如何使用ElasticSearch6.0實現全文搜索功能

這篇文章主要為大家展示了“如何使用ElasticSearch6.0實現全文搜索功能”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“如何使用ElasticSearch6.0實現全文搜索功能”這篇文章吧。

本文不涉及ElasticSearch具體原理，只記錄如何快速的導入mysql中的數據進行全文檢索。

工作中需要實現一個搜索功能，并且導入現有數據庫數據，組長推薦用ElasticSearch實現，網上翻一通教程，都是比較古老的文章了，無奈只能自己摸索，參考ES的文檔，總算是把服務搭起來了，記錄下，希望有同樣需求的朋友可以少走彎路，能按照這篇教程快速的搭建一個可用的ElasticSearch服務。

ES的搭建

ES搭建有直接下載zip文件，也有docker容器的方式，相對來說，docker更適合我們跑ES服務。可以方便的搭建集群或建立測試環境。這里使用的也是容器方式，首先我們需要一份Dockerfile:

FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:6.0.0
# 提交配置 包括新的elasticsearch.yml 和 keystore.jks文件
COPY --chown=elasticsearch:elasticsearch conf/ /usr/share/elasticsearch/config/
# 安裝ik
RUN ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.0.0/elasticsearch-analysis-ik-6.0.0.zip
# 安裝readonlyrest
RUN ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/HYY-yu/BezierCurveDemo/raw/master/readonlyrest-1.16.14_es6.0.0.zip

USER elasticsearch
CMD ./bin/elasticsearch

這里對上面的操作做一下說明：

1. 首先在Dockerfile下的同級目錄中需要建立一個conf文件夾，保存elasticsearch.yml文件（稍后給出）和keystore.jks。（jks是自簽名文件，用于https，如何生成請自行搜索）

2. ik是一款很流行的中文分詞庫，使用它來支持中文搜索。

3. readonlyrest是一款開源的ES插件，用于用戶管理、安全驗證，土豪可以使用ES自帶的X-pack包，有更完善的安全功能。

elactic配置 elasticsearch.yml

cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0

# minimum_master_nodes need to be explicitly set when bound on a public IP
# set to 1 to allow single node clusters
# Details: https://github.com/elastic/elasticsearch/pull/17288
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

# 禁止系統對ES交換內存
bootstrap.memory_lock: true

http.type: ssl_netty4

readonlyrest:
 enable: true
 ssl:
  enable: true
  keystore_file: "server.jks"
  keystore_pass: server
  key_pass: server

 access_control_rules:

  - name: "Block 1 - ROOT"
   type: allow
   groups: ["admin"]

  - name: "User read only - paper"
   groups: ["user"]
   indices: ["paper*"]
   actions: ["indices:data/read/*"]

 users:

  - username: root
   auth_key_sha256: cb7c98bae153065db931980a13bd45ee3a77cb8f27a7dfee68f686377acc33f1
   groups: ["admin"]

  - username: xiaoming
   auth_key: xiaoming:xiaoming
   groups: ["user"]

這里bootstrap.memory_lock: true是個坑，禁止交換內存這里文檔已經說明了，有的os會在運行時把暫時不用的內存交換到硬盤的一塊區域，然而這種行為會讓ES的資源占用率飆升，甚至讓系統無法響應。

配置文件里已經很明顯了，一個root用戶屬于admin組，而admin有所有權限，xiaoming同學因為在user組，只能訪問paper索引，并且只能讀取，不能操作。更詳細的配置請見：readonlyrest文檔

至此，ES的準備工作算是做完了，docker build -t ESImage:tag 一下，docker run -p 9200:9200 ESImage:Tag跑起來。
如果https://127.0.0.1:9200/返回

{
  "name": "VaKwrIR",
  "cluster_name": "docker-cluster",
  "cluster_uuid": "YsYdOWKvRh3swz907s2m_w",
  "version": {
    "number": "6.0.0",
    "build_hash": "8f0685b",
    "build_date": "2017-11-10T18:41:22.859Z",
    "build_snapshot": false,
    "lucene_version": "7.0.1",
    "minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version": "5.0.0"
  },
  "tagline": "You Know, for Search"
}

我們本次教程的主角算是出場了，分享幾個常用的API調戲調試ES用：

{{url}}替換成你本地的ES地址。

1. 查看所有插件：{{url}}/_cat/plugins?v

2. 查看所有索引：{{url}}/_cat/indices?v

3. 對ES進行健康檢查：{{url}}/_cat/health?v

4. 查看當前的磁盤占用率：{{url}}/_cat/allocation?v

導入MYSQL數據

這里我使用的是MYSQL數據，其實其它的數據庫也是一樣，關鍵在于如何導入，網上教程會推薦Logstash、Beat、ES的mysql插件進行導入，我也都實驗過，配置繁瑣，文檔稀少，要是數據庫結構復雜一點，導入是個勞心勞神的活計，所以并不推薦。其實ES在各個語言都有對應的API庫，你在語言層面把數據組裝成json，通過API庫發送到ES即可。流程大致如下：

