狂神说ES教程笔记

文章目录

- 0、为什么要学习ElasticSearch?
- 1、Lucene创始人
- 2、ES概述
- - 2.1 历史
  - 2.2 谁在使用：
  - 2.3 ELK简介
- 3、ES和Solr对比
- - 3.1 ES简介
  - 3.2 Solr简介
  - 3.3 Lucene简介
  - 3.4 技术选型—ES和Solr的差别
  - - 一、当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快
    - 二、当实时建立索引时，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，ElasticSearch具有明显的优势
    - 三、随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而ElasticSearch却没有明显的变化
    - 四、从Solr到ES—提高搜索性能
    - 五、总结
- 4、ES的安装
- - 4.1 安装ES—Windows
  - 4.2 ElasticSearch-Head插件安装
  - 4.3 ElasticSearch的可视化工具Kibana安装
- 5、ES核心概念
- - 5.1 概述
  - 5.2 物理设计
  - - 节点和分片是如何工作的？
    - ==倒排索引==
    - Elasticsearch的索引和Lucene的索引对比
  - 5.3 逻辑设计
  - - 文档（"行"）
    - 类型（"表"）
    - 索引（"库"）
- 6、IK分词器插件
- - 6.1 下载安装
  - 6.2 使用Kibana测试IK分词器
  - - ik_smart
    - ik_max_word
    - 测试词库
- 7、Rest风格说明
- - 7.1 基础测试
  - - 创建索引
    - 字段数据类型
    - 指定字段类型PUT
  - 7.2 修改
  - - PUT进行覆盖修改
    - POST(推荐使用)
  - 7.3 删除
  - 7.4 查询
  - - 基本操作
    - ==复杂操作==
    - - 排序
      - 分页
      - 布尔值查询
      - 精确查询term
      - 多条件精准查询
      - 高亮查询
- 8、集成SpringBoot
- - 8.1 添加依赖
  - 8.2 ES常用API
  - - 创建索引
    - 判断索引是否存在
    - 索引删除
    - 创建文档
    - 查看文档信息
    - 判断文档是否存在
    - 更新文档
    - 删除文档
    - ==查询==
  - 8.3 批量插入
  - - 创建索引
    - 插入数据
- 9、ES京东实战小DEMO
- - 9.1 搭建环境
  - - pom.xml
    - application.properties
    - EsApiApplication
    - ElasticSearchConfig
    - 目录结构
  - 9.2 开发步骤
  - - 创建实体类
    - - User
      - Content
    - 使用Jsoup爬取数据
    - 编写业务
    - - 1、将爬取的数据存入到ES
      - 2、编写查询逻辑
      - 3、高亮查询
    - 编写Controller代码
    - 准备前端内容
    - - index.html
  - 9.3 最终效果
- 10、工作中使用的场景
- 11、常见ES面试题

0、为什么要学习ElasticSearch?

学习的版本：ElasticSearch7.6.1，6.X和7.X的区别很大。
使用SQL数据量大的话，就十分慢，这时候就需要用到ES。项目中使用ES存储机构信息（大概有八千万条数据）
扩宽自己的知识面，只要学不死，就往死里学！
学习思路：
1. 聊一下ES和Hadoop创始人：Doug Cutting
2. 对比一下ES、Solr、Lucene，为了技术选型
3. ES的安装
4. ES的架构和生态圈
5. ES插件
6. RestFul操作ES
7. ES的CRUD
8. SpringBoot集成ES
9. Demo学习
10. 总结工作中使用的场景
11. 常见ES面试题，思考面试官为什么会这样问

1、Lucene创始人

Lucene和Hadoop创始人：Doug Cutting，鲜枣课堂：深入浅出大数据：到底什么是Hadoop？

Lucene是一套信息检索工具包（jar包），不包含搜索引擎系统！Lucene包含：

索引结构
读写索引的工具
排序
搜索规则等工具类

Lucene和ES的关系：ES是基于Lucene做了一些封装和增强。

2、ES概述

ElaticSearch，简称为ES，ES是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(GB<TB<PB<EB）的数据。ES也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。

2.1 历史

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，所以才接触到 Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……

