本文简要介绍搜索利器 Elastic Search ,让你在 5 分钟内学会使用它。
如果你有 linux ,并且恰好也有 docker , 那么请运行如下命令:
sudo docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch
你要是看到一串 id , 恭喜你, 你已经有了自己的搜索了!就是这么简单!
我们来验证一下搜索服务:
ubuntu:~$ curl localhost:9200
{
"status" : 200,
"name" : "Adonis",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"version" : {
"number" : "1.7.1",
"build_hash" : "b88f43fc40b0bcd7f173a1f9ee2e97816de80b19",
"build_timestamp" : "2015-07-29T09:54:16Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "4.10.4"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
返回值 200 !你成功了!这个结果除了告诉你 Elastic Search 已经启动好之外,还显示了版本号, build 信息, lucene 版本等信息。
如果你不用 Linux 或者 Docker ,放心,情况也不复杂。首先你需要 Java ,然后去官网下载,解压,运行既可。
Elastic Search 的初级功能十分易用。 Restful 请求就可以完成一切操作。所以接下来的体验,你只需要一个命令行即可,但是为了直观方便,你也可以选择官方推荐的 Marvel 或者 Postman。
相信很多人都是吃货,下面,我用中国第九大菜系食堂菜作为搜索的原数据演示 Elastic Search 的用法。
首先来一道勉强正常的菜,苹果炖牛肉。
ubuntu:~$ curl -XPOST localhost:9200/food/canteen?pretty -d '{title: "苹果炖牛肉", source: "sjtu"}'
{
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HEQxfW68mQc8rk4AS",
"_version" : 1,
"created" : true
}
有点迷糊?那来稍微介绍一点背景知识,看看上面的命令都做了啥。
Elastic Search 使用 document 方式存储, 类似 MongoDB 。它不仅高效而且分布式扩展性极佳,基于赫赫有名的 Lucene 搭建,在搜索界的地位就如同杰伦小公举在歌坛的地位一般。很多人可能有关系型数据库开发的经验,下面来张 Elastic Search 和 MySQL 的术语类比图,帮助理解。
MySQL | Elastic Search |
---|---|
Database | Index |
Table | Type |
Row | Document |
Column | Field |
Schema | Mappping |
Index | Everything Indexed by default |
SQL | Query DSL |
上面例子中,localhost:9200
是服务地址, Elastic Search 默认利用 9200 作为 Rest 服务的端口, 9300 作为内部通信接口和 Java 客户端接口。food
是 index ,canteen
是 type ,里面的数据形成 document 。值得注意的是,跟其他 NoSQL 数据库一样, Schema 不需要预先定义,直接插入数据即可, Elastic Search 会智能地分析每个 Field 的值并自动建立索引。每个 document 都有一个 id ,如果不指定则会自动生成。可以看到插入成功之后,生成了"_id" : "AU8HEQxfW68mQc8rk4AS"
。插入命令使用 Post 请求,方便使用和测试。
另外,在上面的例子中,我加入了?pretty
主要是让结果的 json 显示更好看。
虽然数据已经存好了,但是没有直接取到,总是心有不安,下面这条命令即可以查看数据:
ubuntu:~$ curl -XGET localhost:9200/food/canteen/AU8HEQxfW68mQc8rk4AS?pretty
{
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HEQxfW68mQc8rk4AS",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source":{title: "苹果炖牛肉", source: "sjtu"}
}
可以看到,请求改为了GET
,请求形式为/index/type/id
。
再来一道菜,番茄炒菠萝,用到我们刚才说的POST
请求。
ubuntu:~$ curl -XPOST localhost:9200/food/canteen?pretty -d '{title: "番茄炒菠萝", source: "sjtu"}'
{
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HQW0-W68mQc8rk4Ab",
"_version" : 1,
"created" : true
}
等等,这道菜是武汉大学的,看来我们得更新一下source
。也许聪明的你已经猜到,发个PUT
请求就可以搞定了。
ubuntu:~$ curl -XPUT localhost:9200/food/canteen/AU8HQW0-W68mQc8rk4Ab?pretty -d '{title: "番茄炒菠萝", source: "whu"}'
{
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HQW0-W68mQc8rk4Ab",
"_version" : 2,
"created" : false
}
可以看到_version
变成了 2 ,表示更新过了。再GET
一下确认结果。
ubuntu:~$ curl -XGET localhost:9200/food/canteen/AU8HQW0-W68mQc8rk4Ab?pretty
{
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HQW0-W68mQc8rk4Ab",
"_version" : 2,
"found" : true,
"_source":{title: "番茄炒菠萝", source: "whu"}
}
可以看到,_source
,也就是插入的原始数据,确实改变了。
继续来一道菜,月饼炒辣椒!
