Elasticsearch (1) - 索引库 文档 分词

创建索引库

ES的索引库是一个逻辑概念，它包括了分词列表及文档列表，同一个索引库中存储了相同类型的文档。它就相当于MySQL中的表，或相当于Mongodb中的集合。

关于索引这个语：

索引（名词）：ES是基于Lucene构建的一个搜索服务，它要从索引库搜索符合条件索引数据。

索引（动词）：索引库刚创建起来是空的，将数据添加到索引库的过程称为索引。

下边介绍两种创建索引库的方法，它们的工作原理是相同的，都是客户端向ES服务发送命令。

put http://localhost:9200/索引库名称 创建

{
    "settings":{
    "index":{
    　　"number_of_shards":,
    　　"number_of_replicas":
    　　}
    }
}

number_of_shards：设置分片的数量，在集群中通常设置多个分片，表示一个索引库将拆分成多片分别存储不同的结点，提高了ES的处理能力和高可用性，入门程序使用单机环境，这里设置为1。

number_of_replicas：设置副本的数量，设置副本是为了提高ES的高可靠性，单机环境设置为0.

例如 创建xc_course索引库，共1个分片，0个副本：

或者使用head插件创建

结果：

创建映射

在索引中每个文档都包括了一个或多个field，创建映射就是向索引库中创建field的过程，document和field与关系数据库的概念的类比：

文档（Document）----------------Row记录

字段（Field）-------------------Columns 列

上边讲的创建索引库相当于关系数据库中的数据库还是表？

1、如果相当于数据库就表示一个索引库可以创建很多不同类型的文档，这在ES中也是允许的。

2、如果相当于表就表示一个索引库只能存储相同类型的文档，ES官方建议 在一个索引库中只存储相同类型的文档

POST创建

发送举例：post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_mapping

创建类型为xc_course的映射，共包括三个字段：name、description、studymondel

例如：

post 请求：http://localhost:9200/xc_course/doc/_mapping

* 表示：在xc_course索引库下的doc类型下创建映射。doc是类型名，可以自定义，在ES6.0中要弱化类型的概念，可以给它起一个没有具体业务意义的名称。

{
    "properties": {
        "name": {
            "type": "text"
        },
        "description": {
            "type": "text"
        },
        "studymodel": {
            "type": "keyword"
        }
    }
}

映射创建成功，查看head界面：

创建文档

相当于MySQL数据库表中的记录

发送：put 或Post http://localhost:9200/xc_course/doc/id值（如果不指定id值ES会自动生成ID）

例如： http://localhost:9200/xc_course/doc/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000

{
    "name": "Bootstrap开发框架",
    "description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架，在行业之中使用较为广泛。此开发框架包 ",
    "studymodel": ""
}

使用postman：

通过head查询数据：

搜索文档

根据id查询文档

发送：get http://localhost:9200/xc_course/doc/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000

使用postman测试：

查询所有记录

发送 get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search

查询名称中包括spring 关键字的的记录

发送：get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search?q=name:bootstrap

查询学习模式为201001的记录

发送 get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search?q=studymodel:201001

查询结果：

 {
    "took": ,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": ,
        "successful": ,
        "skipped": ,
        "failed":
    },
    "hits": {
        "total": ,
        "max_score": 0.2876821,
        "hits": [{
            "_index": "xc_course",
            "_type": "doc",
            "_id": "4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000",
            "_score": 0.2876821,
            "_source": {
                "name": "Bootstrap开发框架",
                "description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架，在行业之中使用较为广泛。 此开发框架包含了大量的CSS、 JS程序代码， 可以帮助开发者（ 尤其是不擅长页面开发的程序人员） 轻松的实现一个不受浏览器限制的精美界面效果。 ",
                "studymodel": ""
            }
        }]
    }
}

took：本次操作花费的时间，单位为毫秒。

timed_out：请求是否超时

_shards：说明本次操作共搜索了哪些分片

hits：搜索命中的记录

hits.total ： 符合条件的文档总数 hits.hits ：匹配度较高的前N个文档

hits.max_score：文档匹配得分，这里为最高分

_score：每个文档都有一个匹配度得分，按照降序排列。

_source：显示了文档的原始内容。

IK分词器

在添加文档时会进行分词，索引中存放的就是一个一个的词（term），当你去搜索时就是拿关键字去匹配词，最终找到词关联的文档。

测试当前索引库使用的分词器：

post 发送：localhost:9200/_analyze

{"text":"测试分词器，后边是测试内容：spring cloud实战"}

结果如下：

会发现分词的效果将 “测试” 这个词拆分成两个单字“测”和“试”，这是因为当前索引库使用的分词器对中文就是单字分词。

IK分词器分词效果

发送：post localhost:9200/_analyze

{"text":"测试分词器，后边是测试内容：spring cloud实战","analyzer":"ik_max_word" }

结果：

两种分词模式

ik分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

1、ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、

华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。

2、ik_smart

会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂。

自定义词库

如果要让分词器支持一些专有词语，可以自定义词库。

iK分词器自带一个main.dic的文件，此文件为词库文件。

可以进行该词库替换与配置增强功能