摘要:本文所講述的內(nèi)容,為ElasticSearch(以下簡稱ES)全文搜索引擎在實際大數(shù)據(jù)項目的應(yīng)用;ES的底層是開源庫 Lucene。但是,你沒法直接用 Lucene,必須自己寫代碼去調(diào)用它的接口。ES 是 Lucene 的封裝,java開發(fā),提供了 REST API 的操作接口,開箱即用,是目前全文搜索的首選;
本文的使用項目為基于Spring Boot 的快速開發(fā)環(huán)境搭建的項目框架,使用Spring Cloud作為服務(wù)治理的框架;集成ES的過程中,考慮過使用Spring Data的方式集成,進行數(shù)據(jù)的對接,后面通過多方面的調(diào)研和學(xué)習(xí)討論,最終確定了bboss的集成方案,一個 高性能elasticsearch ORM開發(fā)庫使用介紹,在這里特別感謝bboss的作者大河和他的團隊提供的幫助;
一、ES基礎(chǔ)
網(wǎng)上關(guān)于ES的介紹已經(jīng)特別多,這里將不再進行詳細介紹,只是針對幾個重點進行說明;
1、Index (索引)–可以理解為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的 數(shù)據(jù)庫的概念
一個索引就是含有某些相似特性的文檔的集合。例如,你可以有一個用戶數(shù)據(jù)的索引,一個產(chǎn)品目錄的索引,還有其他的有規(guī)則數(shù)據(jù)的索引。一個索引被一個名稱(必須都是小寫)唯一標識,并且這個名稱被用于索引通過文檔去執(zhí)行索引,搜索,更新和刪除操作。
2、Type(類型)–可以理解為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的 表的概念(6.2版本中一個index下只有一個Type)
3、Document(文檔)–可以理解為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中表的ROW
一個文檔是一個可被索引的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)單元。例如,你可以給一個單獨的用戶創(chuàng)建一個文檔,給單個產(chǎn)品創(chuàng)建一個文檔,以及其他的單獨的規(guī)則。這個文檔用JSON格式表現(xiàn),JSON是一種普遍的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交換格式。
4、Field(字段)–相當于表中的COLUMN
5、在一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫里面,schema定義了表、每個表的字段,還有表和字段之間的關(guān)系。 與之對應(yīng)的,在ES中:Mapping定義索引下的Type的字段處理規(guī)則,即索引如何建立、索引類型、是否保存原始索引JSON文檔、是否壓縮原始JSON文檔、是否需要分詞處理、如何進行分詞處理等。
6、ELK是什么?
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch:后臺分布式存儲以及全文檢索
logstash: 日志加工、“搬運工”
kibana:數(shù)據(jù)可視化展示。 特別是在DSL的學(xué)習(xí)過程中,相當于數(shù)據(jù)庫的可視化工具,實時交互操作。
ELK架構(gòu)為數(shù)據(jù)分布式存儲、可視化查詢和日志解析創(chuàng)建了一個功能強大的管理鏈。 三者相互配合,取長補短,共同完成分布式大數(shù)據(jù)處理工作。
二、ES能解決什么樣的問題?
實際項目開發(fā)實戰(zhàn)中,幾乎每個系統(tǒng)都會有一個搜索的功能,當搜索做到一定程度時,維護和擴展起來難度就會慢慢變大,所以很多公司都會把搜索單獨獨立出一個模塊,用ElasticSearch等來實現(xiàn)。近年ElasticSearch發(fā)展迅猛,已經(jīng)超越了其最初的純搜索引擎的角色,現(xiàn)在已經(jīng)增加了數(shù)據(jù)聚合分析(aggregation)和可視化的特性,如果你有數(shù)百萬的文檔需要通過關(guān)鍵詞進行定位時,ElasticSearch肯定是最佳選擇。當然,如果你的文檔是JSON的,你也可以把ElasticSearch當作一種“NoSQL數(shù)據(jù)庫”, 應(yīng)用ElasticSearch數(shù)據(jù)聚合分析(aggregation)的特性,針對數(shù)據(jù)進行多維度的分析。
而在本文的項目中,輿情監(jiān)測部分,搜索功能將是該模塊的核心功能;包括條件檢索,中文分詞,全文搜索等功能,而BBOSS對于該部分功能的實現(xiàn),提供了極大的便利;
三、ES環(huán)境搭建和在項目中的應(yīng)用
1、ES集群搭建,關(guān)于ES集群的搭建,這里不再單獨介紹,推薦的博客特別多。但有一點要注意,就是不同版本的ES對于功能的支持會有一些區(qū)別,要注意;
2、ES的查詢語法;項目集成BBOSS后,比較類似Mybatis框架,直接完成DSL語句的編寫放入XML,通過對應(yīng)的DAO方法調(diào)用即可,所以ES的查詢語法是ES學(xué)習(xí)的重點,也是ES進階的重點,不同的需求對于DSL的查詢復(fù)雜度不一,可以通過ES的中文官方網(wǎng)站進行閱讀學(xué)習(xí),并在自身搭建的ES集群提供的kibana中進行操作,ES權(quán)威中文指南
3、項目集成bboss
第一步、maven引入包
<dependency>
<groupId>com.bbossgroups.plugins</groupId>
<artifactId>bboss-elasticsearch-rest</artifactId>
<version>5.0.6.3</version>
</dependency>
第二步、bboss elasticsearch配置
運行bboss es需要三個配置文件,放到資源目錄(resources)的conf目錄下即可:
conf/elasticsearch.xml es客戶端配置文件
conf/httpclient.xml es http連接池配置文件
