用一个节点初始化集群
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
设置完成以后可以启动服务；进入安装的 bin 目录，两个命令二选一，如果是直接启动的，操作时可以再打开一个会话窗口。
# 直接启动
./elasticsearch
# 后台启动 以守护进程启动
./elasticsearch -d
插曲：ES启动可能出现的问题
另外，一般在启动会出现默认配置较小的错误，我们需要更改系统文件。启动失败时 es 服务会在终端给出建议的大小，我们去修改即可：
-
以 root 用户修改文件
/etc/security/limits.conf，在最后加入以下内容（CentOS系统需要。其它的系统可跳过）* soft nofile 65536 * hard nofile 65536 * soft nproc 4096 * hard nproc 4096 -
编辑文件
sudo vim /etc/sysctl.conf，如果没有该文件可以手动创建，加入内容：vm.max_map_count=262144。然后使用sysctl -p使其生效并查看输出内容是否和自己设置的一样。
2. Kibana
同样是修改 kibana 安装目录下的 config/kibana.yml 文件，修改以下内容：
# 开启远程连接
server.host: 0.0.0.0
# 监控 ES 的地址信息
elasticsearch.hosts: [es的ip地址:端口号]
3. podman/docker
podman run -d \
--name es7 \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
-v /home/server/podman/es7/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.27
docker 默认就开启了远程连接的权限。 官方文档指导地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html
ES基本使用
1. 核心概念
- 索引（Index）：一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合，ES索引的名称必须是小写。
- 映射（Mapping）：映射是定义一个文档和它所包含的字段如何被存储和索引的过程，原因是 mapping 中主要包括字段名、字段类型等信息。
- 文档（Document）：文档是索引中存储的一条条数据。一条文档是一个可被索引的最小单元，采用轻量级的 JSON 格式数据来表示。
2. 索引操作
// 查看es中的索引
GET /_cat/indices?v
// 创建索引，指定不创建副本分片，health 为 green，默认是 yellow
PUT /index_name
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
}
}
// 删除索引
DELETE /index_name
// 谨慎操作，删除掉会导致服务无法正常访问，需要重启服务
DELETE /*
- 索引没有修改操作。
- 查看索引有 health 属性，包含三种颜色：yellow 代表可用，但是有危险（默认创建的索引健康值）；green 代表健康，可用；red 代表索引不可用。
3. 映射操作
一般都是在创建索引的时候创建映射，脱离了索引，映射也就没有意义了。创建映射时不需要指定类型的长度。
// 查看映射信息
GET /index_name/_mapping
// 创建映射，一般在创建索引时手动创建映射
PUT /index_name
{
// 指定分片信息，可以不写，使用默认
"settings":{
// 分片为1
"number_of_shards": 1,
// 副本为0
"number_of_replicas": 0
},
"mappings":{
// 默认字段，映射属性信息必须写在这里面
"properties":{
// 属性名称及其类型
"id": {
"type": "integer"
},
"title": {
"type": "keyword"
},
"price": {
"type": "double"
},
"created_at": {
"type": "date"
},
"desc": {
"type": "text"
},
}
},
}
映射信息不能删除和修改。只能删除索引重新创建。
es 的类型：
字符串类型：keyword（不分词）、text（分词） 数字：integer、long 小数：float、double 布尔：boolean 日期：date
4. 文档操作
文档操作，插入一条文档 put /索引/类型/id（指定Id用put，让系统自动创建用post）
// 添加文档 手动指定 id
POST /index_name/_doc/1
{
"id": 1,
"title": "风中捉刀",
"price": 0.5,
"created_at": "2021-12-12",
"description": "天元轮魁"
}
// 添加文档 自动创建文档id：取UUID的一部分
POST /index_name/_doc/
{
"title": "无情葬月",
"price": 0.5,
"created_at": "2021-10-12",
"description": "血不染"
}
// 文档查询 基于 id 查询
GET /index_name/_doc/document_id
// 删除文档 基于 id 删除
DELETE /index_name/_doc/document_id
// 更新文档 先删除再添加，不保留其它数据
PUT /index_name/_doc/document_id
{
"title": "修改值"
}
// 更新文档 保留原始内容，先查询再修改
// es8 简化了该命令
POST /index_name/_doc/document_id/_update
{
// doc为默认字段，必填
"doc": {
"title": "target_value"
}
}
es 文档批量操作：_bulk
POST /index_name/_doc/_bulk
{
// 手动添加id
"index": {"_id": 2}
}
{"id": 2, "title": "风中捉刀", "price": 0.5, "created_at": "2021-12-12", "description": "天元轮魁"}
{"index": {"_id": 3}}
{"id": 3, "title": "玲珑雪霏", "price": 0.5, "created_at": "2021-12-12", "description": "天元轮魁"}
// 文档批量操作 添加(index) 更新(update) 删除(delete)
POST /index_name/_doc/_bulk
{"index": {"_id": 4}}
{"id": 4,"title": "风中捉刀","price": 0.5,"created_at":"2021-12-12","description": "天元轮魁"}
{"update": {"_id": 3}}
