elasticsearch基本使用

elasticsearch 是java对lucence的封装，所以需要事先安装java。

它适用于全文索引，便捷的分布式，主要原理就是倒排索引。一般搜索某个关键字，是通过在一篇篇文章中查找这个关键字，而elasticsearch是存储的时候就将需要索引的内容进行分词，形成多个标签，查找时直接在标签索引中查找匹配的标签，再把标签对应的文章显示出来。来优化搜索效率。

安装

由于java是跨平台的，所以elasticsearch也是跨平台的。在linux中，下载，解压，运行即可

curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.2.tar.gz

tar -xvf elasticsearch-6.3.2.tar.gz

cd elasticsearch-6.3.2/bin

./elasticsearch

在windows上，下载window对应的包， https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch。 解压，运行 bin\elasticsearch.bat。双击elasticsearch.bat文件也可。

在浏览器中输入localhost:9200/就可以看elasticsearch的版本/节点等信息。

elasticsearch 6.3.1 ,python与之对接的工具包为elasticsearch ,elasticsearch_dsl ,适用pip install即可。

elasticsearch的可视化插件Head.安装https://www.cnblogs.com/hts-technology/p/8477258.html

需先安装 node.js和grunt,

node下载适用windows的.msi即可https://nodejs.org/en/download/，已安装的使用 node -v可查看node的版本。

在node命令行界面，使用 npm install -g grunt-cli  即可，使用grunt -version 查看版本号

修改elasticsearch的config/elasticsearch.yml文件：

在末尾添加

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

node.master: true

node.data: true

然后network.host:192.168.0.1的注释，改为network.host:0.0.0.0  ;去掉cluster.name;node.name;http.port的注释。

下载head包https://github.com/mobz/elasticsearch-head，可clone，也可下载zip.

然后修改elasticsearch-head-master文件中的Gruntfile.js,设置hostname:'*'      :

connect:{

　　server:{

　　　　options:{

　　　　　　hostname:'*',

　　　　　　port:9100,

　　　　　　base:'.',

　　　　　　keepalive:true

　　　　}}}

然后在node命令行下切换到目录elasticsearch-head-master ,安装 head,使用命令 npm install  ,完成后运行 grunt server启动head. 在浏览器中输入localhost:9100就可以看到界面了。

elasticsearch对于非java语言，可使用rest API来对数据进行增删改查，设置。

对于elasticsearch中的数据结构 有概念 index,type,id 可以大概理解为 index相当于database,type相当于table,id相当于索引。在新版中，一个index只允许包含一个type.

通过rest API常用操作的语法：

注，在windows上使用curl 需要添加一些额外的参数 ，url要用双引号，添加数据时要添加参数 声明数据类型 -H "Content-Type:application/json" ,对于数据中的key:value都需要用三个双引号引起来。请求方法前添加-X参数，另外key和value中似乎不能有空格。

查看当前节点的所有index

curl -X GET "http://localhost：9200/_cat/indices?v"

查看所有index中各个字段的类型：

curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'

新建weather索引：

curl -X PUT "localhost:9200/weather"

删除weather索引：

curl -X DELETE "localhost:9200/weather"

给index新增数据：

curl -X PUT  "localhost:9200/my_index/my_type/my_id" -d '{"te":"test","ta":"data"}'       put请求再针对已存在的记录则是更新该记录

也可使用POST新增，不指定id,随机生成id  : curl -X POST "localhost:9200/my_index/my_type" -d '{"te":"test","ta":"data"}'

查看指定记录

curl -X GET "localhost:9200/my_index/my_type/1?pretty"                    pretty表示以易读的格式返回数据，found字段表示查询成功，_source字段返回原始记录

搜索

curl "localhost:9200/my_index/my_type/_search?q=name:somekey" 搜索name中包含somekey的文档

等价于 curl -XGET 'http://localhost:9200/my_index/my_type/_search?pretty' -d '{"query":{"match":{"name":"somekey"}}}'

更新products索引的字段类型 ,

方法一，将字段类型更新为多类型字段：（由于string类型的字段默认会被分词，所以聚合和排序效率很低，默认是不允许的。如果需要对string类型的

的字段进行聚合和排序，虽然可以开启一个参数，但是推荐将其设置为多类型字段，一个类型被分词用于查询，一个类型不分词keyword类型用于排序和聚合）

curl -XPUT localhost:9200/my_index/my_type/_mapping -d

'{"my_type":{"properties":{

　　　　　　　　　　　　　　"created":{"type":"multi_filed","fileds":{

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　"created":{"type":"text"},"date":{"type":"date"}