conf/elasticsearch.properties es參數(shù)配置文件,在上面的兩個xml文件中引用,所以我們只需要修改elasticsearch.properties即可。
第三步、配置ES查詢DSL
在resources下創(chuàng)建配置文件estrace/xxx.xml,配置一個query dsl腳本,名稱為queryServiceByCondition,我們將在后面的ClientInterface 組件中通過queryServiceByCondition引用這個腳本,定義腳本內(nèi)容;
加載query dsl文件,并執(zhí)行查詢操作
@Override
public String searchInfo(JSONObject jsonObject) {
Map<String, Object> params = formatParams(jsonObject);
JSONObject result = new JSONObject();
//創(chuàng)建加載配置文件的客戶端工具,用來檢索文檔,單實例多線程安全
ClientInterface clientUtil = ElasticSearchHelper.getConfigRestClientUtil(“esmapper/opinion.xml”);
ESDatas<OpinionInfo> esDatas = clientUtil.searchList(“act_yq_info_summary/_search”,//act_yq_info_summary為索引名稱,search為操作的action
“searchOpinionInfo”,//esmapper/opinion.xml中定義的dsl語句
params, OpinionInfo.class);
result.put(“esDatas”, esDatas);
return JSONObject.toJSONString(result);
}
關(guān)于BBOSS語法的具體學(xué)習(xí),可以移步到 高性能elasticsearch ORM開發(fā)庫使用介紹,或者入QQ群 166471282
4、提供一個mapping設(shè)置和dsl的示例,僅供參考;
PUT /act_yq_info_summary/
{
“settings”:{
“number_of_shards”:6,
“index.refresh_interval”: “5s”,
“analysis” : {
“analyzer” : {
“ik” : {
“tokenizer” : “ik_max_word”
}
}
}
},
“mappings”:{
“articles”:{
“dynamic_date_formats”:[
“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”,
“yyyyMMdd”,
“yyyy-MM-dd”
],
“dynamic”:”false”,
“properties”:{
“infoUid”:{
“type”:”text”
},
“compareId”:{
“type”:”text”
},
“plats”:{
“type”:”keyword”
},
“keyWords”:{
“type”:”keyword”
},
“infoTitle”:{
“type”:”text”,
“store”:true,
“analyzer” : “ik_max_word”
},
“infoDetail”:{
“type”:”text”,
“store”:true,
“analyzer” : “ik_max_word”
},
“infoUrl”:{
“type”:”text”
},
“pubTime”:{
“type”:”date”,
“format”:”yyyy-MM-dd HH:mm:ss”
},
“platsType”:{
“type”:”keyword”
},
“mlEmotion”:{
“type”:”keyword”
},
“userEmotion”:{
“type”:”keyword”
}
}
}
}
}
查詢的DSL
GET act_yq_info_summary/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: [{
“bool”: {
“should”: [{
“match”: {
“infoDetail”: “喬軍”
}
},
{
“match”: {
“infoTitle”: “喬軍”
}
}
]
}
},
{
“terms”: {
“userEmotion”: [“pos”, “neg”, “neu”]
}
}
],
“filter”: {
“bool”: {
“must”: [{
“terms”: {
“plats”: [“jingdong”, “toutiao_news”, “toutiao_ans”, “sina_blog”, “sina_com”, “bd_news”, “bd_konws”, “bd_tieba”, “zhihu_ques”, “zhihu_ans”]
}
},
{
“range”: {
“pubTime”: {
“gte”: “2016-05-01 00:00:00”,
“lte”: “2018-05-07 23:59:59”
}
}
},
{
“terms”: {
“keyWords”: [“藍月亮湖南衛(wèi)視中秋晚會”, “藍月亮央視中秋晚會”, “藍月亮旋風(fēng)孝子”]
}
}
]
}
}
}
},
“highlight”: {
“fields”: [{
“infoTitle”: {}
},
{
“infoDetail”: {}
}
]
},
“from”: 0,
“size”: 10,
“sort”: [{
“_score”: {
“order”: “desc”
}
},
{
“pubTime”: {
“order”: “desc”
}
}
]
}
5、關(guān)于分詞器,這里還是推薦IK分詞吧,IK分詞可以設(shè)置 ik_smart 或者 ik_max_word,這里不做詳解,推薦使用ik_max_word
寫在最后的話,ES是一個非常強大的搜索引擎,要入門不是很難,但是要精通查詢,查詢優(yōu)化,最大程度的搜索最想要的結(jié)果是有很多優(yōu)化的余地的,包括評分機制,包括新版本提供的聚合功能等,只能說,加油學(xué)習(xí)吧