ElasticSearch全文检索__ElasticSearch Java API

ElasticSearch-Java Client类型

Node Client

1) 客户端节点本身也是ElasticSearch节点

2）也进入集群，和其他ElasticSearch节点一样

3）升级维护麻烦（词库、配置等等）

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/2.2/index.html

TransportClient

1）更加轻量级

2）客户端socket连接到es集群

3）早期版本需要完全一致

ElasticSearch-TransportClient环境准备

Eclipse 开发工具

添加Maven 依赖

<dependency>

<groupId>org.elasticsearch</groupId>

<artifactId>elasticsearch</artifactId>

<version>2.4.0</version>

</dependency>

ElasticSearch-TransportClient连接

TransportClient 测试连接ES集群

client.transport.sniff嗅探功能

TransportClient 生成环境连接ES集群

ElasticSearch-Document APIs

Index API

Get API

Delete API

Delete By Query API

Update API

Multi Get API

Bulk API

Using Bulk Processor

ElasticSearch-搜索-原理

ElasticSearch-搜索-问题

返回数据数量问题

如果数据分散在默认的5个分片上，ES会向5个分片同时发出请求，每个分片都返回10条数据，最终会返回总数据为：5*10=50条数据，远远大于用户请求

返回数据排名问题

每个分片计算符合条件的前10条数据都是基于自己分片的数据进行打分计算的。计算分值（score）使用的词频和文档频率等信息都是基于自己分片的数据进行的，而ES进行整体排名是基于每个分片计算后的分值进行排序的(打分依据就不一致，最终对这些数据统一排名的时候就不准确了)

ElasticSearch-搜索-问题解决思路

返回数据数量问题:

第一步：先从每个分片汇总查询的数据id，进行排名，取前10条数据

第二步：根据这10条数据id，到不同分片获取数据

返回数据排名问题:

将各个分片打分标准统一;

ElasticSearch-搜索-SearchType-类型一

query and fetch

向索引的所有分片（shard）都发出查询请求，各分片返回的时候把元素文档（document）和计算后的排名信息一起返回。

优点：

这种搜索方式是最快的。因为相比后面的几种搜索方式，这种查询方法只需要去shard查询一次。

缺点：

各个shard返回的结果的数量之和可能是用户要求的size的n倍。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/search-request-search-type.html

ElasticSearch-搜索-SearchType-类型二

query then fetch（es默认的搜索方式）

实现原理:

第一步，先向所有的shard发出请求，各分片只返回文档id(注意，不包括文档document)和排名相关的信息(也就是文档对应的分值)，然后按照各分片返回的文档的分数进行重新排序和排名，取前size个文档。

第二步，根据文档id去相关的shard取document。这种方式返回的document数量与用户要求的大小是相等的。

优点：

返回的数据量是准确的。

缺点：

数据排名不准确且性能一般。

ElasticSearch-搜索-SearchType-类型三

DFS query and fetch

这种方式比第一种类型多了一个DFS步骤，它可以更精确控制搜索打分和排名。

实现原理:

第一步：先对所有分片发送请求，把所有分片中的词频和文档频率等打分依据全部汇总到一块。

第二步：然后再执行后面的操作后续操作

优点：

数据排名准确。

缺点：

搜索性能一般，且返回的数据量不准确，可能返回(N*分片数量)的数据。

ElasticSearch-搜索-SearchType-类型四

DFS query then fetch

比第2种方式多了一个DFS步骤。

实现原理:

第一步：先对所有分片发送请求，把所有分片中的词频和文档频率等打分依据全部汇总到一块。

第二步：然后再执行后面的操作后续操作

优点：

返回的数据量是准确的，数据排名也是准确的。

缺点：

性能最差【这个最差只是表示在这四种查询方式中性能最慢，也不至于不能忍受，如果对查询性能要求不是非常高，而对查询准确度要求比较高的时候可以考虑这个】

ElasticSearch-搜索-SearchType-总结

从性能考虑来说，QUERY_AND_FETCH是最快的，DFS_QUERY_THEN_FETCH是最慢的。

从搜索的准确度来说，DFS要比非DFS的准确度更高。

ElasticSearch-搜索-SearchType-示例操作:

ElasticSearch-查询-query

查询：query

分页：from/size

排序：sort

过滤：filter

按查询匹配度排序

高亮显示：highlight（后面结合实例讲解）

ElasticSearch-aggregations

统计:aggregations

根据字段进行分组统计

根据字段分组，统计其他字段的值

size设置为0，会获取所有数据，否则，默认只会返回前10个分组的数据

ElasticSearch-aggregations-实例一:

统计相同年龄学员个数

ElasticSearch-aggregations-实例二:

ElasticSearch-分页

SQL 语句分页：limit m,n:

m：从哪条结果开始

n：size：每次返回多少个结果

Elasticsearch使用的是from以及size两个参数:

from：从哪条结果开始，默认值为0

size：每次返回多少个结果，默认值为10

假设每页显示5条结果，那么1至3页的请求就是:

GET /_search?size=5

GET /_search?size=5&from=5

GET /_search?size=5&from=10

注意

不要一次请求过多或者页码过大的结果，这么会对服务器造成很大的压力。因为它们会在返回前排序。一个请求会经过多个分片。每个分片都会生成自己的排序结果。然后再进行集中整理，以确保最终结果的正确性。

ElasticSearch-分页-实例

ElasticSearch-支持多索引和多类型查询

ElasticSearch-分片查询方式

randomizeacross shards：随机选择分片查询数据，es的默认方式

_local：优先在本地节点有的分片中查询，没有的话再在其它节点查询。

_only_local：只在本地节点有的分片中查询。

_primary：只在主分片中查询。

_replica：只在副本中查询。

_primary_first：优先在主分片中查询，然后在副本中查询。

_replica_first：优先在副本中查询，然后在主分片中查询。

_only_node：只在指定id的节点里面进行查询。

_prefer_node：优先在指定的节点上执行查询。

_shards：查询指定分片的数据

ElasticSearch-极速查询

Es将数据存储在不同的分片中，根据文档id通过内部算法得出要将文档存储在哪个分片上，所以在查询时只要指定在对应的分片上进行查询就可以实现基于es的极速查询。

知道数据在那个分片上，是解决问题的关键。

实现方式：我们可以通过路由参数来设置数据存储在同一个分片中，setRouting("") org.elasticsearch.cluster.routing