2.2 谁在使用：

维基百科，类似百度百科，全文检索，高亮，搜索推荐(权重)；
The Guardian (国外新闻网站) ，类似搜狐新闻，用户行为日志(点击，浏览，收藏，评论) +社交网络数据(对某某新闻的相关看法) ，数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈(好，坏，热门，垃圾，鄙视，崇拜)
Stack Overflow (国外的程序异常讨论论坛) , IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案
GitHub (开源代码管理)，搜索上千亿行代码
电商网站，检索商品，日志数据分析, logstash采集日志, ES进行复杂的数据分析, ELK技术, elasticsearch+logstash+kibana
商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买
BI系统，商业智能 Business Intelligence。比如说有个大型商场集团，BI ，分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成，产出相关的数张报表，最近3年，每年消费金额呈现100%的增长，而且用户群体85%是高级白领。ES执行数据分析和挖掘, Kibana进行数据可视化
国内：
- 站内搜索(电商，招聘，门户，等等)；
- IT系统搜索(OA，CRM，ERP等等)；
- 数据分析(ES热门的一个使用场景)

2.3 ELK简介

ELK是Elasticsearch、Logstash、 Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。

其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。
- 像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大，市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。
- Logstash是ELK的中央数据流引擎，用于从不同目标(文件/数据存储/MQ )收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。
Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。
市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。

收集清洗数据(Logstash) ==> 搜索、存储(ElasticSearch) ==> 展示(Kibana)

3、ES和Solr对比

3.1 ES简介

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:

维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。

英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。

StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。

Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。

但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。

Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域， Lucene可被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。

但是 Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是, Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

3.2 Solr简介

Solr是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化

Solr可以独立运行，运行在 Jetty Tomcat等这些Selrvlet容器中 , Solr 索引的实现方法很简单，用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档, Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送HTTP GET请求，然后对Solr返回xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。

Solr不提供构建UI的功能，Solr提供了一个管理界面，通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

Solr是基于lucene开发企业级搜索服务器，实际上就是封装了lucene。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交-定格式的文件，生成索引；也可以通过提出查找请求，并得到返回结果。

3.3 Lucene简介

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言)。

Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。

Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。

在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费]ava信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

Lucene是一个全文检索引擎的架构，那什么是全文搜索引擎﹖

全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有Google、Fast/AlTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等，国内著名的有百度( Baidu )。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主)而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。

从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序( Indexer )，俗称"蜘蛛" ( Spider )程序或"机器人" ( Robot )程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如上面提到的7家引擎﹔另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。

3.4 技术选型—ES和Solr的差别

一、当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快

二、当实时建立索引时，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，ElasticSearch具有明显的优势

三、随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而ElasticSearch却没有明显的变化

四、从Solr到ES—提高搜索性能

五、总结

1、ES基本是开箱即用（解压就可以用） ,非常简单。Solr安装略微复杂一些。

2、Solr 利用Zookeeper进行分布式管理，而Elasticsearch自身带有分布式协调管理功能。

3、Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、 CSV ，而Elasticsearch仅支持json文件格式。

4、Solr 官方提供的功能更多，而Elasticsearch本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑

5、Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢) ，用于电商等查询多的应用。

ES建立索引快(即查询慢) ，即实时性查询快，用于facebook新浪等搜索。
Solr是传统搜索应用的有力解决方案，但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。

6、Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。

4、ES的安装

使用Java开发，最低要求JDK8，必须保证ElasticSearch的版本与Java的核心jar包版本对应。

4.1 安装ES—Windows

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/

历史版本下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录 D:\hs-soft\elasticsearch 下）

// ES目录结构：
D:\hs-soft\elasticsearch\elasticsearch-7.6.1bin 启动文件目录config 配置文件目录1og4j2 日志配置文件jvm.options java 虚拟机相关的配置(默认启动占1g内存默认在20行左右，内容不够需要自己调整)elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 默认9200端口!跨域!1ib	相关jar包modules 功能模块目录plugins 插件目录	ik分词器

启动ES：运行elasticsearch.bat文件

访问：http://127.0.0.1:9200

即使是单机。ElasticSearch也是集群形式的，且集群名称默认是elasticsearch

4.2 ElasticSearch-Head插件安装

采用Google浏览器插件安装
采用本地web项目安装（我们选用）

安装步骤：
// 该目录下：D:\hs-soft\elasticsearch\elasticsearch-head-master>cnpm install
// 启动npm run start
// 访问http://127.0.0.1:9100/// 连接ES会存在跨域问题需要配置ElasticSearch的跨域，不然不能访问。修改elasticsearch.yml文件http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*"重启ES即可