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　}

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　}

　　　　　　　　　　　　}

　　　　　　　　}

　　}'

这里为create字段设置了两种类型，当需要搜索时使用created,需要排序时使用date

方法二，使用reindex,该方法是用于将一个索引中的数据（全集或子集），以索引2的格式复制到索引2中。（如果索引2不存在，则新建的索引2会是索引1的副本，如果存在，则以索引2的格式存储原索引中的数据），复制完后删除原索引。

products中原category的数据类型为text : {"mappings":{"doc":{"properties":{"category":{"type":"text"},...}}}}

创建调整字段类型后的索引 PUT localhost:9200/products_adjust -d

"mappings" : {
      "doc" : {
        "properties" : {

"category" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            },

"img_url" : { "type" : "keyword" }, 
"name" : { "type" : "text", "analyzer" : "ik_smart" }
 } } }

然后使用reindex ,copy数据到索引products_adjust,

POST localhost:9200/_reindex -d {"source"{"index":products"},"dest":{"index":"products_adjust"}}

最后删除原索引即可。

方法三。开始的时候就使用索引的别名，类似数据库的视图。后期需要更改数据结构，改变别名指向的索引即可。

创建索引别名

curl -XPOST localhost:9200/_aliases -d '{"actions":[{"add":{"alias":"my_index","index":"my_index_v1"}}]}'

更新别名指向的索引

curl -XPOST localhost:9200/_aliases -d '{"actions":[{"remove":{"alias":"my_index","index":"my_index_v1"}},,{"add":{"alias":"my_index","index":"my_index_v2"}}]}'

删除旧索引

curl -XDELETE localhost:9200/my_index_v1

在django中使用elasticseach

elasticsearch_dsl的使用示例 https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py/tree/master/examples

新建elasticsearch索引模型文件es_docs.py

from ealsticsearch_dsl import Document,Date,Long,Keyword,Float,Text,connections

class ESProduct(Document):

　　name=Text(analyzer="ik_smart",fields={'keyword':Keyword()})

　　description=Text()

　　price=Float()

　　category=Text(fields={'cate':Keyword()})

　　tags=Keyword(multi=True)

　　class Index:

　　　　name='products'

　　　　settings={

　　　　"number_of_shards":2,}

if__name__=='__main__':

　　connections.create_connection(hosts=['localhost'])

　　ESProduct.init()

ESProduct.init()的作用是在elasticsearch中创建索引

　

创建导入数据的命令在app目录下创建 app\management\commands\index_all_data.py 用于将数据库中数据导入elasticsearch；

import elasticsearch_dsl

from django.core.management import BaseCommand

from main.models import Product

from main.es_docs import ESProduct

class Command(BaseCommand):

　　help="Index all data to Elasticsearch"

　　def handle(self,*args,**options):

　　　　elasticsearch_dsl.connections.create_connection()

　　　　for product in Product.objects.all():

　　　　　　esp=ESProduct(meta={'id':product.pk},name=product.name,description=product.description,price=product.price,category=product.category.name)

　　　　　　for tag in product.tags.all():

　　　　　　　　esp.tags.append(tag.name)

　　　　　　esp.save()

这样在项目根目录执行 python manage.py index_all_data则会将数据库中数据写入到elasticsearch中。

from elasticsearch import Elasticsearch

from ealsticsearch_dsl import Search ,connections

创建连接时，可以使用

client=Elasticsearch()

s=Search(using=client,index="decorates")

也可以使用：

connections.create_connection(host=['localhost'])

s=Search(index="decorates")

