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这篇文章主要为大家展示了“如何使用ElasticSearch6.0实现全文搜索功能”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“如何使用ElasticSearch6.0实现全文搜索功能”这篇文章吧。
本文不涉及ElasticSearch具体原理，只记录如何快速的导入mysql中的数据进行全文检索。
工作中需要实现一个搜索功能，并且导入现有数据库数据，组长推荐用ElasticSearch实现，网上翻一通教程，都是比较古老的文章了，无奈只能自己摸索，参考ES的文档，总算是把服务搭起来了，记录下，希望有同样需求的朋友可以少走弯路，能按照这篇教程快速的搭建一个可用的ElasticSearch服务。
ES的搭建
ES搭建有直接下载zip文件，也有docker容器的方式，相对来说，docker更适合我们跑ES服务。可以方便的搭建集群或建立测试环境。这里使用的也是容器方式，首先我们需要一份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/ # 安装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 # 安装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
这里对上面的操作做一下说明：
首先在Dockerfile下的同级目录中需要建立一个conf文件夹，保存elasticsearch.yml文件（稍后给出）和keystore.jks。（jks是自签名文件，用于https，如何生成请自行搜索）
ik是一款很流行的中文分词库，使用它来支持中文搜索。
readonlyrest是一款开源的ES插件，用于用户管理、安全验证，土豪可以使用ES自带的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 # 禁止系统对ES交换内存 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"]
这里bootstrap.memory_lock: true是个坑，禁止交换内存这里文档已经说明了，有的os会在运行时把暂时不用的内存交换到硬盘的一块区域，然而这种行为会让ES的资源占用率飙升，甚至让系统无法响应。
配置文件里已经很明显了，一个root用户属于admin组，而admin有所有权限，xiaoming同学因为在user组，只能访问paper索引，并且只能读取，不能操作。更详细的配置请见：readonlyrest文档
至此，ES的准备工作算是做完了，docker build -t ESImage:tag 一下，docker run -p 9200:9200 ESImage:Tag跑起来。
如果https://127.0.0.1:9200/返回
{
"name": "VaKwrIR",
"cluster_name": "docker-cluster",
"cluster_uuid": "YsYdOWKvRh3swz907s2m_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"
}我们本次教程的主角算是出场了，分享几个常用的API调戏调试ES用：
{{url}}替换成你本地的ES地址。
查看所有插件：{{url}}/_cat/plugins?v
查看所有索引：{{url}}/_cat/indices?v
对ES进行健康检查：{{url}}/_cat/health?v
查看当前的磁盘占用率：{{url}}/_cat/allocation?v
导入MYSQL数据
这里我使用的是MYSQL数据，其实其它的数据库也是一样，关键在于如何导入，网上教程会推荐Logstash、Beat、ES的mysql插件进行导入，我也都实验过，配置繁琐，文档稀少，要是数据库结构复杂一点，导入是个劳心劳神的活计，所以并不推荐。其实ES在各个语言都有对应的API库，你在语言层面把数据组装成json，通过API库发送到ES即可。流程大致如下：
我使用的是Golang的ES库elastic，其它语言可以去github上自行搜索，操作的方式都是一样的。
接下来使用一个简单的数据库做介绍：
Paper表
| id | name |
|---|---|
| 1 | 北京第一小学模拟卷 |
| 2 | 江西北京通用高考真题 |
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是多对多关系，现在把Paper数据打入ES，，可以按Paper名称模糊搜索，也可通过Province进行筛选。json数据格式如下：
{
"id":1,
"name": "北京第一小学模拟卷",
"provinces":[
{
"id":1,
"name":"北京"
}
]
}首先准备一份mapping.json文件，这是在ES中数据的存储结构定义，
{
"mappings":{
"docs":{
"include_in_all": false,
"properties":{
"id":{
"type":"long"
},
"name":{
"type":"text",
"analyzer":"ik_max_word" // 使用大词分词器
},
"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，这个默认的_all会收集所有的存储字段，实现无条件限制的搜索，缺点是空间占用大。
shard（分片）数我设置为了1，没有设置replicas(副本)，毕竟这不是一个集群，处理的数据也不是很多，如果有大量数据需要处理可以自行设置分片和副本的数量。
首先与ES建立连接，ca.crt与jks自签名有关。当然，在这里我使用InsecureSkipVerify忽略了证书文件的验证。
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}
//后台构造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，单节点记得关闭。
elastic.SetScheme("https"),
elastic.SetBasicAuth(MyConfig.ElasticUsername, MyConfig.ElasticPassword))
if err != nil {
cannotOpenES(err, "search_client_error")
return
}
//elasticClient构造完成
//查询是否有paper索引
exist, err := elasticClient.IndexExists(MyConfig.ElasticIndexName).Do(context.Background())
if err != nil {
cannotOpenES(err, "exist_paper_index_check")
return
}
//索引存在且通过完整性检查则不发送任何数据
if exist {
if !isIndexIntegrity(elasticClient) {
//删除当前索引 准备重建
deleteResponse, err := elasticClient.DeleteIndex(MyConfig.ElasticIndexName).Do(context.Background())
if err != nil || !deleteResponse.Acknowledged {
cannotOpenES(err, "delete_index_error")
return
}
} else {
return
}
}
//后台查询数据库,发送数据到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"` // 试卷适用的省份
}
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)
// 此处的index_default_setting就是上面mapping.json中的内容。
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
}
}跑通上面的代码后，使用{{url}}/_cat/indices?v看看ES中是否出现了新创建的索引，使用{{url}}/papers/_search看看命中了多少文档，如果文档数等于你发送过去的数据量，搜索服务就算跑起来了。
搜索
现在就可以通过ProvinceID和q来搜索试卷，默认按照相关度评分排序。
//q 搜索字符串 provinceID 限定省份id limit page 分页参数
func SearchPaper(q string, provinceId uint, limit int, page int) (list []PaperSearch, totalPage int, currentPage int, pageIsEnd int, returnErr error) {
//不满足条件，使用数据库搜索
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有问题，使用数据库搜索
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("搜索时出错 "+err2.Error(), "search_error")
// Handle error
returnErr = errors.New("搜索时出错")
} 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("搜索时出错 "+err.Error(), "search_deserialization_error")
returnErr = errors.New("搜索时出错")
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
}以上是“如何使用ElasticSearch6.0实现全文搜索功能”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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