{"doc": {"title": "荻花题叶"}}
{"delete": {"_id": 2}}
es 的批量操作不允许 json 结构体被格式化，只能放在同一行。使用 kibana 可以快速格式化。 es 7 必须使用 _doc，es8 发生了改变。
ES高级查询
ES 8 之后不需要添加 _doc 前缀，加了报错，而 ES7 中可加可不加（不加时在Kibana中会有语法提示）。推荐不要添加。
1. 查询所有
// 高版本
GET /index_name/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
1. 关键字查询<term>
GET /index_name/_search
{
"query": {
"term": {
// 根据哪个字段进行查询
"filed_name": {
// 字段包含的值
"value": ""
}
}
}
}
// 关键词查询 term
// keyword 类型需要输入全部内容搜索
// text 类型需要输入单个词/字搜索
GET /index_name/_search
{
"query":{
"term":{
// 搜索 description 关键词
"description":{
// 关键词包含的值
"value":"天元"
}
}
}
}
// 查询 keyword 类型，全部输入
GET /index_name/_search
{
"query":{
"term":{
"title":{
"value":"风中捉刀"
}
}
}
}
由于ES默认使用的是标准分词器：英文单词分词，中文单字分词。所以 description 只能输入单字搜索。 ES 中除了 text 类型之外的其它类型都不分词。不分词的字段必须输入全部内容才能精准查询。
2. 范围查询<range>
GET /index_name/_search
{
"query":{
"range":{
// 根据price查询范围在 0=<price<=5 的数据
"price": {
"gte":0,
"lte":5
}
}
}
}
3. 前缀查询<prefix>
GET /index_name/_search
{
"query":{
"prefix":{
"title": {
"value":""
}
}
}
}
4. 通配符查询<wildcard>
?：匹配一个 *：匹配多个
GET /index_name/_search
{
"query":{
"wildcard":{
"description": {
"value":"go*"
}
}
}
}
5. 多id查询<ids>
GET /index_name/_search
{
"query":{
"ids":{
// 多个文档id
"values": [1, 2, 4]
}
}
}
6. 模糊查询<fuzzy>
GET /index_name/_search
{
"query":{
"fuzzy":{
// 也可以搜索到 风中捉刀
"description": "风中捉枪"
// 搜索不到 风中捉刀
// "description": "风中捉西瓜"
}
}
}
最多允许 0-2 次模糊错误(至多模糊匹配 0 ~ 2 个字符) 搜索关键词小于等于 2，不允许模糊。 搜索关键词长度为 3-5，只允许一次模糊。 搜索关键词长度大于 5，最多允许2次模糊。
7. 布尔查询<bool>
包含三种选项：must、should、must_not
GET /index_name/_search
{
"query":{
"bool":{
// 以下条件必须都满足才能查询到数据
"must": {
"ids": {
"values":[1]
},
{
"term":{
"title":{
"value": "风中捉刀"
}
}
}
}
}
}
}
must 必须全部满足才能查询，must_not 都不满足才能查询，should 满足一个就行。（与、非、或）
8. 多字段查询<multi_match>
该方式可以根据字段类型进行自动分词，将查询条件分词之后进行查询；如果不分词，就将查询条件作为整体进行查询。
GET /index_name/_search
{
"query":{
"multi_match":{
// 查询的关键词或文本
"query": "风中捉刀",
// 哪些字段中的文本
"fields": ["title", "description"]
}
}
}
9. 默认字段分词查询<query_string>
根据查询字段的类型进行分词或不分词查询。
GET /index_name/_search
{
"query":{
"query_string":{
// 要查询的字段
"default_field": "description",
// 该字段的值
"query": "可叹，落叶飘零"
}
}
}
10. 高亮查询<highlight>
让符合条件的文档高亮显示。ES7 可高亮的内容必须要支持分词。
默认情况下查询出来的文档的关键词，ES 会对其加入<em>标签标记，具体高亮样式可由我们自己定义。高亮并没有直接修改原始文档，而是放到了另一个标签。
GET /index_name/_search
{
"query":{
"query_string":{
"default_field": "description",
"query": "可叹，落叶飘零"
}
},
"highlight": {
"fields": {"*":{}},
// 自定义样式
"pre_tags":["<span style='color:red;'>"],
"post_tags":["</span>"],
"require_field_match": "false"
}
}
11. 返回指定条数<size>
ES查询数据，默认只显示前10条内容。
GET /index_name/_search
{
"query":{
"query_string":{
"default_field": "description",
"query": "可叹，落叶飘零"
}
},
"highlight": {
"fields": {"*":{}},
// 自定义样式
"pre_tags":["<span style='color:red;'>"],
"post_tags":["</span>"],
"require_field_match": "false"
},
// 指定返回条数
"size":3
}
12. 分页查询<from>
from 指定起始的返回值，默认从 0 开始。
GET /index_name/_search
{
"query":{
"match_all":{}
},
"from": 2,
"size": 3
}
13. 排序<sort>
GET /index_name/_search
{
"query":{
"match_all":{}
},
"sort":[
{
// 排序的字段
"price":{
// order 指定升序还是降序
"order":"desc"
}
}
]
}
排序会干预 ES 的内部的规则。
14. 返回指定字段<_source>
GET /index_name/_search
{
"query":{
"match_all":{}
},
// 只获取需要的字段
"_source":["id", "title", "description"]