在views.py中使用elasticsearch查询；

import random
from django.urls import reverse
from django.shortcuts import render
from django.views.generic import View
from elasticsearch_dsl import Search ,connections ,Q
from main.forms import SearchForm
import logging
logger=logging.getLogger("django.main")
class HomeView(View):
	def get(self,request):
		form=SearchForm(request.GET)
		logger.debug("form: %s",form )
		ctx={
		"form":form
		}
		if form.is_valid():
			connections.create_connection(hosts=["localhost"])
			name_query=form.cleaned_data["name"]
			if name_query:
				s=Search(index="products").query("match",name=name_query)
			else:
				s=Search(index="products")
			min_price=form.cleaned_data.get("min_price")
			max_price=form.cleaned_data.get("max_price")
			if min_price is not None or max_price is not None:
				price_q={'range':{"price":{}}}
				if min_price is not None:
					price_q['range']['price']["gte"]=min_price
				if max_price is not None:
					price_q['range']['price']["lte"]=max_price
				s=s.query(Q(price_q))
				#Q语法就类似于原生的elasticsearch dsl的json语句
				#A（）用于聚合，a=A('terms',field='category.keyword') 等同于 {'term':{'field':'category.keyword'}} ,s.aggs.bucket('category_terms',a)
				#还可以在a上作用 metric,或再次聚合 ：a.metric('clicks_per_category','sum',field='clicks').bucket('tags_per_category','terms',field='tags')
				#等价于 {'agg':{'categories':{"terms":{"field":"category.keyword"},'aggs':{
				#'clicks_per_category':{'sum':{'field':'clicks'}},
				#'tags_per_category':{'terms':{'field':'tags;'}}
				#}}
			#添加分组（聚合）字段，aggregations,field应该是用于分组的字段（前面的“categories”，是聚合字段的别名，后面通过这个别名获取聚合的结果）
			s.aggs.bucket("categories","terms",field="category.keyword")
			#聚合的第一个参数为聚合值字段名（自定义），第二个参数值为聚合方法，第三个参数为聚合方法作用的字段
			#terms应该是计数，其他的聚合方法有 avg(数值类字段的平均值)
			if request.GET.get("category"):
				s=s.query("match",category=request.GET["category"])
				#s=s.filter('terms',category=)
			result=s.execute()
			ctx["products"]=result
			#聚合结果和数据是分开的，查询结果集在hits中，聚合结果在aggregations中，要获取聚合的数据可以通过buckets获得
			category_aggregations=list()
			for bucket in result.aggregations.categories.buckets:
				category_name=bucket.key
				doc_count=bucket.doc_count
				category_url_params=request.GET.copy()
				category_url_params["category"]=category_name
				category_url="{}?{}".format(reverse("main_home"),category_url_params.urlencode())

				category_aggregations.append({"name":category_name,"doc_count":doc_count,"url":category_url})
			ctx["category_aggs"]=category_aggregations

		if "category" in request.GET:
			remove_category_search_params=request.GET.copy()
			del remove_category_search_params["category"]
			remove_category_url="{}?{}".format(reverse("main_home"),remove_category_search_params.urlencode())
			ctx["remove_category_url"]=remove_category_url
		return render(request,"main_home.html",ctx)

Q（price_q）内的搜索语句结构为：price_q={'range':{"price":{"gte":35,"lte":"70"}}}

s=s.query(Q(price_q))        搜索  35<=price<=70 的记录

s=s.query(Q({"match":{"site":"taobao"}}))                     (1)

s=s.query(Q({"match":{"goods_class":"clothes"}}))        (2)

(1)和（2）中的两个搜索条件网站中包含taobao，商品类别中包含clothes 是且的关系，满足（1）且满足（2)

聚合

site_agg=A({"terms":{"field":"site"}})

s.aggs.bucket('sites",site_agg)

第一个参数为聚合字段的别名，可用于获取聚合结果 ，该语句的含义就是对字段"site"做分组，聚合后的字段数据名为‘sites'

调用聚合的结果

for bucket in result.aggregations.sites.buckets:
　　site_name=bucket.key
　　doc_count=bucket.doc_count

　　

elasticsearch的搜索有两种 query和filter .

query：不仅要对匹配的结果进行检索，还要对结果的匹配度进行打分，然后按匹配度排序返回结果

filter：只需筛选出符合的结果

对于查询返回的结果

result=s.execute()

可以通过循环获取

for hit in result:

　　print(hit.name,hit.price,hit.category)

result.hits.total可以获取结果条数

https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/

对查询做分页的from ,size设置

s=s[10,34]

这样相当于 from=10,size=14

排序

s=s.sort('name','-price')   这样会对结果以name的升序，price的倒序排序。

s = Search().sort(
    'category',
    '-title',
    {"price" : {"order" : "asc", "mode" : "avg"}}
)
will sort by category, title (in descending order) and price in ascending order using the avg mode