ElasticSearch基础入门和基本概念

特性	Elasticsearch	Solr	MongoDB	MySQL
DB类型	搜索引擎	搜索引擎	文档数据库	关系型数据库
分布式	原生支持	支持	原生支持	不支持
事务支持	不支持	不支持	多文档ACID事务	支持
擅长领域	海量数据全文检索	大数据聚合分析	海量数据CRUD	强一致性事务

3. ElasticSearch环境搭建

3.1 安装ElasticSearch

Windows安装：

下载7.17.3版本
配置JDK环境（ES_JAVA_HOME > JAVA_HOME > ES_HOME）
运行elasticsearch.bat
验证：http://localhost:9200/

Linux安装：

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.3-linux-x86_64.tar.gz

重要配置：

network.host: 0.0.0.0          # 开启远程访问
discovery.type: single-node    # 单节点模式

JVM配置：

Xms和Xmx设置成一样
不超过机器内存的50%
不要超过30GB

3.2 安装Kibana

配置kibana.yml：

server.port: 5601
server.host: "localhost"
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
i18n.locale: "zh-CN"

3.3 安装分词插件

在线安装：

bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu

IK分词器：

ik_smart：最粗粒度拆分
ik_max_word：最细粒度拆分

4. ElasticSearch核心概念

4.2 文档元数据

_index：所属索引名
_id：文档唯一id
_source：原始JSON数据
_version：版本号
_seq_no：严格递增序号
_primary_term：主分片任期

5. 索引操作

5.1 基本操作

PUT /es_db                    # 创建索引
GET /es_db                    # 查询索引
DELETE /es_db                 # 删除索引
HEAD /es_db                   # 检查存在

5.2 Settings配置

PUT /es_db
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2,
"analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
}
}

5.3 Mapping映射

动态映射： ES自动推断类型

PUT /user/_doc/1
{
"name": "zhangsan",
"age": 32,
"address": "北京海淀区"
}

静态映射： 显式定义字段类型

PUT /user
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {"type": "keyword"},
"age": {"type": "long"},
"address": {"type": "text"}
}
}
}

5.4 重要Mapping参数

index：是否创建倒排索引
dynamic：控制动态添加字段
doc_values：优化排序聚合
null_value：为null设置默认值

6. 文档操作

6.1 CRUD操作

# 创建文档（指定ID）
PUT /es_db/_doc/1
{
"name": "张三",
"age": 25,
"address": "北京朝阳公园"
}
# 查询文档
GET /es_db/_doc/1
# 全量更新
PUT /es_db/_doc/1
{
"name": "张三",
"age": 25
}
# 部分更新
POST /es_db/_update/1
{
"doc": {"age": 28}
}
# 删除文档
DELETE /es_db/_doc/1

6.2 批量操作

POST _bulk
{"index":{"_index":"article","_id":3}}
{"title":"zhangsan","content":"zhangsan-666"}
{"index":{"_index":"article","_id":4}}
{"title":"李四","content":"李四是个厉害的厨子"}

6.3 批量读取

GET _mget
{
"docs": [
{"_index": "es_db", "_id": 1},
{"_index": "article", "_id": 4}
]
}

7. Spring Boot整合实战

7.1 依赖配置

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

7.2 实体类定义

@Data
@Document(indexName = "employees")
public class Employee {
@Id
private Long id;
@Field(type = FieldType.Keyword)
private String name;
private int sex;
private int age;
@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
private String address;
private String remark;
}

7.3 Repository接口

@Repository
public interface EmployeeRepository extends ElasticsearchRepository<Employee, Long> {List<Employee> findByName(String name);}

7.4 模板操作

@Autowired
ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
// 索引操作
IndexOperations indexOperations = elasticsearchRestTemplate.indexOps(IndexCoordinates.of("employee_index"));
// 复杂查询
NativeSearchQueryBuilder builder = new NativeSearchQueryBuilder();
builder.withQuery(QueryBuilders.matchQuery("address", "公园"));
builder.withPageable(PageRequest.of(0, 5));