如何理解上图：

索引可以看做 “数据库”

类型可以看做 “表”

文档可以看做 “库中的数据（表中的行）”

这个Head，我们只是把它当做可视化数据展示工具，之后所有的查询都在kibana中进行，因为不支持json格式化，不方便

4.3 ElasticSearch的可视化工具Kibana安装

Kibana是一个针对ElasticSearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

下载的版本需要与ElasticSearch版本对应

历史版本下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

解压即可（尽量将ElasticSearch相关工具放在统一目录下）

修改config/kibana.yml，进行kibana汉化

// 在kibana.yml的116行
il8n.locale: "zh-CN"
// 启动
kibana.bat
// 访问
http://127.0.0.1:5601/

5、ES核心概念

5.1 概述

集群，节点，索引，类型，文档，映射

ElasticSearch是面向文档，关系型数据库和ElasticSearch客观对比！一切都是JSON！

Relational DB	ElasticSearch
数据库（database）	索引（indices）
表（tables）	types （慢慢会被弃用）
行（rows）	documents
字段（columns）	fields

Elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库）

每个索引中可以包含多个类型（表）

每个类型下又包含多个文档（行）

每个文档中又包含多个字段（列）。

5.2 物理设计

Elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移，一个ES就是一个集群! 即启动的ElasticSearch服务，默认就是一个集群，且默认集群名为elasticsearch。

节点和分片是如何工作的？

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个Elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片（primary shard ,又称主分片）构成的，每一个主分片会有一个副本(replica shard，又称复制分片)

上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片P和对应的复制分片R都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个Lucene索引（一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引），一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得Eelasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。

倒排索引

Elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。例如，现在有两个文档，每个文档包含如下内容：

Study every day， good good up to forever  # 文 档1包含的内容
To forever, study every day，good good up  # 文档2包含的内容

为创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens) ，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档：

term	doc_1	doc_2
Study	√	x
To	x	x
every	√	√
forever	√	√
day	√	√
study	x	√
good	√	√
every	√	√
to	√	x
up	√	√

现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档

term	doc_1	doc_2
to	√	x
forever	√	√
total	2	1

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构：

如果要搜索含有python标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据，提高效率!

什么是倒排索引？

Elasticsearch的索引和Lucene的索引对比

在Elasticsearch中，索引(库)这个词被频繁使用，这就是术语的使用。在Elasticsearch中 ,索引被分为多个分片，每份分片是一个Lucene的索引。所以一个Elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么，谁让Elasticsearch使用Lucene作为底层呢！如无特指，说起索引都是指Elasticsearch的索引。

5.3 逻辑设计

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引 => 类型 => 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。

文档（“行”）

之前说Elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，在Elasticsearch中，文档有几个重要属性:

自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value （name:zhangsan）
可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的{就是一个json对象 ! fastjson进行自动转换 !}
灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在Elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为Elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

类型（“表”）

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么Elasticsearch是怎么做的呢?

Elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，Elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么Elasticsearch会认为它是整形。但是Elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。

索引（“库”）

索引是映射类型的容器， Elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

6、IK分词器插件

分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词（不使用用IK分词器的情况下），比如”我爱狂神”会被分为”我”，”爱”，”狂”，”神” ，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

IK提供了两个分词算法: ik_smart和ik_max_word

ik_smart为最少切分
ik_max_word为最细粒度划分（穷尽词库的可能）

6.1 下载安装

版本要与ElasticSearch版本对应

重启ES即可

// 也可以通过命令查看插件
elasticsearch-plugin list

6.2 使用Kibana测试IK分词器

ik_smart

GET _analyze
{"analyzer":"ik_smart","text":"中国共产党"
}// 结果
{"tokens" : [{"token" : "中国共产党","start_offset" : 0,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 0}]
}

ik_max_word

GET _analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text":"中国共产党"
}// 结果
{"tokens" : [{"token" : "中国共产党","start_offset" : 0,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "中国","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "国共","start_offset" : 1,"end_offset" : 3,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "共产党","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "共产","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "党","start_offset" : 4,"end_offset" : 5,"type" : "CN_CHAR","position" : 5}]
}