}
分词器
1. ES 内置分词器
Standard Analyzer：默认分词器，英文按单词拆分，统一小写处理。 Simple Analyzer：按照单词切分，过滤符号，中文按照空格分词，统一小写处理。 Stop Analyzer：统一小写处理，停用词过滤。 Whitespace Analyzer：按照空格切分，不转小写。 Keyword Analyzer：不分词，直接将输入当作输出。
可以在创建索引的时候为映射字段指定分词器，默认的就是标准分词器（standard）：
PUT /index_name
{
"mapping":{
"properties":{
"title":"text",
"analyzer": "standard|simple|stop|whitespace|keyword"
}
}
}
2. 中文分词器
ES支持的中文分词器有IK、smartCN等，推荐的是 IK分词器，官方推荐去这个 网站 下载。
IK分词器类型：ik_smart_word(组粒度拆分)、ik_max_word(细粒度拆分)
注意： IK 分词器的版本要和安装的 ES 版本一致。如果是容器安装，docker/podman 容器内插件所在的目录是
/usr/share/elasticsearch/plugins。
3. 扩展词、停用词配置
定义扩展词典和停用词典可以修改IK分词器中 config 目录中 IKAnalyzer.cfg.xml 文件。
<properties>
<comment>扩展词配置</comment>
<!-- 扩展词典 -->
<entry key="ext_dict">ext_dict.dic</entry>
<!-- 停用词典 -->
<entry key="ext_stopwords">ext_stopwords.dic</entry>
</properties>
在ik分词器目录下config目录中创建 ext_dict.dic、ext_stopwords.dic 文件，文件编码必须为 UTF-8，添加扩展词即可。
4. 过滤查询
在ES中，可以使用过滤查询获得更快的查询速度。使用过滤查询，就需要前面使用的布尔查询。
GET /index_name/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":[
"term":{
"description":{
"value":"xxx"
}
}
],
"filter":[
{
// 支持 term terms range exists ids 过滤
"term":{
"description":""
}
}
]
}
}
}
会先执行过滤查询，再执行目标查询。一般用于大数据量的查询。 过滤查询是ES中一种重要的优化手段。
SpringBoot整合ES开发（简单基本可以略过）
{% note color:red 2025.3.3 更新 %}
-
导入es依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> <!-- 旧版 es 客户端（7.15 后标记为废弃）适用于 es 5.6 ～ 7.16 --> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <version>${es.version}</version> </dependency> <!-- 如果在 sb3 中使用：https://github.com/oshi/oshi/issues/2282 --> <!-- <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>net.java.dev.jna</groupId> <artifactId>jna</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> --> -
配置文件
spring: elasticsearch: rest: uris: localhost:9200 connection-timeout: 1s read-timeout: 30s -
实际项目中直接注入 RestHighLevelClient 使用即可（具体代码见下）。
1. ElasticsearchOperations
特点：始终使用面向对象方式操作ES
- 索引：用来存放相似文档集合
- 映射：决定文档的每个字段以什么方式录入到ES中 字段类型 分词器
- 文档：可以被索引的最小单元 json 数据格式
相关注解
| 注解名称 | 说明 |
|---|---|
| @Document(indexName = “index_name”, createIndex = true) | 用于类，指定索引名,是否创建索引 |
| @Id | 将放入对象 id 值作为文档 _id 进行映射 |
| @Field(type = FieldType.Keyword) | 指定字段类型 |
2. RestHighLevelClient
使用 RestHighLevelClient 非常简单，会使用 Kibana 就可以，它支持使用原生编写的 ES 语句。
SearchRequest search = new SearchRequest(document);
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(条件);
search.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHignLevelClient.search(search, RequestOptions.DEFAULT);
RestHighLevelClient 在 7.15 版本后被 标记弃用，推荐使用新的 Java API Client。
Java 操作 ES
引入依赖，目前官方推荐使用 Java client。该客户端可以和 HLRC 的 7.17 版本共存（一起使用），所以对于 es 是 7.17+ 的版本来说选择新的 Java client 是不二之选。
<!-- 新版 es 客户端 适用于 es 7.17+（推荐） -->
<dependency>
<groupId>co.elastic.clients</groupId>
<artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
<version>${es.version}</version>
</dependency>
<!-- 旧版 es 客户端（7.15 后标记为废弃）适用于 es 5.6 ～ 7.16 -->
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>${es.version}</version>
</dependency>
<!-- 如果用的 spring boot web，已经包含了这个，无需单独引入 -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.17.0</version>
</dependency>
<!-- https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api-client/7.17/installation.html -->