我使用的是Golang的ES庫elastic，其它語言可以去github上自行搜索，操作的方式都是一樣的。

接下來使用一個簡單的數據庫做介紹：

Paper表

Province表

Paper_Province表

如上，Paper和Province是多對多關系，現在把Paper數據打入ES，，可以按Paper名稱模糊搜索，也可通過Province進行篩選。json數據格式如下：

{
  "id":1,
  "name": "北京第一小學模擬卷",
  "provinces":[
    {
      "id":1,
      "name":"北京"
    }
  ]
}

首先準備一份mapping.json文件，這是在ES中數據的存儲結構定義，

{
  "mappings":{
    "docs":{
  "include_in_all": false, 
      "properties":{
        "id":{
          "type":"long"
        },
        "name":{
          "type":"text",
          "analyzer":"ik_max_word" // 使用最大詞分詞器
        },
        "provinces":{
          "type":"nested",
          "properties":{
            "id":{
              "type":"integer"
            },
            "name":{
              "type":"text",
              "index":"false" // 不索引
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "settings":{
    "number_of_shards":1,
    "number_of_replicas":0
  }
}

需要注意的是取消_all字段，這個默認的_all會收集所有的存儲字段，實現無條件限制的搜索，缺點是空間占用大。

shard（分片）數我設置為了1，沒有設置replicas(副本)，畢竟這不是一個集群，處理的數據也不是很多，如果有大量數據需要處理可以自行設置分片和副本的數量。

首先與ES建立連接，ca.crt與jks自簽名有關。當然，在這里我使用InsecureSkipVerify忽略了證書文件的驗證。

func InitElasticSearch() {
 pool := x509.NewCertPool()
 crt, err0 := ioutil.ReadFile("conf/ca.crt")
 if err0 != nil {
 cannotOpenES(err0, "read crt file err")
 return
 }

 pool.AppendCertsFromPEM(crt)
 tr := &http.Transport{
 TLSClientConfig: &tls.Config{RootCAs: pool, InsecureSkipVerify: true},
 }
 httpClient := &http.Client{Transport: tr}

 //后臺構造elasticClient
 var err error
 elasticClient, err = elastic.NewClient(elastic.SetURL(MyConfig.ElasticUrl),
 elastic.SetErrorLog(GetLogger()),
 elastic.SetGzip(true),
 elastic.SetHttpClient(httpClient),
 elastic.SetSniff(false), // 集群嗅探，單節點記得關閉。
 elastic.SetScheme("https"),
 elastic.SetBasicAuth(MyConfig.ElasticUsername, MyConfig.ElasticPassword))
 if err != nil {
 cannotOpenES(err, "search_client_error")
 return
 }
 //elasticClient構造完成

 //查詢是否有paper索引
 exist, err := elasticClient.IndexExists(MyConfig.ElasticIndexName).Do(context.Background())
 if err != nil {
 cannotOpenES(err, "exist_paper_index_check")
 return
 }

 //索引存在且通過完整性檢查則不發送任何數據
 if exist {
 if !isIndexIntegrity(elasticClient) {
  //刪除當前索引  準備重建
  deleteResponse, err := elasticClient.DeleteIndex(MyConfig.ElasticIndexName).Do(context.Background())
  if err != nil || !deleteResponse.Acknowledged {
  cannotOpenES(err, "delete_index_error")
  return
  }
 } else {
  return
 }
 }

 //后臺查詢數據庫,發送數據到elasticsearch中
 go fetchDBGetAllPaperAndSendToES()
}

type PaperSearch struct {
 PaperId  int64   `gorm:"primary_key;column:F_paper_id;type:BIGINT(20)" json:"id"`
 Name    string  `gorm:"column:F_name;size:80" json:"name"`
 Provinces []Province `gorm:"many2many:t_paper_province;" json:"provinces"`    // 試卷適用的省份
}

func fetchDBGetAllPaperAndSendToES() {
 //fetch paper
 var allPaper []PaperSearch

 GetDb().Table("t_papers").Find(&allPaper)

 //province
 for i := range allPaper {
 var allPro []Province
 GetDb().Table("t_provinces").Joins("INNER JOIN `t_paper_province` ON `t_paper_province`.`province_F_province_id` = `t_provinces`.`F_province_id`").
  Where("t_paper_province.paper_F_paper_id = ?", allPaper[i].PaperId).Find(&allPro)
 allPaper[i].Provinces = allPro
 }

 if len(allPaper) > 0 {
 //send to es - create index
 createService := GetElasticSearch().CreateIndex(MyConfig.ElasticIndexName)
 // 此處的index_default_setting就是上面mapping.json中的內容。
 createService.Body(index_default_setting)
 createResult, err := createService.Do(context.Background())
 if err != nil {
  cannotOpenES(err, "create_paper_index")
  return
 }

 if !createResult.Acknowledged || !createResult.ShardsAcknowledged {
  cannotOpenES(err, "create_paper_index_fail")
 }