测试词库

GET _analyze
{"analyzer":"ik_smart","text":"梦赵倩蔚"
}GET _analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text":"梦赵倩蔚"
}// 结果：
{"tokens" : [{"token" : "梦","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "赵","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "倩","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "蔚","start_offset" : 3,"end_offset" : 4,"type" : "CN_CHAR","position" : 3}]
}

赵倩蔚被拆分开了，这是因为IK分词器的词典中并没有这个词，需要我们手动添加。

配置自己的词典

重启ES即可

以后的话，如果需要配置分词，就可以在自定义的dic文件中进行配置了。

7、Rest风格说明

一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

method	url地址	描述
PUT（创建,修改）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档（指定文档id）
POST（创建）	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id）
POST（修改）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE（删除）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET（查询）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档ID
POST（查询）	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_search	查询所有数据

7.1 基础测试

创建索引

字段数据类型

字符串类型

text、keyword

text：支持分词，全文检索，支持模糊、精确查询，不支持聚合，排序操作;text类型的最大支持的字符长度无限制，适合大字段存储；

keyword：不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符，可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。

数值型

long、Integer、short、byte、double、float、half float、scaled float

日期类型

date

布尔类型

boolean

二进制类型

binary

指定字段类型PUT

1、创建规则
PUT /test2/
{"mappings":{"properties": {"name":{"type": "text"},"age": {"type": "long"}}}
}2、获取具体信息
GET test2

// 查看默认类型
PUT /test3/_doc/3
{"name":"狂神说","age":18
}
// 如果自己的文档字段没有指定，那么ES就会给我们默认配置字段类型
GET test3

虚心学习，这个世界大佬很多！

扩展：GET _cat/xxx

GET _cat/indices
GET _cat/aliases
GET _cat/allocation
GET _cat/count
GET _cat/fielddata
GET _cat/health
GET _cat/indices
GET _cat/master
GET _cat/nodeattrs
GET _cat/nodes
GET _cat/pending_tasks
GET _cat/plugins
GET _cat/recovery
GET _cat/repositories
GET _cat/segments
GET _cat/shards
GET _cat/snapshots
GET _cat/tasks
GET _cat/templates
GET _cat/thread_pool

7.2 修改

PUT进行覆盖修改

PUT /index/_doc/id

// 修改方式一：使用PUT进行覆盖修改,版本增加1 PUT /test3/_doc/3
{"name":"狂神说123","age":18
}// 结果
{"_index" : "test3","_type" : "_doc","_id" : "3","_version" : 2,"result" : "updated","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1
}

POST(推荐使用)

POST /test3/_doc/3/_update
{"doc":{"name":"法外狂徒张三"}
}

7.3 删除

DELETE /test3
DELETE /test3/_doc/3GET /test3

7.4 查询

初始化数据

PUT /kuangshen/user/1
{"name":"狂神说","age":18,"desc": "一顿操作猛如虎，一看工资两块五","tags":["技术宅","暖"]
}PUT /kuangshen/user/2
{"name":"张三","age":18,"desc": "一顿操作猛如虎，一看工资两千五","tags":["渣男","交朋友"]
}PUT /kuangshen/user/3
{"name":"狂神说Java","age":18,"desc": "一顿操作猛如虎，一看工资两块五","tags":["技术宅","暖"]
}PUT /kuangshen/user/4
{"name":"狂神说前端","age":18,"desc": "一顿操作猛如虎，一看工资两块五","tags":["技术宅","暖"]
}

基本操作

// 查询数据,通过文档id查询
GET /kuangshen/user/1
// 简单的条件查询
GET /kuangshen/user/_search?q=name:狂神

复杂操作

复杂操作搜索select（排序，分页，高亮，模糊查询，精准查询！）

注意这个hits，集成SpringBoot后会有这个对象。

match：匹配（会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询））

_source：过滤字段

sort：排序

form、size 分页

结果的过滤：

// 结果的过滤： "_source": ["name"]
GET /kuangshen/user/_search
{"query":{"match":{"name":"狂神"}},"_source": ["name"]
}

排序

GET /kuangshen/user/_search
{"query":{"match":{"name":"狂神"}},"sort": [{"age": {"order": "desc"}}]
}

分页

  GET /kuangshen/user/_search{"query":{"match":{"name":"狂神"}},"from":0,// pageNo"size": 1// pageSize}