ubuntu:~$ curl -XPOST localhost:9200/food/canteen?pretty -d '{title: "月饼炒辣椒", source: "fjnu"}'
{
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HRPoOW68mQc8rk4Ac",
"_version" : 1,
"created" : true
}
算了,好像太丧心病狂了,对吃货的幼小心灵产生了暴击,我们还是把它删掉吧。
ubuntu:~$ curl -XDELETE localhost:9200/food/canteen/AU8HRPoOW68mQc8rk4Ac?pretty
{
"found" : true,
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HRPoOW68mQc8rk4Ac",
"_version" : 2
}
GET
验证一下是否真的被删除了。
ubuntu:~$ curl -XGET localhost:9200/food/canteen/AU8HRPoOW68mQc8rk4Ac?pretty
{
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HRPoOW68mQc8rk4Ac",
"found" : false
}
显示"found" : false
,可见删除确实成功了。
Elastic Search 支持相当复杂的搜索情形。像“有水果有肉有主食红黄白相间成粒状”这种可以把 MySQL 的检索虐得死去活来的查询, Elastic Search 可以轻松告诉你这应该是名菜“哈密瓜年糕牛肉粒”。下面看看最简单却很实用的搜索:查询所有值。
ubuntu:~$ curl -XGET localhost:9200/food/canteen/_search?pretty
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 2,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [ {
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HEQxfW68mQc8rk4AS",
"_score" : 1.0,
"_source":{title: "苹果炖牛肉", source: "sjtu"}
}, {
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HQW0-W68mQc8rk4Ab",
"_score" : 1.0,
"_source":{title: "番茄炒菠萝", source: "whu"}
} ]
}
}
可以看到,形如GET _search
即可。结果会显示所有给定 index 和 type 下的 document 。hits
下面包含找到的具体内容。_score
表示相关程度,分数越高表示越相关,搜索引擎对于结果的排序都是通过类似的机制完成。
再来一个简单地查询,查找source
是sjtu
的菜。
ubuntu:~$ curl -XGET localhost:9200/food/canteen/_search?pretty -d '{"query":{"match":{"source":"sjtu"}}}'
{
"took" : 35,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 0.30685282,
"hits" : [ {
"_index" : "food",
"_type" : "canteen",
"_id" : "AU8HEQxfW68mQc8rk4AS",
"_score" : 0.30685282,
"_source":{title: "苹果炖牛肉", source: "sjtu"}
} ]
}
}
这里用到了match query
来搜索,可以看到_score
的变化。
本文对 Elastic Search 的使用作了最简单的介绍,适合新手入门。上述例子简单直观,命令可以直接运行,亲测有效。有兴趣的读者可以自己动手实践,加入更多诸如“糖宝炖骨头”这样的黑暗料理。
全文: https://blog.coding.net/blog/elastic-search
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1
qinglangee 2015-08-19 11:05:38 +08:00
Elastic Search 是什么
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2
andy12530 2015-08-19 11:24:57 +08:00
ES 的 query 串写起来,太费劲了
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3
wbsdty331 2015-08-19 11:27:24 +08:00
苹果炖牛肉笑飞
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4
tabris17 2015-08-19 11:28:02 +08:00
mapping 都没讲啊,这个离实战还差一点
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5
zkd8907 2015-08-19 15:45:04 +08:00
苹果炖牛肉是什么鬼。。
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6
EPr2hh6LADQWqRVH 2015-08-19 15:49:49 +08:00
无视中文分词啊,这都行,真把这当软文了啊,不要为了写而写啊
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7
lijinma 2015-08-19 16:07:26 +08:00
哈哈,我觉得最基本的为什么使用 ES 都没讲,这才是最重要的。
另外,中文 ik 分词啥的得提一提 |
8
RIcter 2015-08-19 17:38:09 +08:00 via iPhone
ES 自帶的 HQ 插件很好用,完全不用操心。
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9
simodorg 2015-08-19 17:58:10 +08:00 via iPhone
好奇在这里除了他自己还有谁加了 coding 的账号...
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10
yakczh 2015-08-19 18:00:29 +08:00
跟 solr 相比,内存占用怎么样?
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11
tolbkni 2015-08-19 20:58:23 +08:00
ES 的组合查询门槛有点高,不停翻文档才搞定
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12
cnZary 2015-08-19 21:06:52 +08:00 via Android
番茄炒菠萝好吃?
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13
anubiskong 2015-08-19 21:44:51 +08:00
coding.net 写东西就这个水平吗?
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FastWood 2015-08-20 08:16:16 +08:00
感谢
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li24361 2015-08-20 09:03:57 +08:00
很早就关注 es 了,用来替代 Lucene , but , es 的服务器要求 12G 以上内存,当时就吓软了
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lZl 2015-08-20 09:06:12 +08:00
ES 也是用 Lucene ,替代也是替代 Solr 。。。
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nullcc 2015-08-20 10:51:45 +08:00
es 算是开源的全文搜索引擎里面比较容易入门的了,不过对内存要求太高
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master13 2015-08-20 11:11:58 +08:00
用 RESTful API 能实现搜索的功能。一般还需要一个“套”,让他好看一点—— boss 不会喜欢看 JSON 数据的
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