 // - send all paper
 bulkRequest := GetElasticSearch().Bulk()

 for i := range allPaper {
  indexReq := elastic.NewBulkIndexRequest().OpType("create").Index(MyConfig.ElasticIndexName).Type("docs").
  Id(helper.Int64ToString(allPaper[i].PaperId)).
  Doc(allPaper[i])

  bulkRequest.Add(indexReq)
 }

 // Do sends the bulk requests to Elasticsearch
 bulkResponse, err := bulkRequest.Do(context.Background())
 if err != nil {
  cannotOpenES(err, "insert_docs_error")
  return
 }

 // Bulk request actions get cleared
 if len(bulkResponse.Created()) != len(allPaper) {
  cannotOpenES(err, "insert_docs_nums_error")
  return
 }
 //send success
 }
}

跑通上面的代碼后，使用{{url}}/_cat/indices?v看看ES中是否出現了新創建的索引，使用{{url}}/papers/_search看看命中了多少文檔，如果文檔數等于你發送過去的數據量，搜索服務就算跑起來了。

搜索

現在就可以通過ProvinceID和q來搜索試卷，默認按照相關度評分排序。

//q 搜索字符串 provinceID 限定省份id limit page 分頁參數
func SearchPaper(q string, provinceId uint, limit int, page int) (list []PaperSearch, totalPage int, currentPage int, pageIsEnd int, returnErr error) {
 //不滿足條件，使用數據庫搜索
 if !CanUseElasticSearch && !MyConfig.UseElasticSearch {
 return SearchPaperLocal(q, courseId, gradeId, provinceId, paperTypeId, limit, page)
 }

 list = make([]PaperSimple, 0)
 totalPage = 0
 currentPage = page
 pageIsEnd = 0
 returnErr = nil

 client := GetElasticSearch()
 if client == nil {
 return SearchPaperLocal(q, courseId, gradeId, provinceId, paperTypeId, limit, page)
 }

 //ElasticSearch有問題，使用數據庫搜索
 if !isIndexIntegrity(client) {
 return SearchPaperLocal(q, courseId, gradeId, provinceId, paperTypeId, limit, page)
 }

 if !client.IsRunning() {
 client.Start()
 }
 defer client.Stop()

 q = html.EscapeString(q)
 boolQuery := elastic.NewBoolQuery()
 // Paper.name
 matchQuery := elastic.NewMatchQuery("name", q)

 //省份
 if provinceId > 0 && provinceId != DEFAULT_PROVINCE_ALL {
 proBool := elastic.NewBoolQuery()
 tpro := elastic.NewTermQuery("provinces.id", provinceId)
 proNest := elastic.NewNestedQuery("provinces", proBool.Must(tpro))
 boolQuery.Must(proNest)
 }

 boolQuery.Must(matchQuery)

 for _, e := range termQuerys {
 boolQuery.Must(e)
 }

 highligt := elastic.NewHighlight()
 highligt.Field(ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_NAME)
 highligt.PreTags(ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_TAG_START)
 highligt.PostTags(ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_TAG_END)
 searchResult, err2 := client.Search(MyConfig.ElasticIndexName).
 Highlight(highligt).
 Query(boolQuery).
 From((page - 1) * limit).
 Size(limit).
 Do(context.Background())

 if err2 != nil {
 // Handle error
 GetLogger().LogErr("搜索時出錯 "+err2.Error(), "search_error")
 // Handle error
 returnErr = errors.New("搜索時出錯")
 } else {
 if searchResult.Hits.TotalHits > 0 {
  // Iterate through results
  for _, hit := range searchResult.Hits.Hits {
  var p PaperSearch
  err := json.Unmarshal(*hit.Source, &p)
  if err != nil {
   // Deserialization failed
   GetLogger().LogErr("搜索時出錯 "+err.Error(), "search_deserialization_error")
   returnErr = errors.New("搜索時出錯")
   return
  }

  if len(hit.Highlight[ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_NAME]) > 0 {
   p.Name = hit.Highlight[ELASTIC_SEARCH_SEARCH_FIELD_NAME][0]
  }

  list = append(list, p)
  }

  count := searchResult.TotalHits()

  currentPage = page
  if count > 0 {
  totalPage = int(math.Ceil(float64(count) / float64(limit)))
  }
  if currentPage >= totalPage {
  pageIsEnd = 1
  }
 } else {
  // No hits
 }
 }
 return
}

以上是“如何使用ElasticSearch6.0實現全文搜索功能”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！