布尔值查询

must类似于and

should类似于or

must_not

  GET /kuangshen/user/_search{"query":{"bool":{"must": [{"match": {"name": "狂"}},{"match": {"age": 3}}]}}}GET /kuangshen/user/_search{"query":{"bool":{"should": [{"match": {"name": "狂"}},{"match": {"age": 3}}]}}}

过滤filter

  GET /kuangshen/user/_search{"query":{"bool":{"must": [{"match": {"name": "狂"}}],"filter": {"range": {"age": {"gte": 2,"lte": 17}}}}}}

精确查询term

term直接通过倒排索引指定词条查询

match 会使用分词器解析（先分析文档，然后进行查询）

text和keyword

text：

支持分词，全文检索、支持模糊、精确查询，不支持聚合,排序操作;

text类型的最大支持的字符长度无限制，适合大字段存储；

keyword：

不进行分词，直接索引、支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。

keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。

多条件精准查询

  GET /kuangshen/user/_search{"query":{"bool":{"must": [{"term": {"name": "狂"}},{"term": {"age":18}}]}}}

高亮查询

  GET /kuangshen/user/_search{"query":{"bool":{"must": [{"term": {"name": "狂"}}]}},"highlight": {"fields": {"name":{}}}}

还能自定义高亮的样式

  "pre_tags": "<span style='color:red'>","post_tags": "</span>",

8、集成SpringBoot

8.1 添加依赖

      <!-- jsoup解析页面 --><!-- 解析网页 爬视频可 研究tiko --><dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</artifactId><version>1.10.2</version></dependency><!-- thymeleaf --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.70</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>

8.2 ES常用API

索引系列请求：XXXXIndexRequest

package cn.itbuild.esapi;@SpringBootTest
class EsApiApplicationTests {/*** 索引名称*/public static final String INDEX_NAME = "zqw_index";@Autowiredpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient;}

创建索引

    /*** 测试索引的创建， Request PUT liuyou_index** @throws IOException*/@Testpublic void testCreateIndex() throws IOException {CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(INDEX_NAME);// 发送请求CreateIndexResponse response = restHighLevelClient.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.isAcknowledged());// 查看是否创建成功System.out.println(response);// 查看返回对象restHighLevelClient.close();}

判断索引是否存在

  /*** 测试获取索引，并判断其是否存在** @throws IOException*/@Testpublic void testIndexIsExists() throws IOException {// import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;GetIndexRequest request = new GetIndexRequest(INDEX_NAME);boolean exists = restHighLevelClient.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);// 索引是否存在restHighLevelClient.close();}

索引删除

   /*** 测试索引删除** @throws IOException*/@Testpublic void testDeleteIndex() throws IOException {DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("bulk");AcknowledgedResponse response = restHighLevelClient.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.isAcknowledged());// 是否删除成功restHighLevelClient.close();}

创建文档

    /*** 测试添加文档(先创建一个User实体类，添加fastjson依赖)** @throws IOException*/@Testpublic void testAddDocument() throws IOException {// 创建一个User对象User zqw = new User("zqw", 18);// 创建请求IndexRequest request = new IndexRequest(INDEX_NAME);// 制定规则 PUT /zqw_index/_doc/1// 设置文档IDrequest.id("1");request.timeout(TimeValue.timeValueMillis(1000));// request.timeout("1s")// 将我们的数据放入请求中request.source(JSON.toJSONString(zqw), XContentType.JSON);// 客户端发送请求，获取响应的结果IndexResponse response = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status());// 获取建立索引的状态信息 CREATED/*** 查看返回内容* IndexResponse[index=zqw_index,type=_doc,id=1,version=1,result=created,seqNo=0,primaryTerm=1,shards={"total":2,"successful":1,"failed":0}]*/System.out.println(response);}

查看文档信息

    /*** 测试获得文档信息** @throws IOException*/@Testpublic void testGetDocument() throws IOException {GetRequest request = new GetRequest(INDEX_NAME, "1");GetResponse response = restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT);// {"age":18,"name":"zqw"}System.out.println(response.getSourceAsString());// 打印文档内容System.out.println(request);// 返回的全部内容和命令是一样的restHighLevelClient.close();}

判断文档是否存在

 /*** 获取文档，判断是否存在 get /zqw_index/_doc/1** @throws IOException*/@Testpublic void testDocumentIsExists() throws IOException {GetRequest request = new GetRequest(INDEX_NAME, "1");// 不获取返回的 _source的上下文了request.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));request.storedFields("_none_");boolean exists = restHighLevelClient.exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);}

