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简介及安装请查看这篇:Elasticsearch简介及安装

文章目录

  • 一、 正向索引
  • 二、 倒排索引
  • 三、 正向索引和倒排索引的区别
  • 三、与Mysql的概念对比
  • 四、分词器(粗细力度拆分)
    • 4.1 原始分词器
    • 4.2 IK分词器
    • 4.3 安装IK分词器
      • 4.3.1 在线安装`较慢`
      • 4.3.2 离线安装ik插件`推荐`
    • 4.4 ik分词器测试
    • 4.5 IK分词器--拓展词库
  • 五、mapping属性介绍
  • 六、 索引库操作(类似表操作)
    • 6.1 创建索引库
    • 6.2 查询
    • 6.3 删除
    • 6.4 修改
  • 七、 文档操作(类似表中每条数据操作)
    • 7.1 添加
    • 7.2 查询
    • 7.3 删除
    • 7.4 修改

是

一、 正向索引

基于文档id创建索引,查询时先找文档,然后判断是否包含词条

正向索引(也称为“文档索引”或“内容索引”)是将文档ID与文档内容、单词相关联的关系。这意味着可以通过文档ID获取文档的内容。在构建索引时,它的结构相对简单,建立方便且易于维护。然而,在查询时需要对所有文档进行扫描,以确保没有遗漏,这会使得检索时间大大延长,检索效率低下。

数据库Mysql采用正向索引,例如:给表中的id建立索引,如下图所示
在这里插入图片描述

二、 倒排索引

对文档内容分词,对词条创建索引,并记录词条所在文档信息,查询时先根据词条查询文档id,然后获取文档

倒排索引是单词到文档ID的关联关系。也就是说,通过单词可以搜索到对应的文档ID。倒排索引是搜索引擎的核心,因为它们允许我们根据关键字快速找到相关的文档。倒排索引主要由两个部分组成:单词词典(Trem Dictionary)和倒排列表(Posting List)。单词词典记录了所有的文档分词后的结果,而倒排列表则记录了单词对应文档的集合。此外,倒排索引还包含位置(Position)和偏移(Offset)信息,用于词语搜索和高亮显示。

名词介绍:

  • 文档(document): 每条数据就是一个文档
  • 词条(term): 文档按照语义分成的词语

在这里插入图片描述

三、 正向索引和倒排索引的区别

正向索引:

  • 优点:

    • 可以给多个字段创建索引
    • 根据索引字段搜索,排序速度非常快
  • 缺点:

    • 根据非所以呢字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。

倒排索引

  • 优点:

    • 根据词条搜索,模糊搜索时速度非常快
  • 缺点:

    • 只能给词条创建索引,而不是字段
    • 无法根据字段做排序

三、与Mysql的概念对比

Mysql: 擅长事务类型操作,可以确保数据的安全性和一致性
Elasticsearch:擅长海量数据的搜索,分析,计算
在这里插入图片描述

四、分词器(粗细力度拆分)

4.1 原始分词器

Elasticsearch

  • 创建倒排索引时需要对文档分词;`
  • 在搜索时,需要对用户输入内容分词`
  • 但是默认的分词规则 对中文处理并不好。 (如下)
    我们希望按照词分
    在这里插入图片描述

4.2 IK分词器

处理中文分词,一般会使用IK分词器GitHub地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

在这里插入图片描述
ik_smart :最少切分,粗粒度
ik_max_word :最细切分,细粒度在这里插入图片描述

4.3 安装IK分词器

4.3.1 在线安装较慢

	# 进入容器内部docker exec -it es /bin/bash# 在线下载并安装./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出exit#重启容器docker restart es# 查看es日志docker logs -f es

4.3.2 离线安装ik插件推荐

因为根据上篇Elasticsearch简介及安装中我们知道,我们的插件数据卷为:es-plugins

  1. 因此,通过下面命令查看:查看数据卷目录
    docker volume inspect es-plugins
    
  2. 目录被挂载到了:/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。
  3. 将下载的ik分词器文件(GItHub地址中下载或者到我的主页中的资源进行下载)放到该目录下
  4. 重启容器
    # 重启容器
    docker restart es
    # 查看es日志
    docker logs -f es
    

4.4 ik分词器测试

ik_smart 分词器最少切分,粗粒度
在这里插入图片描述ik_max_word 分词器最细切分,细粒度
在这里插入图片描述

4.5 IK分词器–拓展词库

比如我想实现让上图中的text字段的空间文化分成一个词语

首先我们来看下ik分词器的词库如何配置

  1. 和上文中一样先查看ik分词器安装的位置

    docker volume inspect es-plugins
    
  2. 打开IK分词器config目录:
    在这里插入图片描述

  3. 只需要修改一个ik分词器目录中的config目录中的ilAnalyzer.cfg.xml文件即可
    在这里插入图片描述`

  4. 拓展词典和停止词典在当前配置文件的所在目录 在ext.dic文件中(没有新建即可),添加想要的拓展词语即可;

    停止词典同理一样
    在这里插入图片描述

    1. 最后重启es
    docker restart es# 查看 日志
    docker logs -f es
    
    1. 测试发现成功
      在这里插入图片描述

五、mapping属性介绍

Mapping(映射)是索引文档的约束,例如:字段数据类型约束,等等
文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/getting-started.html

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

六、 索引库操作(类似表操作)

6.1 创建索引库

上述有介绍其含义,例如:type为text可分词,keyword精确值也就是不可分词

put /student
{"mappings": {"properties": {"info": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"email": {"type": "keyword","index": false},"name": {"properties": {"firstName": {"type": "keyword"},"lastName": {"type": "keyword"}}}}}
}

创建成功
在这里插入图片描述

6.2 查询

GET /索引库名
在这里插入图片描述

6.3 删除

DELETE /索引库名
在这里插入图片描述

6.4 修改

以后字段类型不可修改,只能新增字段
在这里插入图片描述再次查看成功添加
在这里插入图片描述

七、 文档操作(类似表中每条数据操作)

7.1 添加

post /student/_doc/1
{"info": "我爱学习","email": "asfdasfdd.@163.com","name": {"firstName": "关","lastName": "羽"}
}

在这里插入图片描述

7.2 查询

在这里插入图片描述

7.3 删除

在这里插入图片描述
发现删除成功了
在这里插入图片描述

7.4 修改

方式一:全量修改,会删除旧文档,添加新文档

那么存在为修改,不存在时为新增
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方式二:增量修改,修改指定字段

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

http://www.dt0577.cn/news/45088.html

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