<dependency>
<groupId>jakarta.json</groupId>
<artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
<version>2.0.1</version>
</dependency>
参考链接：
基本代码实现（基于 RHLC）
// 如果使用 Spring 可以直接注入
static RestHighLevelClient getClient() {
return new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(HttpHost.create("http://localhost:9200"))
);
}
public void createIndex() throws IOException {
try (RestHighLevelClient client = getClient();) {
String text = "....";
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("text", text);
map.put("filename", "我的梦");
map.put("uploadTime", LocalDateUtil.dateTime());
IndexResponse response = client.index(
new IndexRequest("intro").source(JSON.toJSON(map), XContentType.JSON),
RequestOptions.DEFAULT
);
System.out.println(response);
}
}
public void search() throws IOException {
try (RestHighLevelClient client = getClient();) {
// 获取所有索引
GetIndexResponse response = client.indices().get(new GetIndexRequest("*"), RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(Arrays.toString(response.getIndices()));
// 查询指定索引下的文档
SearchResponse intro = client.search(new SearchRequest("intro"), RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(Arrays.toString(intro.getHits().getHits()));
// 匹配查询
SearchResponse intro = client.search(
new SearchRequest("intro")
.source(new SearchSourceBuilder().query(
QueryBuilders.matchQuery("text", "C++")
)),
RequestOptions.DEFAULT
);
System.out.println(Arrays.toString(intro.getHits().getHits()));
}
}
public void update() {
try (RestHighLevelClient client = getClient();) {
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("text", ".....");
map.put("filename", "newname");
map.put("uploadTime", LocalDateUtil.dateTime());
UpdateResponse update = client.update(
new UpdateRequest("intro", "muXMWZUBQ9ldxnkuMl_R")
.doc(JSON.toJSON(map), XContentType.JSON),
RequestOptions.DEFAULT
);
System.out.println(update.status());
}
}
/**
* 高亮搜索
*/
public void highlightSearch() {
SearchResponse resume = client.search(
new SearchRequest("intro")
.source(
new SearchSourceBuilder()
.highlighter(
new HighlightBuilder().field("filename")
)
.query(
new MatchQueryBuilder("filename", "newname")
)
),
RequestOptions.DEFAULT
);
System.out.println(Arrays.toString(resume.getHits().getHits()));
}
新版 Java Client API
新版的就不写了，推荐去官网查看，远比本文更完善、清晰。
ES 集群搭建
准备三个节点
cluster-|node-1-|config/elasticsearch.yml
# 集群名称，3个节点必须相同
cluster.name: es-cluster
# 指定节点名称
node.name:
# 开放远程连接
network.host: 0.0.0.0
# 指定使用发布地址进行集群间通信
network.publish_host: 192.168.124.3
# 指定 web 端口
http.port: 9201
# 指定 tcp 端口
transport.tcp.port: 9301
# 指定所有节点的 TCP 通信
discovery.seed_hosts: ["192.168.10.1:9301", "192.168.10.1:9302", "192.168.10.1:9303"]
# 指定可以初始化集群的节点名称
cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2", "node-3"]
# 集群最少几个节点可用
gateway.recover_after_nodes: 2
# 解决跨域问题
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
其它节点配置类似，只要修改对应的节点名称、IP以及对应的端口即可。
查看集群状态：http://任意集群节点ip:端口/_cat/health?v
Head插件查看ES状态
我们可以使用 Github 上的大佬开发的查看 ES 状态信息的插件监控服务，该插件基于 js 编写，需要 Node 环境。
git clone https://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
# 安装依赖
npm install
# 启动
npm run start
open http://localhost:9100/
说些什么吧！