更新文档

    /*** 测试更新文档内容** @throws IOException*/@Testpublic void testUpdateDocument() throws IOException {UpdateRequest request = new UpdateRequest(INDEX_NAME, "1");User user = new User("dcm", 16);request.doc(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);UpdateResponse response = restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status()); // OKrestHighLevelClient.close();}

删除文档

    /*** 测试删除文档** @throws IOException*/@Testpublic void testDeleteDocument() throws IOException {DeleteRequest request = new DeleteRequest(INDEX_NAME, "1");request.timeout("1s");DeleteResponse response = restHighLevelClient.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response.status());// OK}

查询

   /*** 查询* SearchRequest 搜索请求* SearchSourceBuilder 条件构造* HighlightBuilder 高亮* TermQueryBuilder 精确查询* MatchAllQueryBuilder* xxxQueryBuilder ...** @throws IOException*/@Testpublic void testSearch() throws IOException {// 1.创建查询请求对象SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();// 2.构建搜索条件SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// (1)查询条件 使用QueryBuilders工具类创建// 精确查询TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "zqw");// 匹配查询//  MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();// (2)其他<可有可无>：（可以参考 SearchSourceBuilder 的字段部分）// 设置高亮searchSourceBuilder.highlighter(new HighlightBuilder());// 分页searchSourceBuilder.from(0);searchSourceBuilder.size(10);searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));// (3)条件投入searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);// 3.添加条件到请求searchRequest.source(searchSourceBuilder);// 4.客户端查询请求SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);// 5.查看返回结果SearchHits hits = search.getHits();System.out.println(JSON.toJSONString(hits));System.out.println("=======================");for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {System.out.println(documentFields.getSourceAsMap());}}

8.3 批量插入

创建索引

	/*** 上面的这些api无法批量增加数据（只会保留最后一个source）** @throws IOException*/@Testpublic void test() throws IOException {IndexRequest request = new IndexRequest("bulk");// 没有id会自动生成一个随机IDrequest.source(JSON.toJSONString(new User("zqw", 1)), XContentType.JSON);request.source(JSON.toJSONString(new User("dcj", 2)), XContentType.JSON);request.source(JSON.toJSONString(new User("lmm", 3)), XContentType.JSON);IndexResponse index = restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(index.status());// created}

插入数据

我们实际项目中，使用多线程将八千万条数据通过这种方式将数据插入到ES中

    /*** 特殊的，真的项目一般会 批量插入数据** @throws IOException*/@Testpublic void testBulk() throws IOException {BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();bulkRequest.timeout("10s");List<User> users = new ArrayList<>();users.add(new User("zqw-1", 1));users.add(new User("zqw-2", 2));users.add(new User("zqw-3", 3));users.add(new User("zqw-4", 4));users.add(new User("zqw-5", 5));users.add(new User("zqw-6", 6));// 批量请求处理for (int i = 0; i < users.size(); i++) {bulkRequest.add(// 这里是数据信息new IndexRequest("bulk").id("" + (i + 1)) // 没有设置id 会自定生成一个随机id.source(JSON.toJSONString(users.get(i)), XContentType.JSON));}BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(bulk.status());// ok}

9、ES京东实战小DEMO

9.1 搭建环境

pom.xml

  <dependencies><!-- jsoup解析页面 --><!-- 解析网页 爬视频可 研究tiko --><dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</artifactId><version>1.10.2</version></dependency><!-- thymeleaf --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.70</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies>

application.properties

# 更改端口，防止冲突
server.port=9999
# 关闭thymeleaf缓存
spring.thymeleaf.cache=false

EsApiApplication

@SpringBootApplication
public class EsApiApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(EsApiApplication.class, args);}}

ElasticSearchConfig

@Configuration
public class ElasticSearchConfig {/*** 注册 rest高级客户端** @return*/@Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient() {RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http")));return client;}
}

目录结构

9.2 开发步骤

创建实体类

User

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -3843548915035470817L;private String name;private Integer age;
}

Content

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Content implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -8049497962627482693L;private String name;private String img;private String price;
}

使用Jsoup爬取数据

可以通过WebMagic来进行扩展

package cn.itbuild.esapi.util;import cn.itbuild.esapi.entity.Content;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;import java.io.IOException;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;/*** JSOUP解析HTML**/
public class HtmlParseUtil {public static List<Content> parseJD(String keyword) throws IOException {/// 使用前需要联网// 请求urlString url = "http://search.jd.com/search?keyword=" + keyword;// 1.解析网页(jsoup 解析返回的对象是浏览器Document对象)Document document = Jsoup.parse(new URL(url), 30000);// 使用document可以使用在js对document的所有操作// 2.获取元素（通过id）Element j_goodsList = document.getElementById("J_goodsList");// 3.获取J_goodsList ul 每一个 liElements lis = j_goodsList.getElementsByTag("li");// 4.获取li下的 img、price、name// list存储所有li下的内容List<Content> contents = new ArrayList<Content>();for (Element li : lis) {// 由于网站图片使用懒加载，将src属性替换为data-lazy-imgString img = li.getElementsByTag("img").eq(0).attr("data-lazy-img");// 获取li下 第一张图片String name = li.getElementsByClass("p-name").eq(0).text();String price = li.getElementsByClass("p-price").eq(0).text();// 封装为对象Content content = new Content(name, img, price);// 添加到list中contents.add(content);}System.out.println(contents);// 5.返回 listreturn contents;}
}

编写业务

1、将爬取的数据存入到ES

@Service
public class ContentService {@Autowiredprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;/*** 1、解析数据放入 es 索引中** @param keyword* @return* @throws IOException*/public Boolean parseContent(String keyword) throws IOException {// 获取内容List<Content> contents = HtmlParseUtil.parseJD(keyword);// 内容放入 es 中BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();bulkRequest.timeout("2m"); // 可更具实际业务是指for (int i = 0; i < contents.size(); i++) {bulkRequest.add(new IndexRequest("jd_goods")
//                            .id(""+(i+1)).source(JSON.toJSONString(contents.get(i)), XContentType.JSON));}BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);restHighLevelClient.close();return !bulk.hasFailures();}
}

2、编写查询逻辑

    /*** 2、根据keyword分页查询结果** @param keyword* @param pageIndex* @param pageSize* @return* @throws IOException*/public List<Map<String, Object>> search(String keyword, Integer pageIndex, Integer pageSize) throws IOException {if (pageIndex < 0){pageIndex = 0;}SearchRequest jd_goods = new SearchRequest("jd_goods");// 创建搜索源建造者对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// 条件采用：精确查询 通过keyword查字段nameTermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", keyword);searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));// 60s// 分页searchSourceBuilder.from(pageIndex);searchSourceBuilder.size(pageSize);// 高亮// ....// 搜索源放入搜索请求中jd_goods.source(searchSourceBuilder);// 执行查询，返回结果SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(jd_goods, RequestOptions.DEFAULT);// 解析结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();List<Map<String,Object>> results = new ArrayList<>();for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();results.add(sourceAsMap);}System.out.println("results = " + results);// 返回查询的结果return results;}

3、高亮查询

 // 3、 在2的基础上进行高亮查询public List<Map<String, Object>> highlightSearch(String keyword, Integer pageIndex, Integer pageSize) throws IOException {SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// 精确查询，添加查询条件TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", keyword);searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);// 分页searchSourceBuilder.from(pageIndex);searchSourceBuilder.size(pageSize);// 高亮 =========HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();highlightBuilder.field("name");highlightBuilder.preTags("<span style='color:red'>");highlightBuilder.postTags("</span>");searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);// 执行查询searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);// 解析结果 ==========SearchHits hits = searchResponse.getHits();List<Map<String, Object>> results = new ArrayList<>();for (SearchHit documentFields : hits.getHits()) {// 使用新的字段值（高亮），覆盖旧的字段值Map<String, Object> sourceAsMap = documentFields.getSourceAsMap();// 高亮字段Map<String, HighlightField> highlightFields = documentFields.getHighlightFields();HighlightField name = highlightFields.get("name");// 替换if (name != null){org.elasticsearch.common.text.Text[] fragments = name.fragments();StringBuilder new_name = new StringBuilder();for (Text text : fragments) {new_name.append(text);}sourceAsMap.put("name",new_name.toString());}results.add(sourceAsMap);}return results;}

编写Controller代码

@Controller
public class IndexController {@Autowiredprivate ContentService contentService;@GetMapping({"/","/es"})public String jdIndex() {return "index";}@ResponseBody@GetMapping("/parse/{keyword}")public Boolean parse(@PathVariable("keyword") String keyword) throws IOException {return contentService.parseContent(keyword);}@ResponseBody@GetMapping("/search/{keyword}/{pageIndex}/{pageSize}")public List<Map<String, Object>> highlightParse(@PathVariable("keyword") String keyword,@PathVariable("pageIndex") Integer pageIndex,@PathVariable("pageSize") Integer pageSize) throws IOException {return contentService.highlightSearch(keyword,pageIndex,pageSize);}
}

准备前端内容

将下载好的vue.js和axios.js放在js目录下

index.html

<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head><meta charset="utf-8"/><title>狂神说Java-ES仿京东实战</title><link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/><script th:src="@{/js/jquery.min.js}"></script>
</head>
<body class="pg">
<div class="page"><div id="app" class=" mallist tmall- page-not-market "><!-- 头部搜索 --><div id="header" class=" header-list-app"><div class="headerLayout"><div class="headerCon "><!-- Logo--><h1 id="mallLogo"><img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt=""></h1><div class="header-extra"><!--搜索--><div id="mallSearch" class="mall-search"><form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix"><fieldset><legend>天猫搜索</legend><div class="mallSearch-input clearfix"><div class="s-combobox" id="s-combobox-685"><div class="s-combobox-input-wrap"><input v-model="keyword"  type="text" autocomplete="off" id="mq"class="s-combobox-input"  aria-haspopup="true"></div></div><button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button></div></fieldset></form><ul class="relKeyTop"><li><a>狂神说Java</a></li><li><a>狂神说前端</a></li><li><a>狂神说Linux</a></li><li><a>狂神说大数据</a></li><li><a>狂神聊理财</a></li></ul></div></div></div></div></div><!-- 商品详情页面 --><div id="content"><div class="main"><!-- 品牌分类 --><form class="navAttrsForm"><div class="attrs j_NavAttrs" style="display:block"><div class="brandAttr j_nav_brand"><div class="j_Brand attr"><div class="attrKey">品牌</div><div class="attrValues"><ul class="av-collapse row-2"><li><a href="#"> 狂神说 </a></li><li><a href="#"> Java </a></li></ul></div></div></div></div></form><!-- 排序规则 --><div class="filter clearfix"><a class="fSort fSort-cur">综合<i class="f-ico-arrow-d"></i></a><a class="fSort">人气<i class="f-ico-arrow-d"></i></a><a class="fSort">新品<i class="f-ico-arrow-d"></i></a><a class="fSort">销量<i class="f-ico-arrow-d"></i></a><a class="fSort">价格<i class="f-ico-triangle-mt"></i><i class="f-ico-triangle-mb"></i></a></div><!-- 商品详情 --><div class="view grid-nosku" ><div class="product" v-for="result in results"><div class="product-iWrap"><!--商品封面--><div class="productImg-wrap"><a class="productImg"><img :src="result.img"></a></div><!--价格--><p class="productPrice"><em v-text="result.price"></em></p><!--标题--><p class="productTitle"><a v-html="result.name"></a></p><!-- 店铺名 --><div class="productShop"><span>店铺： 狂神说Java </span></div><!-- 成交信息 --><p class="productStatus"><span>月成交<em>999笔</em></span><span>评价 <a>3</a></span></p></div></div></div></div></div></div>
</div>
<script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script>
<script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script>
<script>new Vue({el:"#app",data:{"keyword": '', // 搜索的关键字"results":[] // 后端返回的结果},methods:{searchKey(){var keyword = this.keyword;console.log(keyword);axios.get('search/'+keyword+'/1/20').then(response=>{console.log(response.data);this.results=response.data;})}}});
</script>
</body>
</html>

9.3 最终效果

10、工作中使用的场景

工作中有一些机构数据（大概八千万条数据），需要使用ES进行存储和查询。

使用流程：

部署ES7.xx
配置ESConfiguration配置类（读取配置文件的中ES的IP和Port，初始化RestHighLevelClient类）
新建EsUtil工具类，包括：创建索引、精准查询、模糊查询、批量插入、单条插入、封装成VO
基于业务需求，结合EsUtil工具类完成开发。

11、常见ES面试题

待续…